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Título : Local rainfall modelling based on global climate information: a data-based approach
Autor: Mendoza Siguenza, Daniel Emilio
Samaniego Alvarado, Esteban Patricio
Mora Serrano, Diego Esteban
Espinoza Mejia, Jorge Mauricio
Pacheco Tobar, Esteban Alonso
Aviles Añazco, Alex Manuel
Correspondencia: Mendoza Siguenza, Daniel Emilio, daniel.mendoza@ucuenca.edu.ec
Palabras clave : Dynamic harmonic regressions
State dependent parameters
Monthly rainfall
Trends
Quasi periodicities
Área de conocimiento FRASCATI amplio: 1. Ciencias Naturales y Exactas
Área de conocimiento FRASCATI detallado: 1.5.9 Meteorología y Ciencias Atmosféricas
Área de conocimiento FRASCATI específico: 1.5 Ciencias de la Tierra y el Ambiente
Área de conocimiento UNESCO amplio: 05 - Ciencias Físicas, Ciencias Naturales, Matemáticas y Estadísticas
ÁArea de conocimiento UNESCO detallado: 0521 - Ciencias Ambientales
Área de conocimiento UNESCO específico: 052 - Medio Ambiente
Fecha de publicación : 2020
Fecha de fin de embargo: 31-dic-2050
Volumen: Volumen 131
Fuente: Environmental Modelling and Software
metadata.dc.identifier.doi: 10.1016/j.envsoft.2020.104786
Tipo: ARTÍCULO
Abstract: 
Modelling climate is complex due to multi-scale interactions and strong nonlinearities. However, climate signals are typically quasi-periodical and are likely to depend on exogenous-variables. Motivated by this insight, we propose a strategy to circumvent modelling complexity based on the following ideas. 1) The observed signals can be decomposed into non-stationary trends and quasi-periodicities through Dynamic-Harmonic-Regressions (DHR). 2) The main-frequencies and decomposed signals can be used for constructing a harmonic model with varying parameters depending on exogenous-variables. 3) The State-Dependent-Parameter (SDP) technique allows for the dynamical estimation of these parameters. The resulting DHR-SDP combined approach is applied to rainfall- monthly modelling, using global-climate signals as exogenous-variables. As a result, 1) the model yields better predictions than standard alternative techniques; 2) the model is robust regarding data limitations and useful for several-steps-ahead forecasting; 3) interesting relations between global-climate states and the local rainfall’s sea- sonality are obtained from the SDP estimated functions.
Resumen : 
Modelar el clima es complejo debido a las interacciones de múltiples escalas y las fuertes no linealidades. Sin embargo, las señales climáticas suelen ser cuasi periódicas y es probable que dependan de variables exógenas. Motivados por esta idea, proponemos una estrategia para eludir la complejidad del modelado basada en las siguientes ideas. 1) Las señales observadas se pueden descomponer en tendencias no estacionarias y cuasi-periodicidades a través de Regresiones Dinámicas-Armónicas (DHR). 2) Las frecuencias principales y las señales descompuestas se pueden utilizar para construir un modelo armónico con parámetros variables según las variables exógenas. 3) La técnica de parámetros dependientes del estado (SDP) permite la estimación dinámica de estos parámetros. El enfoque combinado DHR-SDP resultante se aplica al modelado de lluvia mensual, utilizando señales climáticas globales como variables exógenas. Como resultado, 1) el modelo produce mejores predicciones que las técnicas alternativas estándar; 2) el modelo es sólido con respecto a las limitaciones de los datos y útil para la previsión de varios pasos por delante; 3) Se obtienen relaciones interesantes entre los estados climáticos globales y la estacionalidad de la precipitación local a partir de las funciones estimadas del SDP.
URI : https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85087292848&origin=resultslist&sort=plf-f&src=s&st1=LOCAL+RAINFALL+MODELLING+BASED+ON+GLOBAL+CLIMATE+INFORMATION%3a+A+DATA-BASED+APPROACH&sid=837fc2e10cae5c982f68b575f748167d&sot=b&sdt=b&sl=98&s=TITLE-ABS-KEY%28LOCAL+RAINFALL+MODELLING+BASED+ON+GLOBAL+CLIMATE+INFORMATION%3a+A+DATA-BASED+APPROACH%29&relpos=0&citeCnt=0&searchTerm=
URI Fuente: https://www.journals.elsevier.com/environmental-modelling-and-software
ISSN : 1364-8152
Aparece en las colecciones: Artículos

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