ENFOQUE PROBABILÍSTICO PARA LA MEJORA DE LAS ESTIMACIONES DE RACHAS MÁXIMAS ALTAS MEDIANTE KRIGEADO UNIVERSAL

Autores/as

  • M. Rodrigo ) Consorcio de Compensación de Seguros (CCS), Paseo de la Castellana, 32, 28046,
  • Jose Antonio López Agencia Estatal de Meteorología (AEMET), Calle Leonardo Prieto Castro, 8, 28040,

Resumen

El Consorcio de Compensación de Seguros, CCS, compensa los daños producidos a las personas y en los bienes por determinados fenómenos de la naturaleza. Uno de estos fenómenos se refiere a la TCA, Tempestad Ciclónica Atípica, en la que quedan incluidos los tornados y los vientos extraordinarios (rachas superiores a 120 km/h), de acuerdo con el Reglamento del Seguro de Riesgos Extraordinarios en la forma que se definen por el Consorcio de Compensación de Seguros (2012) 
 
Para la delimitación geográfica del área de afectación del fenómeno señalado debido a vientos extremos la Agencia Estatal de Meteorología, AEMET, aplica las técnicas de interpolación geoestadísticas más adecuadas utilizando las mediciones existentes y de forma que se procure la mayor homogeneidad posible en la definición del área. La AEMET es la encargada de elaborar los informes técnicos que concretan dicha zona geográfica afectada por viento extremo, susceptible de cobertura por el CCS.
 
La delimitación precisa de las zonas en que se cumple la condición de TCA presenta considerables dificultades por diversos motivos como pueden ser la escasez de observaciones y la complejidad de la orografía.
 
Cuando los datos son abundantes, muchas de las técnicas de interpolación dan resultados similares. Sin embargo, cuando los datos son escasos la elección del método y sus parámetros puede ser crítico y se debe evitar llegar a resultados engañosos.
 
Para estimar las zonas en que se ha superado la racha de viento de 120 km/h se ha desarrollado una técnica de interpolación geoestadística en AEMET que es un tipo de krigeado en el que la estimación en un punto cualquiera es una combinación lineal de las observaciones en el resto de puntos debidamente ponderadas (se busca que el estimador sea insesgado y que presente varianza mínima).
 

Citas

Bivand, Roger S., Pebesma, Edzer J., Gómez-Rubio, V., 2008: Applied Spatial Data Analysis with R, Springer, 374 pp.

Burrough, P. A. y McDonnell, R. A., 1998: Principles of Geographical Information Systems, Oxford University Press, 333 pp.

Consorcio de Compensación de Seguros, 2012: Recopilación Legislativa, Edición de febrero de 2012, 202 pp.

Rodrigo, M. y López, J. A., 2013: Mejora del procedimiento operativo de AEMET para la estimación de las áreas con rachas máximas de viento, Tethys 2013, 10, 35-44 pp.

Cressie, Noel A. C., 1991: Statistics for spatial data, A Wiley – Interscience Publication, 900 pp.

R Core Team, 2013: R. A language and environment for statistical computing. Technical report, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria.

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Publicado

2020-03-16