Lorenzo Ricetti, Santiago I. Hurtado, Eduardo Agosta Scarel, Andrés Cesanelli
El rı́o Neuquén reviste una gran importancia para la región de Patagonia Norte. Por esto, el presente trabajo plantea el estudio de la variabilidad de su caudal a partir de datos observados, en un contexto de emergencia hı́drica en la cuenca. Primero, se realizó una evaluación de algunos métodos de rellenado de datos de caudal diario, el cual arrojó que la regresión lineal múltiple es la más adecuada para la cuenca. Luego se identificaron las fases del ciclo anual, a partir de la propuesta de una metodologı́a objetiva. Esta identificó las fechas de inicio y final de tres fases del ciclo anual, en concordancia con el ciclo pluvio-nival del curso. Ası́, se identificó una fase de mı́nimo caudal entre principios del año calendario y fines de mayo, una fase de máximo relativo que se extiende hasta mediados de septiembre y una fase de máximo absoluto que tiene lugar hasta principios del año siguiente. Posteriormente, se estudiaron series de caudal representativas de cada fase. La totalidad de las series estudiadas mostraron un quiebre o salto abrupto entre el 2007 y el 2010 hacia menores valores, el cual induce tendencias negativas y significativas pero espurias. Durante el periodo homogéneo previo al quiebre, la variabilidad de las series mostró ser distinta entre las fases. Respecto a los potenciales forzantes, el caudal de la fase mı́nima mostró una relación inversa con el ı́ndice del Modo Anular del Sur (MAS) y directa con el ı́ndice TNA, representativo de la variabilidad de la temperatura superficial del mar (TSM) del Atlántico tropical norte. El caudal de la fase de máximo relativo exhibió una relación directa con los ı́ndices del Niño Oscilación del Sur (ENOS) e inversa con el ı́ndice TSA, de la TSM del sur del Atlántico tropical. Por último, se encontraron relaciones directas entre el caudal de la fase de máximo absoluto y los ı́ndices del ENOS y del Dipolo del océano Índico e inversas con los ı́ndices del MAS y TNA. Estos resultados aportan información sobre el cambio del régimen hidrológico del rı́o y su variabilidad, relevante en la gestión de un recurso estratégico.
{"title":"Variabilidad del caudal del río Neuquén en las fases de su ciclo anual y su relación con índices climáticos","authors":"Lorenzo Ricetti, Santiago I. Hurtado, Eduardo Agosta Scarel, Andrés Cesanelli","doi":"10.24215/1850468xe026","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe026","url":null,"abstract":"El rı́o Neuquén reviste una gran importancia para la región de Patagonia Norte. Por esto, el presente trabajo plantea el estudio de la variabilidad de su caudal a partir de datos observados, en un contexto de emergencia hı́drica en la cuenca. Primero, se realizó una evaluación de algunos métodos de rellenado de datos de caudal diario, el cual arrojó que la regresión lineal múltiple es la más adecuada para la cuenca. Luego se identificaron las fases del ciclo anual, a partir de la propuesta de una metodologı́a objetiva. Esta identificó las fechas de inicio y final de tres fases del ciclo anual, en concordancia con el ciclo pluvio-nival del curso. Ası́, se identificó una fase de mı́nimo caudal entre principios del año calendario y fines de mayo, una fase de máximo relativo que se extiende hasta mediados de septiembre y una fase de máximo absoluto que tiene lugar hasta principios del año siguiente. Posteriormente, se estudiaron series de caudal representativas de cada fase. La totalidad de las series estudiadas mostraron un quiebre o salto abrupto entre el 2007 y el 2010 hacia menores valores, el cual induce tendencias negativas y significativas pero espurias. Durante el periodo homogéneo previo al quiebre, la variabilidad de las series mostró ser distinta entre las fases. Respecto a los potenciales forzantes, el caudal de la fase mı́nima mostró una relación inversa con el ı́ndice del Modo Anular del Sur (MAS) y directa con el ı́ndice TNA, representativo de la variabilidad de la temperatura superficial del mar (TSM) del Atlántico tropical norte. El caudal de la fase de máximo relativo exhibió una relación directa con los ı́ndices del Niño Oscilación del Sur (ENOS) e inversa con el ı́ndice TSA, de la TSM del sur del Atlántico tropical. Por último, se encontraron relaciones directas entre el caudal de la fase de máximo absoluto y los ı́ndices del ENOS y del Dipolo del océano Índico e inversas con los ı́ndices del MAS y TNA. Estos resultados aportan información sobre el cambio del régimen hidrológico del rı́o y su variabilidad, relevante en la gestión de un recurso estratégico.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"66 7","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-04-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140655869","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Lucas L. Kucheruk, Pablo C. Spennemann, G. Naumann, J. Rivera
La sequía es uno de los fenómenos meteorológicos cuyo inicio generalmente se establece en forma lenta y está relacionado principalmente con un déficit de precipitación. Sin embargo, existen eventos de sequía que, a diferencia de las sequías ordinarias, su intensificación ocurre en lapsos menores a un mes, donde el déficit de precipitación se combina con altas temperaturas, mayor intensidad de viento y/o menor humedad atmosférica, lo cual genera una rápida disminución de la humedad del suelo a causa de un aumento sustancial en la evapotranspiración. A estos eventos se los denomina Sequías de Rápido Desarrollo (SRD). Este estudio realiza la primera climatología de SRD sobre la región de la Pampa Húmeda, mediante el uso de simulaciones de humedad del suelo del ERA-5 Land en 14 estaciones meteorológicas de la región. Se analizó la ocurrencia y características de estos eventos utilizando un índice de SRD que considera tanto su intensificación como su severidad. A lo largo del período 1981-2020 se observa que estos eventos ocurren generalmente durante el período octubre-mayo, favorecidas por el incremento estacional de la evapotranspiración. La duración total de cada SRD posterior al período de intensificación fue muy variable, durando desde algunas semanas hasta varios meses, siendo mayor la duración en las estaciones con menor cantidad de eventos. Las SRD representan un porcentaje significativo del total de eventos de sequía, generalmente mayor al 40% de los eventos de sequías ordinarias totales. Así mismo, se observa un aumento significativo en la frecuencia de SRD en el período 2001-2020 respecto al período 1981-2000. Se identificó que la sequía 2017-2018, que afectó a la Pampa Húmeda, fue en 7 de las 14 estaciones analizadas la SRD de mayor severidad registrada en todo el período. Esta sequía, generó importantes pérdidas económicas, dado que el período de intensificación y su posterior evolución a sequía ordinaria coincidieron con el período crítico del maíz.
