ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LOS DATOS DE PRECIPITACIÓN

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R10 y IP corresponden a dos de los cinco indicadores propuestos por Frich et al. (2002) para monitorear los cambios en las condiciones climáticas extremas en todo el mundo, y listados por el Grupo de Trabajo conjunto sobre Detección del Cambio Climático de la Organización Meteorológica Mundial - Comisión de Climatología (OMM-CCL) junto con el Programa de investigación sobre la variabilidad y predecibilidad del clima (Ver CLIVAR. Peterson et al. 2001). Aquí, R10 (así como los índices análogos) se define como una proporción en lugar de una frecuencia absoluta, para tener en cuenta las diferentes longitudes de registro, por falta de datos.

En cuanto a los eventos extremos interesa, el percentil 95 por ciento calculado para días climáticos de lluvia que se han utilizado en lugar de los basados en el período estándar 1971-2010. En general, los percentiles climáticos utilizados aquí son sólo ligeramente superiores a los basados en el período estándar de 40 años. Hemos preferido un umbral que dependa del sitio en lugar de una base común para la zona (la media en todas las estaciones de los percentiles climáticos, por ejemplo, o algún valor representativo) para tener más en cuenta las diferencias entre las estaciones (ver Haylock y Nicholls 2000).

Como se mencionó anteriormente, en la escala anual de frecuencias relativas se han preferido a las absolutas, debido a los valores que faltan. En la escala mensual sin embargo, las frecuencias absolutas se han considerado, ya que sólo meses completos han sido incluidos en el análisis.

Las clases que se utilizan para categorizar las cantidades de lluvia todos los días son comúnmente utilizadas para definir lluvias débiles, moderadas, fuertes y muy fuertes.

INDICACIONES

1. El trabajo será presentado en la fecha indicada.

2. Considerando la base de datos sobre las 16 estaciones pluviométricas que se presentan en excel, se deberá realizar un análisis estadístico con base a los indicadores que se han definido y que deberán de calcularse para cada estación.

3. Utilizando la base de indicadores aplicar los métodos y técnicas multivariantes apropiadas

3. Asumir conjeturas en relación a la existencia de cambio climático, que deberán someterse a prueba mediantes los métodos estadísticos.

4. Presentar un informe escrito en pdf, que indique lo actuado, los resultados y conclusiones obtenidos.

5. Deberá utilizar el software estadístico R en todo lo concerniente a técnicas y métodos estadísticos. Así como las librerías Knitr y markdown en la construcción del informe.

6. Reportar en digital script de informe extensión Rmd, informe extensión pdf, y base de indicadores extensión Rdata.

Fecha máxima de entrega: Lunes 30 de junio de 2015.

SUERTE