Contribution to Prediction of Temperature
Las tčnicas para pronosticar temperaturas extremas se basan principalmente en la prc̀tica empr̕ica, utilizando colecciones de estads̕ticas durante un largo pero̕do de tiempo para una variedad de situaciones climt̀icas. En el artc̕ulo hemos utilizado el mťodo de McKenzie para pronosticar la tempera...
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| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Contribution to Prediction of Temperature |
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| Summary: | Las tčnicas para pronosticar temperaturas extremas se basan principalmente en la prc̀tica empr̕ica, utilizando colecciones de estads̕ticas durante un largo pero̕do de tiempo para una variedad de situaciones climt̀icas. En el artc̕ulo hemos utilizado el mťodo de McKenzie para pronosticar la temperatura mn̕ima y el mťodo de Callen y Prescott para pronosticar la temperatura mx̀ima. Ambos mťodos pertenecen a las tčnicas utilizadas con x̌ito y de rutina. El objetivo principal es ajustar estos mťodos para la aplicacin̤ de rutina en aerd̤romos utilizados actualmente por la Fuerza Ařea Checa.1. Introduccin̤Las temperaturas vara̕n en un rango de escalas de tiempo. Lo ms̀ obvio es que los veranos son ms̀ cl̀idos que los inviernos, y los da̕s son generalmente ms̀ cl̀idos que las noches. El rango diurno es de particular interš para el pronosticador local: dado el mx̀imo de hoy, <U+00BF>qu ̌tan baja ser ̀la temperatura esta noche? o dado el mn̕imo de esta noche, <U+00BF>qu ̌tan cl̀ido ser ̀maąna? El grado de variabilidad diurna no es de ninguna manera constante, dependiendo de una serie de factores:1. El tiempo nublado tiende a tener temperaturas mx̀imas bajas y mn̕imas altas. El cielo despejado hace que el clima sea generalmente cl̀ido durante el da̕ pero fro̕ por la noche.2. El clima ventoso tiende a reducir el rango de temperatura diaria, mientras que el clima tranquilo lo aumenta. En un da̕ nublado y ventoso de invierno no es inusual que las temperaturas se mantengan constantes, dentro de un grado ms̀ o menos, durante 24 horas o ms̀, ya que la mezcla turbulenta, la nube y los efectos advectivos son dominantes y la insolacin̤ solar tiene una influencia insignificante.Caracters̕ticas de la superficie: Ya hemos observado que las caracters̕ticas de la superficie, como el tipo de suelo, la vegetacin̤, el albedo, la capacidad calorf̕ica especf̕ica y la conductividad třmica tienen un efecto significativo en el aumento y el descenso de la temperatura. Por consiguiente, se deduce que el rango diario de temperatura ser ̀mucho mayor cuando estos factores favorezcan un rp̀ido calentamiento y enfriamiento.Por lo tanto, es de vital importancia en cualquier previsin̤ de temperatura considerar las caracters̕ticas de la zona y modificar la previsin̤ general para tener en cuenta la climatologa̕ local.2. Tčnicas de prediccin̤ para la prediccin̤ de temperaturas extremasA lo largo de los aǫs se han desarrollado varias tčnicas para ayudar a predecir la temperatura. El procedimiento normal es primero predecir las temperaturas mx̀imas del da̕ y las mn̕imas de la noche, y luego interpolar entre estos dos valores para producir un grf̀ico realista de la temperatura en 24 horas. El x̌ito de la tčnica depende no sl̤o de la correcta aplicacin̤ de las tčnicas, sino tambiň de la habilidad de los pronosticadores para saber cm̤o variarǹ las temperaturas a lo largo del pero̕do de 24 horas. Entre los factores que deben considerarse figuran los cambios en la situacin̤ sinp̤tica, los frentes, las variaciones de las nubes y el viento, los efectos advectivos, la topografa̕ y otros efectos climatolg̤icos locales, etc. [9]La mayora̕ de las tčnicas de prediccin̤ de la temperatura mn̕ima tienen una base empr̕ica y utilizan recopilaciones de estads̕ticas durante un largo pero̕do de tiempo para una serie de situaciones meteorolg̤icas. |
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| ISBN: | 2533-4123 (Versin̤ electrn̤ica); 1802-2308 (Versin̤ Impresa) |