{"title":"Climatología de sequías de rápido desarrollo en la Pampa húmeda Argentina","authors":"Lucas L. Kucheruk, Pablo C. Spennemann, G. Naumann, J. Rivera","doi":"10.24215/1850468xe025","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe025","url":null,"abstract":"La sequía es uno de los fenómenos meteorológicos cuyo inicio generalmente se establece en forma lenta y está relacionado principalmente con un déficit de precipitación. Sin embargo, existen eventos de sequía que, a diferencia de las sequías ordinarias, su intensificación ocurre en lapsos menores a un mes, donde el déficit de precipitación se combina con altas temperaturas, mayor intensidad de viento y/o menor humedad atmosférica, lo cual genera una rápida disminución de la humedad del suelo a causa de un aumento sustancial en la evapotranspiración. A estos eventos se los denomina Sequías de Rápido Desarrollo (SRD). Este estudio realiza la primera climatología de SRD sobre la región de la Pampa Húmeda, mediante el uso de simulaciones de humedad del suelo del ERA-5 Land en 14 estaciones meteorológicas de la región. Se analizó la ocurrencia y características de estos eventos utilizando un índice de SRD que considera tanto su intensificación como su severidad. A lo largo del período 1981-2020 se observa que estos eventos ocurren generalmente durante el período octubre-mayo, favorecidas por el incremento estacional de la evapotranspiración. La duración total de cada SRD posterior al período de intensificación fue muy variable, durando desde algunas semanas hasta varios meses, siendo mayor la duración en las estaciones con menor cantidad de eventos. Las SRD representan un porcentaje significativo del total de eventos de sequía, generalmente mayor al 40% de los eventos de sequías ordinarias totales. Así mismo, se observa un aumento significativo en la frecuencia de SRD en el período 2001-2020 respecto al período 1981-2000. Se identificó que la sequía 2017-2018, que afectó a la Pampa Húmeda, fue en 7 de las 14 estaciones analizadas la SRD de mayor severidad registrada en todo el período. Esta sequía, generó importantes pérdidas económicas, dado que el período de intensificación y su posterior evolución a sequía ordinaria coincidieron con el período crítico del maíz.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"6 5","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2024-03-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"140378779","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Cynthia Matsudo, Yanina Garc´ıa Skabar, Juan Jos´e Ruiz
El pronóstico por conjuntos constituye una metodología consolidada para incorporar la incertidumbre asociada a los pronósticos en diversas escalas espaciales y temporales. En particular, en la mesoescala, no es claro aún cuáles son las técnicas más efectivas para representar la incertidumbre asociada a las condiciones iniciales y a los errores de modelo. En este trabajo se evalúan tres alternativas diferentes para la generación de pronósticos por conjuntos en alta resolución, y se realiza una comparación con un sistema de predicción por conjuntos global de baja resolución. Cada conjunto se construyó con 20 miembros utilizando el modelo WRF-ARW y 4 km de resolución horizontal sobre un dominio que abarca el centro noreste de Argentina. Se explora el desempeño de los conjuntos para un caso de estudio de precipitación intensa entre el 22 y 24 de diciembre de 2015. Los resultados se centran en el análisis del desempeño del pronóstico de precipitación y muestran que los conjuntos en alta resolución tienen mejor desempeño que el sistema global de menor resolución tanto en términos de la precisión del pronóstico como en términos de la cuantificación de su incertidumbre. En este trabajo, los conjuntos donde solo se perturban las condiciones iniciales y de borde tienden a mostrar una menor dispersión que aquellos en donde se combinan diferentes parametrizaciones de los procesos de escala sub-reticular para la representación de los errores de modelo. Estos ´últimos presentan además un menor sesgo para umbrales mayores a 10 mm. Asimismo, aumentar la resolución de las condiciones iniciales y de borde de la media del ensamble aumenta levemente la dispersión y mejora la representación espacial de los patrones de precipitación para todos los umbrales considerados.
