Llanes-Cárdenas, Peinado-Guevara, Norzagaray-Campos, González-Ocampo, García-Gutiérrez, and Peinado-Guevara: Teleconexiones atmosféricas-oceánicas (océanos Pacífico y Atlántico) moduladoras de veranos húmedos y secos en el Núcleo del Monzón de Norte América



Introducción

En décadas recientes, la irregularidad de las precipitaciones ha ocasionado una serie de problemas a nivel mundial, entre los que destacan sequías e inundaciones severas generadas por la ocurrencia de años extremos secos y húmedos respectivamente (Hare, 2003; IPCC, 2013). De acuerdo a Gochis et al. 2006, Brito et al., 2010 y Llanes et al., 2016, en la región del noroeste de México, las precipitaciones estacionales de verano (junio-septiembre) están asociadas en medida importante al Monzón de Norte América (MNA) y representan 60 a 80 % de las precipitaciones anuales (Gochis et al., 2006; Cerezo et al., 2016). Particularmente, el MNA presenta una amplia variabilidad sinóptica e intraestacional, caracterizada por ráfagas y rupturas del Monzón (Cavazos et al., 2002; Cerezo et al., 2016) asociadas a mecanismos de forzamientos locales y remotos, incluyendo huracanes, ondas de Rossby y la oscilación de Madden-Julian (Brito et al., 2010; Seastrandet al., 2014; Cerezo et al., 2016). En el núcleo del MNA (NMNA), los veranos secos tienden a ocurrir después de inviernos húmedos (Zhuet et al., 2005; Zhu et al., 2007; Castro et al., 2012), lo que manifiesta la variabilidad intraestacional e interanual. Dicha relación inversa, puede estar asociada a fluctuaciones de gran escala de las temperaturas superficiales del mar (TSM), como la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO, por sus siglas en inglés) y la Oscilación Multidecadal del Atlántico (AMO, por sus siglas en inglés) (Sutton and Hodson 2005). La relación inversa, también podría estar asociada a teleconexiones atmosféricas de los trenes de las ondas de Rossby, como los huracanes de gran intensidad (Chávez et al., 1999; Castro et al., 2012; Cerezo et al., 2016) así como a la variabilidad de los vientos zonales, como el Jet de Niveles Bajos del Caribe (CLLJ, por sus siglas en inglés) y meridionales como las Ondas del Este (OE) (Trenberth, 1997; Hare y Mantua, 2000; Méndez y Magaña, 2009; Llanes et al., 2016). Para el uso de datos estacionales de precipitación provenientes de Modelos Climáticos Regionales (MCR's), es conveniente elegir el modelo con mayor resolución para capturar la variabilidad de las precipitaciones (Gutzler et al., 2005; Bukovsky et al., 2013; Cerezo et al., 2011). El objetivo de este trabajo fue analizar la funcionalidad de cuatro Modelos Climáticos Regionales (MCR’s) producidos por el Experimento Regional Coordinado de Reducción del Clima (CORDEX, por sus siglas en Inglés) de Norte América (NA): RegCM4 (Reg1 y Reg2), HadGEM3-RA, RCA3.5 y REMO (forzados por ERA-Interim), para capturar los monzones extremos húmedos y secos en NMNA, considerando los mecanismos oceánicos del Pacífico y del Atlántico: número e intensidad de huracanes del Pacífico, y los índices CLLJ, OE, PDO y AMO. Dicha metodología es una alternativa eficaz para predecir eventos hidroclimáticos extremos en el NMNA, sobre todo cuando se carece de datos provenientes de estaciones meteorológicas (Norzagaray et al., 2016). Los eventos mencionados pueden poner en riesgo la sustentabilidad alimentaria de los estados de Sonora, Chihuahua y Sinaloa, los cuales conforman la región agrícola y ganadera más importante de México (Llanes et al., 2015; 2016).

Materiales y Métodos

El NMNA de acuerdo a Cavazos et al. (2008), lo conforman porciones de los estados de Sinaloa, Sonora y Chihuahua, en el noroeste de México (Figura 1a) y presenta como límites las coordenadas -112° a -106° Longitud Oeste y de 24° a 30° Latitud Norte y se ha considerado a nivel mundial como sector marino de conservación y manejo sustentable (Lluch-Cota et al., 2007) (Figura 1b).

Precipitación observada promedio (obs media)

Se obtuvieron cuatro conjuntos de datos de precipitación mensual observados, de los cuales se obtuvo el promedio (obs media). Obs media se utilizó para evaluar la resolución de los modelos y ERA-Interim para capturar los monzones húmedos y secos extremos.

Figura 1

Área de estudio: (a) región del NMNA y (b) región definida por el CORDEX-NA.

2007-0705-ns-9-19-00348-gf1.png

El primer conjunto de datos fue el de la Universidad de Delaware (UDel), cuyo período de estudio abarcó de 1950 a 2008; el mencionado conjunto fue obtenido de la NOAA/OAR/ESRLPSD, Boulder, CO, USA desde el sitio web http://www.esrl.noaa.gov/psd/. UDel es una compilación interpolada con un mallado regular de 0.5° x 0.5° (Willmott y Matsuura, 1995). El segundo conjunto de datos observados fue la versión 2.2 del Global Precipitation Climatology Project (GPCP, Adler et al., 2003), el cual se obtuvo de igual manera de la NOAA/OAR/ESRLPSD, Boulder, CO, USA, desde el mismo con sitio web. El tercer conjunto de datos de precipitación observado fue el Climate Computing (CLICOM), que contiene datos diarios de precipitación, a partir de los cuales se calcularon los datos mensuales. La precipitación media se interpoló con un mallado regular de 1/8° × 1/8° para el período de 1960 a 2008 (Muñoz-Arriola et al., 2009; Llanes et al., 2016), disponible en el sitio web http://clicom-mex.cicese .mx/. Finalmente, el cuarto conjunto de datos fue la versión 3.1 de la East Anglia Climatic Research Unit (CRU) (Mitchell y Jones, 2005), con un mallado regular de 0.5° x 0.5°, el cual fue obtenido de la British Atmospheric Data Center (BADC), desde el sitio web http://badc.nerc.ac.uk/view/badc. Nerc.ac.uk__ATOM__dataent_1256223773328276.

Modelos Climáticos Regionales (MCR’s)

