Wavelet coherence between ENSO indices and two precipitation databases for the Andes region of Colombia
La influencia de El Niño Oscilación del Sur (ENOS) en las variables hidrológicas de Colombia ha sido demostrada en diferentes estudios. La mayoría de las metodologías implementadas han identificado relaciones lineales y han asociado la fase cálida (fría) llamada El Niño (La Niña) con anomalías negat...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
- Repositorio:
- Expeditio: repositorio UTadeo
- Idioma:
- spa
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- oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/32100
- Acceso en línea:
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http://hdl.handle.net/20.500.12010/32100
- Palabra clave:
- Variabilidad de las precipitaciones
Indices climáticos
Climatología
Hidrología
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- Abierto (Texto Completo)
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La influencia de El Niño Oscilación del Sur (ENOS) en las variables hidrológicas de Colombia ha sido demostrada en diferentes estudios. La mayoría de las metodologías implementadas han identificado relaciones lineales y han asociado la fase cálida (fría) llamada El Niño (La Niña) con anomalías negativas (positivas) de precipitación y flujo en ríos. Uno de los impactos más adversos es la reducción del suministro de agua durante la fase cálida. El primer objetivo de este estudio es explorar las correlaciones no lineales entre ENOS y la precipitación y el segundo es identificar qué índices permitirían mejorar la predictibilidad de las variables hidroclimatológicas. El análisis de coherencia de ondeletas se realiza para series de tiempo de precipitación mensual e índices ENOS de 1981 a 2016. Los resultados muestran que los eventos ENOS influyen en la precipitación como períodos de déficit o exceso de lluvia. Además, la precipitación está organizada en bandas y las escalas de 2 a 8 años explican la mayor parte de su varianza. Los sectores más significativos son los que cubren los eventos de El Niño cuando los impactos sobre las precipitaciones tienden a ser mayores. En contraste, los sectores son más pequeños cuando ocurren episodios de La Niña. Los resultados también permitieron identificar que los índices Niño 3, Niño 3.4, ONI y BEST pueden ser buenos predictores para regiones específicas. La intercomparación de dos conjuntos de datos permite establecer la viabilidad de utilizar datos satelitales en regiones con escasa información, pero se reportan menos anomalías a partir de los datos satelitales. Si bien la estructura de coherencia es similar en ambos conjuntos de datos, para períodos entre 36 y 48 meses, hubo discrepancias de π / 4 en la diferencia de fase, es decir, entre 3 y 6 meses de diferencia en los rezagos calculados con cada base de datos. |
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Los resultados muestran que los eventos ENOS influyen en la precipitación como períodos de déficit o exceso de lluvia. Además, la precipitación está organizada en bandas y las escalas de 2 a 8 años explican la mayor parte de su varianza. Los sectores más significativos son los que cubren los eventos de El Niño cuando los impactos sobre las precipitaciones tienden a ser mayores. En contraste, los sectores son más pequeños cuando ocurren episodios de La Niña. Los resultados también permitieron identificar que los índices Niño 3, Niño 3.4, ONI y BEST pueden ser buenos predictores para regiones específicas. La intercomparación de dos conjuntos de datos permite establecer la viabilidad de utilizar datos satelitales en regiones con escasa información, pero se reportan menos anomalías a partir de los datos satelitales. Si bien la estructura de coherencia es similar en ambos conjuntos de datos, para períodos entre 36 y 48 meses, hubo discrepancias de π / 4 en la diferencia de fase, es decir, entre 3 y 6 meses de diferencia en los rezagos calculados con cada base de datos.#MeteorologíaThe influence of El Niño Southern Oscillation (ENSO) on Colombia’s hydrological variables has been shown in different studies. Most of the methodologies implemented have identified linear relationships and have associated the warm (cold) phase called El Niño (La Niña) with negative (positive) rainfall and streamflow anomalies. One of the most adverse impacts is the reduction in water supply during the warm phase. One aim of this study is to explore nonlinear correlations between ENSO and precipitation and the second is to identify which indices will enable improving the predictability of hydro-climatological variables. Wavelet coherence analysis is performed for monthly precipitation time series and ENSO indices from 1981–2016. Results show that ENSO events influence