Webinario sobre generadores estocásticos de series climáticas

Los generadores estocásticos son modelos estadísticos que permiten simular series temporales de variables climáticas (temperatura, lluvia) con propiedades estadísticas similares a las de series observadas para esas variables. Las series «sintéticas» o simuladas pueden luego utilizarse en combinación con modelos de proceso para estimar los posibles impactos de diferentes condiciones (incluyendo multiples arreglos temporales de las variables climáticas) sobre sistemas socio-ecológicos y tecnológicos sensibles al clima.

Como parte de las tareas para caracterizar la amenaza de sequía en el sur de Sudamérica, el SISSA desarrolló un generador estocástico de series climáticas. Desde el punto de vista espacial, el generador permite generar (a) series sintéticas en un punto determinado donde existan datos históricos, por ej., en la ubicacion de una estacion meteorológica, o (b) series en ubicaciones donde no existan datos meteorológicos, pero donde las series sintéticas se basan la estructura espacial de las variables climáticas con respecto a estaciones meteorológicas cercanas.  Por otro lado, las caracteristicas temporales de las series sintéticas pueden ser (a) estacionarias, representando condiciones medias para un lugar y que no contienen tendencias, (b) «pseudo históricas,» en  las cuales se utilizan «covariables» para forzar al generador a reproducir tendencias interanuales o de baja frecuencia, y (c) basadas en tendencias determinadas, sea  proyectadas por modelos climáticos o escenarios de interés especificados por el usuario.

Para difundir las funciones del generador desarrollado por el SISSA, se realizó un webinario el 15 de diciembre de 2020 que convocó a más de 80 participantes provenientes no solamente de los países del SISSA sino también del oeste de Sudamérica y de Centroamérica. El webinario fue presentado por el Ingeniero Agrónomo Alessio Bocco, consultor del SISSA a cargo de la estimación de la amenaza de sequía, y el Magister en Ingeniería de Software Daniel Bonhaure.

Los modelos estadísticos utilizados para «entrenar» al generador en base a datos climáticos observados son de la familia de Modelos Aditivos Generalizados (o GAMs, por sus siglas en inglés); por este motivo el generador se denominó GAMWGEN. El generador se implementó en el lenguaje estadístico R y el código está a disposición de los interesados.

La motivación del generador y los modelos estadísticos subyacentes (modelos de ocurrencia y montos de precipitación, modelos de temperatura maxima y minima diaria) se describieron en la primera parte del webinario (video disponible). En la segunda parte del webinario (video) se presentaron ejemplos de uso para generar datos en una ubicación y en una grilla geografica regular. Finalmente, se mencionó la versión inicial de un manual de usuario en el cual se describen todas las funcionalidades del generador (es decir, todos los tipos de series que se pueden generar).

Documentos disponibles

Videos del webinario