Analysis of the Latin American west coast rainfall predictability using an ENSO index

The objective of this study was to determine the probability of occurrence of wet or dry season events, by means of estimating latitudinal profiles for the association between El Nino Southern-Oscillation and the rainfall along the west coast of Central and South America. The analysis was performed using multinomial linear regression and multinomial logit regression models. We used monthly time series of the Pacific equatorial sea surface temperature (SST), the Nino 3.4 index, a sea level pressure index (SOI) and rainfall anomalies over a 2.5 x 2.5[degrees] grid along the west coast of Central and South America, for latitudes starting at 25[degrees] N through 45[degrees] S, from 1951 to 2011. We defined an ENSO index (NSO) as predictor and rainfall as response. Data was grouped into seasons and then categorized into terciles to construct 3 x 3 non-symmetrical three way contingency tables. As results, we generated latitudinal profiles of the predictability (association) of rainfall for the west coast of Central and South America, using the ENSO phases as predictor.Original Abstract: El objetivo de este estudio es determinar la probabilidad de ocurrencia de estaciones lluviosas o secas a lo largo de la costa oeste de Centro y Sudamerica, mediante la construccion de perfiles latitudinales para la asociacion entre el fenomeno El Nino-Oscilacion del Sur (ENOS) y la precipitacion a lo largo de la region indicada. El analisis se realizo mediante modelos de regresion lineal multinomial y de regresion logistica multinomial. Se usaron series de tiempo mensuales de la temperatura superficial del mar en el Pacifico ecuatorial (SST) y el Indice de Oscilacion del Sur (SOI) para la presion atmosferica a nivel del mar. Las anomalias de lluvia corresponden a series de tiempo sobre una reticula de 2.5 x 2.5[degrees] grados, a lo largo de la costa oeste de America Central y America del Sur desde 25[degrees] N hasta 45[degrees] S de 1951 a 2011. Definimos un indice para el ENOS que se uso como predictor y la lluvia como respuesta. Los datos se agruparon en trimestres y luego se categorizaron en terciles para construir tablas de contingencia no simetricas de 3 x 3. Como resultado, se generaron perfiles latitudinales de la probabilidad de ocurrencia de las distintas condiciones de lluvia, dadas las distintas fases de ENOS.