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A new methodology for building local climate change scenarios: a case study of monthly temperature projections for Mexico City

  • Autores: Francisco Estrada Porrúa, Víctor M. Guerrero
  • Localización: Atmósfera, ISSN 0187-6236, ISSN-e 2395-8812, Vol. 27, Nº. 4 (OCT), 2014, págs. 429-449
  • Idioma: inglés
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • español

      Este trabajo propone una metodología para elaborar escenarios de cambio climático a escala local. Se usan modelos multivariados de series de tiempo para obtener pronósticos restringidos y se avanza en la literatura sobre métodos estadísticos de reducción de escala en varios aspectos. Así se logra: i) una mejor representación del clima a escala local; ii) evitar la posible ocurrencia de relaciones espurias entre variables de gran y pequeña escalas; iii) una representación apropiada de la variabilidad de las series en los escenarios de cambio climático, y iv) evaluar la compatibilidad y combinar la información de variables climáticas con las derivadas de los modelos de clima. La metodología propuesta es útil para integrar escenarios sobre la evolución de los factores de pequeña escala que influyen en el clima local. De esta forma, al escoger distintas evoluciones que representen, por ejemplo, distintas políticas públicas sobre uso del suelo o control de contaminantes, la metodología ofrece una manera de evaluar la conveniencia de dichas políticas en términos de sus efectos para amplificar o atenuar los impactos del cambio climático.

    • English

      This paper proposes a new methodology for generating climate change scenarios at the local scale based on multivariate time series models and restricted forecasting techniques. This methodology offers considerable advantages over the current statistical downscaling techniques such as: (i) it provides a better representation of climate at the local scale; (ii) it avoids the occurrence of spurious relationships between the large and local scale variables; (iii) it offers a more appropriate representation of variability in the downscaled scenarios; and (iv) it allows for compatibility assessment and combination of the information contained in both observed and simulated climate variables. Furthermore, this methodology is useful for integrating scenarios of local scale factors that affect local climate. As such, the convenience of different public policies regarding, for example, land use change or atmospheric pollution control can be evaluated in terms of their effects for amplifying or reducing climate change impacts.


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