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Ciencia e investigación agraria

versión On-line ISSN 0718-1620

Resumen

SILVA, Daniel O; MEZA, Francisco J  y  VARAS, Eduardo. Uso del modelo MM5 como predictor de variables meteorológicas y de interés agroclimático. Cienc. Inv. Agr. [online]. 2009, vol.36, n.3, pp. 369-380. ISSN 0718-1620.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-16202009000300004.

En la actualidad existe un interés creciente por contar con información meteorológica que permita la gestión de la producción agrícola y el manejo de recursos naturales tanto a nivel de predio como a escala regional. A pesar que se han hecho esfuerzos considerables por fortalecer y expandir las redes de monitoreo meteorológico, todavía su densidad es insuficiente para proveer de información regional con el nivel de frecuencia y representatividad espacial deseado. Climatólogos y meteorólogos han desarrollado y empleado los modelos de simulación de meso-escala con el fin de mejorar la comprensión de los fenómenos meteorológicos y predecir el comportamiento de la atmósfera. Dichos modelos son alimentados por los resultados de modelos de mayor envergadura (Modelos de Circulación Global) quienes entregan las condiciones de inicio para que los modelos de mesoescala aumenten la resolución espacial mediante un sistema de ejecución anidado. Como resultado se logra obtener información climática en celdas que están espaciadas por 15 km. Esto es promisorio ya que tal densidad espacial tiene la capacidad de generar información en lugares donde no existen sistemas de monitoreo activos. El objetivo de este trabajo fue evaluar el uso de los resultados del modelos de meso escala MM5 a través de cuantificar la capacidad de reproducir condiciones meteorológicas observadas, tanto los resultados directos del modelo MM5 como también valores corregidos en base a un procesamiento estadístico conocido como MOS. Se seleccionaron 11 estaciones meteorológicas pertenecientes a la cuenca del Maipo y se evaluaron variables como temperatura, velocidad del viento, humedad relativa y radiación solar. Los resultados muestran que los procesamientos estadísticos posteriores mejoran notablemente las estimaciones iniciales llegando a mostrar coeficientes de determinación de hasta 0,9 (p = 0,01). Además se observa que los parámetros de las ecuaciones de regresión son similares entre estaciones, lo que abre la posibilidad de usar valores únicos de ellos para generar estimaciones regionales de variables meteorológicas y agroclimáticas particularmente a escalas de tiempo semanal.

Palabras llave : Cuenca del río Maipo; datos MM5; MOS; variables agroclimáticas.

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