PRONÓSTICO SUBESTACIONAL DE LLUVIA EN REGIONES HIDROLÓGICAS DE MÉXICO
En los últimos años, el modelado en distintas escalas de tiempo ha contribuido al desarrollo y mejora de los pronósticos numéricos, atendiendo a una demanda creciente de información. Para realizar pronósticos más allá del tiempo meteorológico, estudios previos han demostrado que es posible explicar un porcentaje importante de la variabilidad de la precipitación regional a partir de patrones oceánicos y atmosféricos previos (Straffon et al., 2020). En este trabajo se presenta un modelo de pronóstico subestacional de precipitación para México, basado en datos de reanálisis ERA5 y técnicas de inteligencia artificial, para generar predicciones con semanas de anticipación y analizar la variabilidad de la precipitación a escala de regiones hidrológicas.
Los resultados muestran un desempeño favorable del modelo, particularmente durante los periodos del año con mayor disponibilidad de predictores, lo que demuestra el potencial de esta metodología para el pronóstico subestacional de precipitación en México.