Los MCR’s son modelos numéricos que resuelven las ecuaciones que simulan la interacción de la atmósfera terrestre, los océanos, el relieve terrestre y el hielo (Cerezo et al., 2016). La región CORDEX-Norte América (CORDEX-NA) se definió mediante el CORDEX framework, la cual abarca la mayor parte de los Estados Unidos, Canadá y hasta el centro de México (Figura 1b). De acuerdo a las directrices del CORDEX, los MCR’s deben manejarse con el ERA-Interim como condiciones de frontera e inicial, con un mallado de espaciamiento horizontal de ~50 km. Se omitió el primer año de las simulaciones (1989) por considerarse un modelo de período spin-up (Giorgi et al., 2009). Se analizaron y compararon los datos de los cuatro MCR’s: RegCM4 (Giorgi et al., 2012), HadGEM3-RA (una versión regional del HadGEM3 mundial, Hewitt et al., 2011), RCA3.5 (Samuelsson et al., 2011) y REMO (Jacob, 2001). Para RegCM4, se analizaron dos simulaciones diferentes (Reg1 y Reg2), siendo la única diferencia entre ellas la parametrización convectiva: Reg1 utilizó una escala de tiempo constante para liberar la inestabilidad convectiva sobre la Tierra (Fritsch y Chappell, 1980; Emanuel, 1991; Grell, 1993) y Reg2 utilizó todos los puntos de la red (Emanuel, 1991). Las simulaciones del RegCM4 (Reg1 y Reg2) se realizaron en la Universidad del estado de Iowa. La simulación HadGEM3-RA fue generada por el Met Office/Centro Hadley utilizando el esquema convectivo (Gregory y Rowntree, 1990), la simulación del RCA3.5 fue realizada por el Servicio Meteorológico Sueco y se llevó a cabo con el esquema convectivo (Kain y Fritsch, 1990; 1993) y, por último, la simulación REMO fue realizada por el Instituto Max Planck de Meteorología, utilizando el esquema convectivo (Tiedtke, 1989). Existen otros trabajos, que han analizado la resolución de otros MCR’s en el MNA (Bukovskyet al., 2013), sin embargo, dichos MCR’s fueron forzados con el reanálisis del NCEP, el cual puede no ser el reanálisis más adecuado para esta región (Cerezo-Mota et al., 2011), debido a que no presenta alta resolución para reproducir las precipitaciones estacionales (julio-septiembre) en el NMNA. Se calculó el sesgo o desviación (bias), el cual consistió en restar el valor de obs media a cada uno de los MCR’s (Figura 3).

Variabilidad interanual y ciclo anual

Se calcularon las anomalías estandarizadas de precipitación de los MCR’s y obs media para el período 1990-2008 (Figura 4a, Méndez y Magaña, 2009; Llanes et al., 2016). Para ello, se seleccionaron dos años extremos: uno seco (< -1 std) y otro húmedo (> +1 std). La selección de los años extremos se fundamentó en dos condiciones: (1) el año donde la dispersión entre las observaciones fue el mínimo y 2) el año donde la mayoría de las simulaciones mostraron anomalías del mismo signo (Cerezo et al., 2016). A partir de tales condiciones, el año 1990 fue elegido como el húmedo y el 2005 como el año seco. Para dichos años (1990 y 2005) se analizó el ciclo anual de precipitación de los MCR’s y obs media (Figura 4, Cavazos et al., 2008).

Número e intensidad de huracanes de los años extremos

El número e intensidad de huracanes generados en el Océano Pacífico para 1990 y 2005 se obtuvo del Archivo Nacional del Centro de Huracanes (HURDAT2), del sitio web http://www.nhc.noaa.gov/data/#hurdat. En este trabajo, sólo se consideraron los huracanes categoría 1, 2 y 3. No se incluyeron las depresiones y tormentas tropicales, debido a que en la revisión de los datos no se encontraron impactos significativos de estos ciclones tropicales en la región del NMNA entre mayo y septiembre de 1990 y 2005 (Cerezo et al., 2016; Llanes et al., 2016).

Anomalías de CLLJ, VF, PDO y AMO

La intensidad del CLLJ se definió por el efecto negativo de las anomalías del viento zonal a 925 hPa en la región 12.5-17.5 ° LN y 70-80 ° LW (Wang, 2007), debido a que los vientos de niveles bajos, dentro de la región del jet son del este. Cuando se presentó una anomalía de fase -CLLJ, el CLLJ fue anómalamente intenso. Mediante el software TRACK se calculó la varianza filtrada (VF) del viento meridional a 700 hPa de alta frecuencia entre 3-9 días de un sitio en el mar Caribe (17.5° N y 70°W) dentro del cinturón de trayectorias de las OE (Méndez y Magaña, 2009). El valor de VF se consideró como una medida de la actividad de OE en la región del Caribe, donde una mayor VF se asoció a una mayor energía debido al paso de las OE (Diedhiou et al., 1999). La PDO se definió como las anomalías de la TSM en el Océano Pacífico Norte (20°-65° N, 100°-0° W), donde las anomalías positivas se asociaron a episodios de El Niño (Mantua et al., 1997). La AMO involucró cambios en la TSM sobre extensas áreas del Atlántico tropical, en periodos de varias décadas (Enfield et al. 2001), los cuales representaron las anomalías de temperatura anual (con tendencia removida) promediadas sobre el Atlántico Norte (0-70 °N). De manera similar, las anomalías negativas de la AMO se asociaron a episodios de El Niño (Llanes et al., 2016). Las series de tiempo históricas de la PDO y AMO así como de los vientos zonales y meridionales para el período 1989-2008 fueron obtenidos de la base de datos de la NOAA, en el sitio web http://www.cdc.noaa.gov.

Análisis estadístico

Pruebas estadísticas, evaluación de los MCR’s y elaboración de mapas

Para conocer si los conjuntos de datos MCR’s, ERA-Interim, obs media e índices oceánicos (CLLJ, OE, PDO y AMO), presentaban normalidad para los años extremos 1990 y 2005, se procedió a aplicar una prueba de normalidad de Shapiro Wilk, en virtud de que dicha prueba presenta una adecuada potencia cuando el número de datos analizados es menor a 30 (n < 30) (Villaseñor y González, 2009). Después de verificar la normalidad de los conjuntos de datos, se calculó una correlación de Pearson (Pr) con un nivel de confianza de 95 % (p<0.05) y 99 % (p<0.01). Para conocer la varianza entre los MCR’s, ERA-Interim y obs media, se calculó la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE, por sus siglas en inglés) y la varianza (S). Para corroborar que los coeficientes de Pr, eran significativamente diferentes de cero (H0: Pr = 0; H1: Pr ≠ 0), se aplicó una prueba de hipótesis (Camacho, 2008). Los Pr de los dos años extremos se compararon con un índice crítico absoluto (Prcrít ≥ |0.90| para α = 0.05; Prcrít ≥ |0.98| para α = 0.01). Los análisis estadísticos y la elaboración de mapas se realizaron con los programas Excel de Microsoft versión 2013, PAleontological STatistics (PAST) versión 3.08 (Hammer, 2015), Surfer 10.0 y CorelDRAW X7.

Resultados

Ciclo anual

Al considerar los cuatro conjuntos de observaciones, UDel registró aproximadamente 15 % menos precipitaciones (Figura 2).

Figura 2

Precipitación monzónica promedio de los MCR’s y obs media en el período 1990-2008 (mm día-1).

2007-0705-ns-9-19-00348-gf2.jpg

Al tomar en cuenta que la variación espacial y bias negativos, Reg1 y ERA-Interim, presentaron mayor resolución para capturar los veranos secos (Figuras 2 y 3). En el NMNA, Reg2 reprodujo con mayor resolución la precipitación promedio de verano con respecto a Reg1, pero Reg2 presentó mayores sesgos negativos en las zonas costeras de Topolobampo (Sin), El Maviri (Sin), Guaymas (Son) y San Carlos (Son), lo que coincide con Fuentes-Franco et al. (2014).

Figura 3

Sesgo de la precipitación monzónica promedio para el período 1990-2008 (mm día-1).

2007-0705-ns-9-19-00348-gf3.jpg

REMO registró la precipitación máxima en septiembre, con más del doble de la precipitación en comparación con obs media. RCA3.5, HadGEM3-RA y Reg2, también sobreestimaron la precipitación sobre la Sierra Madre Occidental (SMO), donde Reg2 mostró los mayores sesgos positivos al sureste del estado de Sinaloa (Figuras 1 y 3).

