Reconocimiento TFG/TFM 2020: Cristian Izquierdo Miñano

Título: Regionalización de variables climáticas en la cuenca del Segura partiendo de variables ambientales y random forest

Autor: Cristian Izquierdo Miñano

Tutores: Francisco José Gomariz Castillo y Pedro Jiménez Guerrero

Titulación: Máster Universitario en Tecnología, Administración y Gestión del Agua (TAYGA)

Resumen del trabajo:
Los datos climáticos distribuidos espacialmente con alta resolución son esenciales para la comunidad científica relacionada con impactos climáticos y otros estudios ambientales. En esta investigación se propone una regionalización (downscaling) basada en el algoritmo random forest (RF), y regresión lineal múltiple (MLRM), con el objetivo de mejorar la resolución espacial de la base de datos climática procedente de la iniciativa EUROCORDEX del Programa Mundial de Investigaciones Climáticas (1). Para ello, se ha regionalizado las variables climáticas diarias de temperatura, humedad relativa y precipitación, utilizando las siguientes covariables: EUROCORDEX, elevación, variables derivadas del terreno y los usos del suelo. Las predicciones resultantes y EUROCORDEX se han evaluado mediante una validación cruzada uno a uno, y diferentes estadísticos de bondad de ajuste. Los resultados obtenidos reflejan un rendimiento significativamente mejor de RF frente a MLRM, mejorando ambos a EUROCORDEX, aproximando además los efectos locales y patrones espaciales de las variables modelizadas.