Abstract:
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Los cambios en el sistema climático pueden afectar la magnitud y frecuencia de los eventos
extremos hidrológicos, provocando no estacionariedades en su comportamiento. En este
estudio se utilizaron series de Precipitaciones ...[+]
Los cambios en el sistema climático pueden afectar la magnitud y frecuencia de los eventos
extremos hidrológicos, provocando no estacionariedades en su comportamiento. En este
estudio se utilizaron series de Precipitaciones Diarias Máximas Anuales (PDMA) extraídas
del producto de precipitación grillado más reciente de la Agencia Estatal de Meteorología de
España (AEMET), para investigar las componentes no estacionarias de la PDMA sobre
España peninsular e islas Baleares, lo cual incluye cambios abruptos y tendencias monótonas.
Para la detección de los cambios abruptos se utilizó el test de Pettitt, y para las tendencias se
aplicó el test original de Mann-Kendall, así como una variante que considera la influencia de
la autocorrelación temporal. La significancia de los resultados de estos test fue evaluada tanto
a nivel local como a nivel global. A fin de poder identificar potenciales variables explicativas
de la PDMA se llevó a cabo un análisis de teleconexiones con los índices climáticos
correspondientes a la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), patrón del Atlántico Este (EA),
patrón del Atlántico Este-Rusia Occidental (EAWR) y patrón Escandinavo (SCA). El análisis
de frecuencia no estacionario de las series de PDMA se realizó bajo el marco de modelación
de los Modelos Aditivos Generalizados para Localización, Escala y Forma (GAMLSS),
empleando seis distribuciones de probabilidad candidatas. Los resultados de los test de Pettitt
y Mann-Kendall sugieren la existencia de puntos de cambio y tendencias significativas en
parte del territorio español. La modelación no estacionaria permitió advertir problemas como
los de equifinalidad, discordancia en la selección de modelos al usar distintas métricas de
desempeño e incertidumbre de las predicciones de PDMA derivada de la extrapolación hacia
el futuro, cuando se emplean los índices climáticos proyectados bajo el escenario de cambio
climático ssp585. Esto plantea seguir investigando de forma más exhaustiva las no
estacionariedades de la PDMA que los test y modelos han sugerido que existen, con el
objetivo de encontrar el mecanismo físico de causa-efecto que explica esas no
estacionariedades.
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Changes in the climate system can affect the magnitude and frequency of hydrological
extreme events, causing non-stationarities in their behavior. In this study, Maximum Daily
Annual Precipitation (MADP) series extracted ...[+]
Changes in the climate system can affect the magnitude and frequency of hydrological
extreme events, causing non-stationarities in their behavior. In this study, Maximum Daily
Annual Precipitation (MADP) series extracted from the most recent gridded precipitation
product of the Spanish State Meteorological Agency (AEMET) were used to investigate the
nonstationary components of the MADP over peninsular Spain and the Balearic Islands,
which include abrupt changes and monotonic trends. The Pettitt test was used to detect abrupt
changes, and the original Mann-Kendall test was applied for trends, as well as a variant that
considers the influence of temporal autocorrelation. The significance of the results of these
tests was evaluated both locally and globally. In order to identify potential explanatory
variables of the PDMA, a teleconnections analysis was carried out with the climate indices
corresponding to the North Atlantic Oscillation (NAO), East Atlantic (EA) pattern, East
Atlantic-West Russia (EAWR) pattern and Scandinavian (SCA) pattern. The nonstationary
frequency analysis of the PDMA series was performed under the Generalized Additive
Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS) modeling framework, employing six
candidate probability distributions. The results of the Pettitt and Mann-Kendall tests suggest
the existence of significant change points and trends in part of the Spanish territory. The non-
stationary modeling revealed problems such as equifinality, discordance in model selection
when using different performance metrics and uncertainty in PDMA predictions derived
from extrapolation into the future, when using the climate indices projected under the ssp585
climate change scenario. This raises the question of further investigating PDMA
nonstationarities that tests and models have suggested exist, with the goal of finding the
physical cause-effect mechanism that explains these nonstationaritie
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