{"id":717,"date":"2023-07-12T23:03:15","date_gmt":"2023-07-12T23:03:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/?p=717"},"modified":"2023-07-14T10:12:35","modified_gmt":"2023-07-14T10:12:35","slug":"evidencia-diaria-del-calentamiento-global","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/evidencia-diaria-del-calentamiento-global\/","title":{"rendered":"Pron\u00f3stico del Aficionado"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><b>Esta p\u00e1gina muestra el clima promedio del d\u00eda actual<\/b>&nbsp;en cuanto a temperatura, precipitaci\u00f3n, viento y otras variables pronosticadas por el&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.ncdc.noaa.gov\/data-access\/model-data\/model-datasets\/global-forcast-system-gfs\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sistema de Pron\u00f3stico Global (GFS) de NOAA\/NCEP<\/a>&nbsp;.&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.weather.gov\/news\/fv3\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GFS es un marco de modelado num\u00e9rico que utiliza un n\u00facleo din\u00e1mico de esfera c\u00fabica de volumen finito (FV3) de<\/a>&nbsp;13 km&nbsp;para producir pron\u00f3sticos de 16 d\u00edas cuatro veces al d\u00eda.&nbsp;Los mapas meteorol\u00f3gicos aqu\u00ed muestran las condiciones promedio de 1 d\u00eda calculadas a partir de ocho intervalos de tiempo de pron\u00f3stico GFS de 3 horas a partir de las 0000 UTC.&nbsp;La concentraci\u00f3n de hielo marino es un campo de an\u00e1lisis producido diariamente por el&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.emc.ncep.noaa.gov\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Centro de Monitoreo Ambiental NCEP<\/a>.&nbsp;La temperatura de la superficie del mar proviene de un producto de datos cuadriculados de la NOAA que se describe a continuaci\u00f3n.&nbsp;Todos los datos meteorol\u00f3gicos y de hielo marino se descargan del&nbsp;<a href=\"https:\/\/nomads.ncep.noaa.gov\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Sistema de Distribuci\u00f3n de Datos y Archivo de Modelos Operacionales de la NOAA (NOMADS)<\/a>&nbsp;.&nbsp;Las visualizaciones se realizan utilizando&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.ncl.ucar.edu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">el lenguaje de comandos NCAR<\/a>&nbsp;.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><b>La temperatura a 2 m<\/b>&nbsp;se refiere a la temperatura del aire a 2 metros sobre la superficie.&nbsp;<b>2m Anomal\u00eda de temperatura<\/b>&nbsp;se refiere a la desviaci\u00f3n de la temperatura pronosticada para el d\u00eda actual de una media a largo plazo para el mismo d\u00eda del a\u00f1o.&nbsp;Las anomal\u00edas aqu\u00ed se calculan a partir de una climatolog\u00eda de 1979\u20132000 del&nbsp;<a href=\"https:\/\/cfs.ncep.noaa.gov\/cfsr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Rean\u00e1lisis del Sistema de Pron\u00f3stico Clim\u00e1tico (CFSR) del NCEP<\/a>&nbsp;.&nbsp;Esta l\u00ednea de base de 22 a\u00f1os, que se utiliza en lugar de un clima normal de 30 a\u00f1os de 1991 a 2020, representa la primera parte del registro de CFSR antes del calentamiento significativo observado en todo el \u00c1rtico desde principios de la d\u00e9cada de 2000.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><b>Los mapas de temperatura superficial del mar (SST)<\/b>&nbsp;y&nbsp;<b>anomal\u00edas de SST<\/b>&nbsp;se generan a partir de&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.ncei.noaa.gov\/products\/optimum-interpolation-sst\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la interpolaci\u00f3n \u00f3ptima de SST (OISST) de la NOAA<\/a>&nbsp;.&nbsp;OISST es un conjunto de datos cuadriculados de 0,25\u00b0x0,25\u00b0 que estima las temperaturas en funci\u00f3n de una combinaci\u00f3n de observaciones de sat\u00e9lites, barcos y boyas.&nbsp;OISST tambi\u00e9n incluye la anomal\u00eda de SST (basada en una climatolog\u00eda de NOAA de 1971-2000) y variables de concentraci\u00f3n de hielo marino.&nbsp;Se aplica una m\u00e1scara de hielo marino a la TSM y mapas de anomal\u00edas para celdas de cuadr\u00edcula donde la concentraci\u00f3n de hielo es &gt;= 50 %.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><b>Otras definiciones de variables:<\/b>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/glossary.ametsoc.org\/wiki\/Precipitable_water\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Agua precipitable<\/a>&nbsp;(PWtr): cantidad total de vapor de agua en una columna de aire que podr\u00eda precipitarse.