precipitation as periods of rainfall deficit or excess. Also, precipitation organized in the 2-8-year scales explain most of their variance. The most significant sectors are those that cover El Niño events when impacts on precipitation tend to be greater. In contrast, sectors are smaller when La Niña episodes occur. Results also allowed to identify that Niño 3, Niño 3.4, ONI, and BEST indices can be good predictors for specific regions. Intercomparison of two datasets allows to establish the feasibility of using satellite data in regions with scarce information, but fewer anomalies are reported from the satellite data. While the coherence structure is similar in both datasets, for periods between 36 and 48 months, there were discrepancies of π /4 in the phase difference, that is, between 3 and 6 months of difference in lags calculated with each database.35 páginasapplication/pdfspaAtmósferaVariabilidad de las precipitacionesIndices climáticosClimatologíaHidrologíaWavelet coherence between ENSO indices and two precipitation databases for the Andes region of ColombiaAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alves LM, Marengo JA, Fu R, Bombardi RJ. 2017. Sensitivity of Amazon regional climate to deforestation. Am. J. Clim. Chang 6, 75–98. https://doi.org/10.4236/ ajcc.2017.61005Araghi A, Mousavi-Baygi M, Adamowski J, Martinez C. 2016. Association between three prominent climatic teleconnections and precipitation in Iran using wavelet coherence. International Journal of Climatology 37, 2809–2830. https://doi.org/10.1002/joc.4881Ballari D, Campozano L, Samaniego E, Orellana, D. 2020. Spatial Association to Characterize The Climate Teleconnection Patterns In Ecuador Based On Satellite Precipitation Estimates. In 2020 IEEE Latin American GRSS ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS) (pp. 219–224). IEEE. https://doi.org/10.1109/LAGIRS48042.2020.9165647Beltrán L, Díaz DC. 2020. Oscilaciones Macroclimáticas que Afectan la Oferta Hídrica en la Cuenca del Río Gachaneca; Boyacá-Colombia. Revista Brasileira de Meteorologia 35, 171-185. https://doi. org/10.1590/0102-7786351012Biswas A, Si BC. 2011. Application of continuous wavelet transform in examining soil spatial variation: a review. Mathematical Geosciences 43, 379-396. https://doi. org/10.1007/s11004-011-9318-9Carmona AM, Poveda G. 2012. Application of Hilbert- Huang transform to detect hydroclimatic variability modes in Colombia. Dyna, 79, 72-80.Carmona AM, Poveda G. 2014. Detection of long-term trends in monthly hydro-climatic series of Colombia through Empirical Mode Decomposition. Climatic change 123, 301-313. https://doi.org/10.1007/s10584- 013-1046-3Córdoba-Machado S, Palomino-Lemus R, Goamiz-Fortis S, Castro-Diez, Y, Esteban-Parra M. 2015a. Influence of tropical Pacic sst on seasonal precipitation in Colombia: prediction using el Niño and el Niño Modoki. Climate Dynamics, 44,1293-1310. https://doi. org/10.1007/s00382-014-2232-3http://purl.org/coar/resource_type/c_6501Díaz Guevara, Diana CristinaORIGINALArtículo de investigación indexado con enlace de consulta de manera referencial.pdfArtículo de investigación indexado con enlace de consulta de manera referencial.pdfapplication/pdf48864https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32100/1/Art%c3%adculo%20de%20investigaci%c3%b3n%20indexado%20con%20enlace%20de%20consulta%20de%20manera%20referencial.pdfad3fe84c3dde038025c42938f551e755MD51open access0187-6236-atm-35-02-237.pdf0187-6236-atm-35-02-237.pdfapplication/pdf9147035https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32100/3/0187-6236-atm-35-02-237.pdf700a739ee7b23613854cae60c6b240beMD53embargoed access|||2223-10-02LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82938https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32100/2/license.txtbaba314677a6b940f072575a13bb6906MD52open accessTHUMBNAILArtículo de investigación indexado con enlace de consulta de manera referencial.pdf.jpgArtículo de investigación indexado con enlace de consulta de manera referencial.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg8825https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32100/4/Art%c3%adculo%20de%20investigaci%c3%b3n%20indexado%20con%20enlace%20de%20consulta%20de%20manera%20referencial.pdf.jpg8f22f8006469106381df5badf16cfc1bMD54open access0187-6236-atm-35-02-237.pdf.jpg0187-6236-atm-35-02-237.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg20788https://expeditiorepositorio.utadeo.edu.co/bitstream/20.500.12010/32100/5/0187-6236-atm-35-02-237.pdf.jpg75008e660e9b9992ffcbb2a569689e74MD55open access20.500.12010/32100oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/321002023-10-10 11:19:21.2open accessRepositorio Institucional - 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