{"title":"Evaluación de diferentes estrategias para la generación de sistemas de predicción por conjuntos regionales de escala convectiva en un caso de precipitación intensa","authors":"Cynthia Matsudo, Yanina Garc´ıa Skabar, Juan Jos´e Ruiz","doi":"10.24215/1850-468xe022","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850-468xe022","url":null,"abstract":"El pronóstico por conjuntos constituye una metodología consolidada para incorporar la incertidumbre asociada a los pronósticos en diversas escalas espaciales y temporales. En particular, en la mesoescala, no es claro aún cuáles son las técnicas más efectivas para representar la incertidumbre asociada a las condiciones iniciales y a los errores de modelo. En este trabajo se evalúan tres alternativas diferentes para la generación de pronósticos por conjuntos en alta resolución, y se realiza una comparación con un sistema de predicción por conjuntos global de baja resolución. Cada conjunto se construyó con 20 miembros utilizando el modelo WRF-ARW y 4 km de resolución horizontal sobre un dominio que abarca el centro noreste de Argentina. Se explora el desempeño de los conjuntos para un caso de estudio de precipitación intensa entre el 22 y 24 de diciembre de 2015. Los resultados se centran en el análisis del desempeño del pronóstico de precipitación y muestran que los conjuntos en alta resolución tienen mejor desempeño que el sistema global de menor resolución tanto en términos de la precisión del pronóstico como en términos de la cuantificación de su incertidumbre. En este trabajo, los conjuntos donde solo se perturban las condiciones iniciales y de borde tienden a mostrar una menor dispersión que aquellos en donde se combinan diferentes parametrizaciones de los procesos de escala sub-reticular para la representación de los errores de modelo. Estos ´últimos presentan además un menor sesgo para umbrales mayores a 10 mm. Asimismo, aumentar la resolución de las condiciones iniciales y de borde de la media del ensamble aumenta levemente la dispersión y mejora la representación espacial de los patrones de precipitación para todos los umbrales considerados.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135590588","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
A key aspect in agricultural zones, such as the Pampean Plain of Argentina, is to accurately estimate evapotranspiration rates to optimize crops and irrigation requirements and the floods and droughts prediction. In this sense, we evaluate six machine learning approaches to estimate the reference and actual evapotranspiration (ET0 and ETa) through CERES satellite products data. The results obtained applying machine learning techniques were compared with values obtained from ground-based information. After training and validating the algorithms, we observed that Support Vector machine-based Regressor (SVR) showed the best accuracy. Then, with an independent dataset, the calibrated SVR were tested. For predicting the reference evapotranspiration, we observed statistical errors of MAE = 0.437 mm d−1, and RMSE = 0.616 mm d−1, with a determination coefficient, R2, of 0.893. Regarding actual evapotranspiration modelling, we observed statistical errors of MAE = 0.422 mm d−1, and RMSE =0.599 mm d−1, with a R2 of 0.614. Comparing the results obtained with the machine learning models developed another studies in the same field, we understand that the results are promising and represent a baseline for future studies. Combining CERES data with information from other sources may generate more specific evapotranspiration products, considering the different land covers.
在农业地区，如阿根廷潘潘亚平原，一个关键方面是准确估计蒸散速率，以优化作物和灌溉需求，并预测洪涝和干旱。在这个意义上，我们评估了六种机器学习方法，通过CERES卫星产品数据估计参考和实际蒸散发(ET0和ETa)。将应用机器学习技术获得的结果与地面信息获得的值进行比较。经过训练和验证，我们发现基于支持向量机的回归器(SVR)具有最好的准确性。然后，使用独立数据集对校正后的SVR进行检验。预测参考蒸散量的统计误差MAE = 0.437 mm d - 1, RMSE = 0.616 mm d - 1，决定系数R2为0.893。对于实际蒸散发模型，我们观察到统计误差MAE = 0.422 mm d - 1, RMSE =0.599 mm d - 1, R2为0.614。将获得的结果与同一领域的另一项研究开发的机器学习模型进行比较，我们了解到结果是有希望的，并代表了未来研究的基线。将CERES数据与其他来源的信息结合起来，考虑到不同的土地覆盖，可以产生更具体的蒸散产物。
{"title":"Prediction of Evapotranspiration in the Pampean Plain from CERES Satellite Products and Machine Learning Techniques","authors":"Facundo Carmona, Ad´an Farami˜n´an, Ra´ul Rivas, Facundo Orte","doi":"10.24215/1850-468xe021","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850-468xe021","url":null,"abstract":"A key aspect in agricultural zones, such as the Pampean Plain of Argentina, is to accurately estimate evapotranspiration rates to optimize crops and irrigation requirements and the floods and droughts prediction. In this sense, we evaluate six machine learning approaches to estimate the reference and actual evapotranspiration (ET0 and ETa) through CERES satellite products data. The results obtained applying machine learning techniques were compared with values obtained from ground-based information. After training and validating the algorithms, we observed that Support Vector machine-based Regressor (SVR) showed the best accuracy. Then, with an independent dataset, the calibrated SVR were tested. For predicting the reference evapotranspiration, we observed statistical errors of MAE = 0.437 mm d−1, and RMSE = 0.616 mm d−1, with a determination coefficient, R2, of 0.893. Regarding actual evapotranspiration modelling, we observed statistical errors of MAE = 0.422 mm d−1, and RMSE =0.599 mm d−1, with a R2 of 0.614. Comparing the results obtained with the machine learning models developed another studies in the same field, we understand that the results are promising and represent a baseline for future studies. Combining CERES data with information from other sources may generate more specific evapotranspiration products, considering the different land covers.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"12 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135590733","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Mariela Ayel´en Palavecino, Alejandro Anibal Godoy, Mar´ıa Eugenia Dillon, Maria de los Milagros Skansi
