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Agradecimientos - Resumen - Summary - Lista de Tablas - Lista de Figuras - Capítulo 1 - Introducción - 1.1. Problema de Investigación - 1.2. Objetivos - 1.3. Hipótesis - 1.4. Organización de la Tesis - PARTE I. Marco Teórico y Metodológico - Capítulo 2 - Marco Teórico y Antecedentes - 2.1. Introducción - 2.2. Economía del Sector Lácteo - 2.3. Modelización y Predicción de Precios en la Cadena - 2.4. Antecedentes - Capítulo 3 - Metodología - 3.1. Introducción - 3.2. Predicción Mediante el VECM - 3.3. Predicción con ANN - 3.4. Comparación de los Modelos - Capítulo 4 - Datos, Variables y Procedimientos - 4.1. Introducción - 4.2. Variables - 4.3. Fuentes de los Datos - 4.4. Descripción de las Variables - 4.5. Implementación y Software - PARTE II. Resultados - Capítulo 5 - Predicción del Precio al Productor Primario - 5.1. Introducción - 5.2. Estimación del VECM - 5.3. Estimación del ANN - 5.4. Comparación de los Modelos - 5.5. Síntesis y Conclusiones - Capítulo 6 - Discusión, Conclusiones y Recomendaciones - 6.1. Discusión - 6.2. Conclusiones - 6.3. Recomendaciones y Futuras Líneas de Investigación - Bibliografía - Anexo

Este trabajo de tesis tiene como objetivo general estudiar la predictibilidad de la circulación del Hemisferio Sur y el clima en Sudamérica en escalas estacionales en verano e invierno y desarrollar herramientas de pronóstico de temperatura y precipitación en dichas escalas con foco en el sur del continente. Para alcanzar este objetivo se utilizó la base de pronósticos históricos de 13 modelos globales del proyecto Climate Historical Forecast Project entre 1982 y 2006. Cada uno de ellos contaba a su vez con un promedio de 10 miembros. La predictibilidad de la circulación del Hemisferio Sur fue primero estudiada analizando el cociente señal-versus-varianza total de las anomalías de la altura geopotencial en el nivel de 200 hPa, 500 hPa y 850 hPa que representan los niveles altos, medios y bajos de la troposfera, respectivamente. Asimismo, se analizó la predictibilidad de sus medias zonales y las correspondientes asimetrías zonales y el comportamiento de la predictibilidad en años donde ocurrieron eventos de El Niño -Oscilación Sur (ENSO). Además, se analizó el desempeño de los pronósticos confrontándolo con las observaciones. En especial se realizó una exploración sobre las formas más adecuadas para la construcción y tratamiento del ensamble multi-miembro y multi-modelo en los estudios de predictibilidad. A continuación, se estudió la predictibilidad de los principales patrones de variabilidad de la circulación del Hemisferio Sur y su contribución a la predictibilidad total. Para esto, se realizó un análisis de Funciones Ortogonales Empíricas con los datos observados y se evaluó la capacidad de los pronósticos para reproducirlas y el impacto que esta representación tiene en el desempeño de los pronósticos. Finalmente, se relacionaron estos patrones con las anomalías de temperatura y precipitación observadas de manera de evaluar su influencia en variables de impacto socio-económico. Luego, se analizó la predictibilidad del clima de Sudamérica estudiando el cociente señalversus- varianza total de la temperatura y precipitación regional y la circulación en niveles bajos y altos, representada por los vientos. Se puso un énfasis especial en las regiones extratropicales del continente tanto de relevancia científica como de interés socio-económico. En especial, se estudió la influencia del ENSO en la predictibilidad observada. El estudio incluyó una evaluación del desempeño del conjunto de modelos en pronosticar las anomalías climáticas de la región. Por último, se desarrolló una herramienta de pronóstico estacional de temperatura y precipitación sobre Sudamérica a partir de la aplicación de la metodología Ensemble Regression que calibra y combina el ensamble de pronósticos globales. La calidad de los pronósticos resultantes fue evaluada con observaciones y confrontada con la calidad de los pronósticos obtenidos directamente de los modelos globales.

Fil:Gasparrou, Cecilia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.