Sistema para la revisión y procesamiento básico de datos meteorológicos

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(1)Tesis presentada en opción al título académico de Máster en Informática para la Gestión Medioambiental.. AUTORA: Ing. Mariannis Berovides Hernández. TUTOR: Dr.C. Luis B. Lecha Estela.. Santa Clara, Villa Clara Julio, 2013.

(2) “La alegría de ver y entender, es el más perfecto don de la naturaleza” Albert Einstein.

(3) DEDICATORIA A mi angelito: Lis Paula, por ser mi alicente y moción sobre todas las cosas. A mi mamá por ser mi luz en la oscuridad, aún lejos iluminas mi camino. A mi familia por ser cimiento resistente aún bajo tormenta. A Maritza, por apoyarme como una madre. A mis amigos verdaderos e inciertos, que de una forma u otra han traido una verdad instructora a mi vida. A los que me han herido y amado por demostrarme que siempre existen cosas maravillosas por las cuales sobreponerse, y es esta, una en un millón. Y a todos los que han hecho posible este sueño..

(4) AGRADECIMIENTOS A Dios por tener qué y a quién agradecer, por siempre ser más y no menos, A mi familia: Anmaris, Lino, abuela y todos que de una forma u otra aportan algo singnificativo a mi vida. A mis amigos por su apoyo. A mis compañeros de trabajo. A las muchachas de meteorología por su paciencia y cooperación sincera. A Lisbey e Ivón, por ayudarme en mis dudas, por complejas e inciertas que parecieran. Danilo por presentarme a Lecha, que me brindó todo el apoyo, conocimiento e información para este trabajo. A Luis Lecha por ser mi tutor y ahora amigo, por su paciencia y experiencia. A los profesores de la UCLV y de la MIGM, por la oportunidad de cursar con ellos. A todos, mencionados o no, cuya quimera ha sido proveerme de un feliz momento, pues el mayor éxito no ha sido para su persona, sino para mi recompensa profesional, no existe pago ni agradecimiento mejor que sus propias satisfacciones compartidas en este trabajo. A todos GRACIAS..

(5) RESUMEN El trabajo tiene como objetivo diseñar, programar y aplicar un sistema informático para el procesamiento y gestión básica de datos meteorológicos, específicamente para las temperaturas extremas diarias del aire proveniente de las observaciones realizadas en todas las estaciones meteorológicas de Cuba durante el período 1979 a 2008 que se refieren por tanto a 30 años. Se implementan algoritmos estadísticos no paramétricos para la detección de faltas de homogeneidad y la presencia de discontinuidad climática o saltos en las series, asociados a cambios de emplazamiento, así como la utilización de la regresión y otros métodos para detectar la ocurrencia de posibles valores aberrantes y para la estimación y rellenado de los datos faltantes. Aunque existe un gran número de técnicas para tratar cada uno de los pasos anteriores, en este trabajo se hace énfasis en aquellas técnicas estadísticas que puedan ser fácilmente entendidas y aplicadas en los Centros Meteorológicos Provinciales y sus departamentos de redes meteorológicas. Los programas se realizan en lenguaje “C#” utilizando como plataforma “Visual Studio.Net”. Palabras claves: Meteorología, Climatología, Datos Climáticos, Variables.. I.

(6) ABSTRACT The work aims to design, develop and implement a system for the processing and basic management of meteorological data, specifically for daily air temperature extremes from of Cuba weather stations for the period 1979-2008 that it refers 30 years. Implemented nonparametric statistical algorithms for detecting inhomogeneity’s and the presence of jumps in the series associated with changes in the position, and the use of regression and other methods to detect the occurrence of possible outliers and estimation and filling of missing data. Although there are a number of techniques to address each of the above steps, this paper emphasizes those statistical techniques that can be easily understood and applied in Provincial Meteorological Centers and departments meteorological networks. The programs are implemented in "C #" using as a platform "Visual Studio.Net". Key words: Meteorology, Climatology, Meteorological data, Variable.. II.

(7) ÍNDICE RESUMEN ....................................................................................................................................................... I ABSTRACT ...................................................................................................................................................... II INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................. 1 CAPÍTULO I: Aspectos teórico-conceptuales relacionados con la gestión y archivo de los datos meteorológicos.............................................................................................................................................. 6 1.1. Métodos de predicción ................................................................................................. 6. 1.2. Fuentes de informaciones geográficas.......................................................................... 7. 1.3. Colección de datos, análisis e interpretación ................................................................ 8. 1.4. Procesamiento y análisis de datos Climatológicos ...................................................... 14. 1.5. Predicciones del tiempo, matemáticas-estadística ..................................................... 16. 1.6. Sistemas para el estudio estadístico de las variables climatológicas .......................... 17. 1.6.1. SAROM: Sistema automatizado de revisiones de las observaciones meteorológicas ........ 18. 1.7. Control de calidad ....................................................................................................... 18. 1.8. Generalidades sobre la variable de temperatura ....................................................... 21. 1.9. Estudios climáticos sobre el aumento de la temperatura........................................... 22. 1.10. Generalidades de una serie cronológica temporal ..................................................... 23. 1.11. Clima y régimen térmico en Cuba ............................................................................... 24. CAPÍTULO II: Métodos de análisis y revisión aplicados a las series climatológicas. Temperaturas extremas diarias del aire ............................................................................................................................................. 28 2.1. Criterios de detección y evaluación de los datos de temperaturas ............................ 28. 2.1.1. Desviación estándar ............................................................................................................ 29. 2.1.2. Varianza y Media ................................................................................................................. 30. 2.1.3. Coeficiente de variación ...................................................................................................... 30. 2.2. Procedimiento para la solución de datos faltantes en una serie ................................ 31. 2.2.1. Rellenar datos aislados de una serie continua .................................................................... 31. 2.2.2. Rellenar grupos de datos faltantes hasta el 20 % del total de casos de una serie.............. 32. 2.2.3. Rellenar datos faltantes en más del 20 % del total de casos de una serie.......................... 36. 2.3. Análisis con las variables ............................................................................................. 37.

(8) 2.4. Homogeneidad de datos climáticos ............................................................................ 37. 2.4.1. Series homogéneas y no homogéneas ................................................................................ 38. 2.4.2. Criterio de las Rachas o Carreras: Aleatoriedad de una muestra........................................ 39. 2.4.3. El criterio de Abbe ............................................................................................................... 42. 2.4.4. Criterio de Helmert.............................................................................................................. 42. 2.5. Procesamiento de la variable de temperaturas extremas del aire. ............................ 42. CAPÍTULO III:................................................................................................................................................ 44 2.6. Generalidades sobre el SISREP .................................................................................... 44. 2.6.1. Autentificación SISREP......................................................................................................... 44. 2.6.2. Módulo de Gestión de Datos............................................................................................... 46. 2.6.3. Módulo Identificación de Errores ........................................................................................ 47. 2.6.4. Módulo de Métodos Estadísticos ........................................................................................ 48. 2.7. Configuración del SISREP ............................................................................................. 48. 2.8. Base de datos de temperaturas. ................................................................................. 49. 2.8.1 2.9. Revisión de datos de las temperaturas máximas del aire con SISREP ........................ 52. 2.9.1 2.10. Presentación de datos en SISREP ........................................................................................ 50. Errores encontrados por clasificación en las máximas ....................................................... 57. Revisión de datos de las temperaturas mínimas del aire con SISREP ......................... 61. 2.10.1. Errores encontrados por clasificación en las mínimas ........................................................ 63. 2.11. Revisión de datos de las temperaturas mínimas y máximas del aire con SISREP ....... 65. 2.12. Procesamiento de datos de las temperaturas con SISREP .......................................... 66. CONCLUSIONES ........................................................................................................................................... 70 RECOMENDACIONES ................................................................................................................................... 72 GLOSARIO DE TÉRMINOS ............................................................................................................................ 73.

