Validación de modelos regionales climáticos del proyecto CORDEX en el Perú

Abstract

En este trabajo se emplearon datos del Re-Análisis Europeo de Quinta generación (ERA5), la base de datos “Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations” (PISCO) y 18 Modelos Climáticos Regionales (RCM) con resoluciones espaciales de 0.22° y 0.44° en el área de Perú y Sudamérica respectivamente. El trabajo se centró en las variables de temperatura, precipitación, humedad específica y viento. Se evaluó el desempeño de los RCM en la representación de patrones espaciales durante el trimestre Diciembre – Enero – Febrero (DEF) entre 1981 y 2005, utilizando ERA5 para Sudamérica y PISCO para Perú. Las métricas estadísticas utilizadas incluyeron BIAS, RMSE y correlación espacial. Los RCM ETA, Remo2015 y RCA4, basados en los Modelos Climáticos Globales (GCM) HadGem2-ES, mostraron las mejores métricas al comparar con los datos de ERA5 y PISCO, junto con REMO y RCA4 utilizando el GCM MPI-ESM-LR.In this work, data from the Fifth Generation European Re-Analysis (ERA5), the 'Peruvian Interpolated data of the SENAMHI’s Climatological and hydrological Observations' (PISCO) database, and 18 Regional Climate Models (RCMs) with spatial resolutions of 0.22° and 0.44° in the Peru and South America area respectively were employed. The study focused on the variables of temperature, precipitation, specific humidity, and wind. The performance of RCMs in representing spatial patterns during the December - January - February (DJF) quarter between 1981 and 2005 was evaluated, using ERA5 for South America and PISCO for Peru. Statistical metrics used included BIAS, RMSE, and spatial correlation. The ETA, Remo2015, and RCA4 RCMs, based on the HadGem2-ES Global Climate Models (GCMs), exhibited the best metrics when compared to ERA5 and PISCO data, along with REMO and RCA4 using the MPI-ESM-LR GCM.