Reseña

En los últimos años, se ha registrado un avance notable en el diseño y desarrollo ampliado en los sistemas de observación de la tierra, la comprensión y el modelado de los diversos componentes del Sistema Tierra, así como las mejoras en las capacidades informáticas, la predicción meteorológica y climática en los principales centros operativos de todo el mundo.
La perspectiva agroclimática de lluvia y temperatura es esencial para los programas de mitigación a los efectos del cambio climático, es el puente que enlaza los datos científicos con el mundo real. Esta perspectiva, generada por PyCPT (Python Climate Predictability Tool), mejora la predictibilidad del clima regional y las capacidades de reducción de escala. PyCPT permite reducir la escala de las previsiones climáticas estacionales, proporcionando información crucial sobre los patrones de temperatura y precipitación. Los analistas de datos, los productores, y responsables políticos, pueden aprovecharla en la gestión de riesgos y la toma de decisiones. Los productores agrícolas disponen de información para alinear los calendarios de cultivos e identificar alertas tempranas de sequías, olas de calor o lluvia torrencial. Los científicos de datos pueden identificar mejoras en la eficiencia en el uso del agua, alertas de riesgo climático y promover la planificación agrícola basada en datos meteorológicos.