(9) ÍNDICE DE ILUSTRACIONES, ECUACIONES Y TABLAS Ilustración 1: Consideraciones para el control de la calidad. ..................................................................................................... 20 Ilustración 2: Relaciones no lineales entre las variables. ............................................................................................................ 34 Ilustración 3: Distribución de la normal y la media para la variable temperatura. ......................................................... 40 Ilustración 4: Generalidad del uso del SISREP. ................................................................................................................................. 45 Ilustración 5: Diagrama de Caso de Uso. ............................................................................................................................................. 46 Ilustración 6: Edición y filtrado de datos. ........................................................................................................................................... 47 Ilustración 7: Identificación de errores para temperaturas extremas del aire. ................................................................. 47 Ilustración 8: Configuración regional interpretada por el sistema. ........................................................................................ 48 Ilustración 9: Configuración de los parámetros de revisión y procesamiento. .................................................................. 49 Ilustración 10: Base de datos.................................................................................................................................................................... 50 Ilustración 11: Leyenda de estaciones meteorológicas. ............................................................................................................... 50 Ilustración 12: Representación de datos SISREP............................................................................................................................. 51 Ilustración 13: Menú principal. ............................................................................................................................................................... 52 Ilustración 14: Interfaz de inicialización de datos. ......................................................................................................................... 53 Ilustración 15: Revisión de datos. .......................................................................................................................................................... 54 Ilustración 16: Identificación de errores. ............................................................................................................................................ 55 Ilustración 17: Completamiento a partir de la matriz de correlación. ................................................................................... 56 Ilustración 18: Completamiento de datos. .......................................................................................................................................... 56 Ilustración 19: Revisión personalizada a temperaturas............................................................................................................... 57 Ilustración 20: Error decimal. .................................................................................................................................................................. 62 Ilustración 21: Tipo de revisión y solución. ....................................................................................................................................... 63 Ilustración 22: Estructura anual del régimen térmico en Santa Clara. .................................................................................. 69 Ecuación 1: Varianza y media................................................................................................................................................................... 30 Ecuación 2: Cálculo de dato aislado. ...................................................................................................................................................... 32 Ecuación 3: Estimación del coeficiente de correlación. ................................................................................................................ 33 Ecuación 4: Ecuación de regresión lineal. ........................................................................................................................................... 35 Ecuación 5: Mínimos cuadrados para la ecuación de regresión lineal................................................................................... 35 Ecuación 6: Ecuación lineal de ejemplo. .............................................................................................................................................. 36 Ecuación 7: Definición de la media. ....................................................................................................................................................... 41 Ecuación 8: Desviación estándar. ........................................................................................................................................................... 41 Ecuación 9: Nuevas series de datos. ...................................................................................................................................................... 42.

(10) Tabla 1: Datos de las estaciones existentes en Cuba.. 11. Tabla 2. Matriz de correlación de la temperatura del aire entre distintas estaciones.. 36. Tabla 3: Patrones del régimen térmico del aire en Cuba.. 43. Tabla 4: Valor constante para VCL000001.Máximas.. 58. Tabla 5: Valor constante para VCL000002. Máximas.. 59. Tabla 6: Valor constante para VCL000003. Máximas.. 60. Tabla 7: Valor constante para VCL000004. Máximas.. 61. Tabla 8: Valor constante para VCL000001. Mínimas.. 63. Tabla 9: Valor constante para VCL000002. Mínimas.. 64. Tabla 10: Valor constante para VCL000003. Mínimas.. 64. Tabla 11: Valor constante para VCL000004. Mínimas.. 64. Tabla 12: Valor superior a más menos 10 en 24 horas. Mínimas.. 65. Tabla 13: Tabla de contingencia para la clasificación del complejo temperatura máxima y mínima del aire.. 67. Tabla 14: Estructura del complejo temperatura máxima – mínima en Santa Clara.. 68.

(11) INTRODUCCIÓN La tierra, a lo largo de millones de años, ha experimentado alteraciones de su clima en diversas escalas del tiempo y sobre todos los parámetros climáticos, como la temperatura, las precipitaciones, la nubosidad y otras. Dicha escala de tiempo se vuelve cada vez menor por la acción del hombre sobre el medio ambiente. Es por tanto tarea del hombre estudiar sus varianzas, comportamiento y consecuencias, en aras de contrarrestar los cambios de temperatura, los períodos glaciales y los calentamientos globales, pues cada uno de estos cambios o variaciones producen alteraciones en el medio ambiente que ponen en riesgo a las generaciones futuras. Un informe del 2001 hecho por el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC) sugiere que: La retirada glacial, el deshielo de las plataformas como el deshielo de la plataforma de Larsen, el aumento del nivel de las aguas del océano, cambios en los patrones de las precipitaciones y el aumento, tanto en intensidad como en frecuencia, de los ciclones tropicales son atribuibles en parte al calentamiento global. Otros efectos incluyen la escasez de agua en algunas regiones y el aumento de las precipitaciones en otros, los cambios en la cota de nieve de las montañas y efectos adversos para la salud en los lugares de temperaturas cálidas. (IPCC, 2001) El cambio climático es hoy uno de los temas científicos que más impacto tiene sobre el conjunto de la sociedad y ha convertido al clima en el gran protagonista de los retos y problemas ambientales de la actualidad, dentro de ello la Meteorología y Climatología, de ahí que el estudio del comportamiento del mismo es vital para su mitigación. La Meteorología es el estudio de los fenómenos de la atmósfera, esto incluye no sólo la física, la química y la dinámica de la atmósfera, sino también a muchos de los efectos directos de la atmósfera sobre la superficie terrestre, los océanos y la vida en general. Los tópicos adjudicados fuertemente a la Meteorología son el conocimiento completo, la predicción acertada y el control artificial de los fenómenos atmosféricos.. 1.

(12) La Climatología está relacionada principalmente con los promedios de las condiciones atmosféricas que caracterizan una región y no con las condiciones instantáneas o inmediatas, siendo esta su principal diferencia con la Meteorología. El clima abarca fundamentalmente los valores de temperatura, humedad, presión, viento y precipitaciones en la atmósfera. De todos los componentes físicos del medio natural, el clima es el que ejerce una acción más directa sobre los ecosistemas y el hombre. Los grandes vacíos demográficos; como son los desiertos y las áreas polares, están condicionados por el exceso de frío o calor y actividades esenciales; como la producción de alimentos, dependen de las condiciones climáticas. Es, además, el componente más difícil de controlar por el hombre y ante las adversidades climáticas, la única acción posible es la prevención y adaptación para evitar los efectos negativos del mismo. Las temáticas climatológicas son inherentes a las actividades diarias de la vida, y a pesar que en la sociedad industrial, la dependencia con el clima, es menor que en una sociedad agrícola, su influencia en el modo de vivir y en las costumbres actuales es probablemente tan grande como en un inicio. Otro elemento a tener en cuenta es la forma en que se recopila la información del clima de forma histórica, sistemática y homogénea, generándose, lo que se conoce como información meteorológica. Esta información meteorológica, se considera representativa y útil cuando sus períodos son superiores a 30 años. Los factores naturales que afectan al clima son las estaciones del año, la latitud y altitud, el relieve, la continentalidad y las corrientes marinas, lo que deriva el interés de recopilar y analizar la información en diferentes posiciones geográficas, conociendo bien el entorno en que se encuentra enmarcado, así como la forma en que se agrupan sus variables. La única fuente de información directa con la que cuenta la Climatología es la observación de los diferentes parámetros meteorológicos. La cantidad y calidad de los datos disponibles condiciona la representatividad de los estudios climáticos. Los datos son observaciones y las medidas científicas que; una vez que han sido analizados e interpretados, pueden ser desarrollados como evidencia para tratar una 2.

