Tecnología y Ciencias del Agua - page 18

16
Tecnología y Ciencias del Agua
, vol. VIII, núm. 4, julio-agosto de 2017, pp. 5-18
Buendía-Espinoza
et al
.,
Identificación de cambios en la ciclogénesis del Atlántico Norte mediante un modelo de mezclas Gaussianas
ISSN 2007-2422
respecto al impacto del cambio climático sobre
el desplazamiento de las regiones de génesis
de los ciclones tropicales.
En específico, el desplazamiento del cen-
troide de la región de génesis del Golfo de
México del periodo 1951-1975
versus
1951-1989
fue de 1.1942 grados al este y 0.1279 al norte
(ver panel a) de la figura 6); mientras que
el centroide de la misma región del periodo
1976-2013
versus
1990-2013 se desplazó 3.0021
grados al este y 0.3067 al sur (ver panel b) de
la figura 6). Respecto al desplazamiento del
centroide de la región del Atlántico-tropical
del periodo 1951-1975
versus
1951-1989, éste
fue de 1.25085 grados al este y 1.18242 al sur,
en tanto que el desplazamiento del centroide
de la misma región para el periodo 1975-2013
versus
1990-2013 fue de 0.06608 grados al este
y 1.15809 al sur.
Además, el hecho de que los centroides de
las regiones ciclogénicas se desplacen hacia el
noreste y sur de la cuenca oceánica provocaría
que la precipitación inducida por los ciclones
tropicales sufriría cambios tanto en distribu-
ción espacial como en eventos y cantidad, tal
y como lo mencionan Kim
et al
. (2006) y Lau
et al
. (2008). Esto significa que en la región
central del continente americano, zona donde
se ubica México, su precipitación disminuiría
ligeramente, como indican Houghton
et al
.
(2001) en sus proyecciones de precipitación
para el siglo XXI debidas al cambio climático.
Chan (2007), y Yokoi y Takayabu (2009)
indican que una consecuencia importante
que se generaría por el desplazamiento de
los centroides de la cuenca es que los ciclones
tropicales durarán más tiempo debido a que
se generarán más hacia el centro de la cuenca
oceánica; las temperaturas de la superficie
del mar en el centro son por lo general más
cálidas que en las regiones externas. El alcance
de nuestro estudio es limitado, ya que no es
posible saber si el cambio en los puntos de
ciclogénesis impactará sobre la duración de
los mismos o los cambios en los puntos de
llegada a tierra.
Referencias
Babu, G. J., & Singh, K. (1983). Inference on means using the
bootstrap.
Annals of Statistics
,
11
(3), 999-1003.
Bickel, O., & Freedman, D. A. (1981). Some asymptotic
theory for the bootstrap.
Annals of Statistics
,
9(
6), 1196-
1217.
Chan, J. C. L. (2006). Comment on changes in tropical
cyclone number, duration, and intensity in a warming
environment.
Science
,
311
, 1713b.
Chan, J. C. L. (2007). Inter-annual variations of intense
typhoon activity.
Tellus
,
59(A)
(4), 455-460.
Dempster, A. P., Laird, N., & Rubin, D. (1977). Maximum
likelihood for incomplete data via The EM Algorithm.
Journal of the Royal Statistical Society
,
39
(1), 1-38.
DiCiccio, T., & Tibshirani, R. (1987). Bootstrap confidence
intervals and bootstrap approximations.
Journal of
American Statistical Association
,
82(
397), 163-170.
Efron, B. (1979). Bootstrap method: Another look at the
jackknife.
Annals of Statistics
,
7
(1), 1-26.
Efron, B., & Tibshirani, R. (1993).
An introduction to the
bootstrap
. New York, London: Chapman and Hall.
Elsner, J. B., Kossin, J. P., & Jagger, T. H. (2008). The increasing
intensity of the strongest tropical cyclones.
Nature
,
455
,
92-95.
Emanuel, K. (2005). Increasing destructiveness of tropical
cyclones over the past 30 years.
Nature
,
436
, 686-688.
Engel, J. (2010).
On teaching bootstrap confidence intervals
.
ICOTS8. Consulted at
.
org.nz/wp-content/uploads/2012/09/ICOTS8_4B2_
ENGEL.pdf.
Figueiredo, M. A. T., & Jain, A. K. (2000). Unsupervised
learning of finite mixture models.
IEEE Transactions on
Pattern Analysis and Machine Intelligence
,
24
(3), 381-396.
Fraley, C., Raftery, A. E., Murphy, T. B., & Scrucca, L. (2012).
M-CLUST Version 4 for R: Normal mixture modeling for
model-based clustering, classification, and density estimation
.
Technical Report No. 597. Washington, DC: Department
of Statistics, University of Washington.
Fukunaga, K. (1990).
Introduction to statistical pattern
recognition
(2nd ed.). New York: Academic Press
Professional, Inc.
Hall, P. (1988). Theoretical comparison of bootstrap
confidence intervals.
The Annals of Statistics
,
16
, 3, 927-953.
Holland, G., &Bruyere, C. L. (2013). Recent intense hurricane
response to global climate change.
Climate Dynamics
,
42
,
617-627.
Houghton, J. T., Ding, Y., Griggs, D. J., Noguer, M., Der
Linden, P. J. V., Dai, X., Maskell, K., & Johnson, C. A.
(2001).
Climate Change 2001: The scientific basis is the most
comprehensive and up-to-date scientific assessment of past,
present and future climate change
(pp. 1-83). Cambridge/
New York: Cambridge University Press.
1...,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17 19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,...188
Powered by FlippingBook