Análisis multivariante en la determinación de la influencia de las variables macroclimáticas en los patrones de precipitación

Análisis multivariante en la determinación de la influencia de las variables macroclimáticas en los patrones de precipitación. Caso: Maracay, Venezuela

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Resumen

Este estudio presenta el impacto de grandes variables climáticas de temperatura superficial en el Atlántico Norte Tropical (NATL), Atlántico Sur Tropical (SATL), Océano Pacífico (Nino 1+2, Niño 3, Niño 3.4, Niño 4) y Mar Caribe sobre las precipitaciones en la localidad de Maracay, en la región central de Venezuela. El estudio se realizó con datos de precipitaciones mensuales desde 1982 hasta 2009. Antes se realizó un análisis exploratorio de datos, y posteriormente se realizó un análisis factorial utilizando el método de extracción de componentes principales y el método Varimax para rotar los factores con el fin de reducir la dimensionalidad de las variables. A continuación, se realiza un análisis de conglomerados para identificar los grupos de variables más importantes. Finalmente, se concluye que los cambios en las precipitaciones durante la estación húmeda de Maracay (mayo a octubre) corresponden a cambios en la temperatura superficial en el Océano Atlántico Norte Tropical (NATL).

Palabras Clave: Atlansurca, clúster, componentes principales, pronóstico estacional.

Abstract

This study presents the impact of large surface temperature climate variables in the Tropical North Atlantic (NATL), Tropical South Atlantic (SATL), Pacific Ocean (Nino 1+2, Niño 3, Niño 3.4, Niño 4) and Caribbean Sea on rainfall in the locality of Maracay, in the central region of Venezuela. The study was carried out with monthly rainfall data from 1982 to 2009. An exploratory data analysis was carried out first, and then a factor analysis were performed using the principal component extraction method and the Varimax method to rotate the factors in order to reduce the dimensionality of the variables. Next, a cluster analysis is performed to identify the most important groups of variables. Finally, it is concluded that changes in precipitation during the Maracay wet season (May to October) correspond to changes in surface temperature in the Tropical North Atlantic Ocean (NATL).

Key Words: Atlansurca, cluster, principal components, seasonal forecast.

1. INTRODUCCIÓN

La lucha por proteger el medio ambiente se ha convertido en uno de los grandes desafíos que enfrenta la humanidad. El clima es un factor que afecta los sistemas productivos nacionales (como la industria agroalimentaria), la transición energética y los servicios.

El impacto de las grandes variables climáticas en los patrones de precipitación es un punto de partida importante para la investigación climática. Entre estas variables, el fenómeno El Niño es el más destacado. Los pescadores de las costas de Perú y Ecuador lo denominaron El Niño porque apareció en forma de una corriente anormalmente cálida en la víspera de Navidad, por lo que lo relacionaron con el nacimiento de Jesús en El Niño.

El Niño se refiere a eventos de cambio climático resultantes de la interacción de las condiciones oceánicas y atmosféricas en el Pacífico tropical, por lo tanto, cuando se refiere a El Niño, se refiere al calentamiento de las aguas del Pacífico tropical.

El calentamiento de las superficies marinas conduce a cambios en la circulación oceánica y atmosférica, lo que lleva a cambios en el clima global. La Organización Meteorológica Mundial (OMM) coordina las actividades de los Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales (SMHN) de sus 188 países miembros, de los cuales Venezuela es uno. La OMM es el portavoz autorizado del sistema de las Naciones Unidas.

Enfield y Alfaro (1999) muestran que el Índice de Anomalía de Temperatura (SSTA) del Océano Atlántico Tropical Norte (NATL) sobre una gran área del sur de los Estados Unidos, América Central y el Caribe, incluyendo el norte de América del Sur hasta el ecuador, se superpone a la correlación del Índice de Anomalía de Precipitación (PCPA) al igual que el Índice SSTA Niño3 en el Pacífico oriental ecuatorial.

Por otra parte, Martelo (2003) menciona una influencia del ENOS en los llanos de Venezuela, destacando que tal fenómeno no afecta por igual a todo el territorio, teniendo su máxima incidencia hacia el occidente donde aparece un retraso de la época lluviosa. Sin embargo, en la parte centro-norte costera y oriente del territorio aparecen indistintamente fechas tempranas, normales y tardías del inicio de la estación lluviosa, por lo que la influencia en esta zona está matizada por otros factores, en este caso por la situación del Atlántico Tropical Norte.

Se ha evidenciado en los estudios mencionados anteriormente la compleja influencia que pueden ejercer el Océano Pacífico, Atlántico Tropical y Mar Caribe sobre la variabilidad de las precipitaciones en Venezuela. Esta investigación tiene como objetivo describir la influencia de las variables macroclimáticas en los patrones de precipitación en la ciudad de Maracay, estado Aragua, Venezuela, para contribuir a mejorar los pronósticos.

1. MATERIALES Y MÉTODOS

En este estudio, se utilizó una base de datos de anomalías de temperaturas superficiales del mar (SSTA) obtenida de la página web (www.cpc.noaa.gov/data/indices). Los datos de precipitación mensual en milímetros (mm) fueron recopilados de una estación meteorológica ubicada en Maracay (67° 38’ O, 10° 15’ N), perteneciente al Servicio de Meteorología de la Aviación Militar Bolivariana. Los datos de SSTA y precipitaciones mensuales de Maracay (Precsvbs) abarcan el periodo de mayo de 1982 hasta octubre de 2009.

Para el análisis estadístico, los datos fueron estandarizados para tener en cuenta las diferencias de escalas. Se llevó a cabo un análisis exploratorio de los datos para verificar su calidad y se realizaron análisis factoriales utilizando el método de extracción de componentes principales, interpretándolos con la rotación de factores mediante el método Varimax. Finalmente, se aplicó un análisis clúster para agrupar los datos.

El análisis exploratorio de datos permitió controlar la calidad de la información y proporcionar una interpretación de los estadísticos descriptivos de las diferentes variables involucradas en el estudio. (Referencia: Levy y Varela, 2005).

El procedimiento utilizado en el estudio consistió en aplicar un algoritmo jerárquico aglomerativo para detectar los centros iníciales y el número adecuado de conglomerados mediante el análisis del damerograma. Se empleó la distancia Euclidiana al cuadrado como medida de similitud y la vinculación Inter grupo para la agrupación de conglomerados. Luego, se utilizó el método de optimización de K-Medias para continuar con el análisis.

En cuanto a las variables macroclimáticas utilizadas para describir el estado y los cambios del sistema climático, se utilizaron índices climáticos que capturan las anomalías de las temperaturas superficiales del mar en diferentes regiones. Estos índices incluyeron los siguientes:

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