(13) situación determinada. Los datos ocupan el centro de las investigaciones científicas y todos los científicos recogen datos de una u otra manera. El pronóstico meteorológico es una interpretación realizada por un especialista que analiza los datos recogidos por los satélites. Cuando se desea comprender un suceso natural, se considera una variedad de datos como la época del año o el pronóstico meteorológico. Después se analiza la lógica del comportamiento de los datos, vital en la determinación de la acción más óptima a seguir para la toma de decisiones sobre la interpretación de la información, haciendo que la fiabilidad de los datos meteorológicos sea primordial para todas las aplicaciones afines: modelos agronómicos y estudios científicos que de ellos dependen, por citar un ejemplo. Por tanto, la recolección de datos demanda un alto cuidado debido a que los científicos construyen su propio trabajo sobre el de otros y viceversa, es importante ser sistemáticos y consistentes en los métodos de reserva de datos y que se hagan registros detallados para que los usuarios puedan ver y usar los datos que se acumulan en los archivos climatológicos. La recolección de datos debe sus inicios a los navíos comerciales, limitada a predicción de los vientos y tormentas para asegurar el viaje de los mercantes, este interés aumentó hacia cambios a largo plazo sobre la temperatura. Sin embargo, los mismos datos contribuyen fácilmente a responder ambas cuestiones. Uno de los progresos más emocionantes en la actualidad es el desarrollo de la información científica. De ahí la importancia de que cada estación meteorológica registre datos en forma horaria, y en base a estos calcular los datos diarios para cada variable: temperatura del aire y del suelo, dirección y velocidad del viento, precipitación, humedad, presión y radiación solar, con sus máximos, mínimos y acumulados respectivamente. Esta vasta reserva de información está considerada como datos “crudos”, los cuales por sí mismos son fuente importante para diversos estudios como se ha referido antes, pero para ello se requiere que los mismos estén correctos, completos y certificados.. 3.

(14) En el caso de Cuba los datos se recogen en papel con la información de las observaciones, luego se procede a la transmisión de los mismos, para su posterior almacenamiento en las bases de datos. Esta recopilación suele suceder cada tres horas para cada una de las 73 estaciones ubicadas a lo largo del país y se han ido almacenando desde inicios de los años 60 del siglo pasado, por lo que el número de posibles errores a la hora de utilizar dichos datos son muy altos y la identificación manual de los problemas u omisiones se hace muy compleja. Dado que los registros climáticos largos constituyen la base de las investigaciones científicas sobre el clima y la vida humana y a la frecuencia, diversidad y magnitud de las afectaciones y errores de las series de datos, se reflejan cambios artificiales que atentan contra un resultado real y acertado de los estudios, siendo necesario el control sobre los mismos, lo cual enfrenta el siguiente problema: La complejidad del proceso de gestión y control de calidad de los datos meteorológicos. en. los. Centros. Meteorológicos. Provinciales. de. Cuba,. específicamente Villa Clara. Objetivo General Desarrollar un sistema informático para la revisión y procesamiento básico de variables meteorológicas, con énfasis en las temperaturas extremas diarias del aire. Objetivos específicos . Analizar aspectos teórico-conceptuales relacionados con la gestión de los datos meteorológicos y sus aplicaciones.. . Implementar algunos de los métodos de análisis de datos recomendados por la OMM. para. asegurar. el. control. de. calidad,. la. homogeneidad. y. la. representatividad de los datos meteorológicos. . Establecer para las condiciones climáticas de Cuba los criterios umbrales para la detección de errores y procesamiento básico de las temperaturas máximas y mínimas del aire. 4.

(15) . Desarrollar un sistema automatizado que permita garantizar la calidad de los datos meteorológicos que se utilizarán para el Atlas Climático de Cuba y otras investigaciones afines.. Capítulos de la tesis. Capítulo 1: “Aspectos teórico-conceptuales relacionados con la gestión y archivo de los datos meteorológicos” Capítulo 2: Descripción de los métodos de análisis y revisión aplicados a las series climatológicas. Fundamentar los métodos escogidos, desde el punto de vista estadístico, informático y meteorológico. Capítulo 3: Resultados de la implementación y puesta en marcha de la revisión y procesamiento básico de los datos de temperaturas extremas del aire. En último lugar se documentan las conclusiones y recomendaciones generales derivadas de la iniciación e implementación del sistema, así como la bibliografía referida en la tesis. La facilidad de integrar, personalizar y automatizar complejos métodos y herramientas existentes para la revisión manual de complejos ficheros constituye el principal aporte del presente trabajo, unido a la revisión y procesamiento a efectuar con el mismo, con el cual se pretende disminuir considerablemente el complejo trabajo de un año a un tiempo más modesto y humano. Además la posibilidad de su extensión como herramienta sistemática de los especialistas meteorológicos, mejora la calidad de los datos conservados para su posterior estudio, indispensable en las condiciones actuales y bajo los efectos de un cambio climático atroz. Su valor práctico radica en la factibilidad y personalización concebida a la hora de implementar el procedimiento de revisión actual, dando soporte a la solución de los errores humanos que pueden de una forma u otra afectar el estudio real, comprometiendo a las generaciones futuras sobre bases inciertas.. 5.

(16) CAPÍTULO I: Aspectos teórico-conceptuales relacionados con la gestión y archivo de los datos meteorológicos.. La sociedad es influenciada fuertemente por el tiempo desde miles de años atrás, cuando los individuos recibían predicciones de cómo se comportaba el tiempo por un día y hasta por una estación. En 650 a. C., los Babilonios predecían el tiempo de acuerdo a patrones de nubes, en el 340 a. C. ya Aristóteles describía patrones del tiempo y los chinos predecían el tiempo al menos desde 300 a. C, todo ello ha conllevado a seguir patrones, pautas de gestión y archivo de datos meteorológicos que han ayudado a concluir importantes investigaciones siendo la gestión un proceso histórico e importante a analizar. 1.1 Métodos de predicción Los antiguos métodos de predicción del tiempo usualmente tomaban en cuenta la experiencia de señalar patrones de eventos, si el amanecer era particularmente de cielo rojizo, se desarrollaba un mal tiempo. La experiencia acumulada por generaciones generaba un pronóstico previo. De todos modos, estas predicciones no eran acertadas y tampoco se probaban a través de disciplinas físicas, matemáticas y estadísticas, como en la actualidad. Con la invención de la telegrafía en 1837, comienza la era moderna del pronóstico del tiempo. Antes, no era posible llevar información sobre el estado del tiempo a distancias alejadas, y si había, se transportaba a la velocidad de un ferrocarril a vapor, así el telégrafo. dio. reportes. de. las. condiciones. del. tiempo. de. una. gran. área. instantáneamente. De este modo se perfeccionaban los pronósticos desde el punto de vista de las condiciones regionales y actualización de la información, el vertiginoso desarrollo de las técnicas y tecnologías de la información ha acelerado aún más el acierto actualizado sobre las condiciones del tiempo. (Maury, 2012) Desde entonces los volúmenes de información referentes al clima han ayudado a comprender las tendencias del medio ambiente, aunque es válido señalar que ello requiere toda la pericia y habilidad de los especialistas del campo, dado al cúmulo de 6.

