Rodrigo García Manzanas, investigador del grupo de meteorología del IFCA, recibe este galardón con su Tesis “Statistical downscaling of precipitation in seasonal forecasting: Advantages and limitations of different approaches”
El
viernes 25 de enero se celebró en la Universidad de Cantabria la festividad de
Santo Tomás de Aquino, patrón de estudiantes y profesores. Ese mismo día tuvo
lugar una ceremonia académica en la que se entregaron los Premios
Extraordinarios de Doctorado 2018. Uno de esos premios correspondió a Rodrigo
García Manzanas, investigador del grupo de meteorología del IFCA, con su Tesis “Statistical downscaling of precipitation in seasonal
forecasting: Advantages and limitations of different approaches”.
El objetivo de la predicción
estacional es estimar las condiciones climáticas promedio para la próxima
estación con unos meses de antelación. Por ejemplo, en forma de anomalías
basadas en terciles: frı́o/normal/cálido, seco/normal/húmedo. Este tipo de
predicciones tienen un gran número de aplicaciones y ayudan a la toma de
decisiones en distintos sectores como la agricultura, la energía, el
transporte, la salud y la hidrologı́a, por lo que su uso no ha dejado de
aumentar en las últimas décadas. Sin embargo, a diferencia de lo que ocurre con
las predicciones meteorológicas a corto y medio plazo, la fiabilidad de las
predicciones estacionales se restringe a ciertas ventanas de oportunidad
(es decir, a ciertas regiones del mundo y momentos del año), que hay que
identificar adecuadamente. Además, la baja resolución espacial de los modelos
numéricos que se utilizan en la predicción estacional resulta insuficiente para
la mayorı́a de aplicaciones prácticas.
Para solventar esta limitación, la
Tesis de Rodrigo García se centra en el desarrollo de técnicas de
regionalización estadística que permiten, mediante el uso de minería de
datos/machine learning, llevar las predicciones de baja resolución de los
modelos numéricos a la escala local útil para los sectores de impacto. Es
importante destacar que, mientras que la regionalización estadística ha sido
ampliamente utilizada hasta la fecha para la modelización del cambio climático,
su uso en el contexto de la predicción estacional ha sido mucho más escaso.
Como consecuencia del conocimiento científico al
que ha dado lugar su desarrollo, esta Tesis (que puede descargase libremente
desde http://meteo.unican.es/en/theses/rmanzanas) ha servido para establecer
el marco metodológico de referencia seguido en varios proyectos de
investigación y transferencia llevados a cabo en el Grupo de Meteorología de
Santander (http://meteo.unican.es/en/main) en los últimos años. Asimismo, se
han derivado un importante número de artículos científicos de él, los cuales
han sido publicados en revistas de prestigio internacional en el campo de las
ciencias atmosféricas (véase http://meteo.unican.es/people/rmanzanas).