Los eventos de vientos intensos causan destrozos materiales y exponen en situaciones de vulnerabilidad a la vida humana y a distintos ecosistemas. La intensidad y dirección del viento desempeñan un rol importante en distintas disciplinas: por ejemplo, influyen en la actividad aeroportuaria, determinan el aprovechamiento de energía eólica, intervienen en la producción agrícola, impactan en la propagación de incendios forestales y por ende en la calidad del aire. Si bien algunos estudios climáticos y de variabilidad climática del viento muestran una disminución de la intensidad media diaria y anual en los últimos años tanto en Argentina como en otras regiones del mundo (Baldo y Cerne, 2018; Cúneo et al., 2019; Vautard, et al., 2010), también se observan tendencias positivas significativas en la velocidad del viento tanto de superficie como de niveles superiores en el sur de Argentina (Merino, 2022). Por lo motivos antes mencionados, entre otros, resulta de suma importancia continuar con estudios referidos a la variable viento a nivel nacional. El objetivo de este trabajo es realizar una caracterización preliminar del viento a 10 m para distintas escalas temporales en la estación meteorológica aeronáutica de Ezeiza (SAEZ) durante el periodo 2009-2019 y comparar los resultados con el periodo climatológico 1981-2010. Los resultados encontrados muestran que las menores intensidades de los vientos medios diarios y máximos diarios tanto para la serie 2009-2019 como para la serie climatológica se registran durante los meses de otoño e invierno y se observa, en general, que los vientos máximos diarios duplican la intensidad de los vientos medios diarios. Además, los vientos medios mensuales del periodo 2009-2019 muestran una clara tendencia a la disminución de la intensidad y de la amplitud entre valores máximos y mínimos en comparación con los datos climatológicos.
强风事件造成物质破坏，使人类生命和不同生态系统处于脆弱状态。风的强度和方向在不同的学科中起着重要的作用:例如，它们影响机场活动，决定风能的使用，干预农业生产，影响森林火灾的蔓延，从而影响空气质量。尽管一些气候和气候变率研究表明，近年来阿根廷和世界其他地区的平均日和年强度有所下降(Baldo和Cerne, 2018;cuneo等人，2019年;Vautard et al.， 2010)，在阿根廷南部也观察到地表和上层风速的显著正趋势(Merino, 2022)。由于上述原因，除其他外，在国家一级继续对可变风进行研究是极其重要的。这项工作的目的是对2009-2019年期间埃塞扎航空气象站(SAEZ)不同时间尺度10米的风进行初步表征，并将结果与1981-2010年的气候时期进行比较。结果发现表明,未成年人每日最高强度的风吹向报纸和媒体为2009-2019系列气象系列病例发生在秋季和冬季风指出,总体而言,最大的报纸报纸媒体风的强度。此外，与气候数据相比，2009-2019年期间的月平均风的强度和振幅有明显下降的趋势。
{"title":"Caracterización de la intensidad del viento en la estación Ezeiza","authors":"Mariela Ayel´en Palavecino, Alejandro Anibal Godoy, Mar´ıa Eugenia Dillon, Maria de los Milagros Skansi","doi":"10.24215/1850-468xe023","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850-468xe023","url":null,"abstract":"Los eventos de vientos intensos causan destrozos materiales y exponen en situaciones de vulnerabilidad a la vida humana y a distintos ecosistemas. La intensidad y dirección del viento desempeñan un rol importante en distintas disciplinas: por ejemplo, influyen en la actividad aeroportuaria, determinan el aprovechamiento de energía eólica, intervienen en la producción agrícola, impactan en la propagación de incendios forestales y por ende en la calidad del aire. Si bien algunos estudios climáticos y de variabilidad climática del viento muestran una disminución de la intensidad media diaria y anual en los últimos años tanto en Argentina como en otras regiones del mundo (Baldo y Cerne, 2018; Cúneo et al., 2019; Vautard, et al., 2010), también se observan tendencias positivas significativas en la velocidad del viento tanto de superficie como de niveles superiores en el sur de Argentina (Merino, 2022). Por lo motivos antes mencionados, entre otros, resulta de suma importancia continuar con estudios referidos a la variable viento a nivel nacional. El objetivo de este trabajo es realizar una caracterización preliminar del viento a 10 m para distintas escalas temporales en la estación meteorológica aeronáutica de Ezeiza (SAEZ) durante el periodo 2009-2019 y comparar los resultados con el periodo climatológico 1981-2010. Los resultados encontrados muestran que las menores intensidades de los vientos medios diarios y máximos diarios tanto para la serie 2009-2019 como para la serie climatológica se registran durante los meses de otoño e invierno y se observa, en general, que los vientos máximos diarios duplican la intensidad de los vientos medios diarios. Además, los vientos medios mensuales del periodo 2009-2019 muestran una clara tendencia a la disminución de la intensidad y de la amplitud entre valores máximos y mínimos en comparación con los datos climatológicos.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135590736","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Juan Camilo Triana-Madrid, Camilo Ocampo-Marulanda, Yesid Carvajal-Escobar, Wilmar Alexander Torres-López, Joshua Triana, Teresita Canchala