(17) datos y su significado en las investigaciones científicas sobre el conocimiento, no todas las observaciones constituyen un dato útil. Al criterio de la autora, un dato útil para el tema que se estudia es aquel que refleja el comportamiento de las principales variables atmosféricas y se observan regularmente en las redes nacionales de observación, y abarcan los valores de temperatura, humedad, presión, viento, lluvia, fenómenos eléctricos, etc. Además se archivan mediante la recopilación sistemática y homogénea de las diferentes variables meteorológicas, y la cantidad y calidad de los datos disponibles condiciona la representatividad de los estudios climáticos y meteorológicos. 1.2 Fuentes de informaciones geográficas El clima es el resultado del funcionamiento de un sistema dinámico y abierto, alimentado por una energía procedente del sol y constituido por cinco elementos relacionados e interdependientes, como son: la atmósfera, los océanos, la criosfera o la superficie cubierta por los hielos, la superficie terrestre y la biosfera o conjunto de seres vivos entre los que se incluye el hombre. El conocimiento y comprensión del clima exige tener muy claras cuatro ideas fundamentales: . La diferenciación entre tiempo y clima.. . Los factores condicionantes.. . Los elementos.. . La escala. El clima por tanto es un estado medio entre la razón y la realidad que se define por unos valores estadísticos deducidos de series largas. (Infante et al., 2007) Treinta años es el período que la Organización Mundial de Meteorología (OMM) toma como referencia para definir los climas y a este intervalo temporal se le denomina “período internacional”. El primero comenzó en 1901 y finalizó en 1930, el segundo se extiende desde 1931 a 1960, el tercero se extiende desde 1961 a 1990 y, en la actualidad está en un cuarto que comenzó en 1991 y finalizará en 2020. (GIL, N. 2012) 7.

(18) La principal fuente de información procede de observatorios situados sobre la superficie terrestre y la obtenida por sensores remotos instalados sobre satélites o aviones. La principal fuente de información climática son las redes meteorológicas, formadas por un número indeterminado de estaciones u observatorios distribuidos en los diferentes sectores de un territorio. Generalmente esta información constituye una serie temporal larga que admite un análisis estadístico más o menos complejo, suficiente para definir los rasgos esenciales del clima, tanto los denominados valores normales, como la variabilidad y la frecuencia de casos extremos. Se utilizan instrumentos convencionales de características técnicas similares y situación parecida a fin de poder comparar las mediciones entre puntos distantes. Recientemente se han introducido importantes modificaciones como la automatización de la red y el uso de los radares lo que ha contribuido a mejorar sustancialmente la información. Las observaciones procedentes de sensores remotos, que generalmente se encuentran instalados sobre satélites o aviones, se caracterizan por el carácter global de la información, referida a una superficie, aunque la información corresponde a un momento concreto, el del paso del avión o satélite. Se emplean instrumentos de tecnología muy avanzada y la información exige un complejo tratamiento antes de ser utilizada. La única fuente de información directa con la que cuenta la Climatología es la observación de los diferentes parámetros meteorológicos. La cantidad y calidad de los datos disponibles condiciona la representatividad de los estudios climáticos a realizar. 1.3 Colección de datos, análisis e interpretación Muchos inventos han existido para la colección de datos del clima, aunque se produjo una gran laguna científica que duró aproximadamente 1.800 años, hasta que en 1643, el físico y matemático italiano Evangelista Torricelli, hizo un importante salto con el barómetro de mercurio, descubriendo la presión atmosférica y determinando su valor, constituyendo un hecho determinante también para que se iniciara el proceso de monitoreo del estado del tiempo.. 8.

(19) La invención del primer termómetro de mercurio estandarizado, en 1714 por Gabriel Fahrenheit, facilitó la medición acertada de la temperatura del aire durante los períodos próximos a esa fecha. (García, 2012). La temperatura del aire, la velocidad y la dirección del viento constituyen información marítima crítica de esa época, porque a medida que las expediciones marítimas se hacían más comunes, se hacía más necesario y difícil obtener esta información, de donde el superintendente del Depósito de Mapas e Instrumentos de la Marina de Estados Unidos, Matthew Fontaine Maury, movido por la preocupación de la falta de datos fidedignos organizó la primera Conferencia internacional marítima en 1853, dando origen a los estándares internacionales para medir el clima en los barcos y sistemas para compartir dicha información entre los países. Ambos instrumentos, termómetro y barómetro, constituían así importantes apoyos para la medición de dos elementos climáticos fundamentales, como son la temperatura y la presión atmosférica, ayudando a definir estándares para la recopilación de datos, paso importante en la producción de un conjunto de datos de la información meteorológica verdaderamente global, permitiendo que los datos recopilados por mucha gente en diferentes lugares del mundo pudiesen reunirse en un único conjunto de datos. Basados parcialmente en los estándares establecidos por Matthew Maury en 1855 los datos climáticos acumulados desde los años cincuenta han sido un caudal valioso, porque dieron origen a las pautas para la recopilación y el registro de datos, que aseguraron la consistencia de los mismos. En ese momento, los capitanes navieros pudieron utilizar los datos para determinar las rutas más fiables para navegar los océanos, aún en la actualidad es de vital importancia, pues permiten estudiar fenómenos tan importantes como es el cambio climático sobre este mismo conjunto de datos, facilitando el entendimiento de cómo la temperatura global ha cambiado en el pasado reciente. En ninguno de estos casos se puede simplemente mirar la tabla de números, observaciones y contestar la pregunta de qué ruta tomar o cómo la temperatura global ha cambiado. Ambas preguntas requieren el análisis y la interpretación variada de los datos.. 9.

(20) En el año 1986, los climatólogos Phil Jones, Tom Wigley, y Peter Wright publicaron uno de los primeros intentos para evaluar los cambios en la temperatura promedio global desde 1861 a 19841. Las técnicas de procesamiento que usaron para corregir los problemas e inconsistencias en los datos históricos, no están relacionados con el clima, pero en realidad se deben a cambios en los procedimientos de prueba, los autores notan que las primeras temperaturas de la superficie marítima se medían usando agua recogida en baldes de tela no impermeables, mientras que los datos más recientes provenían de baldes impermeables con medidas tomadas de agua fría, considerada entre 0.3-0.7° C más cálida que las medidas de baldes no impermeables. Corregir este sesgo parecería sencillo, solamente haría falta añadir aproximadamente 0.5° C a las primeras medidas de los baldes de tela, pero es más complicado que eso, porque según los autores, la mayoría de las temperaturas de superficie marina no incluye una descripción de qué tipo de balde o sistema se usó. Por tanto, aunque pudiese sonar sencillo tomar el registro acumulativo de la temperatura de 150 años para describir cómo ha cambiado el clima global, el proceso de analizar e interpretar estos datos es bastante complejo. Sentirse confiado a la hora de trabajar con variables climatológicas es vital, diferenciar un error de un cambio significativo es vital en una investigación y podría afirmarse que el éxito de la misma depende del control que se pueda tener sobre dichos datos. Un método común para analizar los datos que ocurren en una serie, como las medidas de la temperatura a través del tiempo, es observar las anomalías o las diferencias con un valor de referencia predefinido. Algo similar ha sucedido con las mediciones de temperatura ambiente en Cuba, ¿cómo?, ¿cuándo? y ¿dónde?, medir la temperatura, a lo largo de estos años, ha sido un tema versátil, polémico y no solo se ha invertido recursos en ello sino horas de disertación. En la actualidad las redes se encuentran distribuidas a lo largo del país en diferentes posiciones, tal como se muestra en la siguiente tabla.. 1. http://www.siame.gov.co/siame/documentos/documentacion/mdl/03_VF_Bibliografia/Cambio%20Climatico %20y%20Desarrollo/CClimatico1.pdf). 10.