Variabilidad interanual

Los años 1990, 1991 y 2005 registraron la menor dispersión de obs media (Figura 4a). Los veranos de 1996, 1999 y 2006 registraron dispersiones superiores a |1.0|. Los resultados concuerdan con Cerezo et al. (2016), quienes encontraron que 1999 fue el año con mayor dispersión, incluyendo la diferencia del signo de las anomalías.

Figura 4

(a) Anomalías estandarizadas de precipitación para 1990-2008 (mm día-1), (b) precipitación media anual para 1990 (mm día-1) y (c) precipitación media anual para 2005 (mm día-1) (la línea azul con blanco en las figuras 4a, 4b y 4c, indican la dispersión de obs media).

2007-0705-ns-9-19-00348-gf4.jpg

RMSE y S entre los modelos y las observaciones

Sin tomar en cuenta los mecanismos oceánicos del Pacífico y el Atlántico, ERA-Interim presentó la mayor resolución para capturar las precipitaciones estacionales en el NMNA para el período 1990-2008, debido a que los valores del RMSE y S fueron mínimos (Cuadro 1). El modelo que presentó la menor resolución para capturar las precipitaciones en el NMNA fue Reg2, debido a que el RMSE y S presentaron los valores máximos (Cuadro 1).

Cuadro 1

RMSE y S entre los modelos, ERA-Interim y obs media para el período 1990-2008.

Modelo RMSE S
Reg1 1.1368 1.6080
Reg2 1.9577 3.4003
HadGEM3-RA 1.0755 1.7348
RCA3.5 0.9986 1.3528
REMO 1.0869 1.7892
ERA-Interim 0.7807 1.0602

Condiciones atmosféricas y oceánicas, asociadas con monzones extremos

Condiciones atmosféricas

Para RCA3.5, el inicio del monzón intenso se registró en junio, debido a que casi triplicó la precipitación con respecto a obs media (Cerezo et al., 2016). El monzón de 1990 mostró un invierno seco, que fue capturado adecuadamente por la mayoría de los MCR’s, excepto por Reg1 y Reg2, los cuales sugirieron inviernos húmedos (Figuras 4a y 4b). A su vez, para 2005 los modelos reflejaron más similitud con las observaciones, excepto los modelos REMO y HadGEM3-RA, los cuales sobreestimaron la precipitación de septiembre (Jacob et al., 2012). El verano de 1990 registró casi el doble de la precipitación que con respecto a 2005 (Figura 4b y 4c).

Condiciones atmosféricas y oceánicas del Pacífico y Atlántico

Huracanes del Pacífico y anomalías de CLLJ, VF, PDO y AMO

Para los años 1990 y 2005 no se presentaron asociaciones claras entre la ocurrencia de huracanes en el Pacífico y las precipitaciones generadas en NMNA. Sin embargo, de acuerdo a Wang and Enfield (2003) y Méndez y Magaña (2009), el número e intensidad de huracanes está altamente correlacionado con las anomalías de TSM. También se ha documentado que las anomalías de CLLJ, VF, PDO y AMO (Figura 5) son fuentes potenciales de humedad atmosférica en el norte de México, las cuales podrían explicar la tendencia de los monzones extremos en NMNA (Espinosa y Valdez, 2007; Méndez y Magaña, 2009; Ormaza, 2016; Tamara et al., 2017).

Figura 5

(a) anomalías estandarizadas monzónicas de los modelos, ERA-Interim, obs media y los índices oceánicos para 1990 y (b) igual que la Figura 5a, pero para 2005.

2007-0705-ns-9-19-00348-gf5.jpg

De acuerdo con la Figura 5d, los meses de junio y septiembre de 2005 representaron los meses monzónicos con menores precipitaciones del período 1989-2008, debido a que obs media registró las anomalías mínimas. En NMNA, el modelo que capturó con mayor resolución la precipitación en el monzón seco fue HadGEM3-RA, a su vez, Reg2 fue el modelo que sobreestimó con mayor magnitud la precipitación y ERA-Interim la subestimó en mayor magnitud. Lo anterior obedece a que Reg2 sobreestimó la precipitación en la Sierra Madre Occidental (SMO), así como el noreste de Sinaloa y Sonora (Figuras 1 y 3, Cerezo et al., 2016). En 2005 se observaron anomalías de fase -CLLJ (La Niña) en el período junio-julio y también se presentaron anomalías de fase +VF, las cuales son características de la ocurrencia de períodos secos.

Análisis estadístico de los monzones extremos

Análisis de correlación para 1990

HadGEM3-RA y ERA-Interim capturaron con mayor resolución la precipitación en años extremos húmedos, debido a que los mayores Pr, fueron para HadGEM3-RA vs obs media = 0.98 y ERA-Interim vs obs media = 0.95 (Cuadro 2). VF y CLLJ fueron los únicos índices oceánicos que presentaron correlación significativa, debido a que VF vs CLLJ, VF vs ERA-Interim y CLLJ vs ERA-Interim presentaron correlaciones de Pr = -1.00, Pr = 0.94 y Pr = -0.92, respectivamente (Cuadro 2). Lo anterior significa que VF y CLLJ son inversamente proporcionales y que pueden ser dos predictores significativos de los monzones húmedos, para los que NMNA y ERA-Interim capturaron de mejor manera las precipitaciones en años extremos húmedos.

Cuadro 2

Análisis de correlación entre los modelos, obs media, CLLJ, VF, PDO y AMO para 1990 (año húmedo).

2007-0705-ns-9-19-00348-gt2.png

Análisis de correlación para 2005

ERA-Interim y Reg1 capturaron con mayor resolución los monzones secos, debido a que presentaron las mayores correlaciones; en este sentido, para ERA-Interim vs obs media, Pr = 0.94 y para Reg1 vs obs media, Pr = 0.92 (Cuadro 3). La VF evidenció correlación significativa negativa con RCA3.5 (Pr = -0.93), Reg1 (Pr = -0.95) y ERA-Interim (Pr = -0.90), es decir, RCA3.5, Reg1 y ERA-Interim no mostraron capacidad de resolución significativa para capturar las sequías severas.

Cuadro 3

Análisis estadístico de Pr entre los MCR’s, obs media, CLLJ, VF, PDO y AMO para 2005 (año seco).