This research aimed to identify an alternative method to estimate reference evapotranspiration (ETo) with scarce climatological information in southwestern Colombia between 1983-2017 by evaluating and comparing different machine learning techniques. The FAO Penman-Monteith (FAO-PM56) was used as the reference method and four empirical methods (Hargreaves, Thornthwaite, Cenicafé, and Turc) were assessed with five metrics to evaluate the method of best fit to FAO-PM56, root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean bias error (MBE), Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE), and Pearson correlation coefficient (R). Three models were designed using machine learning techniques to estimate ETo, multiple linear regression (MLR), artificial neural networks (ANN), and autoregressive integrated moving average model (ARIMA). The results showed that the ARIMA-M3 model reported the best performance metrics (RMSE = 4.13 mm month-1, MAE = 3.15 mm month-1, MBE = -0.08 mm month-1, NSE = 0.96 and r = 0.98). However, it restricts in that it can only be used locally and cannot be extrapolated to other climatological stations,because it was calibrated with specific conditions (exogenous variables) and stations,unlike the ANN-M1 model, which only requires training the network for its application. This method will allow estimating ETo in places with scarce information, as vital for water management in places with much uncertainty regarding accessibility and availability.
本研究旨在通过评估和比较不同的机器学习技术，确定一种替代方法，在1983-2017年期间利用哥伦比亚西南部稀缺的气候信息估计参考蒸散发(ETo)。采用FAO Penman-Monteith模型(FAO- pm56)作为参考方法，采用5个指标对4种实证方法(Hargreaves、Thornthwaite、cenicaf和Turc)进行评估，以评价最适合FAO- pm56模型的方法:均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均偏倚误差(MBE)、Nash-Sutcliffe模型效率系数(NSE)和Pearson相关系数(R)。利用机器学习技术设计了3个模型来估计ETo。多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和自回归综合移动平均模型(ARIMA)。结果表明，ARIMA-M3模型报告的性能指标最佳(RMSE = 4.13 mm -1个月，MAE = 3.15 mm -1个月，MBE = -0.08 mm -1个月，NSE = 0.96, r = 0.98)。然而，它的局限性在于，它只能在当地使用，不能外推到其他气候站，因为它是用特定条件(外生变量)和台站校准的，不像ANN-M1模型，它只需要训练网络就可以应用。这种方法将允许在信息匮乏的地方估计ETo，这对于在可及性和可用性方面存在很大不确定性的地方的水管理至关重要。
{"title":"Estimation of Monthly Reference Evapotranspiration with Scarce Information Using Machine Learning in Southwestern Colombia","authors":"Juan Camilo Triana-Madrid, Camilo Ocampo-Marulanda, Yesid Carvajal-Escobar, Wilmar Alexander Torres-López, Joshua Triana, Teresita Canchala","doi":"10.24215/1850-468xe024","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850-468xe024","url":null,"abstract":"This research aimed to identify an alternative method to estimate reference evapotranspiration (ETo) with scarce climatological information in southwestern Colombia between 1983-2017 by evaluating and comparing different machine learning techniques. The FAO Penman-Monteith (FAO-PM56) was used as the reference method and four empirical methods (Hargreaves, Thornthwaite, Cenicafé, and Turc) were assessed with five metrics to evaluate the method of best fit to FAO-PM56, root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean bias error (MBE), Nash-Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE), and Pearson correlation coefficient (R). Three models were designed using machine learning techniques to estimate ETo, multiple linear regression (MLR), artificial neural networks (ANN), and autoregressive integrated moving average model (ARIMA). The results showed that the ARIMA-M3 model reported the best performance metrics (RMSE = 4.13 mm month-1, MAE = 3.15 mm month-1, MBE = -0.08 mm month-1, NSE = 0.96 and r = 0.98). However, it restricts in that it can only be used locally and cannot be extrapolated to other climatological stations,because it was calibrated with specific conditions (exogenous variables) and stations,unlike the ANN-M1 model, which only requires training the network for its application. This method will allow estimating ETo in places with scarce information, as vital for water management in places with much uncertainty regarding accessibility and availability.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"47 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-10-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"135552258","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Juan Kalemkerian, C. Abalo, Silvia Carámbula, Matías Quiñones
En el presente trabajo, a partir de registros diarios, se modelan las precipitaciones m´aximas en cada trimestre de 18 estaciones meteorol´ogicas ubicadas en distintos puntos de Uruguay. Se compar´o la performance del cl´asico test de la raz´on de verosimilitud contra uno del tipo de Cr´amer—von Mises recortado. La mayor´ıa de las estaciones ajustaron seg´un la distribuci´on Gumbel existiendo pocos casos de Fr´echet y de Weibull y se obtuvo una performance m´as apropiada del test de Cr´amer—von Mises recortado. A partir del ajuste en cada una de las estaciones, combinando tres t´ecnicas estad´ısticas (k-means, test de igualdad de distribuciones de Kolmogorov—Smirnov y test de independencia) se concluy´o que las precipitaciones m´aximas a lo largo del territorio uruguayo son homog´eneas existiendo una leve diferencia entre la regi´on sur y la norte.
