Temporal error estimate for statistical downscaling regional meteorological models

Abstract

Los modelos de downscaling estadístico, que se aplican para la obtención de campos geofísicos de pequeña escala a partir de campos a gran escala, permiten obtener a priori estimaciones de varianza de los errores de las soluciones y algunas otras características estadísticas de los errores. Sin embargo, en determinados instantes o incluso periodos de tiempo los errores de las soluciones de los problemas considerados pueden ser mucho mayores de lo estimado, lo cual puede ser muy importante al usar los resultados del downscaling. Este trabajo se centra en comprobar el parámetro estocástico conocido como “fiabilidad del modelo” como un indicador de los cambios temporales de la precisión de la solución. Para este propósito, se han considerado varias aplicaciones geofísicas básicas del downscaling. Se muestra que el parámetro probabilista “fiabilidad del modelo” se puede usar para predecir puntos temporales donde el campo de pequeña escala se obtiene con grandes errores.