(21) Tabla 1: Datos de las estaciones existentes en Cuba.. Código BD PDR00001 PDR00002 PDR00003 PDR00004 PDR00005 PDR00006 PDR00007 PDR00008. Nro.. Nombre. 310 311 312 313 314 315 316 317. PDR00009 CDH00001 CDH00002 HAB00001 HAB00002 HAB00003 HAB00004 HAB00005 HAB00006 HAB00007 HAB00008 HAB00009 IDJ00001 IDJ00002 IDJ00003. 318 325 373 s/n 320 322 323 374 375 376 340 s/n s/n 321 324. IDJ00004 MAT00001. 309 327. MAT00002 MAT00003 MAT00004 MAT00005 MAT00006 MAT00007 MAT00008 MAT00009 CFG00001 CFG00002 CFG00003. 329 330 331 332 333 s/n s/n 328 335 344 336. VCL00001 VCL00002 VCL00003 VCL00004 VCL00005 SSP00001. 338 343 348 326 308 337. Cabo San Antonio Radar de La Bajada Santa Lucía Isabel Rubio San Juan y Martínez Pinar del Río La Palma Paso Real de San Diego Bahía Honda Casablanca Santiago de las Vegas Artemisa Güira de Melena Batabanó Güines Jamaica (Tapaste) Melena del Sur Bauta Bainoa La Sabana Nueva Gerona Santa Fé Radar de Punta del Este Amistad Cuba - Francia U. Reyes (Pto. Rico Libre) Indio Hatuey Jovellanos Jaguey Grande Colón Playa Girón Matanzas (A. Reinoso) Salinas Bido Varadero Aguada de Pasajeros Cienfuegos Radar de Pico San Juan Sagua la Grande El Yabú Caibarién Santo Domingo (INIVIT) La Piedra Trinidad. 11. Latitud. Longitud. 21,866 21,921 22,683 22,149 22,278 22,404 22,766 22,563. -84,951 -84,478 -83,978 -84,114 -83,829 -83,654 -83,561 -83,308. Altitud (m) 8,0 12,0 23,6 27,5 30,0 56,5 47,4 44,0. 22,933 23,143 22,978 22,817 22,779 22,739 22,852 22,998 22,781 22,982 23,002 22,850 21,867 21,733 21,550. -83,171 -82,342 -82,388 -82,751 -79,488 -82,294 -82,039 -82,140 -82,115 -82,538 -81,938 -82,517 -82,812 -82,767 -82,533. 3,1 50,8 77,5 47,0 11,3 7,2 55,2 120,0 25,0 65,0 80,0 45,0 7,6 31,7 9,8. 21,833 22,768. -82,950 -81,545. 30,4 30,0. 22,818 22,796 22,644 22,684 22,071 23,050 22,980 23,159 22,373 22,190 21,984. -81,010 -81,185 -81,269 -80,925 -81,032 -81,578 -80,802 -81,231 -80,826 -80,444 -80,144. 19,1 25,3 5,0 35,0 5,0 54,1 1,3 4,8 27,4 42,0 1156,0. 22,806 22,461 22,497 22,586 22,114 21,783. -80,092 -79,991 -79,471 -80,226 -79,980 -79,989. 22,2 116,4 5,5 116,3 230,0 53,9.

(22) SSP00002 SSP00003 SSP00004 CAV00001 CAV00002 CAV00003 CAV00004 CAM00001 CAM00002 CAM00003 CAM00004 CAM00005 CAM00006 CAM00007 TUN00001 TUN00002 HOL00001 HOL00002 HOL00003 HOL00004 HOL00005 HOL00006 HOL00007 GRA00001 GRA00002 GRA00003. 341 342 349 345 346 347 339 350 351 352 353 354 355 s/n 357 358 362 365 370 371 378 372 s/n 359 360 361. GRA00004 GRA00005 STG00001 STG00002 STG00003 GTO00001 GTO00002 GTO00003 GTO00004 GTO00005. 377 379 363 364 366 368 369 319 334 356. El Jíbaro Topes de Collantes Sancti Spíritus Júcaro C. de Ávila (Venezuela) Morón (Camilo Cfgos) Cayo Coco (CIEC) Florida Santa Cruz del Sur Esmeralda Nuevitas Palo Seco (Güaimaro) Camagüey (aerop.) Radar de Camagüey Las Tunas Puerto Padre La Jíquima Cabo Lucrecia Mayarí (Güaro) Pinares de Mayarí Velasco (Gibara) ISP Holguín Radar El Paraiso Manzanillo Cabo Cruz Jucarito (Vado del Yeso) Veguitas Radar de Pilón Contramaestre Univ. Sgo. de Cuba La Gran Piedra Tecn. Guantánamo Punta de Maisí Valle de Caujerí Palenque de Yateras Jamal. 21,739 21,919 21,970 21,624 21,760 22,164 22,539 21,518 20,738 21,841 21,560 21,146 21,423 21,384 20,945 21,209 20,934 21,072 20,673 20,487 20,718 20,885 20,921 20,179 19,840 20,695. -79,233 -80,014 -79,449 -78,855 -78,798 -78,770 -78,369 -78,251 -78,001 -78,119 -77,248 -77,321 -77,850 -77,845 -76,944 -76,616 -76,541 -75,621 -75,783 -75,791 -76,345 -76,221 -76,236 -77,151 -77,722 -76,901. 30,2 771,2 96,6 1,0 26,4 15,8 10,0 57,7 2,0 31,0 19,0 95,6 124,0 149,0 105,7 13,0 105,0 4,0 20,0 646,0 35,0 152,0 253,7 10,0 10,0 11,8. 20,347 19,926 20,295 20,044 20,013 20,134 20,242 20,148 20,351 20,297. -76,733 -77,407 -76,266 -75,817 -75,635 -75,234 -74,146 -74,841 -74,954 -74,413. 30,0 595,0 100,0 38,0 1130,0 55,1 10,3 160,0 440,0 40,0. La provincia de Villa Clara, en especial el municipio de Santa Clara, es pionero en la Meteorología, donde se destaca la figura de Julio Jover, quien con sus publicaciones del promedio atmosférico en la revista villaclareña de esa época, comenzara a organizar las bases sobre el intercambio de información meteorológica, a partir de la creación y aplicación de los primeros instrumentos en la localidad central calificaba nubes, realizaba las primeras anotaciones que constituyen, hoy día, una base sobre las variables de temperatura, presión, humedad y viento. Este científico, afirmaba desde 12.

