Resumen de Rainfall analysis using conventional and non-conventional rainfall information on monthly scale
S.G. Narkhedkar, S.k. Sinha, P. Mukhopadhyay
El objetivo de este trabajo es describir la técnica utilizada para crear el análisis integrado de precipitación sobre la India y su región adyacente (1.5 a 35.5º N y 63.5 a 97.5º E). La técnica es probada en campos mensuales de precipitación para un período de monzón de dos años (2001 y 2003) en rejillas de 1º x 1º de latitud-longitud, combinando las estimaciones de precipitación de diferentes fuentes: satélites, de pluviómetros y de un modelo numérico de predicción climática. Primero, para reducir el error aleatorio de las estimaciones de satélite y del modelo de predicción climática, éstas se combinan de forma lineal con base en el método de estimación máxima más probable. En este caso, el peso de cada componente es inversamente proporcional a los cuadrados de los errores aleatorios individuales. El peso es determinado comparando los componentes con el análisis pluviométrico correspondiente. Como el análisis combinado tiene desviaciones de las fuentes de los datos individuales, se combina con el análisis basado en las observaciones pluviométricas. Se observa que el análisis integrado producido es más cercano a las observaciones que las fuentes individuales. Se observa también que la magnitud y distribución de la precipitación orográfica fuerte a lo largo de los Gaths occidentales de la India es muy diferente y más realista cuando se compara con los datos del Global Precipitation Climatology Project (GPCP) y los del Climate Prediction Center (CPC) Merged Analysis of Precipiatation (CMAP). Cuando se compara el análisis integrado con el del India Meteorological Department, se encuentra que aquel muestra una correlación mayor que las predicciones de satélite y del modelo de precipitación. De los resultados se concluye que este estudio tiene resultados prometedores y que los análisis pueden utilizarse para evaluar modelos de simulación que sirvan como base para vigilancia en tiempo real. Asimismo, se podrán generar bases de datos de largo plazo en rejillas de alta resolución para escalas diaria y mensual, lo que a su vez podrá ser utilizado para estudiar la variabilidad espacial y temporal de la precipitación sobre la India y su región adyacente.
