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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.
Published on 27/09/18
Accepted on 27/09/18
Submitted on 27/09/18
Volume 9, Issue 3, 2018
DOI: 10.29019/enfoqueute.v9n3.209
Licence: CC BY-NC-SA license
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