diapositivas de la presentación

V a ria bilida d del c lim a
y lo s T o rna do s /tiem po s evero en
a rg entina Eduardo Andrés Agosta
María Luisa Altinger de Schwarzkopf
Tormentas Severas y Tornados (TSYT)
COMISIÓN NACIONAL DE ENERGÍA ATÓMICA
Junio 5 2012, Buenos Aires
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R E G IÓ N D E O B S E R V A C IÓ N
Subtrópicos del Sudeste
de Sudamérica (SSESA)
al Este de los Andes
entre 25º y 40ºS, que
comprende
Argentina
subtropical, Uruguay y el
sur de Paraguay y de
Brasil
2
PAR TES D E LA
P1. RLasE Sseries
E N año
T A Ca IÓ
año Nde
cantidad de días con
fenómenos de tiempo severo (CDFS), cantidad de días
con tornados (CDT) y cantidad de tornados (CT) en la
región desde 1974-2011.
2. Condiciones medias moduladas de la tropósfera que
propician la ocurrencia de estos fenómenos
3. Condiciones medias moduladas del invierno previo, que
pueden funcionar como potenciales predictores
estadístico-dinámicos
3
Parte I
co-variabilidad entre las series
4
CO-VARIABILIDAD
Marcha interanual de la cantidad de días con fenómenos de tiempo severo
(CDFS, en azul), cantidad de días con tornados (CDT, en verde) y cantidad
de tornados (CT, en rojo) por temporada cálida (1 de octubre-31 de marzo)
desde 1974 hasta 2011.
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Correlación entre CDT, CT y CDFS
La co-variabilidad entre las variables de las
series CT y CDT es alta; el coeficiente de
correlación es de 0.92 significativo al 99% de
confianza.
La correlación entre cada una de estas dos
variables y CDFS son moderadas; de 0.53 y
0.58 respectivamente, significativas al 95% de confianza.
6
Hay en promedio al menos 17 días con fenómenos de
tiempo severo y 5 días con tornados por temporada
Variable
N
Media
Min.
Max.
1er C.
3er C.
Des. Est.
Skew.
Kurt.
CDFS
37
16.5
6.0
35
11.3
20.2
6.7
0.88
0.34
CT
37
5.4
0
11
3.5
6.4
2.7
0.54
-0.06
CDT
37
4.6
0
10
10.3
5.6
2.3
0.67
0.34
Estadísticos básicos descriptivos para las variables CDFS (cantidad de días con
fenómenos de tiempo severo), CT (cantidad de tornados) y CDT (cantidad de días
con tornados) por temporada estival. Número de datos (N), media, mínimo (Min.)
máximo (Max.), valor de primer cuartil (1er C.), valor del tercer cuartil (3er C.),
desvío estándar (Des. Est.), medida de apuntalamiento o skewness (Skew.) y
kurtosis (Kurt.).
7
Ciclos
temporales
Pico significativo en
el cuasi-ciclo
bidecádico de 18
años
Espectro de frecuencias para las
variables CDFS, CDT y CT. Continuo
nulo (Nul) y límites de confianza para el
90% (L sup) y el 10% (L inf) estimado
mediante método de Blackman y Tuckey
con ventana de Hamming
8
Parte II
Condiciones moduladas medias troposféricas de
verano
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CONDICIONES medias moduladas DE HUMEDAD Y CIRCULACIÓN
QUE DAN TIEMPO SEVERO Y TORNADOS
Diferencia de composición para a) humedad específica (HE, en g/kg) y vector
viento (V, en m/s) en 850 hPa compuestos para la temporada cálida. b) Altura
geopotencial en 850hPa y c) en 500hPa compuesta para la temporada estival.
Sombreados, significancia según t de Student con varianzas desiguales, para el
90% (gris claro) y el 95% (gris oscuro) de confianza. Los vectores de viento 10
dibujados son los significativos para el umbral superior al 90% de confianza.
Diferencia de composición entre temporadas extremas positivas (G+) y
negativas (G-) comunes a las variables CDFS, CDT y CT en el período
1979/80-2010/11. A) Diferencia de composición de cantidad de días donde el
gradiente horizontal de temperatura de la capa 500-1000 hPa, como medida de
baroclinicidad (B) supera los 12k/1000km (B12). B) Idem a) pero para cantidad
de días en que la humedad específica (HE) supera los 10g/kg por día en 850
hPa.
LAS CONDICIONES ASOCIADAS A PROPAGACIÓN DE
ONDAS CUASI-ESTACIONARIAS DESDE EL PACÍFICO
OESTE
Diferencia de composición G+ menos G- en el período (1979/80-2010/11) para la altura
geopotencial de la temporada cálida (octubre-marzo) en 300hPa. Sombreado:
significancia según t de Student con varianzas desiguales, para el 90%( gris claro)
y el
12
95% (gris oscuro) de confianza.
