https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Urdiales_Celleri_2018aUrdiales Celleri 2018a - Revision history2026-04-30T19:43:30ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Urdiales_Celleri_2018a&diff=159802&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 295638988 to Urdiales Celleri 2018a2020-04-24T11:53:26Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_295638988" class="mw-redirect" title="Draft Content 295638988">Draft Content 295638988</a> to <a href="/public/Urdiales_Celleri_2018a" title="Urdiales Celleri 2018a">Urdiales Celleri 2018a</a></p>
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== Resumen ==<br />
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El pronóstico de precipitación es fundamental para mejorar la gestión de los recursos hídricos tanto para proyectos de aprovechamiento como de reducción de riesgos. Debido a su alta variabilidad, es un reto realizar un buen pronóstico de lluvia. En el presente estudio se empleó un generador climático (GC) para investigar la calidad del pronóstico de ocurrencia de precipitación diaria en una zona de montaña. El GC implementado usó como predictores a tres variables: la variable binaria ocurrencia del día anterior (Kt-1), las temperaturas máximas y mínimas del día anterior (Txt-1, Tnt-1, respectivamente); y dos covariables: las anomalías de la Temperatura mensual Superficial del Mar de las Regiones 1+2 y 3.4 de El Niño-Oscilación del Sur (Niño 1+2 y Niño 3.4 respectivamente). Determinamos que las variables Kt-1, Tnt-1 y la covariable Niño 3,4 mejoran el ajuste en el pronóstico. Encontramos diferencias notables en el número de días consecutivos secos y lluviosos en el gradiente altitudinal en un periodo lluvioso. El estudio permitió el planteamiento de varias hipótesis a partir del uso del GC las cuales ayudan a la comprensión del funcionamiento del sistema climático y el mejoramiento del pronóstico de precipitación.<br />
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== Texto completo ==<br />
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