Resumen de Statistical and dynamical downscaling models applied to winter precipitation on the cantabrian coast (modelos estadísticos y dinámicos de regionalización aplicados a la precipitación invernal en la cornisa cantábrica)
Se han adaptado a la Cornisa Cantábrica diversas técnicas de proyección regional de la información climática de gran escala (downscaling) para su aplicación en la predicción climática de la precipitación. El objetivo fundamental es la comparación de los resultados obtenidos mediante costosas técnicas de modelización dinámica regional y mediante técnicas estadísticas sencillas.
Se ha utilizado como ejemplo de metodología estadística habitual un modelo estadístico lineal basado en Análisis de Correlación Canónica (CCA). Se ha comprobado la habilidad de un modelo no lineal basado en la búsqueda de análogos de los campos atmosféricos a gran escala. Se propone también una modificación metodológica a este último método que resulta en una mejora de la capacidad predictiva, mediante el empleo de un espacio alternativo de búsqueda.
Para la regionalización dinámica se ha adaptado el modelo de mesoescala MM5 para su uso en escalas temporales climáticas. Una vez modificado, se ha realizado un estudio de sensibilidad de los resultados del modelo al uso de diferentes para metrizaciones para los cúmulos, la capa de mezcla planetaria y la radiación. Des estudio de sensibilidad se deduce que no hay un conjunto de parametrizaciones óptimo en el sentido de dar lugar a mejores resultados en todas las zonas, épocas del año, escalas temporales e índices de pericia considerados.
Se ha elegido el conjunto de parametrizaciones que mejor representa la precipitación invernal para realizar una integración del modelo para el período 1960 a 1989, para el cual se dispone de las estimaciones estadísticas realizadas en la primera parte de la Tesis.
La estimación dinámica resulta la más efectiva en términos de correlación con la precipitación observada. El método de análogos, sin embargo, da lugar a series de precipitación con una varianza más parecida a la observada que el resto de métodos propuestos. En la pr
