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Análisis Del Cambio Climático Con Datos Mensuales
Análisis Del Cambio Climático Con Datos Mensuales
Análisis Del Cambio Climático Con Datos Mensuales
Bautista F., A. Pacheco., D.A. Bautista-Hernández. 2014. Análisis del cambio climático
con datos mensuales (Clic-MD). Skiu. 57 pp.
ISBN: 978-607-96883-4-9
DR @ 2016. Skiu, Scientific Knowledge In Use
Derechos reservados conforme a la ley. Ninguna parte de esta obra puede ser reproducida
por cualquier medio, sin el consentimiento por escrito de Skiu o de los titulares
correspondientes.
Análisis del cambio climático con datos
mensuales (Clic-MD)
Los autores agradecen el apoyo de la Dra. Ma. Del Carmen Delgado Carranza y del ISC
Oscar Álvarez Arriaga.
Francisco Bautista
Aristeo Pacheco
Dorian Antonio Bautista-Hernández
Febrero 2014
Manual de Usuario 3 Manual de Usuario 4
CONTENIDO
Figura 4.5.7.b Distribución normal de dos periodos de temperatura máxima clima, creando gráficas para visualizar miles de datos en segundos.
Figura 4.5.10.b. Resumen de tendencias mensuales del cambio climático…….. 51 como Hargreaves y Thornthwaite.
Figura 5. Menú Opciones……………..…………………………………………... 51 A diferencia de otros programas que realizan el cálculo de la ET 0 con Hargreaves
Figura 6. Acerca de Clic-MD……………………………………………………… 50 y Thornthwaite, Clic-MD permite cambiar las constantes de estas ecuaciones o
métodos con el objetivo de utilizar los valores de acuerdo a la calibración con el
método de referencia (ET0-PM). Esto permite obtener mejores estimaciones de
ET0.
c) Corrección de datos.
cual es posible mejorar las actividades agrícolas y reducir los daños al medio 2. VARIABLES DE ENTRADA
ambiente. Clic-MD permite conocer el periodo de lluvia continua, esencial para
elegir la variedad de los cultivos, optimizando el uso del agua de lluvia ayudando La observación meteorológica1 registrada constituye la base principal de la
así, a la conservación de acuíferos y obteniendo un mayor rendimiento con los información del sistema. Las variables de entrada se han seleccionado de acuerdo
cultivos. a los valores que se usan para el cálculo de ET0 en los métodos Hargreaves y
climáticas y de los eventos climáticos extremos, ayudando con esto a los La estación meteorológica se identifica por la siguiente información:
tomadores de decisiones para aprovechar los efectos positivos del cambio
Código de la estación o Referencia, se recomienda el uso de tres letras
climático.
para los estados y dos o tres números para los municipios.
Latitud: en grados, minutos y segundos.
Longitud: en grados, minutos y segundos
Altitud: en metros.
Los datos mensuales almacenados se refieren a las siguientes variables:
Temperatura máxima, en °C.
Temperatura media, en °C.
Temperatura mínima, en °C.
Precipitación, en mm.
Es muy importante que los datos de latitud y longitud sean los correctos debido a
que con base en la localización geográfica, Clic-MD calcula la radiación solar
extraterrestre (Ra) y las horas de sol, ambas necesarias para el cálculo de la ET0.
3. INSTALACIÓN DE CLIC-MD
El sistema de Clic-MD resulta muy fácil de utilizar ofreciendo un entorno gráfico 4.1 MENÚ ESTACIONES
mediante un conjunto de pantallas y ventanas con barras e íconos.
En este menú se muestran todas las estaciones climatológicas que se encuentran
Las pantallas cuentan con varias barras e iconos. En la pantalla principal se en la base de datos del sistema Clic-MD en forma tabular (Figura 4.1.a.).
pueden observar: la barra de menú (1) y la barra de herramientas (2), la primera
La información mostrada de cada estación es: Código o Referencia, Nombre,
con los menús: estaciones, captura, revisión, modificar, cálculos, opciones y ayuda
Latitud, Longitud, Altitud, País y Estado.
(Figura 4.).
Los iconos de la segunda barra inicialmente están desactivados, pero al momento Cuando se escoge el menú “Estaciones” se activa el icono “Nuevo” de la barra de
de escoger una opción de la barra de menús, se activarán de acuerdo a la opción herramientas, el cual abre una ventana en blanco para capturar una nueva
abierta y son: estación climatológica con todos sus datos individuales (Figura 4.1.b.). En la barra
de herramientas se activan las opciones de modificar y eliminar estaciones
climatológicas.
1 Nuevo. Permite al usuario crear una nueva estación climatológica.
4.1.1. ALTA ESTACIÓN (Figura 4.1.b.) Se procede a introducir los datos de las temperaturas y la precipitación de un
conjunto de años o de un año en particular, se da clic en el botón configurar para
Los campos para ingresar una nueva estación son:
abrir las casillas en la pantalla de acuerdo con el periodo de estudio definido
Ref: Código o referencia de la estación climatológica. Limitado a 10
(Figuras 4.2.a.). De la misma manera, es posible cargar datos de un solo año y en
caracteres.
otro formato tal como se muestra en la Figura 4.2.b. Los datos se cargan copiando
Nombre: Nombre de la estación climatológica. Limitado a 100 caracteres. del archivo fuente en Excel a Clic-MD con solo darle clic al botón pegar. Primero
País y Estado. se debe seleccionar el conjunto de datos en la hoja de Excel (Figura 4.2.c.),
Latitud: Latitud de la estación climatológica. Campo con formato de entrada después seleccionar la primera celda de la tabla y posteriormente hacer clic en el
de datos, una letra (N para Norte o S para Sur) y 6 digitos: LDDDDDD. icono pegar.
