Implementación de datos meteorológicos modelados en el norte patagónico argentino (1982-2017)

Abstract

El objetivo del trabajo es comparar y validar bases de datos meteorológicos modeladas con datos in situ para caracterizar climáticamente el norte patagónico argentino. La clasificación climática fue realizada en base a las ecorregiones propuestas por Morello et al. (2012). Se analizaron estadísticamente las bases de datos in situ del Sistema Meteorológico Nacional (SMN) e Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) para el período 1982-2017. La información modelada fue obtenida de las bases de datos POWER NASA, NCEP/NCAR y 3CN. Los datos de reanálisis fueron validados para el año 2017. La prueba de Levene (homogeneidad) evaluó la representatividad de los valores promedio. La base POWER NASA presentó la mayor correlación con los datos in situ y fue validada exitosamente. POWER NASA mostró buen ajuste estadístico para la temperatura del aire (Pearson ~ 0,99) en zonas continentales no montañosas. La restricción se extiende a sectores costeros para la humedad relativa. La prueba de Levene debe ser implementada al trabajar con series de precipitación. El empleo de la variable está limitado a sectores continentales no montañosos. La velocidad del viento fue el parámetro que mostró una correlación baja. No se recomienda su utilización.

The aim of this work is to compare and validate modeled meteorological databases with in situ data to characterize the Argentine northern Patagonian climate. The climatic classification has been made based on the ecoregions proposed by Morello et al. (2012). The in situ databases of the National Meteorological System (SMN) and the National Institute of Agricultural Technology (INTA) were statistically analyzed for the period 1982-2017. The modeled information was obtained from the POWER NASA, NCEP/NCAR and 3CN databases. The reanalysis data was validated for the year 2017. The Levene test (homogeneity) evaluated the representativeness of the statistical average values. The POWER NASA database presented the highest correlation with the in situ data and the meteorological repository was successfully validated. POWER NASA showed a good statistical fit for air temperature (Pearson ~ 0.99) in non-mountainous continental areas. The restriction extends to costal sectors for relative humidity. Levene's test must be implemented in precipitation time series analysis. The use of the variable is limited to non-mountainous continental sectors. Wind speed was the parameter that showed a low correlation. Its use is not recommended.