在本研究中，我们使用每日记录，模拟了位于乌拉圭不同地点的18个气象站每季度的最大降水量。在本研究中，我们使用了一种基于cramer - von Mises切割类型的经典似然比测试的性能。最大´ıa站调整了正面和背面´一个distribuci´on Gumbel存在的体验在于法文´echet和Weibull performance test的适当m´as,获得Cr´amer—冯也有所削减。从每一个季节调整结合起来,三个t´ecnicas更好的´ısticas (k-means, test的分布均衡Kolmogorov—Smirnov test独立)concluy´或降雨量m´aximas沿着乌拉圭领土是homog´尼雅存在一个轻微的区别regi´on南方和北方。
{"title":"MODELING THE DISTRIBUTION OF MAXIMUM RAINFALL IN URUGUAY","authors":"Juan Kalemkerian, C. Abalo, Silvia Carámbula, Matías Quiñones","doi":"10.24215/1850468xe019","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe019","url":null,"abstract":"En el presente trabajo, a partir de registros diarios, se modelan las precipitaciones m´aximas en cada trimestre de 18 estaciones meteorol´ogicas ubicadas en distintos puntos de Uruguay. Se compar´o la performance del cl´asico test de la raz´on de verosimilitud contra uno del tipo de Cr´amer—von Mises recortado. La mayor´ıa de las estaciones ajustaron seg´un la distribuci´on Gumbel existiendo pocos casos de Fr´echet y de Weibull y se obtuvo una performance m´as apropiada del test de Cr´amer—von Mises recortado. A partir del ajuste en cada una de las estaciones, combinando tres t´ecnicas estad´ısticas (k-means, test de igualdad de distribuciones de Kolmogorov—Smirnov y test de independencia) se concluy´o que las precipitaciones m´aximas a lo largo del territorio uruguayo son homog´eneas existiendo una leve diferencia entre la regi´on sur y la norte.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44176970","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Las llanuras de inundaciones tropicales, como el Pantanal en Suram´erica Central, son importantes para las interacciones suelo-atm´osfera. Por lo tanto, los esquemas que representan las llanuras de inundaci´on tienen que ser incluidos en los Modelos del Sistema Tierra, pero eso requiere observaciones del ´area inundada para validaci´on. Los datos satelitales son una posible soluci´on para estimar la superficie inundada, pero es importante evaluar los diferentes algoritmos disponibles para utilizar el m´as eficiente para cada regi´on de inter´es. Este trabajo explora diferentes m´etodos para estimar la superficie inundada con el producto de reflectancia de la superficie MODIS con el uso de ´ındices espectrales (mNDWI, NDMI, NDMI-NDVI) para detectar la presencia de agua sobre Pantanal. Incluimos los m´etodos m´as comunes basados en el uso de umbrales y tambi´en algunos m´etodos de supervisi´on no clasificada como los k-means y el An´alisis de Componentes principales aplicados a los ´ındices espectrales relacionados con la presencia de agua. La calibraci´on y la validaci´on de estos m´etodos est´a basado en los conocimientos hidrol´ogicos de la regi´on, proviniendo de modelos de superficie, observaciones de caudal y de estimaciones de la superficie inundada por sat´elite realizada en trabajos anteriores. El ´ındice NDMI parece demasiado sensible a la vegetaci´on lo que lleva a errores en la estimaci´on de la superficie inundada. Los otros m´etodos son espacial y temporalmente consistente con estudios previos sobre el Pantanal.
{"title":"ESTIMATION OF THE FLOODED AREA OVER THE PANTANAL, A SOUTH AMERICAN FLOODPLAIN, USING MODIS DATA","authors":"A. Schrapffer, L. Cappelletti, A. Sörensson","doi":"10.24215/1850468xe017","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe017","url":null,"abstract":"Las llanuras de inundaciones tropicales, como el Pantanal en Suram´erica Central, son importantes para las interacciones suelo-atm´osfera. Por lo tanto, los esquemas que representan las llanuras de inundaci´on tienen que ser incluidos en los Modelos del Sistema Tierra, pero eso requiere observaciones del ´area inundada para validaci´on. Los datos satelitales son una posible soluci´on para estimar la superficie inundada, pero es importante evaluar los diferentes algoritmos disponibles para utilizar el m´as eficiente para cada regi´on de inter´es. Este trabajo explora diferentes m´etodos para estimar la superficie inundada con el producto de reflectancia de la superficie MODIS con el uso de ´ındices espectrales (mNDWI, NDMI, NDMI-NDVI) para detectar la presencia de agua sobre Pantanal. Incluimos los m´etodos m´as comunes basados en el uso de umbrales y tambi´en algunos m´etodos de supervisi´on no clasificada como los k-means y el An´alisis de Componentes principales aplicados a los ´ındices espectrales relacionados con la presencia de agua. La calibraci´on y la validaci´on de estos m´etodos est´a basado en los conocimientos hidrol´ogicos de la regi´on, proviniendo de modelos de superficie, observaciones de caudal y de estimaciones de la superficie inundada por sat´elite realizada en trabajos anteriores. El ´ındice NDMI parece demasiado sensible a la vegetaci´on lo que lleva a errores en la estimaci´on de la superficie inundada. Los otros m´etodos son espacial y temporalmente consistente con estudios previos sobre el Pantanal.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45382955","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
En el centro y norte de la Argentina se dan algunas de las tormentas m´as intensas del mundo, y su inicio y desarrollo est´a fuertemente influenciado por la orograf´ıa de la cordillera de los Andes y las sierras de C´ordoba. Estas tormentas se asocian a la ocurrencia de fen´omenos de tiempo severo que generan importantes da˜nos materiales y grandes p´erdidas econ´omicas tanto en ´areas rurales como en urbanas. El objetivo de este trabajo fue realizar el estudio observacional de la distribuci´on espacial y temporal de diversos reportes de fen´omenos de tiempo severo en superficie, en particular de ca´ıda de granizo, lluvias intensas, y vientos fuertes y r´afagas. Se encontr´o que estos fen´omenos tendieron a darse en horas de la tarde y comienzo de la noche, y que la mayor´ıa de los reportes fueron hacia fines de primavera y principios del verano. A su vez, se realiz´o un an´alisis especial del granizo, en el cual se determin´o que a medida que aument´o su tama˜no, disminuy´o su densidad de acumulaci´on.