(23) ese entonces, informaciones importantes sobre huracanes y ciclones que aún hoy son efectivas. (Ramos, 1999) Julio Jover fundó en 1894 una estación agronómica en el municipio de Santa Clara, ubicada la carretera a Camajuaní. Después de su muerte, queda en silencio hasta 1936 la Meteorología, cuando Agustín Anido despierta esta disciplina con la activación de esta red meteorológica, reubicándola donde está localizado hoy la biblioteca provincial: “José Martí”. En el año 1951, se crea la Universidad Central de las Villas (UCLV), y con ella el único departamento de Meteorología que ha tenido una universidad en Cuba, archivándose desde entonces las observaciones sistemáticas. A finales de 1977 se traslada para la localidad del Yabú, situada en la carretera a Sagua la Grande, kilómetro cuatro y medio en el reparto “La Estrella”, destinada a efectuar evaluaciones de distintos elementos agros meteorológicos y estudios climáticos. En la provincia de Villa Clara existen actualmente 5 estaciones ubicadas en los municipios de Santo domingo, Caibarién, Sagua la Grande, Manicaracua, y Santa Clara. En el caso de particular de Sagua la Grande, se puede resumir que la misma está ubicada desde el 2004 en la carretera circuito norte, kilómetro uno y medio, aunque en anterior a esa fecha estuvo radicada en una aula de una secundaria municipal y en la carretera. Uvero.. Entre. sus. funciones. está. evaluar. los. distintos. elementos. meteorológicos. El instrumental con el que cuenta, al igual que la mayoría de las estaciones está conformado por: hidrotermógrafo, helígrafo, que en la actualidad no se está utilizando, termómetros de distintos fines, evaporímetro y pluviómetro. La estación de Caibarién está situada en las alturas de San Felipe, cerca al aeropuerto municipal desde 1987 y efectúa evaluaciones de distintos elementos meteorológicos. La red meteorológica de Santo Domingo, ubicada en el en centro INIVIT del municipio, está destinado a efectuar evaluaciones de distintos tipos meteorológicos, así como la medición de elementos agros meteorológicos, los cuales se utilizan para las elaboraciones de predicciones a partir de modelos numéricos, estudios climáticos y. 13.

(24) agros meteorológicos, con la finalidad de validar los trabajos del centro desde su creación en 1978. La estación “La piedra”, ubicada en el asentamiento que lleva dicho nombre en el municipio de Manicaragua, es una de las más recientes, ubicada en carretera a Jibacoa, kilómetro cuatro desde el 2006. 1.4 Procesamiento y análisis de datos Climatológicos Algunas veces se malinterpreta el procesamiento y análisis de datos como una manipulación de los mismos, para alcanzar los resultados deseados, pero en realidad, la meta del procesamiento es aclararlos mediante el uso de métodos estadísticos. El debate sobre la interpretación de los datos relacionados con el cambio climático y el interés sobre las consecuencias de las variaciones, ha conducido a un aumento en el número de estudios e investigaciones científicas en el campo. Sobre esta temática, en el cuarto reporte de evaluación (AR4) del IPCC (IPCC, 2007), se hizo pública la relación entre distintos conjuntos de datos que arriban a una misma conclusión, sobre esto el equipo de científicos contribuyentes escribió : "El calentamiento del sistema climático es inequívoco, tal y como se evidencia en las observaciones respecto al aumento de las temperaturas promedio globales del aire y del océano, el derretimiento generalizado del hielo y la nieve, y el aumento global del promedio del nivel del mar.” La corta frase “se evidencia ahora” manifiesta las conclusiones respecto a la acumulación de datos hasta el 2007. Para una mayor interpretación de los datos es importante entender las verdaderas razones del aumento en la temperatura, en este sentido el AR4 plantea además que “la mayoría de los aumentos observados en las temperaturas promedio globales desde la mitad del siglo XX son probablemente debidos al aumento observado en las concentraciones antropogénicas de los gases de invernadero.” Este planteamiento se apoya en muchas de las fuentes de datos, además de los datos de temperatura, que incluye datos tan diversos como el cronometraje de la primera aparición de los retoños. 14.

(25) de los árboles en primavera, la concentración de gases de invernadero en la atmósfera y las medidas de isótopos de oxígeno e hidrógeno de los centros de hielo. Analizar e interpretar una gama tan diversa de conjuntos de datos requiere la maestría combinada de muchos científicos que contribuyen al informe IPCC. La amplia síntesis e interpretación de datos es crítica para el proceso y progreso científico, y muestra como el resultado de un científico en particular, está construido sobre la responsabilidad de otros e inspiran subvenciones para investigaciones posteriores entre los científicos de diferentes disciplinas. La interpretación de datos no es una actividad sin lógica, ni todas las interpretaciones son igualmente válidas. La interpretación consiste en construir un argumento científico lógico que explique los datos. Estas interpretaciones científicas, no son ni verdades absolutas, ni opiniones personales, son inferencias, sugerencias o hipótesis sobre lo que significan los datos, basadas en el conocimiento científico y la maestría individual de los aplicados al tema. Cuando los científicos interpretan los datos utilizan su conocimiento personal y colectivo, usualmente discutiendo los resultados con un colega en el pasillo o en otro continente mediante las TIC. Para ello usan la experiencia, la lógica y parsimonia para construir una o más explicaciones plausibles de los datos. Como en cualquier empresa humana, los científicos pueden errar o hasta intencionalmente engañar a sus colegas, pero la gran mayoría de los científicos presentan interpretaciones que ellos creen son razonables y confirmadas por los datos, ayudando al entendimiento y a la toma de medidas para contrarrestar al efecto negativo sobre el medio ambiente sin variar la originalidad de los datos. El procesamiento de análisis de datos, a groso modo, pasa por diferentes fases, en el caso particular de Cuba, en la provincia de Villa Clara la colección de datos climatológicos se toman en las estaciones antes descritas, las cuales pasan al Departamento y Grupo de Atención a las Redes de Estaciones(GARE), allí son revisados por los especialistas a través de un sistema denominado SAROM, del que se hablará más delante, pasando después al departamento de meteorología aplicada, aquí 15.

(26) se hace una revisión final y son archivados en esta estructura para cualquier estudio climático con variados fines, dado que toda empresa, persona u organismo que desee hacer un estudio que requiera de estar variables se presenta en el local. 1.5 Predicciones del tiempo, matemáticas-estadística Desde un tiempo anterior a la invención del termómetro, ya se consideraba un fenómeno meteorológico observado y se intentaba explicarlo de acuerdo a las leyes de la física. Uno de los artífices mencionados en este sentido es Julius Hann que en 1866 explicó el viento Föhn de los Alpes utilizando la termodinámica, y esto está vinculado a que por la propia naturaleza del sistema climático y su complejidad, el estudio del mismo se apoya y necesita el empleo de métodos, técnicas y disciplinas muy variados, donde tiene un papel muy importante el lenguaje matemático. Aunque son distintas las actividades teóricas a las empíricas, no dan como resultado dos comunidades de investigadores completamente separadas, pues los físicos aplicados no se oponen a descubrimientos de regularidades por métodos inductivos, ni los empíricos objetan la aplicación de las leyes de la física a la atmósfera. Para muchos de ellos la diferencia sólo es una cuestión de conveniencia, trabajar desde el punto de vista físico o desde los datos como fuente de análisis. Por tanto, la bibliografía no refiere divorcio entre los resultados teóricos y los datos experimentales, se puede afirmar que la teoría y las observaciones estaban relacionadas, y que cuantitativamente eran iguales. Las condiciones meteorológicas de una posición geográfica consideradas a lo largo del tiempo describen su climatología, y el análisis estadístico de las mismas permite conocer las variaciones que en el clima se producen. La información climatológica procedente del Atlas de Cuba, recoge parámetros tales como nivel de precipitaciones, grado de humedad, grado de irradiación o temperatura media. La información se difunde desde las estaciones meteorológicas, permitiendo tanto la comparación con los parámetros de otras posiciones geográficas como planificar y optimizar los recursos generales de una comunidad. Todos los datos exhiben. 16.

