Science and Technology Production
Congress
Authorship
Matias N. De oto Proschle
;
Claudia Simionato
;
Carolina Vera
;
Matias G Dinapoli
Date
2019
Publishing House and Editing Place
XVIII Congreso Latinoamericano de Ciencias del Mar COLACMAR 2019
Summary
Information provided by the agent in
SIGEVA
En este trabajo se realizó un estudio estadístico del viento a 10 m, a partir de las soluciones mensuales de los reanálisis NCEP-NCAR-DOE y ERA5 para el período 1979-2017, en la Plataforma Continental Norte Argentina (PCNA), desde los 30oS hasta los 40oS. En particular, este estudio hace énfasis en la descripción de la escala de variabilidad interanual y en tendencias de largo plazo. Los resultados muestran que el principal modo de variabilidad interanu...
En este trabajo se realizó un estudio estadístico del viento a 10 m, a partir de las soluciones mensuales de los reanálisis NCEP-NCAR-DOE y ERA5 para el período 1979-2017, en la Plataforma Continental Norte Argentina (PCNA), desde los 30oS hasta los 40oS. En particular, este estudio hace énfasis en la descripción de la escala de variabilidad interanual y en tendencias de largo plazo. Los resultados muestran que el principal modo de variabilidad interanual de la circulación del viento (PC1) explica gran parte de la varianza interanual, 46% para el reanálisis NCEP-NCAR-DOE y 61% para ERA5. Además, para ambos reanálisis el PC1 presenta una estructura espacial de vientos noroeste-sudeste que está asociado a una estructura cuasi-zonal del campo de presión en superficie. Por otro lado, la correlación entre el PC1 y los campos hemisféricos de Geopotencial en 500 hPa y de Temperatura Superficial del Mar (ERSST v5) sugieren un fuerte vínculo con el Océano Pacífico Tropical, a partir de un patrón tipo Pacífico-Sudamérica (PSA, por sus siglas en inglés). Asimismo, ambos reanálisis muestran diferencias estadísticamente significativas en tendencias y cambios de largo período. Finalmente, se utilizaron datos de viento de estaciones meteorológicas costeras para evaluar la calidad de los reanálisis e interpretar sus resultados. En conclusión, el estudio exploratorio del impacto de la resolución espacial de ambos reanálisis en la determinación de los patrones de variabilidad interanual y tendencias del viento permitirá evaluar a futuro las soluciones de modelos climáticos globales, y así poder continuar c
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Key Words
Variabilidad interanual del vientoCirculación atmosférica superficialReanálisis