Evaluación de predictores para el pronóstico climático

Abstract

La Subdirección de Predicción Climática (SPC) del SENAMHI-PERU realiza de manera operativa los pronósticos estacionales a nivel nacional de las variables precipitación, temperatura máxima y temperatura mínima. Para ello se consideran las salidas oficiales de los modelos climáticos disponibles por la NOAA, ECMWF, entre otros. Asimismo, se han desarrollado pronósticos climáticos probabilísticos considerando la capacidad predictiva y persistencia de los predictores en el tiempo; estos pronósticos son realizados empleando variables predictores como son temperatura superficial del mar, viento zonal y meridional, geopotencial, etc. El método empleado para el desarrollo de los modelos estadísticos de predicción es el Análisis de Correlación Canónica (CCA, por sus siglas en inglés), el cual es ampliamente usado a nivel global por sus bondades en la búsqueda de mejores correlaciones entre predictores y predictantes. El software Climate Predictability Tool (CPT) desarrollado por el International Research Institute for Climate and Society (IRI) de la Universidad de Columbia, permite construir modelos estadísticos para el pronóstico estacional bajo el uso de la técnica de CCA, así como otros usos de estadística avanzada, dicho software es usado por el SPC. El presente estudio buscó reforzar las herramientas de pronóstico estacional, planteando la evaluación de nuevos predictores, ya sea proveniente de datos observados o de datos modelados, como de los North American Multi-model Ensemble (NMME). Para ello, se ha continuado con el empleo del software CPT, haciendo uso además de otras aplicaciones de análisis.