Emulador Bayesiano de Modelos Climáticos Regionales con Selección de Variable Espacial
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Fecha
2018-04-27
Tipo
póster de congreso
Autores
Alfaro Córdoba, Marcela
Barboza Chinchilla, Luis Alberto
Título de la revista
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Editor
Resumen
El modelo climático regional (RCM) es una herramienta de reducción de escala que
utiliza modelos dinámicos e híbridos, en conjunto con las variables de salida
de modelos globales climáticos (GCMs), y el uso de fórmulas dinámicas complejas.
Dado que esta técnica de reducción de escala dinámica es computacionalmente
intensiva, es de gran valor realizar aproximaciones rápidas para llevar a cabo
análisis de sensibilidad. Este estudio introduce un emulador de RCM que utiliza
variables salida de GCMs como covariables y un marco estadístico Bayesiano para
proveer una aproximación rápida a las variables de salida de un RCM. El emulador
tiene coeficientes que varían espacialmente y previas informativas para realizar
selección de variables por locación, de una manera eficiente. Para este fin, se
modelan tantos los coeficientes como la variable respuesta como procesos
espaciales. El método es aplicado para emular la precipitación
del modelo regional CRCM utilizando variables de salida del modelo global CCSM
con datos del Programa Regional de Evaluación del Cambio Climático de América
del Norte (NARCCAP).
Descripción
Palabras clave
modelos climáticos, emuladores, modelos bayesianos