2007-0705-ns-9-19-00348-gt3.png

Discusión

Reg1 y ERA-Interim presentaron la mayor resolución para capturar los veranos secos (Figuras 2 y 3). Dichos resultados son similares a los de Fuentes Franco et al. (2014), quienes utilizando RegCM4 (Reg1 y Reg2) con una combinación de parametrización similar pero con un dominio CORDEX-América Central modificado, también encontraron que Reg1 tiende a subestimar las precipitaciones de verano en el noroeste de México. REMO registró casi el doble de precipitación en septiembre, en comparación con obs media, lo que está de acuerdo con los resultados de Jacob et al. (2012), quienes señalaron que REMO tiende a sobrestimar la precipitación estacional sobre las cadenas montañosas de Norteamérica. Los valores máximos de RMSE y S para Reg2, se pueden asociar a altos sesgos negativos en las zonas costeras (Fuentes-Franco et al., 2014). Según los análisis efectuados, en 1990, se presentaron 16 huracanes en el Océano Pacífico Tropical del Este (OPTE), lo que en comparación con los 7.8 eventos estacionalmente promediados para el periodo 1990-2008 (Romero-Vadillo et al., 2007), la ocurrencia de huracanes para el monzón húmedo se duplicó. Dicho aumento de huracanes en 1990, puede ser la causa de la ocurrencia del monzón húmedo extremo generado en 1990 (Llanes et al., 2016). Se observa en la Figura 5a, que julio de 1990 fue el mes con mayor humedad en el período 1989-2008, debido principalmente a que obs media registró la máxima anomalía. ERA-Interim y HadGEM3-RA capturaron con mayor resolución la precipitación en los monzones húmedos, en tanto que Reg2 y Reg1 fueron los modelos que la subestiman en mayor magnitud. Lo anterior obedece a que Reg1 tiende a subestimar las precipitaciones de verano en el noroeste de México y Reg2 presentó altos sesgos negativos en las zonas costeras de Topolobampo (Sin.), Guaymas (Son.) y San Carlos (Son.) (Fuentes-Franco et al., 2014). Según la Figura 5c, AMO, fue el índice oceánico con el menor efecto sobre el monzón extremo de 1990, debido a que durante el período julio-septiembre se presentaron fases +AMO (La Niña), las cuales se asocian a eventos secos en el noroeste de México (Méndez y Magaña, 2009). Al considerar las fases +PDO (El Niño) registradas para el período junio-septiembre de 1990, junio fue el mes que más contribuyó a la generación de humedad anual, lo cual se asocia a que registró la mayor anomalía cálida (Llanes et al., 2016). En junio y agosto de 1990 se registraron fases +CLLJ (El Niño), las cuales se asociaron a transportes potenciales de humedad hacia Norteamérica (Méndez y Magaña, 2009). Dichos resultados coinciden con los de Cerezo et al. (2016), quienes reportaron para junio y el período agosto-octubre de 1990, la incidencia de 11 huracanes (Boris, Elida, Julio, Kena, Lowell, Marie, Norbert, Odile, Polo, Trudy y Vance) de un total de 16 huracanes registrados en el OPTE en 1990. De acuerdo a las anomalías de fase -VF (El Niño), en junio y agosto de 1990, las OE aportaron las mayores humedades para el año húmedo extremo de 1990. Estos resultados son similares a los encontrados por Méndez y Magaña (2009) reportaron para el verano de 1990, anomalías de fase +CLLJ y -VF en el norte de México, características de presencia de humedades potenciales. De acuerdo a las fases +CLLJ (El Niño), -VF (El Niño) y +PDO (El Niño), para junio y el período agosto-septiembre, así como para el período de huracanes que se presentaron en el OPTE en junio y el período agosto-octubre de 1990, se puede inferir que en junio y agosto se presentó el mayor aporte de humedad de los indicadores oceánicos en el período 1989-2008 (Méndez y Magaña, 2009; Llanes et al., 2016; Cerezo et al., 2016). Para el período de agosto-septiembre se registraron 5 huracanes (Fernanda, Hillary, Java, Keneth y Max) de un total de 7 huracanes ocurridos en el 2005 en el OPTE, los cuales estarían asociados a la ocurrencia de anomalías de fase +CLLJ (El Niño) y +PDO (El Niño), que pueden considerarse transportadores de humedad hacia NMNA (Méndez y Magaña, 2009 y Llanes et al., 2016). Las anomalías de CLLJ, VF, PDO y AMO, así como la ocurrencia de huracanes en el OPTE, pueden ayudar a predecir los monzones húmedos y secos extremos en el NMNA (Figura 5b, CPC/NCEP, 2015; Llanes et al., 2015; Tamara et al., 2017). Lo anterior puede atribuirse a que, según Méndez y Magaña (2009), CLLJ y VF son fuentes potenciales de humedad en norte américa y el noroeste de México. Ello también puede asociarse a un mayor número de huracanes ocurridos con mayor intensidad que se caracterizaron por mayores humedades relativas y anomalías con mayores alturas geopotenciales en el nivel de 500 hPa (Llanes et al., 2016). En la Cuadro 3 se observa que el CLLJ no presenta correlación significativa para la ocurrencia de monzones secos, lo cual obedece a que aunque el CLLJ está relacionado con el clima en la región del Caribe, Centroamérica y México (Amador 1998; Méndez y Magaña, 2009), este indicador no alcanza a reflejar un efecto significativo en la región del noroeste de México, específicamente en el NMNA. La PDO se correlacionó significativa y negativamente con REMO (Pr = -0.90) y CLLJ (Pr = -0.90), lo que significa que el modelo REMO no presenta resolución para capturar monzones secos que ocurren cuando se presentan fases -PDO y -CLLJ (Espinosa y Valdez, 2007; Méndez y Magaña, 2009). Los eventos secos se asociaron significativamente a la ocurrencia de anomalías de fase -PDO (La Niña), no así con la ocurrencia de anomalías de fase -CLLJ (La Niña, Méndez y Magaña, 2009). La AMO se correlacionó significativa y positivamente con HadGEM3-RA (Pr = 0.99), lo que significa que HadGEM3-RA alcanza la mayor resolución para capturar monzones secos, cuando se presenten anomalías de fase +AMO (La Niña), las cuales son características de eventos secos en el noroeste de México (Méndez y Magaña, 2009; Llanes et al., 2016).

Conclusiones

En este trabajo se analizó la resolución de cuatro modelos forzados por el reanálisis ERA-Interim para el período 1990-2008. Se aplicó una correlación de Pearson entre los modelos ERA-Interim, obs media y los índices oceánicos del Pacífico y Atlántico (CLLJ, VF, PDO y AMO), para conocer los mecanismos oceánicos que pueden estar asociados con la ocurrencia de años extremos húmedos y secos en el NMNA. La precipitación del verano de 1990 casi duplicó la precipitación del 2005. En 1990 ocurrió casi el doble de huracanes en el OPTE en el período 1990-2008, lo que puede interpretarse como una de las causas del extremo húmedo registrado para el monzón de 1990 (Llanes et al., 2016). Los resultados de Méndez y Magaña (2009) para el noroeste de México son similares a los reportados en este trabajo, debido a que estos autores encontraron para 1990 (año húmedo) los siguientes valores: AMO = 0.05, PDO = 1.00, VF = -1.10 m2 s-2 y CLLJ = 0.20 m s-1, los cuales son valores que propician precipitaciones intensas en el norte de México (Llanes et al., 2016). Los resultados promedio estacionales de los indicadores oceánicos de este estudio para 2005 (año seco): AMO = 0.43, PDO = 0.41, VF = 0.25 y CLLJ = -1.62, son similares a los resultados de Méndez y Magaña (2009), quienes señalan que las fases +AMO, -PDO, +VF y -CLLJ son propicias para la ocurrencia de veranos secos en el noroeste de México. VF y CLLJ fueron los únicos índices oceánicos que presentaron correlación significativa (VF vs CLLJ = -1.00, VF vs ERA-Interim = 0.94 y CLLJ vs ERA-Interim = -0.92, respectivamente (Cuadro 2). Ello implica que VF y CLLJ son inversamente proporcionales y que pueden ser dos predictores significativos de los monzones húmedos en el NMNA, así mismo, que ERA-Interim captura de mejor manera las precipitaciones en años extremos húmedos en el NMNA. Lo anterior puede atribuirse a que, según Méndez y Magaña (2009), la ocurrencia de anomalías de fase +CLLJ (El Niño) y -VF (El Niño), son fuentes potenciales de humedad en norte américa y el noroeste de México. El CLLJ no refleja correlación significativa para la ocurrencia de monzones secos (Pr de -0.06 a 0.72), lo cual se infiere aún cuando está relacionado con el clima en la región del Caribe, Centroamérica y México (Amador, 1998; Méndez y Magaña, 2009), pero no alcanza a reflejar un efecto significativo en la región del noroeste de México, específicamente en el NMNA. Lo anterior coincide con Méndez y Magaña (2009) quienes encontraron una correlación no significativa entre CLLJ y los eventos secos para el norte de México (Pr de -0.30 a 0.60). La PDO se correlacionó significativa y negativamente con REMO (Pr = -0.90) y CLLJ (Pr = -0.90), lo que significa que REMO no alcanza resolución para capturar monzones secos que ocurren cuando se presentan fases -PDO (Espinosa y Valdez, 2007). Los eventos secos, se asocian significativamente con la ocurrencia de anomalías de fase -PDO, no así con la ocurrencia de anomalías de fase -CLLJ. Lo anterior coincide con los resultados de Llanes et al. (2016) para el noroeste de México, pues señalan que las fases -PDO son esenciales para la ocurrencia de eventos secos y por consecuencia también de anomalías de fase -CLLJ (Méndez y Magaña, 2009).

