Browsing by Author "Morales Mora, Martín Rodolfo"
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- ItemPrecipitación estacional en Costa Rica y su relación con las anomalías térmicas y de presión en los océanos Pacífico y Atlántico(2021) Morales Mora, Martín Rodolfo; Gironás León, Jorge Alfredo; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de IngenieríaEn zonas de clima tropical, la precipitación estacional presenta una fuerte relación con el comportamiento de fenómenos oceánicos y atmosféricos de gran escala. En Centroamérica se ha estudiado principalmente la relación y la capacidad de pronóstico que tiene la temperatura superficial del mar (SST) en la precipitación estacional. Costa Rica, sin embargo, presenta un comportamiento que difiere al encontrado a nivel regional, especialmente en la vertiente caribe del país. En este estudio se analiza la relación que tiene la precipitación estacional de Costa Rica, no solo con la SST sino también con la presión a nivel del mar (SLP), con el objetivo de evaluar la mejora en la habilidad de pronóstico al considerar ambas variables predictoras. A partir de un análisis de componente principales, tanto de los campos de precipitación como de los campos de SST y SLP, se construyeron modelos de regresión lineal, diferenciados para cada mes, por medio de los cuales se analizó el efecto que tienen las variables predictoras en la precipitación estacional de Costa Rica. Como resultado se obtuvo que la precipitación estacional en Costa Rica es explicada principalmente por los dos primeros componentes principales, siendo el primero el que describe la precipitación en la vertiente caribe (modo caribe) y el segundo el que representa la precipitación en la vertiente pacífica y región central del país (modo pacífico). El modo caribe fue el que presentó la mayor predictibilidad, en especial para el tercer trimestre del año, para el cual se obtuvieron modelos con ventanas de pronóstico de entre 2 y 5 meses. Para el modo pacífico, el mes de mayo, correspondiente al primer mes de la época lluviosa, presentó la mayor predictibilidad, mostrando que es posible realizar pronósticos con una antelación de hasta 6 meses, siendo esta una mejoría en términos de pronósticos operacionales.