La variable CDFS, mejor discrimina la circulación
troposférica de la temporada
300 hPa AGP, Dif. de Comp. Alto-Bajo de CDFS (OctMar), 1979-2010 (90-95%)
La correlación entre índice
Niño3 y CDFS es 0.57,
significativa
HadSST, Dif. de Comp. Alto-Bajo de CDFS (OctMar), 1979-2010 (90-95%)
13
CHI, Dif. de Comp. Alto-Bajo de CDFS (Oct-Mar),
1979-2010 (90-95%)
Es muy probable que
haya propagación
desde el Índico sur
tropical occidental
por modulación
inducida por El Niño
OLR, Dif. de Comp. Alto-Bajo de CDFS (Oct-Mar),
1979-2010 (90-95%)
14
Parte III
EL INVIERNO PREVIO COMO POTENCIAL
PREDICTOR
15
La vinculación con El Niño permite rastrear la señal en la fase inicial
del fenómeno, esto es, en el invierno previo
0.70
IOBW&CDFS
NINO3&CDFS
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
ic
d
v
o
n
ct
o
sep
ago
l
ju
n
ju
ay
m
r
ab
ar
m
feb
en
ic
d
v
o
n
ct
o
sep
ago
l
ju
n
ju
ay
m
r
ab
ar
m
feb
-0.10
en
0.00
-0.20
-0.30
Correlación mes a mes entre CDFS de la temporada verano (0) (octubre,
noviembre y diciembre en año -1 y enero, febrero, marzo en año 0) y los
índices oceánicos de Niño3 y el IOBW, Índico sur occidental tropical, desde
enero (-1) hasta diciembre (0).
16
AGP y CDFS regresión
La troposfera de invierno, la
baja estratósfera y
estratósfera media presentan
una modulación de onda
cuasi-estacionaria asociada a
CDFS en el verano siguiente
AGP y CDFS regresión
AGP y CDFS regresión
17
y CDFS regresión
y CDFS regresión
La señal de invierno claramente está relacionada con el fenómeno El Niño que impacta
18
toda la troposfera y la baja estratósfera
La señal en presión de superficie abarca el SE de Sudamérica
y CDFS regresión
Señal sobre la presión de superficie global (SLP). En el SE de Sudamérica las
19
variaciones de presión de invierno son inversas a las de CDFS del verano siguiente
A l g u n as c o n c l u si o n es
 L a r eg i ó n d e A r g en ti n a su b tr o p i c al y
ad y ac en c i as p r esen tan v ar i ac i o n es añ o a añ o en
l a o c u r r en c i a esti v al d e f en ó m en o s d e ti em p o
sev er o y to r n ad o s aso c i ad o s a p r o c eso s r em o to s
d e l a i n ter ac c i ó n o c éan o -atm ó sf er a en l ati tu d es
ec u ato -tr o p i c al es d el Í n d i c o y el P ac í f i c o ,
g en er an d o p r o p ag ac i ó n d e o n d as m o d u l ad o r as
d e l as c o n d i c i o n es m ed i as d e h u m ed ad y
c i r c u l ac i ó n d e v er an o .
20
A l g u n as c o n c l u si o n es
 L a r eg i ó n N i ñ o 3, y en p ar te 1 -2, es u n p o ten c i al
p r ed i c to r d esd e el i n v i er n o p r ev i o .
 A si m i sm o l o es l a r eg i ó n d el Í n d i c o su r o c c i d en tal
tr o p i c al (I O B W ).
 L a tr o p o sf er a y l a b aj a estr ató sf er a está
si g n i f i c ati v am en te m o d u l ad a p o r o n d as estac i o n ar i as y
tam b i én so n p o ten c i al es p r ed i c to r as.
 V al e i n sp ec c i o n ar ser i es d e p r esi ó n d e su p er f i c i e
m en su al es d e i n v i er n o en A r g en ti n a, c o m o p o ten c i al es
p r ed i c to r as.
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A l g u n as c o n c l u si o n es
 A c tu al m en te se está en l a f ase d e i d en ti f i c ar l as m ej o r es
v ar i ab l es p r ed i c to r as d el i n v i er n o (í n d i c es d e c i r c u l ac i ó n
tr o p o sf ér i c o , estr ato sf ér i c o , d e T S M en l a r eg i o n es N i ñ o
1 ,2, 3 y I O B W , así c o m o d e p r esi ó n o b ser v ad a en
su p er f i c i e en A r g en ti n a).
 C o n estas v ar i ab l es se d i señ ar á u n m o d el o d e r eg r esi ó n
l i n eal m ú l ti p l e c o n p r o c ed i m i en to setp w i se b ac k w ar d d e
sel ec c i ó n p ar a el ab o r ar u n a h er r am i en ta estad í sti c o d i n ám i c o d e p r ed i c c i ó n estac i o n al d e l a c an ti d ad d e d í as
c o n f en ó m en o s sev er o en el v er an o si g u i en te.
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¡MUCHAS GRACIAS!
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