Agradecimientos

A la Secretaría de Investigación y Posgrado del Instituto Politécnico Nacional, por el apoyo económico brindado mediante los Proyectos de investigación con registro 20170218 y 20170039.

Referencias

1

Adler R.F., Huffman G.J., Chang A., Ferraro R., Xie P., Janowiak J., Rudolf B., Schneider U., Curtis S., Bolvin D., Gruber A., Susskind J., Arkin P. (2003). The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) monthly precipitation analysis (1979-present). J.Hydrometeorol., 4: 1147-1167.doi:10.1175/1525-7541(2003)004<1147:TVGPCP>2.0.CO;2

R.F. Adler G.J. Huffman A. Chang R. Ferraro P. Xie J. Janowiak B. Rudolf U. Schneider S. Curtis D. Bolvin A. Gruber J. Susskind P. Arkin 2003The Version 2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) monthly precipitation analysis (1979-present)J.Hydrometeorol41147116710.1175/1525-7541(2003)004<1147

2

Brito C.L., Vivoni E.R., Gochis D.J., Filonova, Tereshchenko I., Monzon C. (2010). An anomaly in the occurrence of the month of maximum precipitation distribution in northwest Mexico. Journal of Arid Environments, 74, 531. doi: 10.1016/j.jaridenv.2009.10.014

Vivoni E.R. Brito C.L. Filonova Gochis D.J. Monzon C. Tereshchenko I. 2010An anomaly in the occurrence of the month of maximum precipitation distribution in northwest MexicoJournal of Arid Environments7453153110.1016/j.jaridenv.2009.10.014

3

Bukovsky M.S., Gochis D.J., Mearns L.O. (2013). Towards assessing NARCCAP regional climate model credibility for the North American Monsoon: current climate simulations.J. Clim., 26: 8802-8826. doi: 10.1175/JCLI-D-12-00538.1.

M.S. Bukovsky D.J. Gochis L.O. Mearns 2013Towards assessing NARCCAP regional climate model credibility for the North American Monsoon: current climate simulationsJ. Clim.268802882610.1175/JCLI-D-12-00538.1.

4

Camacho S.J. (2008). Asociación entre variables: correlación no paramétrica. AMC, vol. 50 (3), 144-146.

S.J. Camacho 2008Asociación entre variables: correlación no paramétricaAMC503144146

5

Castro C.L., Chang H., Dominguez F., Carrillo C., Kyung S.J., Juang H. (2012). Can a regional climate model improve warm season forecasts in North America. J. Clim. , 25: 8212-823.

C.L. Castro H. Chang F. Dominguez C. Carrillo S.J. Kyung H. Juang 2012Can a regional climate model improve warm season forecasts in North AmericaJ. Clim.2582128823

6

Cavazos T., Comrie A.C., Liverman D.M. (2002). Intraseasonal anomalies associated with wet monsoons in SE Arizona. J. Clim. 15: 2477-2490. doi: doi.org/10.1175/WAF929.1

T. Cavazos A.C. Comrie D.M. Liverman 2002Intraseasonal anomalies associated with wet monsoons in SE ArizonaJ. Clim.152477249010.1175/WAF929.1

7

Cavazos T., Turrent C., Lettenmier D. (2008). Extreme precipitation trends associated with tropical cyclones in the core of the North American Monsoon.Geophys. Res. Lett., 35: L21703. doi: 10.1029/2008GL035832.

T. Cavazos C. Turrent D. Lettenmier 2008Extreme precipitation trends associated with tropical cyclones in the core of the North American MonsoonGeophys. Res. Lett.35L2170310.1029/2008GL035832.

8

Cerezo M.R., Allen M., Jones R. (2011). Mechanisms controlling precipitation in the northern portion of the North American Monsoon. J. Clim. 24: 2771-2783. doi: 10.1175/2011JCLI3846.1.

M.R. Cerezo M. Allen R. Jones 2011Mechanisms controlling precipitation in the northern portion of the North American MonsoonJ. Clim.242771278310.1175/2011JCLI3846.1.

9

Cerezo M.R., Cavazos T., Arritt R., Torres A.A., Sieck K., Nikulin G., Okiah M., Salinas P.J.A. (2016). CORDEX-NA: factors inducing dry/wet years on the North American Monsoon region. Int. J. Climatol. 36: 824-836. doi: 10.1002/joc.4385

M.R. Cerezo T. Cavazos R. Arritt A.A. Torres K. Sieck G. Nikulin M. Okiah P.J.A. Salinas 2016CORDEX-NA: factors inducing dry/wet years on the North American Monsoon regionInt. J. Climatol.3682483610.1002/joc.4385

10

Chávez F.P., Strutton P.G., Friederich G.E., Feely R.A., Foley G.C., Mcphaden M.J. (1999). Biological and chemical response of the equatorial Pacific Ocean to the 1997-1998 El Niño”. Science, 286: 2126-2131.

