Evaluación de la incertidumbre asociada a las proyecciones de precipitación considerando el cambio climático en la cuenca del río Turbio de Guanajuato - Orozco Medina, Ismael; Martínez Bárcenas, Adrián; Herrera Fernández, Manuel (Acta Universitaria, 2022)
El cambio climático es el gran desafío del siglo XXI, cada año se incrementa la frecuencia y la magnitud de los fenómenos meteorológicos. Por lo tanto, resulta de gran importancia pronosticar las variables asociadas a este fenómeno, como la precipitación. Sin embargo, determinar e incorporar la incertidumbre asociada a las proyecciones de variables meteorológicas es un problema que requiere de mayor investigación. Es por ello que este artículo se enfoca a evaluar la incertidumbre a través del método de Monte Carlo, incluyendo las proyecciones de precipitaciones de los modelos de circulación general y el downscaling con redes neuronales artificiales (RNA). Los resultados obtenidos muestran que el downscaling con las RNA reduce significativamente la incertidumbre a las proyecciones de los modelos de circulación general. Se observa también una tendencia a subestimar las precipitaciones en la mayoría de las estaciones y un sesgo en los outputs respecto a la serie histórica.