Meteorologica (Jun 2011)
Caracterización de sondeos estivales del norte de Mendoza mediante el análisis de componentes principales y obtención de un índice de convección Characterization Of Summer Soundings From Northern Mendoza By Principal Components Analysis And The Obtaining Of A Convection Index
Abstract
Se utilizó el análisis de componentes principales para caracterizar radiosondeos estivales del norte de Mendoza, evaluando su capacidad para identificar patrones asociados a la ocurrencia de convección y definiendo un índice de inestabilidad. Se tomaron 326 casos, construyendo una matriz de anomalías de temperatura (T) y temperatura de punto de rocío (Td) de los niveles estándar entre 850 y 300 hPa. El análisis arrojó 6 componentes significativas que explican más del 91% de varianza. Así se obtuvieron 12 patrones que representan condiciones atmosféricas diferenciadas. Las mayores correlaciones entre patrones y casos de convección (C) y no convección (NC), se obtuvieron para las componentes 6, 2, 4 y 3. La convección se favorecería en entornos relativamente húmedos con un marcado gradiente de T en niveles medios y altos, mientras se inhibiría con capas secas en niveles medios y altos, y débiles gradientes de T en capas bajas. El indicador de C/NC puede estimarse por regresión múltiple logística dependiente de las componentes de carga, con una correlación conjunta de 0,5, determinando un índice de estabilidad/inestabilidad calculable a partir de los perfiles de T y Td y dependiente de las características climatológicas de la región. El índice mostró una efectividad del 72%.The Principal Components Analysis was used to characterize the summery North Mendoza rawinsondes, evaluating their capacity to identify patterns associated to the convection occurrence and defining an instability index. It was selected 326 cases, building an entry matrix with the temperature and dew point temperature anomalies for the standard levels between 850 and 300 hPa. The analysis showed 6 significant components that explain more than 91% of variance. Therefore, 12 patterns were obtained, which represent different atmospheric conditions. The main correlations between the patterns and convection (C) and non convection (NC) cases were obtained for the components 6, 2, 4 and 3. The relatively wet environments with a strong gradient of T at mean and high levels would favour the convection, while it is inhibited with dry layers in mean and high levels, and weak gradients of T in low layers. The C/NC index can be estimated by a logistic multiple regression dependent to the component loadings, with a correlation of 0,5, determining a stability/instability index calculable from the T and Td profiles and it depends on the climatological features of the region. The index showed an efficiency of 72%.
