Validación de las alturas geopotenciales de 1000 hPa obtenidas del modelo de diagnóstico del Servicio Meteorológico Nacional

Se realiza un análisis espacial objetivo de datos diarios de alturas geopotenciales del nivel de 1000 hPa sobre la región del Cono Sur, calculados a partir del modelo de diagnóstico del Servicio Meteorológico Nacional Argentino, correspondientes a los meses de Enero y Julio del período 1990-95; a fi...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Compagnucci, Rosa Hilda, Araneo, Diego Christian
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 1998
Materias:
Geofísica
Análisis espacial
Alturas geopotenciales
Cono Sur
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/140830
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description Se realiza un análisis espacial objetivo de datos diarios de alturas geopotenciales del nivel de 1000 hPa sobre la región del Cono Sur, calculados a partir del modelo de diagnóstico del Servicio Meteorológico Nacional Argentino, correspondientes a los meses de Enero y Julio del período 1990-95; a fin de arribar a una evaluación de su confiabilidad en estudios con escala de tiempo superior a la sinóptica. Para ello se emplea el Análisis de Componentes Principales no-rotadas con matriz de entrada en modo-T, técnica que se repite para diferentes enrejados; comparando estos resultados con los obtenidos previamente por Compagnucci y Salles (1996), bajo la misma metodología, para un período distinto y con datos observados desde estaciones meteorológicas de superficie. El modelo ajusta razonablemente la configuración de los sistemas que se presentan en el área, mostrando asimismo la influencia del relieve. Sin embargo, la inclusión de la región oceánica en el análisis podría estar forzando una estructura similar a la del flujo básico, perdiéndose además la variabilidad estacional de los campos resultantes. Este comportamiento se vería reflejado en la mayor varianza explicada por el campo medio al incluir observaciones marítimas, con lo cual, las inferencias estadísticas extraídas a partir de datos del modelo deberían contemplar este hecho, que tendería a subestimar la varianza explicada por perturbaciones de mayor frecuencia.
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