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/glossary.ametsoc.org\/wiki\/Sea_level_pressure\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Presi\u00f3n media al nivel del mar<\/a>&nbsp;(MSLP): presi\u00f3n atmosf\u00e9rica tal como se observar\u00eda al nivel del mar.<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/glossary.ametsoc.org\/wiki\/Geopotential_height\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Altura geopotencial<\/a>&nbsp;(GPH): altura f\u00edsica estimada de una superficie de presi\u00f3n en la atm\u00f3sfera, normalmente informada en dec\u00e1metros (presa) (1 presa = 10 metros).<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/iridl.ldeo.columbia.edu\/dochelp\/StatTutorial\/Climatologies\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Anomal\u00eda estandarizada<\/a>&nbsp;: anomal\u00eda clim\u00e1tica dividida por la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar climatol\u00f3gica.&nbsp;Las anomal\u00edas estandarizadas (tambi\u00e9n llamadas normalizadas) son \u00fatiles para comparar la magnitud de un evento sin los efectos de la dispersi\u00f3n de la se\u00f1al (como la diferencia en los rangos estacionales).&nbsp;Las unidades son desviaciones est\u00e1ndar (\u03c3) de la media de una&nbsp;<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Normal_distribution\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuci\u00f3n normal<\/a>&nbsp;.&nbsp;Los valores dentro de 1\u03c3 representan alrededor del 68% de las observaciones;&nbsp;alrededor del 95% para 2\u03c3;&nbsp;y alrededor del 99,7% para 3\u03c3.&nbsp;Este \u00faltimo puede utilizarse como un umbral general para identificar eventos extremos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li style=\"list-style-type: none;\">\n<ul>\n<li><b>\u00bfEst\u00e1 buscando tendencias clim\u00e1ticas a largo plazo?&nbsp;<\/b>Climate Reanalyzer tiene p\u00e1ginas para trazar&nbsp;<a href=\"https:\/\/climatereanalyzer.org\/reanalysis\/monthly_tseries\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">series de tiempo<\/a>&nbsp;y&nbsp;<a href=\"https:\/\/climatereanalyzer.org\/reanalysis\/monthly_maps\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mapas<\/a>&nbsp;de rean\u00e1lisis y productos de datos cuadriculados.&nbsp;O consulte esta p\u00e1gina con datos&nbsp;<a href=\"https:\/\/climatereanalyzer.org\/clim\/noaa-us-monthly\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">de temperatura y precipitaci\u00f3n de EE. UU.<\/a>&nbsp;desde 1895. Consulte tambi\u00e9n&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.ncdc.noaa.gov\/cag\/global\/time-series\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Clima de NOAA de un vistazo<\/a>&nbsp;para conocer el cambio de temperatura global desde 1880.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><i>\u00daltima actualizaci\u00f3n 26 de junio de 2023<\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Esta p\u00e1gina muestra el clima promedio del d\u00eda actual&nbsp;en cuanto a temperatura, precipitaci\u00f3n, viento y otras variables pronosticadas por el&nbsp;Sistema de Pron\u00f3stico Global (GFS) de NOAA\/NCEP&nbsp;.&nbsp;GFS es un marco de modelado num\u00e9rico que utiliza un n\u00facleo din\u00e1mico de esfera c\u00fabica de volumen finito (FV3) de&nbsp;13 km&nbsp;para producir pron\u00f3sticos de 16 d\u00edas cuatro veces al d\u00eda.&nbsp;Los [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":731,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[38],"tags":[],"class_list":["post-717","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-el-tiempo-de-los-aficionados"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/717","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=717"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/717\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1137,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/717\/revisions\/1137"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/media\/731"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=717"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=717"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ecometta.org\/WordPress\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=717"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}