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Probabilidades de densidad de Rayos

Este mapa muestra las probabilidades de densidad de rayos, asociadas a cada categoría (bajo la normal, normal, sobre la normal), de los trimestres indicados.

Al colocar el cursor sobre el mapa es posible seleccionar también pronósticos elaborados en meses anteriores.

Para información asociada a la validación del producto, visite nuestra sala de validación, ubicando en ella el Validación de Pronósticos de Rayos

Estos productos son cortesía del Centro de Modelado Científico (CMC) para el Observatorio Latinoamericano. Por favor citar este producto como “Pronóstico Estacional OLE2-CMC de Precipitación Acumulada. Datoteca OLE2/CMC/IRI. www.ole2.org"

Este producto corresponde a los valores esperados al considerar múltiples “futuros” posibles. Se ha utilizado un Análisis de Correlación Canónica para hacer que estos modelos sean consistentes con las observaciones (técnicamente: se trata de modelos con validación cruzada y con corrección de sesgo).

Los distintos colores indican las señales o categorías de la variable en cuestión: sobre la normal (rojo), normal (gris) y bajo la normal (verde). La intensidad de cada color indica las probabilidades (y no cantidad o magnitud), que deben interpretarse como una medida de qué tan seguros estamos de que lo mostrado es lo que va a ocurrir. Regiones en blanco corresponden a regiones en las que no hay una señal clara, no hay datos o los modelos no pasaron las pruebas de control de calidad, y por ende es preferible no dar información. Los rangos de probabilidades se listan debajo de los mapas.

Las probabilidades deben siempre compararse con las asociadas a un pronóstico por adivinación (esto es, uno dado al azar): 33%. Valores superiores a 35% se consideran acá distintos a este umbral de 33% o umbral “climatológico”. Valores inferiores a 33% implican que adivinar el pronóstico es mejor que el resultado del modelo. Valores superiores a 70-80% son extremadamente raros, e indican altas certezas.

En lugar de probabilidades es posible visualizar mapas mostrando la propensión (o chance) de que un determinado evento ocurra comparado con que no ocurra. Por ejemplo, una propensión o chance de que haya densidad de rayos bajo la normal (colores verdozos) de 4 (léase "4 a 1") indica que es 4 veces más probable que haya densidad de rayos bajo la normal que cualquier otra categoría.

Escoja una región con el cursor para hacer zoom. Basta hacer zoom en el mapa para que la serie de tiempo a la izquierda se ajuste a la misma región automáticamente.

En lugar de probabilidades es posible visualizar mapas mostrando la propensión (o chance) de que un determinado evento ocurra comparado con que no ocurra. Por ejemplo, una propensión o chance de que haya densidad de rayos bajo la normal (colores verdozos) de 4 (léase "4 a 1") indica que es 4 veces más probable que haya densidad de rayos bajo la normal que cualquier otra categoría.

Es posible descargar el mapa en múltiples formatos: escalares (GIF, JPG), vectorial (PDF) y georreferenciados para Sistemas de Información Geográfica (GeoTIFF, etc.). Es posible también descargar los mapas y visualizarlos en formato Google Earth (KML). Para descargar los mapas, simplemente colocar el cursor sobre el mismo y esperar a que aparezca la barra superior de iconos, y seleccionar el segundo desde el final (“Download”).

Otros iconos permiten compartir el producto en las redes sociales, cambiar las capas de información del mapa, ir directamente al lenguaje de programación Ingrid de la Datoteca y hacer zoom-out.

Para información adicional:

* Muñoz, Á.G. , P. López, R. Velásquez, L. Monterrey, G. León, F. Ruiz, C. Recalde, J. Cadena, R. Mejía, M. Paredes, J. Bazo, C. Reyes, G. Carrasco, Y. Castellón, C. Villarroel, J. Quintana, A. Urdaneta, 2010: “An Environmental Watch system for the Andean countries: El Observatorio Andino”, Bulletin of the American Meteorological Society-BAMS, 91, 1645–1652.

* Muñoz, Á.G., Ruiz-Carrascal, D., Ramírez, P., León, G., Quintana, J., Bonilla, A., Torres, W., Pastén, M., Sánchez, O., 2012: Risk Management at the Latin American Observatory. Chapter 22 in Risk Management - Current Issues and Challenges, ISBN: 978-953-51-0747-7, 24 pp.

* Recalde-Coronel, G.C., Barnston, A.G., Muñoz, A.G., 2014: “Predictability of December-April Rainfall in Ecuador", J. Appl. Met. Clim. 53, 1471–1493.

Para preguntas sobre los productos, la Datoteca del OLE2/CMC/IRI o reportar problemas, contactarnos vía http://www.cmc.org.ve/portal/contacto.php

También puede contactarnos por nuestras cuentas en las redes sociales:

@cmc_luz

FB: CentroModeladoCientifico