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Sandra Ramírez
Luis Cid
Eric Alfaro

Resumen

La interacción océano/atmósfera es comúnmente estudiada a través de procesos
o fenómenos como El Niño/ Oscilación del Sur (ENOS). Muchos de los estudios
estadísticos sobre el tema, se enfocan en el uso de series temporales de tipo
continuo, ajustando modelos en el dominio temporal, como es el caso de los
modelos ARIMA univariados o multivariados. Sin embargo, no siempre el interés


primario es determinar exactamente la magnitud de las anomalías climáticas,
como la cantidad de precipitación en un periodo sino, categorizando la magnitud
de la precipitación, determinar la probabilidad de ocurrencia de cada uno de
ellos, condicionada a las distintas categorizaciones (también en terciles) de ENOS.
El objetivo de este estudio es desarrollar y detallar una estrategia metodológica
estadística, para estimar dichas probabilidades. En particular, estamos
interesados en evaluar y modelar la relación entre la ocurrencia de El Niño (La
Niña) y la variabilidad de la precipitación en el Valle Central de Costa Rica, durante
el trimestre de Mayo, Junio y Julio. Los datos corresponden a series de tiempo
de temperatura superficial del mar (TSM) en la zona de Niño 3, y el Índice de
Oscilación del Sur (IOS) para la presión atmosférica, como variable respuesta la
precipitación (R) registrada en el aeropuerto Juan Santa María de Costa Rica. Las
series fueron categorizadas en terciles para construir tablas de contingencia de
dos entradas. Las tablas fueron analizadas mediante modelos loglineales y odds
proporcionales, para determinar las probabilidades condicionales y conjuntas de
ocurrencia de eventos de lluvia, utilizándose además medidas de asociación.

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Detalles del artículo

Cómo citar
Ramírez, S., Cid, L., & Alfaro, E. (2019). Modelos lineales generalizados para la predicción de precipitaciones en el Valle Central de Costa Rica, América Central, usando ENOS: una propuesta metodológica. Revista Geofísica, (65), 9–25. Recuperado a partir de https://revistasipgh.org/index.php/regeofi/article/view/243
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Sección
Artículos inéditos de investigación

Métrica