F.P. Chávez P.G. Strutton G.E. Friederich R.A. Feely G.C. Foley M.J. Mcphaden 1999Biological and chemical response of the equatorial Pacific Ocean to the 1997-1998 El NiñoScience28621262131

11

CPC/NCEP. (2015). ENSO: Recent Evolution, Current Status and Predictions. Fecha de consulta 30/Sep./2016: /2016: http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/lanina/enso_evolution-status-fcsts-web.pdf

CPC NCEP 2015ENSO: Recent Evolution, Current Status and Predictions2016/2016: http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/lanina/enso_evolution-status-fcsts-web.pdf

12

Emanuel K.A. (1991). A scheme for representing cumulus convection in large scale models. J. Atmos. Sci., 48: 2313-2335. doi: doi.org/10.1175/1520-0469(1991)048<2313:ASFRCC>2.0.CO;2

K.A. Emanuel 1991A scheme for representing cumulus convection in large scale modelsJ. Atmos. Sci.482313233510.1175/1520-0469(1991)048<2313:ASFRCC>2.0.CO;2

13

Espinosa C.T.L., Valdez H.J.E. (2007). Variabilidad interanual de clorofila en el Golfo de California. Ecología Aplicada, 6:(1,2). doi: doi:10.1029/2002GL014963

C.T.L. Espinosa H.J.E. Valdez 2007Variabilidad interanual de clorofila en el Golfo de CaliforniaEcología Aplicada61,210.1029/2002GL014963

14

Fritsch J.M., Chappell C.F. (1980). Numerical prediction of convectively driven mesoscale pressure systems. Part I: convective parameterization. J. Atmos. Sci. , 37: 1722-1733. doi: doi.org/10.1175/1520-0469(1980)037<1722:NPOCDM>2.0.CO;2

J.M. Fritsch C.F. Chappell 1980Numerical prediction of convectively driven mesoscale pressure systems. Part I: convective parameterizationJ. Atmos. Sci.371722173310.1175/1520-0469(1980)037<1722:NPOCDM>2.0.CO;2

15

Fuentes F.R., Coppola E., Giorgi F., Graef F., Pavía E.G. (2014). Asssesment of RegCM4 and daily-scale statistics of temperature and precipitation over Mexico. Clim. Dyn., 42: 629-647. doi: doi.org/10.1007/s00382-013-1686-z

F.R. Fuentes E. Coppola F. Giorgi F. Graef E.G. Pavía 2014Asssesment of RegCM4 and daily-scale statistics of temperature and precipitation over MexicoClim. Dyn.4262964710.1007/s00382-013-1686-z

16

Gershunov A., Barnett T.P. (1998). Interdecadal modulation of ENSO teleconnections. Bull. Am. Meteorol. Soc., 79: 2715 - 2725. doi: doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<2715:IMOET>2.0

A. Gershunov T.P. Barnett 1998Interdecadal modulation of ENSO teleconnections. BullAm. Meteorol. Soc.792715 272510.1175/1520-0477(1998)079<2715:IMOET>2.0

17

Giorgi F., Coppola E., Solmon F., Mariotti L., Sylla M.B., Bi X., elguindi n., Diro G.T., Nair V., Giuliani G., Turuncoglu U.U., Cozzini S., Güttler I., O’brien T.A., Tawfik A.B., Shalaby A., Zakey A.S., Steiner A.L., Stordal F., Sloan L.C., Brankovic C. (2012). RegCM4: model description and preliminary tests over multiple CORDEX domains. Clim. Res., 52: 7-29. doi: 10.3354/cr01018.

F. Giorgi E. Coppola F. Solmon L. Mariotti M.B. Sylla X. Bi elguindi n. G.T. Diro V. Nair G. Giuliani U.U. Turuncoglu S. Cozzini I. Güttler T.A. O’brien A.B. Tawfik A. Shalaby A.S. Zakey A.L. Steiner F. Stordal L.C. Sloan C. Brankovic 2012RegCM4: model description and preliminary tests over multiple CORDEX domainsClim. Res.5272910.3354/cr01018.

18

Giorgi F. , Jones C., Asrar G. (2009). Addressing climate information needs at the regional level: the CORDEX framework. WMO Bull. 58(3): 175-183.

F. Giorgi C. Jones G. Asrar 2009Addressing climate information needs at the regional level: the CORDEX frameworkWMO Bull583175183

19

Gochis D.J., Brito C.L., Shuttleworth W.J. (2006). Hydroclimatology of the North American Monsoon region in northwest Mexico. J. Hydrol. 316: 53-70. doi: 10.1016/j.jhydrol.2005.04.021

D.J. Gochis C.L. Brito W.J. Shuttleworth 2006Hydroclimatology of the North American Monsoon region in northwest MexicoJ. Hydrol316537010.1016/j.jhydrol.2005.04.021

20

Gregory D., Rowntree P.R. (1990). A mass-flux convection scheme with representation of cloud ensemble characteristics and stability dependent closure. J. Geophys. Res., 92: 14198-14203. doi: doi.org/10.1175/JAS3723.1

D. Gregory P.R. Rowntree 1990A mass-flux convection scheme with representation of cloud ensemble characteristics and stability dependent closureJ. Geophys. Res.92141981420310.1175/JAS3723.1

21

Grell G.A. (1993). Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizations. Mon. Weather Rev., 121: 764-787. doi: doi.org/10.1175/1520-0493(1993)121<0764:PEOAUB>2.0

G.A. Grell 1993Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizationsMon. Weather Rev.12176478710.1175/1520-0493(1993)121<0764:PEOAUB>2.0

22

Gutzler D.S., Kim H.K., Higgins R.W., Juang H.M.H., Kanamitsu M., Mitchell K., Mo K., Pegion P., Ritchie E., Schemm J.K., Schubert S., Song Y., Yang R. (2005). The North American Monsoon model assessment project: integrating numerical modeling into a field-based process study. Bull. Am. Meteorol. Soc. 86: 1423-1429. doi: 10.1175/BAMS-86-10-1423

D.S. Gutzler H.K. Kim R.W. Higgins H.M.H. Juang M. Kanamitsu K. Mitchell K. Mo P. Pegion E. Ritchie J.K. Schemm S. Schubert Y. Song R. Yang 2005The North American Monsoon model assessment project: integrating numerical modeling into a field-based process study. BullAm. Meteorol. Soc.861423142910.1175/BAMS-86-10-1423

23

Hammer Ø. (2015). PAleontological STatistics Version 3.08 Reference manual, 243.

Hammer Ø 2015PAleontological STatistics Version 3.08 Reference manual243243

24

Hare S.R., Mantua N.J. (2000). Empirical evidence for North Pacific regime shifts in 1977 and 1989, Prog. Oceanogr., 47, 103-145.

S.R. Hare N.J. Mantua 2000Empirical evidence for North Pacific regime shifts in 1977 and 1989Prog. Oceanogr.47103145

25

Hare W.L. (2003). Assessment of knowledge on impacts of Climate Change - Contribution to the Specification of Art. 2 of the UNFCCC: impacts of ecosystems, food production, water and socio-economic systems. [ [ http://www.wbgu.de/wbgu_sn2003_ex01.pdf .: Feb. 2, 2011].

W.L. Hare 2003Assessment of knowledge on impacts of Climate Change - Contribution to the Specification of Art. 2 of the UNFCCC: impacts of ecosystems, food production, water and socio-economic systems [ http://www.wbgu.de/wbgu_sn2003_ex01.pdf 2011

26

Hewitt H.T., Copsey D., Culverwell I.D., Harris C.M., Hill R.S.R., Keen A.B., Mclaren A.J., Hunke E.C. (2011). Design and implementation of the infrastructure of HadGEM3: the next generation Met Office climate modelling system. Geosci. Model Dev., 4: 223-253. doi: 10.5195/gmd-4-223-2011.

H.T. Hewitt D. Copsey I.D. Culverwell C.M. Harris R.S.R. Hill A.B. Keen A.J. Mclaren E.C. Hunke 2011Design and implementation of the infrastructure of HadGEM3: the next generation Met Office climate modelling systemGeosci. Model Dev.422325310.5195/gmd-4-223-2011.