(27) variabilidad, y es rol de las estadísticas cuantificar esta variabilidad y permitirles a los científicos realizar declaraciones más exactas sobre sus datos. Las estadísticas proveen una medida de la probabilidad de observar cierto resultado y un error muy común, es afirmar que las estadísticas proveen una prueba de que algo es verdadero, pero en realidad lo que hace, es argumentar, con criterios, el comportamiento de una variable a lo largo del tiempo. 1.6 Sistemas para climatológicas. el. estudio. estadístico. de. las. variables. El mundo actualmente avanza a pasos agigantados desde el punto de vista tecnológico, día a día surgen nuevas propuestas para el desarrollo de aplicaciones, lo que implica que exista una gran gama de opciones, en las búsquedas efectuadas de la existencia de herramientas de apoyo en el procesamiento de los datos, se encontraron robustos sistemas aceptados por los especialistas de estadística y aislados casos de meteorólogos, la más reconocida es el SPSS limitado por su licencia y forma de obtención para la adaptabilidad que se necesita. Otra potente herramienta, y de software libre es el sistema R, el cual debe su nombre al lenguaje R bajo el cual está fundamentalmente implementado, aunque se pueden encontrar bibliotecas y módulos desarrollados con otros lenguajes como c++, phyton y java, la autora del trabajo basada en criterios cognoscitivos de plataformas no alcanzó a integrar el sistema que se desea desarrollar al R, enfrentando con la limitante de que en los centros meteorológicos, todos los sistemas corren de forma restringida sobre la plataforma de Windows, y en la actualidad no han podido migrar por la complejidad e integridad entre los mismos. Ambos sistemas constituyen herramientas complejas para los técnicos de climatología en la gestión y procesamiento básico de datos de temperaturas extremas del aire es por ello que se decide no reutilizar ninguno de los existentes sino implementar uno propio, ya que es una tarea más a medio-largo plazo que una tarea de resultados inmediatos, y aunque. consume tiempo a que las personas involucradas se adapten al proceso. (nuevos estilos de trabajo, nuevos puntos de vista, etc.), una vez superada la 17.

(28) transformación se recupera con creces. Casi siempre, no tiene sentido ajustarse a un proceso al pie de la letra sino que hay que adaptarlo a las necesidades y características de cada disciplina, equipo de trabajo o incluso casi a cada variable. 1.6.1 SAROM: Sistema Automatizado de Revisiones de las Observaciones meteorológicas. El SAROM es un sistema implementado en MS-DOS, el cual se encuentra limitado a la búsqueda y revisión de valores inconsecuentes al tipo de variable que se procesa, es sumamente complejo, basado en anticuados modelos, arquitecturas y lenguajes, aunque en la actualidad constituye una herramienta estandarizada en el instituto. Los sistemas descritos constituyen complejas herramientas para la revisión y procesamiento básico de temperaturas extremas del aire, y aunque constituyen una importante fuente de apoyo sobre los cálculos que realizan, no es menos cierto que su complejidad atrasa la eficacia en el control de los datos. El estudio profundo de los mismos podría desviar el curso de la presente investigación, por ello se menciona solo el trabajo que realizan los especialistas interesados en el sistema que se desarrolla para considerar su implementación o no, dado a que no es interés ni objetivo del presente trabajo sustituir estas herramientas sino complementar el trabajo de los meteorólogos de villa clara con un sistema para la revisión de las temperaturas extremas del aire. 1.7 Control de calidad Se ha hecho mención a la importancia del almacenamiento o existencia en sí de valores históricos del clima, pero humana y lamentablemente en una serie de observaciones del clima faltan datos, o sea existen fechas en las que, por alguna razón, las observaciones no fueron realizadas, un dato que falta es información perdida y aunque con frecuencia se hacen estimaciones para reemplazar los faltantes, es importante tener en cuenta que un dato estimado es uno que nunca sucedió, los datos contienen lo que se denomina valores sospechosos ya que no cumplen con el comportamiento habitual de la variable observada, es incluso posible que los valores sospechosos se deban a errores inherentes tanto al proceso de medición o a la digitación de los datos, como a los 18.

(29) sistemáticos problemas eventuales con los instrumentos de medición: bien por recalibrar, por reemplazo de los instrumentos o cambio de localización geográfica de la estación de medición. Sin embargo, no todos son errores necesariamente, algunos de ellos pueden ser registros verídicos de la ocurrencia de eventos meteorológicos extremos. En este sentido, la ocurrencia de eventos extremos a años de distancia, es indeterminable sin consultar la historia del dato. Se recomienda por tanto resaltar cualquiera de las siguientes condiciones: identificación del indicativo de la fecha y hora, errores de la forma y valores faltantes, consecuencia interna de una observación (error instrumental) o error en la consecuencia geográfica o en la consecuencia de la secuencia temporal de un conjunto de observaciones determinadas por comparación de observaciones de estaciones cercanas (Ilustración 1). Esto se argumentará a mayor profundidad en el próximo capítulo, así como la necesidad de la estructura y diseño del fichero, relacionado a lo mencionado arriba. Los datos con los que se dispone hoy, fueron tomados de tarjetas perforadas, y aún sometidos a un control de la calidad compatible con los recursos y tecnologías en ese momento disponible, persisten los errores, de ahí que en la actualidad se realicen revisiones sobre datos tan antiguos respecto a errores de sintaxis, coherencia interna, coherencia temporal y espacial, estos errores son inherentes al observador y a los datos que requieren siempre un control de la calidad. Por todo esto la OMM recomienda marcar primeramente los mismos y ser luego revisadas por el especialista autorizado y capacitado para determinar su validez. (OMM, 1983) En el proceso de control de calidad tiene lugar la validación de cuestiones como:¿los descensos de temperatura, ya sean muy fuertes o de valores altísimos de precipitación, son datos sospechosos o son registros de eventos reales?, ¿son eliminables, reemplazables o insustituibles? Estas consideraciones se vuelven delicadas, en especial cuando las investigaciones en las que se utilizarán los datos tienen por objetivo detectar tendencias o cambio climático.. 19.

(30) Ilustración 1: Consideraciones para el control de la calidad.. Marcha Anual. Datos Faltantes. Valores. Comportamiento. Sospechosos. Sospechoso. Sobre el control de la calidad de la información climatológica, se hace necesario el uso de algunos criterios y métodos estadísticos, así como la necesidad de incorporar el conocimiento de expertos del clima local o regional para definir si un valor sospechoso es ocurrente o no, pero de forma general las verificaciones recomendables por los especialistas en Villa Clara para el control de calidad son: . Verificar los errores lógicos.. . Comprobar la base de datos de los registros originales. . Marcar los valores que exceden un límite predeterminado como valores sospechosos y verificarlos en dependencia de la variable de estudio o del conocimiento del especialista que realiza la revisión.. . Realizar una cuidadosa inspección visual de las gráficas de la serie de tiempo.. . Recurrir, en el caso de valores extremos, a fuentes de información alternas para ver si existe evidencia física que justifique los datos.. . Cotejar los valores sospechosos de una fecha en particular con las observaciones de la misma estación de medición en fechas adyacentes.. . Comparar las observaciones de una estación en particular con las de otras estaciones cercanas en la misma fecha.. . Homogeneidad y aleatoriedad de una serie climatológica.. 20.