{"title":"ANALISIS DE REPORTES DE OCURRENCIA DE TIEMPO SEVERO EN ´ SUPERFICIE PARA EL CENTRO-NORTE DE LA ARGENTINA DURANTE LA TEMPORADA 2018-2019","authors":"Melissa Natalia Patanella, Henrique Fuchs Bueno Repinaldo","doi":"10.24215/1850468xe018","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe018","url":null,"abstract":"En el centro y norte de la Argentina se dan algunas de las tormentas m´as intensas del mundo, y su inicio y desarrollo est´a fuertemente influenciado por la orograf´ıa de la cordillera de los Andes y las sierras de C´ordoba. Estas tormentas se asocian a la ocurrencia de fen´omenos de tiempo severo que generan importantes da˜nos materiales y grandes p´erdidas econ´omicas tanto en ´areas rurales como en urbanas. El objetivo de este trabajo fue realizar el estudio observacional de la distribuci´on espacial y temporal de diversos reportes de fen´omenos de tiempo severo en superficie, en particular de ca´ıda de granizo, lluvias intensas, y vientos fuertes y r´afagas. Se encontr´o que estos fen´omenos tendieron a darse en horas de la tarde y comienzo de la noche, y que la mayor´ıa de los reportes fueron hacia fines de primavera y principios del verano. A su vez, se realiz´o un an´alisis especial del granizo, en el cual se determin´o que a medida que aument´o su tama˜no, disminuy´o su densidad de acumulaci´on.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46578378","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Melina Sol Yabra, Ramón De Elía, L. Vidal, M. Nicolini
Este trabajo presenta un estudio climatol´ogico sobre niebla utilizando reportes aeron´auticos horarios (METAR) para el per´ıodo 2000-2019 en los siguientes aeropuertos con distintos entornos geogr´aficos: Ezeiza, Aeroparque, San Fernando, Mar del Plata, Rosario, Resistencia, Iguaz´u, C´ordoba, Neuqu´en, Bariloche, R´ıo Gallegos, R´ıo Grande, Ushuaia y Montevideo. Se analizaron diferentes fuentes de datos (argentina SMN, espa˜nola OGIMET y estadounidenses NOAA y IEM) y se eligi´o la base NOAA por ser la m´as completa, robusta y que se extiende por un mayor per´ıodo de tiempo con el fin de construir las climatolog´ıas m´as representativas de la realidad posibles. Los datos fueron analizados considerando las regulaciones internacionales de la OACI a las observaciones meteorol´ogicas y las pr´acticas de los observadores meteorol´ogicos en Argentina. Entre los resultados m´as destacables, se encontr´o la mayor cantidad promedio de d´ıas por a˜no con presencia de niebla en Mar del Plata, Ezeiza, R´ıo Grande y Montevideo (49,8, 49,1, 34,1 y 34,8 respectivamente) mientras que Neuqu´en, Bariloche, Ushuaia y Aeroparque presentaron los menores valores (3,5, 4,4, 1,4 y 7,1 respectivamente). Se encontr´o un grupo de aeropuertos en los que las frecuencias de ocurrencia tienen un ciclo diario con los mayores valores en horas cercanas al amanecer (15-20 %, 7 am) durante la mayor parte del a˜no (Ezeiza, Mar del Plata, San Fernando, C´ordoba, Rosario, Montevideo) mientras que, en otro grupo, las frecuencias diarias no presentan un rango horario predominante pero s´ı se encuentran mayormente en los meses invernales (R´ıo Gallegos, R´ıo Grande, Aeroparque). El an´alisis climatol´ogico de la direcci´on y velocidad del viento se abord´o considerando la infraestructura de los aeropuertos como la direcci´on de la pista y la presencia de instrumental que permita operaciones con visibilidad reducida. En particular, el primer grupo present´o un predominio de vientos calmos durante las horas de visibilidad reducida, mientras que en el segundo predominaron los vientos leves y moderados provenientes desde cuerpos de agua. Por ´ultimo, se estudi´o la reducci´on de visibilidad por niebla de forma simult´anea en diferentes aeropuertos con el fin de establecer el impacto del fen´omeno en la log´ıstica de las aerol´ıneas en lo que respecta al uso de aeropuertos alternativos.
