Similarity assessment and adjustment of integrated temperature databases: Cuyo region, Argentina

Abstract

Dadas las limitaciones y carencias espaciotemporales de los registros meteorológicos instrumentales, el uso de fuentes de información alterna, como las bases de datos climáticas integradas, resultan de gran importancia para análisis y estudios de diversas índoles. El objetivo de la investigación fue evaluar la precisión de las bases de datos integradas de temperatura mensual de la Climate Research Unit, University of Delaware y del Global Historical Climatology Network, organizados en grillas con pixel de 3 098.01 km2 (0.5º x 0.5º), extensión superficial de 151 802.5 km2 y longitud temporal de 22 años (1993-2014), a través del índice modificado de similitud estructural (mSSIM). La zona de estudio se localiza en el centrooccidente argentino (entre los 30º y 35º S, y los 71º y 66º O). La grilla de la University of Delaware mostró el mejor ajuste de las series de datos de 10 estaciones meteorológicas localizadas en el área de estudio. Por tanto, se presenta una propuesta para elevar los índices de similitud, en especial para aquellas celdas sin información instrumental de referencia. El estudio permitió determinar que, aplicando dicha modificación, la base de datos grillada aumenta la similitud de los datos medidos, sobre todo en áreas montañosas, donde originalmente se encontraban diferencias de más de 7.5 ºC entre el dato grillado y el observado. La propuesta disminuye esas diferencias a valores promedios inferiores a 1 ºC. El uso y posterior ajuste de estas bases de datos integradas, permite acceder a información en zonas sin registros meteorológicos.

Given the frequent spatial-temporal limitations and deficiencies of instrumental meteorological records, the use of alternative information sources, such as integrated databases, is important for analyses and studies of diverse nature. The research aim was to evaluate the accuracy of integrated databases of monthly temperature, belonging to Clima of Research Unit, the University of Delaware and Global Historícal Climatology Network, gridded with a pixel size of 3,098.01 km2 (0.5° x 0.5°), the surface area of 51,802.5 km2 and temporary length of22 years (1993-2014), through the modified structural similarity index (mSSIM). The study area is located in central-western Argentina (between 30° and 35° S, and 71 ° and 66° W). The UniversiryofDelaware grid showed the best fit of the data series from 1 O weather stations located in the study area. Therefore, a proposal was presented to increase similarity indices, especially for chose cells without instrumental reference information. The study determined that by applying chis modification, the gridded datasets increases the simílarity of the measured data, especially in mountainous areas, where originally there were differences of more chan 7.5 °C between the gridded data and observed one. The proposal decreases these differences to average values below 1 °C. The use and subsequent adjustment of these integrated databases allows access to informarían in areas wichout meteorological records.