(31) La. Cooperación. Europea. en. Ciencia. y. Tecnología. (COST). es. un. marco. intergubernamental para la cooperación europea en ciencia y tecnología, el cual se ha destacado por su aporte científico e intelectual a la Climatología. Entre las acciones de la COST está implantado un enfoque integrado de métodos de homogeneización de series climáticas para el estudio y validación de las series temporales. Para ello se deben escoger series de estaciones múltiples y homogéneas dentro de la red de datos de las estaciones que ocurran simultáneamente. 1.8 Generalidades sobre la variable de temperatura Las nociones comunes de caliente o frío son dadas a partir de una magnitud conocida como temperatura. Por lo general, un objeto más "caliente" tendrá una temperatura mayor, y “frío” tendrá una temperatura menor. Físicamente es una magnitud escalar relacionada con la energía interna de un sistema termodinámico, definida por el principio cero de la termodinámica. El desarrollo de técnicas para la medición de la temperatura ha pasado por un largo proceso histórico, ya que es necesario darle un valor numérico a una idea intuitiva como es lo frío o lo caliente. Multitud de propiedades fisicoquímicas de los materiales o las sustancias varían en función de la temperatura a la que se encuentren, como por ejemplo su estado (sólido, líquido, gaseoso, plasma), su volumen, la solubilidad, la presión de vapor, su color o la conductividad eléctrica. Así mismo es uno de los factores que influyen en la velocidad a la que tienen lugar las reacciones químicas. La temperatura se mide con termómetros, los cuales pueden ser calibrados de acuerdo a una multitud de escalas que dan lugar a unidades de medición de la temperatura. En el Sistema Internacional de Unidades, la unidad de temperatura es el kelvin (K), y la escala correspondiente es la escala Kelvin o escala absoluta, que asocia el valor "cero kelvin" (0 K) al "cero absoluto", y se gradúa con un tamaño de grado igual al del grado Celsius. Sin embargo, fuera del ámbito científico el uso de otras escalas de temperatura es común. La escala más extendida es la escala Celsius (antes llamada centígrada); y,. 21.

(32) en mucha menor medida, y prácticamente sólo en los Estados Unidos, la escala Fahrenheit. También se usa a veces la escala Rankine(°R) que establece su punto de referencia en el mismo punto de la escala Kelvin, el cero absoluto, pero con un tamaño de grado igual al de la Fahrenheit, y es usada únicamente en Estados Unidos, y sólo en algunos campos de la ingeniería. La temperatura como variable de interés hace referencia a los fenómenos del calentamiento global, y aunque es muy complicado relacionar los fenómenos concretos y separar el rol de las temperaturas ambientes al respecto, se conoce que un incremento en las temperaturas globales de la Tierra puede causar a su vez otros cambios severos: el retroceso de los glaciares, el deshielo de los polos, y el aumento del nivel de las aguas marinas; otros efectos pueden incluir cambios en los rendimientos agrícolas, reducción del flujo de la radiación solar, extinción de especies, e incrementos del rango de los vectores de enfermedades. Algunos efectos sobre el medio natural y la vida humana son, en una parte, atribuidos al papel de la temperatura en el calentamiento global y cambio climático. De ahí la importancia de conocer, y verificar estos datos para generar conclusiones ciertas. 1.9 Estudios climáticos sobre el aumento de la temperatura El cambio climático es hoy uno de los temas científicos que más impacto tiene sobre el conjunto de la sociedad y ha convertido al clima en el gran protagonista de los retos y problemas ambientales de la actualidad: unas veces como indicador de los daños, que un modelo de desarrollo basado en el uso indiscriminado de los recursos naturales puede provocar sobre el planeta; otros como exponente de las consecuencias negativas que tales cambios pueden tener sobre la sociedad y la vida humana. El calentamiento global, resultado del aumento de los gases de efecto de invernadero vertidos a la atmósfera por el hombre, es un buen ejemplo de lo primero; los desastres asociados. a. eventos. climáticos. extraordinarios,. como. huracanes,. tornados,. inundaciones, olas de frío y calor, son los mejores ejemplos de las consecuencias de un cambio en el sistema natural sobre la sociedad.. 22.

(33) Los informes del IPCC, se han convertido en el referente de la política ambiental actual, con implicaciones en todos los sectores económicos, sociales y ambientales del mundo actual. Los tres grupos de trabajo que lo forman, tienen un marcado carácter interdisciplinar y sus miembros son los encargados de recopilar, depurar y publicar los principales avances científicos en tres aspectos fundamentales como son: primero, el estudio del sistema climático, su variabilidad y tendencias; segundo, los impactos del clima sobre la sociedad y los ecosistemas y, tercero, las medida de adaptación y mitigación que se deberían tomar para minimizar los efectos negativos. En el campo científico se han producido importantes avances en el conocimiento del clima, debido a la posibilidad de integrar el enorme cúmulo de variables que conforman el sistema climático y realizar complejos cálculos, gracias al avance en la ciencia y técnica de la computación. Los modelos climáticos son los grandes consumidores de este producto y con ello se ha avanzado de forma considerable en el conocimiento de los mecanismos, las interrelaciones y las respuestas que cualquier cambio en una variable produce en el resto: las retroalimentaciones y las interconexiones son la clave de la teoría del cambio climático 1.10 Generalidades de una serie cronológica temporal Una serie de tiempo o serie temporal es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo cuyo objetivo principal es describir, explicar, predecir y controlar algún proceso. Las observaciones están ordenadas respecto al tiempo y constituyen observaciones sucesivas que generalmente son dependientes. Esta dependencia entre las observaciones juega un papel importante en el análisis de la serie. Los componentes principales que caracterizan una serie de tiempo son: la tendencia, la estacionalidad y aleatoriedad. Las series muestran la evolución general en el tiempo y tienden a un movimiento de larga duración, permitiendo observar la tendencia de dicha serie. En la práctica es difícil distinguir la tendencia del comportamiento cíclico. Una gráfica, puede indicar que existe o no, una tendencia ascendente o descendente en un período determinado. El componente estacional es un patrón de cambio, que se repite a sí mismo, año tras año. 23.

(34) Una variación en una serie está dada por diferentes razones, y la más natural está dada por el propio comportamiento de la temperatura de acuerdo a las estaciones del año, el comportamiento de la variable, en una época o un período es particular. Ejemplo de ello es que las temperaturas máximas de agosto en Cuba, no son las mismas que las máximas de diciembre, se podrían calificar entonces su comportamiento en máximas de invierno y máximas del verano. Cuando aparecen hechos imprevistos, repentinos, calificados como factores extremos aleatorios, tiene lugar una variación residual que afecta a la variable. Por ejemplo un día lluvioso y frío durante el verano es difícil de predecir y aunque perturbaría actividades diarias, no afectaría significativamente la serie. 1.11 Clima y régimen térmico en Cuba Según la clasificación de Köppen, el clima predominante es del tipo cálido tropical, con estación lluviosa en el verano. En general es bastante aceptado expresar que el clima de Cuba es tropical, estacionalmente húmedo, con influencia marítima y rasgos semicontinentales. En el país se reporta también la presencia de otros tipos climáticos como en las zonas más altas de los principales sistemas montañosos o el observado en la franja costera sur de las provincias de Santiago de Cuba y Guantánamo, el cual clasifica como tropical relativamente seco con pocas lluvias. Como factores determinantes en la formación del clima de Cuba se identifican la cantidad de radiación solar que se recibe, las particularidades de la circulación atmosférica sobre el país, y la diferente influencia de las características físicogeográficas. propias. del. territorio. nacional,. influyendo. directamente. en. el. comportamiento de las variables climatológicas como las temperaturas máximas y mínimas, así como en el valor de las mismas. El Atlas de Cuba, incluye registros históricos de la red climatológica nacional de 74 estaciones, red sinóptica de superficie y altura, con registros desde fines del siglo pasado hasta la fecha.. 24.