PRONÓSTICO DEL DERRAME ANUAL DE RÍO LIMAY CON MODELOS EMPÍRICOS BASADOS EN ÍNDICES CLIMÁTICOS
Los modelos climáticos globales y regionales pronostican un decrecimiento en el recurso hídrico del Comahue. Los derrames medios de los ríos de dicha región se han reducido en aproximadamente dos terceras partes, en base a los del siglo pasado. Esto coincide con las mediciones realizadas por los mod...
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| Main Authors: | , |
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidad Nacional del Comahue;Facultad de Humanidades; Departamento de Geografía,
2008-12-01
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| Series: | Boletín Geográfico |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revele.uncoma.edu.ar/htdoc/revele/index.php/geografia/article/view/137/134 |
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| author | Arnobio G. Poblete Andrea E. PIzarro |
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| collection | DOAJ |
| description | Los modelos climáticos globales y regionales pronostican un decrecimiento en el recurso hídrico del Comahue. Los derrames medios de los ríos de dicha región se han reducido en aproximadamente dos terceras partes, en base a los del siglo pasado. Esto coincide con las mediciones realizadas por los modelos climáticos globales (CGM). Por otra parte, la medición directa o evaluación y estimación de la superficie nival a partir de imágenes satelitales, no son todavía satisfactorias para hacer un pronóstico en tiempo y forma, por lo que se podrían reemplazar por modelos basados en variables climáticas y así obtener una mayor anticipación y precisión.
En este trabajo se propone formular modelos empíricos predictivos basados en índices climáticos que superen el límite de varianza explicada lograda por otros autores e instituciones, empleando herramientas estadísticas más sofisticadas.
Como resultado de la investigación se elaboran e implementan modelos, que tomaron como variables predictoras a los índices climáticos medidos en el período nival, los que mostraron una performance significativa de acuerdo a los rigurosos tests objetivos a los que fueron sometidos. Los mismos mejoraron el porcentaje de varianza obtenido por otros autores llevándolo aproximadamente a un 75% en el caso de los multivariantes, y a un 65% en el caso univariante. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 0326-1735 2313-903X |
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| publishDate | 2008-12-01 |
| publisher | Universidad Nacional del Comahue;Facultad de Humanidades; Departamento de Geografía, |
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