27

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC). (2013). Climate Change 2013: The Physical Science Basis. 33. doi: doi:10.1017/CBO9781107415324.005

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 2013Climate Change 2013The Physical Science Basis3310.1017/CBO9781107415324.005

28

Jacob D. (2001). A note to the simulation of the annual and inter-annual variability of the water budget over the Baltic Sea drainage basin. Meteorol. Atmos. Phys., 77: 61-73. doi: 10.1007/s007030170017

D. Jacob 2001A note to the simulation of the annual and inter-annual variability of the water budget over the Baltic Sea drainage basinMeteorol. Atmos. Phys.77617310.1007/s007030170017

29

Jacob D., Elizald A., Haensler A., Hagemann S., Kumar P., Podzum R., Rechid D., Remedio A., Saeed F., Sieck K., Teichmann C., Wilhelm C. (2012). Assessing the transferability of the regional climate model REMO to different coordinated regional climate downscaling experiment (CORDEX) regions. Atmosphere 3: 181-199. doi: 10.3390/atmos3010181.

D. Jacob A. Elizald A. Haensler S. Hagemann P. Kumar R. Podzum D. Rechid A. Remedio F. Saeed K. Sieck C. Teichmann C. Wilhelm 2012Assessing the transferability of the regional climate model REMO to different coordinated regional climate downscaling experiment (CORDEX) regionsAtmosphere318119910.3390/atmos3010181.

30

Kain J.S., Fritsch J.M. (1990). A one-dimensional entraining/detraining plume model and its application in convective parameterization. J. Atmos. Sci. , 47: 2784-2802. doi.org/10.1175/1520-0469(1990)047<2784:AODEPM>2.0.CO;2

J.S. Kain J.M. Fritsch 1990A one-dimensional entraining/detraining plume model and its application in convective parameterizationJ. Atmos. Sci.472784280210.1175/1520-0469(1990)047<2784:AODEPM>2.0.CO;2

31

Kain J.S., Fritsch J.M. (1993). Convective parameterization for mesoscale models: the Kain-Fritsch scheme. The representation of cumulus convection in numerical models. Meteorol. Monogr., 24: 165-170.

J.S. Kain J.M. Fritsch 1993Convective parameterization for mesoscale models: the Kain-Fritsch scheme. The representation of cumulus convection in numerical modelsMeteorol. Monogr.24165170

32

Llanes C.O., Norzagaray C. M., Muñoz S.P., Ruiz G.R., Troyo D.E., Álvarez R.P. (2015). Hydroclimatic Trends in Areas with High Agricultural Productivity in Northern Mexico. Pol. J. Environ. Stud., 24: 3, 1165-1180. doi: 10.15244/pjoes/31221

C.O. Llanes C. M. Norzagaray S.P. Muñoz G.R. Ruiz D.E. Troyo R.P. Álvarez 2015Hydroclimatic Trends in Areas with High Agricultural Productivity in Northern MexicoPol. J. Environ. Stud.2431165118010.15244/pjoes/31221

33

Llanes C.O., Norzagaray C.M., Muñoz S.P., Ruiz G.R., González O.H., Herrera M.M.N. (2016). Estimating Trends and Return Periods of Daily Extreme Precipitation Associated with Tropical Cyclones in the Core North American Monsoon. Pol. J. Environ. Stud. 25 (6), 2283-2292. doi: 10.15244/pjoes/64161

C.O. Llanes C.M. Norzagaray S.P. Muñoz G.R. Ruiz O.H. González M.M.N. Herrera 2016Estimating Trends and Return Periods of Daily Extreme Precipitation Associated with Tropical Cyclones in the Core North American MonsoonPol. J. Environ. Stud.2562283229210.15244/pjoes/64161

34

Lluch C.S.E., Aragón N.E.A., Arreguín S.F., Aurioles G.D., Bautista R.J.J., Brusca R.C., Cervantes D.R., Cortés A.R., del-monte L.P., Esquivel H.A., Fernández G., Hendrickx M.E., Hernández V.S., Herrera C.H., Kahru M., Lavín M., Lluch B.D., Lluch C.D.B., López M.J., Marinote S.G., Nevárez M.M.O., Ortega G.S., Palacios C. E., Parés S.A., Ponce D.G., Ramírez R.M., Salinas Z.C.A., Schwartzlose R.A., Sierra B.A.P. (2007). The Gulf of California: Review of ecosystem status and sustainability challenges. Progress in Oceanography, 73: 1-26.

C.S.E. Lluch N.E.A. Aragón S.F. Arreguín G.D. Aurioles R.J.J. Bautista R.C. Brusca D.R. Cervantes A.R. Cortés L.P. del-monte H.A. Esquivel G. Fernández M.E. Hendrickx V.S. Hernández C.H. Herrera M. Kahru M. Lavín B.D. Lluch C.D.B. Lluch M.J. López S.G. Marinote M.M.O. Nevárez G.S. Ortega C. E. Palacios S.A. Parés D.G. Ponce R.M. Ramírez Z.C.A. Salinas R.A. Schwartzlose B.A.P. Sierra 2007The Gulf of California: Review of ecosystem status and sustainability challengesProgress in Oceanography73126

35

Mantua N.J., Hare S.R., Zhang Y., Wallace J.M., Francis R.C. (1997). A Pacific Interdecadal Climate Oscillation with impacts on salmon, Bull. Am. Meteorol. Soc. , 78, 1069-1079. doi: doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<1069:APICOW>2.0.CO;2

N.J. Mantua S.R. Hare Y. Zhang J.M. Wallace R.C. Francis 1997A Pacific Interdecadal Climate Oscillation with impacts on salmon, BullAm. Meteorol. Soc.781069107910.1175/1520-0477(1997)078<1069:APICOW>2.0.CO;2

36

Méndez M., Magaña V. (2009). Regional Aspects of Prolonged Meteorological Droughts over Mexico and Central American, Journal of Climate, 1175-1188. doi: doi.org/10.1175/2009JCLI3080.1

M. Méndez V. Magaña 2009Regional Aspects of Prolonged Meteorological Droughts over Mexico and Central AmericanJournal of Climate1175118810.1175/2009JCLI3080.1

37

Mitchell T.D., Jones P.D. (2005). An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution grids. Int. J. Climatol. , 25: 639-712. doi: 10.1002/joc.1181

T.D. Mitchell P.D. Jones 2005An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high-resolution gridsInt. J. Climatol.2563971210.1002/joc.1181

38

Muñoz A.F., Avissar R., Zhu C., Lettenmaier P.D. (2009). Sensitivity of the water resources of Rio Yaqui Basin, Mexico to agriculture extensification under multiscale climate conditions. Water. Resour. Res., 45: W00A20. doi: 10.1029/2007WR006783.

A.F. Muñoz R. Avissar C. Zhu P.D. Lettenmaier 2009Sensitivity of the water resources of Rio Yaqui Basin, Mexico to agriculture extensification under multiscale climate conditionsWater. Resour. Res.45W00A2010.1029/2007WR006783.

