pyClim-SDM: Service for generation of statistically downscaled climate change projections supporting national adaptation strategies

Hernanz, Alfonso; Correa, Carlos; Andrés García-Valero, Juan; Domínguez, Marta; Rodríguez-Guisado, Esteban; Rodríguez-Camino, Ernesto

doi:10.1016/j.cliser.2023.100408

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“…El método ANA-LOC-kNN, empleado en la evaluación de métodos ESD descrita en el apartado 4, es un subtipo muy específico de análogos implementado en el software pyClim-SDM (Hernanz et al, 2023a;Hernanz et al, 2023b). El subtipo ANA-LOC-kNN está basado en analogía sinóptica (kNN: k análogos más cercanos (Hernanz et al, 2021)) combinada con analogía local (LOC).…”

Section: Análogosunclassified

“…Métodos ESD (con y sin corrección de sesgos estacional) evaluados para la regionalización de los modelos de CMIP6 Tabla 4.2: Métodos ESD evaluados para la regionalización de los modelos de CMIP6 Para realizar la evaluación se utilizó el software pyClim-SDM (Hernanz et al, 2023a;Hernanz et al, 2023b) desarrollado en el Área de Evaluación y Modelización del Clima de AEMET. Este software cuenta con un amplio abanico de métodos de regionalización estadística de última generación de diferentes familias y una interfaz gráfica fácil de usar, sencilla e intuitiva.…”

Section: Evaluación De Métodos Esdunclassified

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Evaluación de métodos de regionalización estadística para la generación de proyecciones climáticas en el marco del PNACC-2 2021-2030

Correa Guinea,

Hernanz Lázaro,

Rodríguez Guisado

2023

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La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) es responsable de la elaboración de las proyecciones climáticas regionalizadas sobre el territorio de España según lo establecido en el segundo Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático (PNACC-2). Las proyecciones climáticas regionalizadas suponen un aumento de la resolución espacial con respecto a las proyecciones climáticas proporcionadas por los modelos climáticos globales. AEMET elabora las proyecciones climáticas regionalizadas sobre España aplicando métodos de regionalización empírico-estadísticos a las proyecciones climáticas de un conjunto de modelos climáticos globales. Las proyecciones climáticas regionalizadas son necesarias para la realización de estudios de impacto y vulnerabilidad que requieren datos en alta resolución espacial. Esta nota técnica tiene dos objetivos: 1) evaluar y seleccionar un conjunto de modelos climáticos globales cuyas proyecciones serán regionalizadas; 2) comparar diferentes métodos empírico-estadísticos de regionalización a fin de elegir un método para regionalizar los datos diarios de las siguientes variables climáticas de interés: temperatura máxima, temperatura mínima y precipitación acumulada. En cuanto al primer objetivo, los resultados han permitido seleccionar un conjunto de once modelos climáticos globales que serán regionalizados. Respecto al segundo objetivo, a partir de la comparativa de métodos se establece que la temperatura máxima y la temperatura mínima se regionalizarán utilizando el método híbrido de regresión-análogos (MLR-ANA), mientras que la precipitación acumulada se regionalizará aplicando el método eXtreme Gradient Boost (XGB). Además, tras la regionalización, tanto en temperaturas como en precipitación, se establece la conveniencia de aplicar una corrección de sesgos a posteriori mediante Quantile Delta Mapping (QDM) para mejorar los índices de comparación.

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Section: Análogosunclassified

Section: Evaluación De Métodos Esdunclassified