这项工作利用2000-2019年期间在以下具有不同地理环境的机场的航空时刻表（METAR）对雾进行了气候研究：Ezeiza、Aeroparque、San Fernando、Mar del Plata、Rosario、Resistencia、Iguaz'u、C'Ordoba、Neuqu'en、Bariloche、R'o Gallegos、R'o Grande、Ushuaia和蒙得维的亚。分析了不同的数据来源（阿根廷SMN、西班牙Ogimet和美国NOAA和IEM），并选择了NOAA基地，因为它是最完整、最强大、持续时间最长的基地，以建立最能代表可能现实的气候。考虑到国际民航组织关于气象观测的国际条例和阿根廷气象观察员的做法，对数据进行了分析。在最显著的结果中，马德普拉塔、埃泽扎、格兰德和蒙得维的亚的平均年雾日数最高（分别为49.8、49.1、34.1和34.8），而Neuqu'en、Bariloche、Ushuaia和Aeroparque的雾日数最低（分别为3.5、4.4、1.4和7.1）。在一组机场中，每天的发生频率在黎明前的几个小时（15-20%，早上7点）是一年中大部分时间（埃泽扎、马德普拉塔、圣费尔南多、科尔多瓦、罗萨里奥、蒙得维的亚）的最高值，而在另一组机场中，每天的频率没有主要的时间范围，但主要在冬季（加列戈斯河、格兰德河、机场公园）。首先考虑机场的基础设施，如跑道的方向和允许低能见度操作的仪器的存在，对风向和风速进行气候分析。特别是，第一组在能见度较低的小时内以平静风为主，而第二组以来自水体的小风和中风为主。最后，研究了不同机场同时因雾而降低能见度的问题，以确定现象对航空公司在使用替代机场方面的物流的影响。
{"title":"ESTUDIO CLIMATOLOGICO DE NIEBLA EN AEROPUERTOS ARGENTINOS","authors":"Melina Sol Yabra, Ramón De Elía, L. Vidal, M. Nicolini","doi":"10.24215/1850468xe020","DOIUrl":"https://doi.org/10.24215/1850468xe020","url":null,"abstract":"Este trabajo presenta un estudio climatol´ogico sobre niebla utilizando reportes aeron´auticos horarios (METAR) para el per´ıodo 2000-2019 en los siguientes aeropuertos con distintos entornos geogr´aficos: Ezeiza, Aeroparque, San Fernando, Mar del Plata, Rosario, Resistencia, Iguaz´u, C´ordoba, Neuqu´en, Bariloche, R´ıo Gallegos, R´ıo Grande, Ushuaia y Montevideo. Se analizaron diferentes fuentes de datos (argentina SMN, espa˜nola OGIMET y estadounidenses NOAA y IEM) y se eligi´o la base NOAA por ser la m´as completa, robusta y que se extiende por un mayor per´ıodo de tiempo con el fin de construir las climatolog´ıas m´as representativas de la realidad posibles. Los datos fueron analizados considerando las regulaciones internacionales de la OACI a las observaciones meteorol´ogicas y las pr´acticas de los observadores meteorol´ogicos en Argentina. Entre los resultados m´as destacables, se encontr´o la mayor cantidad promedio de d´ıas por a˜no con presencia de niebla en Mar del Plata, Ezeiza, R´ıo Grande y Montevideo (49,8, 49,1, 34,1 y 34,8 respectivamente) mientras que Neuqu´en, Bariloche, Ushuaia y Aeroparque presentaron los menores valores (3,5, 4,4, 1,4 y 7,1 respectivamente). Se encontr´o un grupo de aeropuertos en los que las frecuencias de ocurrencia tienen un ciclo diario con los mayores valores en horas cercanas al amanecer (15-20 %, 7 am) durante la mayor parte del a˜no (Ezeiza, Mar del Plata, San Fernando, C´ordoba, Rosario, Montevideo) mientras que, en otro grupo, las frecuencias diarias no presentan un rango horario predominante pero s´ı se encuentran mayormente en los meses invernales (R´ıo Gallegos, R´ıo Grande, Aeroparque). El an´alisis climatol´ogico de la direcci´on y velocidad del viento se abord´o considerando la infraestructura de los aeropuertos como la direcci´on de la pista y la presencia de instrumental que permita operaciones con visibilidad reducida. En particular, el primer grupo present´o un predominio de vientos calmos durante las horas de visibilidad reducida, mientras que en el segundo predominaron los vientos leves y moderados provenientes desde cuerpos de agua. Por ´ultimo, se estudi´o la reducci´on de visibilidad por niebla de forma simult´anea en diferentes aeropuertos con el fin de establecer el impacto del fen´omeno en la log´ıstica de las aerol´ıneas en lo que respecta al uso de aeropuertos alternativos.","PeriodicalId":37823,"journal":{"name":"Meteorologica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-05-04","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48032986","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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