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No entro en nada

No entro en nada 2

Artículo

Similarity assessment and adjustment of integrated temperature databases. Cuyo region, Argentina

Bastidas Mejía, Luis Bernardo; Vich, Alberto Ismael Juan; Piccolo, María Cintia

Instituto de Geografía, UNAM, publicado en Investigaciones Geográficas, y cosechado de Revistas UNAM

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Instituto de Geografía, UNAM
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Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

Cita

Bastidas Mejía, Luis Bernardo, et al. (2021). Similarity assessment and adjustment of integrated temperature databases. Cuyo region, Argentina. Investigaciones Geográficas; Publicación adelantada, 2021. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4119402

Descripción del recurso

Autor(es)
Bastidas Mejía, Luis Bernardo; Vich, Alberto Ismael Juan; Piccolo, María Cintia
Tipo
Artículo de Investigación
Área del conocimiento
Ciencias Sociales y Económicas
Título
Similarity assessment and adjustment of integrated temperature databases. Cuyo region, Argentina
Fecha
2021-06-11
Resumen
Given the frequent spatial-temporal limitations and deficiencies of instrumental meteorological records, the use of alternative information sources, such as integrated databases, are important for analyses and studies of diverse nature. The research aim was to evaluate the accuracy of integrated databases of monthly temperature, belonging to Climate Research Unit, University of Delaware and Global Historical Climatology Network, gridded with a pixel size of 3,098.01 km2 (0.5º x 0.5º), surface area of 151,802.5 km2 and temporary length of 22 years (1993-2014), through the modified structural similarity index (mSSIM). The study area is located in central-western Argentina (between 30º and 35º S, and 71º and 66º W). The University of Delaware grid showed the best fit of the data series from 10 weather stations located in the study area. Therefore, a proposal was presented to increase similarity indices, especially for those cells without instrumental reference information. The study determined that by applying this modification, the gridded datasets increases the similarity of the measured data, especially in mountainous areas, where originally there were differences of more than 7.5 ºC between the gridded data and observed one. The proposal decreases these differences to average values below 1 ºC. The use and subsequent adjustment of these integrated databases, allows access to information in areas without meteorological records. Dadas las limitaciones y carencias espacio-temporales de los registros meteorológicos instrumentales, el uso de fuentes de información alterna, como las bases de datos climáticas integradas, resultan de gran importancia para análisis y estudios de diversas índoles. El objetivo de la investigación fue evaluar la precisión de las bases de datos integradas de temperatura mensual de la Climate Research Unit, University of Delaware y del Global Historical Climatology Network, organizados en grillas con pixel de 3 098.01 km2 (0.5º x 0.5º), extensión superficial de 151 802.5 km2 y longitud temporal de 22 años (1993-2014), a través del índice modificado de similitud estructural (mSSIM). La zona de estudio se localiza en el centro-occidente argentino (entre los 30º y 35º S, y los 71º y 66º O). La grilla de la University of Delaware mostró el mejor ajuste de las series de datos de 10 estaciones meteorológicas localizadas en el área de estudio. Por tanto, se presenta una propuesta para elevar los índices de similitud, en especial para aquellas celdas sin información instrumental de referencia. El estudio permitió determinar que, aplicando dicha modificación, la base de datos grillada aumenta la similitud de los datos medidos, sobre todo en áreas montañosas, donde originalmente se encontraban diferencias de más de 7.5 ºC entre el dato grillado y el observado. La propuesta disminuye esas diferencias a valores promedios inferiores a 1 ºC. El uso y posterior ajuste de estas bases de datos integradas, permite acceder a información en zonas sin registros meteorológicos.
Idioma
eng
ISSN
ISSN electrónico: 2448-7279; ISSN impreso: 0188-4611

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