Resumen

MARTINEZ BARCENAS, Adrián; HERRERA FERNANDEZ, Manuel  y  OROZCO MEDINA, Ismael. Evaluación de la incertidumbre asociada a las proyecciones de precipitación considerando el cambio climático en la cuenca del río Turbio de Guanajuato. Acta univ [online]. 2022, vol.32, e3433.  Epub 28-Ago-2023. ISSN 2007-9621.  https://doi.org/10.15174/au.2022.3433.

El cambio climático es el gran desafío del siglo XXI, cada año se incrementa la frecuencia y la magnitud de los fenómenos meteorológicos. Por lo tanto, resulta de gran importancia pronosticar las variables asociadas a este fenómeno, como la precipitación. Sin embargo, determinar e incorporar la incertidumbre asociada a las proyecciones de variables meteorológicas es un problema que requiere de mayor investigación. Es por ello que este artículo se enfoca a evaluar la incertidumbre a través del método de Monte Carlo, incluyendo las proyecciones de precipitaciones de los modelos de circulación general y el downscaling con redes neuronales artificiales (RNA). Los resultados obtenidos muestran que el downscaling con las RNA reduce significativamente la incertidumbre a las proyecciones de los modelos de circulación general. Se observa también una tendencia a subestimar las precipitaciones en la mayoría de las estaciones y un sesgo en los outputs respecto a la serie histórica.

Palabras llave : Incertidumbre; cambio climático; Monte Carlo; downscaling; redes neuronales artificiales.

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