Procesamiento de señales atmosféricas para la inferencia de patrones de teleconexión climática: un estudio de la influencia de la Oscilación Antártica en la variabilidad interanual de la precipitación en Costa Rica

Abstract

Esta investigación tuvo como objetivo primordial utilizar las herramientas del Procesamiento Digital de Señales (PDS) para estudiar la influencia que tiene la Oscilación Antártica (AAO) en la variabilidad climática interanual de la precipitación en Costa Rica. Para llevarla a cabo en escala mensual, se utilizaron datos de precipitación de estaciones meteorológicas en superficie (1979-2017), de los reanálisis de ERA-Interim (1979-2017) y de sensores remotos con el PERSIANN-CDR (1983-2018). Se procesaron las series de tiempo mensuales de precipitación de las estaciones meteorológicas en superficie a valores continuos ajustando un filtro autoregresivo de orden 7, AR(7), a la serie de tiempo para estimar los datos ausentes como primera aproximación. Luego, se completaron las series con la información de las demás estaciones al iterar la matriz de correlación de los datos con la técnica multivariada de análisis de componentes principales (PCA). Asimismo, se calcularon coeficientes de correlación entre los datos de precipitación con los índices de la AAO y de correlación parcial para descartar el posible forzamiento de El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) como modo dominante de la variabilidad climática regional. También se hizo uso de la técnica de diferencia de composiciones para inferir los patrones espaciales de teleconexión climática asociados con la AAO con influencia en Costa Rica. Se pudo evidenciar una correlación positiva (negativa) muy marcada de este modo anular con la precipitación, especialmente en el Pacífico Central y el Pacífico Sur costarricenses (zona Norte), durante los meses de diciembre, enero y febrero (DEF) y septiembre, octubre y noviembre (SON) y junio, julio, agosto (JJA), épocas en las cuales se registra el mínimo para el periodo de DEF y los máximos para los periodos de SON y JJA del ciclo anual de precipitación en estas regiones. Los resultados más relevantes son los desfases encontrados en las correlaciones más significativas para estos periodos del año (DEF, SON y JJA) con los índices de la AAO para los meses de SON, JJA y marzo, abril y mayo (MAM), respectivamente, los cuales siguen siendo significativos, a pesar de la posible influencia de ENOS.

The main objective of this research was to use Digital Signal Processing (PDS) tools to study the influence of the Antarctic Oscillation (AAO) on the interannual climate rainfall variability in Costa Rica. I used monthly scale precipitation data from surface meteorological stations (1979-2017), the ERA-Interim reanalyses (1979-2017), and from remote sensors with the PERSIANN-CDR (1983-2018). I processed the monthly precipitation data from surface meteorological stations to continuous values by adjusting an autoregressive filter of order 7, AR(7), to the time series in order to estimate missing data as a first approximation. Then, I filled the time series using the information from near stations by iterating the data correlation matrix with the multivariate principal components analysis (PCA) technique. I assessed the correlation coefficients of precipitation data sets and AAO indices, as well the partial correlation to rule out the possible forcing that El Niño-Southern Oscillation (ENSO) may have as the dominant mode of regional climate variability. Additionally, I used the composites difference technique to examine the spatial climate teleconnection patterns associated with AAO influencing Costa Rican territory. The study found a strong positive (negative) statistical correlation mainly in the Costa Rican South and Central Pacific (Northern Costa Rica) during the months DJF and SON (JJA) when the minimum annual precipitation cycle for DJF and the maximum for SON and JJA was recorded in these areas. The most relevant results were the out-of-phase most significant correlations between the precipitation for DJF, SON, and JJA with the AAO indices for SON, JJA, and MAM, respectively, which were still significant despite the possible influence of ENSO.