39

Norzagaray C.M, Muñoz S.P., Espinosa C.L., Ruíz G.R., González O.H., Llanes C.O. (2016). Erosivity indicators based on rainfall in Northwestern Mexico, Journal of Environmental Engineering and Landscape Management, 24:2, 133-142. doi: 10.3846/16486897.2015.1106405

C.M Norzagaray S.P. Muñoz C.L. Espinosa G.R. Ruíz O.H. González C.O. Llanes 2016Erosivity indicators based on rainfall in Northwestern MexicoJournal of Environmental Engineering and Landscape Management24213314210.3846/16486897.2015.1106405

40

Ormaza G.F.I. (2016). Eventos oceanográficos de alta y baja frecuencia en El Océano Pacífico Ecuatorial Este. Evaluación de su seguimiento y predicción. Revista Internacional de Investigación y Docencia (RIID): 2445-1711.

G.F.I. Ormaza 2016Eventos oceanográficos de alta y baja frecuencia en El Océano Pacífico Ecuatorial Este. Evaluación de su seguimiento y predicciónRevista Internacional de Investigación y Docencia (RIID)24451711

41

Romero V.E., Zayztev O., Morales P.R. (2007). Tropical cyclones statistics in the Northeastern Pacific.Atmosfera, 20(2): 197-2013.

V.E. Romero O. Zayztev P.R. Morales 2007Tropical cyclones statistics in the Northeastern PacificAtmosfera2021972013

42

Samuelsson P., Jones C. G., Willén U., Ullerstig A., Gollvik S., Hansson U.L.F., Jansson C., Kjellström E., Nikulin G., Wyser K. (2011). The Rossby centre regional climate model RCA3: model description and performance. Tellus, 63A: 4-23.

P. Samuelsson C. G. Jones U. Willén A. Ullerstig S. Gollvik U.L.F. Hansson C. Jansson E. Kjellström G. Nikulin K. Wyser 2011The Rossby centre regional climate model RCA3: model description and performanceTellus63A423

43

Seastrand S., Serra Y., Castro C., Ritchie E. (2014). The dominant synoptic-scale modes of North American Monsoon precipitation. Int. J. Climatol. doi: 10.1002/joc.4104.

S. Seastrand Y. Serra C. Castro E. Ritchie 2014The dominant synoptic-scale modes of North American Monsoon precipitationInt. J. Climatol.10.1002/joc.4104

44

Tamara P.I., Maria A.F., Silva D., De Paula D.S., Leila M.V., Freitas D.E. (2017). Trends and variability in extremes of precipitation in Curitiba - Southern Brazil. International Journal of Climatology, 37: 1250-1264. doi: 10.1002/joc.4773

P.I. Tamara A.F. Maria D. Silva D.S. De Paula M.V. Leila D.E. Freitas 2017Trends and variability in extremes of precipitation in Curitiba - Southern BrazilInternational Journal of Climatology371250126410.1002/joc.4773

45

Tiedtke M. (1989). A comprehensive mass-flux scheme for cumulus parameterization in largescale models. Mon. Weather Rev. , 117: 1779-1800. doi: doi.org/10.1175/1520-0493(1989)117<1779:ACMFSF>2.0.CO

M. Tiedtke 1989A comprehensive mass-flux scheme for cumulus parameterization in largescale modelsMon. Weather Rev.1171779180010.1175/1520-0493(1989)117<1779:ACMFSF>2.0.CO

46

Trenberth K.E. (1997). The Definition of El Niño. Bull. Amer. Met. Soc., 78: 2771-2777. doi.org/10.1175/1520-0477(1997)078<2771:TDOENO>2.0.CO;2

K.E. Trenberth 1997The Definition of El NiñoBull. Amer. Met. Soc.782771277710.1175/1520-0477(1997)078<2771:TDOENO>2.0.CO;2

47

Villasenor A.J.A., González E.E. (2009). A generalization of Shapiro-Wilk test for multi-variate normality. Communications in Statistics -Theory and Methods, 38, 1870. doi: doi.org/10.1080/03610920802474465

A.J.A. Villasenor E.E. González 2009A generalization of Shapiro-Wilk test for multi-variate normalityCommunications in Statistics -Theory and Methods38187010.1080/03610920802474465

48

Wang C., Enfield D.B. (2003). A further study of the tropical Western Hemisphere Warm Pool. J. Clim. 16: 1476-1493. doi: doi.org/10.1175/1520-0442-16.10.1476

C. Wang D.B Enfield 2003A further study of the tropical Western Hemisphere Warm PoolJ. Clim.161476149310.1175/1520-0442-16.10.1476

49

Willmott C., Matsuura K. (1995). Smart interpolation of annually averaged air temperature in the United States. J. Appl. Meteorol., 34: 2577-2586. doi: doi.org/10.1175/1520-0450(1995)034<2577:SIOAAA>2.0.CO

C. Willmott K. Matsuura 1995Smart interpolation of annually averaged air temperature in the United StatesJ. Appl. Meteorol.342577258610.1175/1520-0450(1995)034<2577:SIOAAA>2.0.CO

50

Wolter K. (1987). The Southern Oscillation in surface circulation and climate over the tropical Atlantic, Eastern Pacific, and Indian Oceans as captured by cluster analysis. J. Climate Appl. Meteor., 26, 540-558.

K. Wolter 1987The Southern Oscillation in surface circulation and climate over the tropical Atlantic, Eastern Pacific, and Indian Oceans as captured by cluster analysisJ. Climate Appl. Meteor.26540558

51

Zhang Y. , Wallace J., Battisti D. (1997). ENSO-like interdecadal variability: 1900-93. J. of Clim., 10: 1004-1020. doi: doi.org/10.1175/1520-0442(1997)010<1004:ELIV>2.0

Y. Zhang J. Wallace D. Battisti 1997ENSO-like interdecadal variability: 1900-93J. of Clim.101004102010.1175/1520-0442(1997)010<1004:ELIV>2.0

52

Zhu C., Cavazos T., Lettenmaier D.P. (2007). Role of antecedent land surface conditions in warm season precipitation over Northwestern Mexico. J. Clim. , 20: 1774-1791. doi: doi.org/10.1175/JCLI4085.1

C. Zhu T. Cavazos D.P. Lettenmaier 2007Role of antecedent land surface conditions in warm season precipitation over Northwestern MexicoJ. Clim.201774179110.1175/JCLI4085.1

53

Zhu C., Lettenmaier D.P., Cavazos T. (2005). Role of antecedent land surface conditions on North American monsoon rainfall variability. J. Clim. , 18: 2824-2841, 2005. doi: doi.org/10.1175/JCLI3387.1

C. Zhu D.P. Lettenmaier T. Cavazos 2005Role of antecedent land surface conditions on North American monsoon rainfall variabilityJ. Clim.1828242841200510.1175/JCLI3387.1



Desarrollado por eScire - Consultoría, Tecnologías y Gestión del Conocimiento SA de CV

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2017 Nova Scientia

Nova Scientia, year 10, issue 20, May – October 2018, is a biannual journal printed by the Universidad De La Salle Bajío, with its address: Av. Universidad 602, Col. Lomas del Campestre, C. P. 37150, León, Gto. México. Phone: (52) 477 7108500, e-mail: http://nova_scientia.delasalle.edu.mx. Chief editor: Ph.D. Ramiro Rico Martínez. ISSN 2007 - 0705. Copyright for exclusive use No. 04-2008-092518225500/102, Diffusion rights via computer net 04 - 2008 – 121011584800-203 both granted by the Instituto Nacional del Derecho de Autor.

Editor responsible for updating this issue: Direction of Research Department of the Universidad De La Salle Bajío, last updated on May 25th, 2018.