Validación de un modelo de análogos para la predicción de precipitación y nieve en la Sierra de Guadarrama

Resumen

Los modelos meteorológicos dinámicos presentan claras dificultades a la hora de predecir correctamente variables altamente dependientes de las parametrizaciones o de procesos a escala local y regional, como son la precipitación y la nieve. Como alternativa, los modelos estadísticos permiten realizar estimaciones basándose en las relaciones estadísticas entre las variables de predicción (predictores) y las variables a predecir (predictandos) sin ofrecer información de los procesos físicos (lineales o no lineales) que se encuentran involucrados. Los modelos de análogos son un tipo de modelos estadísticos que se basan en el reconocimiento de patrones atmosféricos y búsqueda de situaciones meteorológicas similares en una base de datos histórica. La inclusión de diferentes variables en la búsqueda de análogos incluye una heterogeneidad que debe ser matemáticamente tenida en consideración para la optimización de los resultados. El presente trabajo muestra la calibración de un modelo de análogos aplicado a la predicción de precipitación y nieve en un entorno de orografía compleja. Los resultados del modelo son valorados desde el punto de vista probabilista para 38 observatorios localizados en el entorno de la Sierra de Guadarrama (área central de la Península Ibérica).