Longitud: Longitud de la estación climatológica. Campo con formato de
entrada de datos, una letra (E para Este o W para Oeste) y 6 o 7 dígitos.
LDDDDDD o LDDDDDDD. (Ejemplo: N666666, W666666)
Altitud: Altitud de la estación climatológica. Limitado a 4 digitos.
estación” de la ventana “captura de datos”. captura de datos existe la posibilidad de limpiar o borrar los datos.
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Una vez capturado los datos, hacer clic en el icono “Guardar” para actualizar
la base de datos. Si algún dato no ha sido capturado, el sistema automáticamente
pone el valor 999.99 que se refiere a los datos que no fueron incluidos y, por lo
tanto, no se tomarán en cuenta en los cálculos de la ET0 ni de los índices.
La gráfica se puede exportar en archivo con formato PDF o enviar por e-mail. Se selecciona la estación climatológica o meteorológica y el periodo en el que se
van a realizar las modificaciones en los datos, de esta manera se despliegan los
datos en las casillas y se procede a modificar los datos (Figura 4.4.).
Figura 4.3. Revisión de datos para cotejar que las temperaturas no se traslapen
observados, por ejemplo: datos de tres cifras o mayores a 60 grados. evapotranspiración, índices agroclimáticos, climogramas, tendencias de cambio,
anomalías, longitud del periodo de crecimiento, probabilidad de lluvia, aumentos y
disminuciones de temperaturas anuales y la estadística descriptiva (Figura 4.5.).
Manual de Usuario 21 Manual de Usuario 22
Seleccionar la estación climatológica (meteorológica) y el periodo para realizar los de energía. El conocimiento y la medición de los cambios en la ET0 son necesarios
cálculos. para entender los cambios ecohidrológicos (Bautista et al., 2009).
( )( )
( )
Donde:
Donde:
= radiación extraterrestre en función de la latitud
= Pi
Donde:
= Constante solar (0.082 MJm-2min-1)
N = Número máximo de horas de sol, dependiendo del mes y de la latitud = Distancia relativa inversa Tierra-Sol
= ángulo a la hora de la puesta de sol
ET0sc= Evapotranspiración potencial sin corregir
= latitud (rad)
dm = número de días por mes
= Declinación solar
C = 16 constante
tmed = temperatura media por mes radiación solar (Ver fórmula para en variables de salida), horas de sol (Ver
Fórmula para N en “Conceptos”), ET0 por Hargreaves y Thornthwaite en -mm/día-
Clic-MD calcula la ET0(T) en promedio diario mensual, promedio mensual para un
y -mm/mes-. Estos valores son calculados.
año y promedio anual para el periodo de años seleccionado.
Para la estimación de la ET0 se calcula previamente la radiación extraterrestre 4.5.2.2. ÍNDICE DE ARIDEZ (ARi)
(Ra) y las horas sol utilizando la posición geográfica de la estación meteorológica.
Como un índice anual, este procedimiento simple trata de estimar la aridez general
del clima. El índice de aridez (ARi) se calcula en función del número de meses del
año en que la evapotranspiración potencial (calculada por el método de
Thornthwaite o de Hargreaves) excede a la precipitación.
Donde:
∑
P = precipitación
Donde:
ET0 = evapotranspiración potencial (por el método de Thornthwaite o de
Hargreaves) = precipitación mensual
El valor de este índice va de: <0.05 hasta >1, con ocho (8) categorías: hiperáridas = precipitación anual
<=0.05, áridas >= 0.05 - <= 0.2, semiáridas >=0.2 - <=0.5, subhúmedas secas
>=0.5 - <=0.65, subhúmedas húmedas >=0.65 - <=1, húmedas >=1 <=1.5, Muy Este índice, cuyo valor oscila entre 8.3 y 100%, parece ser una adecuada
húmedas >=1.5 - <=2 e hiperhúmedas >2 (Lobo et al., 2004). expresión estadística para comparar la concentración de las lluvias entre
estaciones. Así, un índice bajo equivale a una distribución uniforme de las lluvias,
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mientras que un índice alto corresponde a una elevada concentración de las Con Clic-MD es posible calcular los índices agroclimáticos por año y por un
mismas. periodo de años que sea de interés. Los índices agroclimáticos pueden ser
calculados utilizando la evapotranspiración potencial ya sea la calculada con el
4.5.2.5. ÍNDICE MODIFICADO DE FOURNIER (MFi) método Hargreaves o con el de Thorntwaite (Figura 4.5.2).
El índice modificado de Fournier (MFi) se utiliza con frecuencia para estimar la También es posible elaborar gráficas con los promedios mensuales de los índices
erosividad de las lluvias (factor R) en el proceso de erosión de suelos. Como un agroclimáticos.
índice anual, es definido por Arnoldus (1980) según la siguiente expresión:
Los datos se pueden exportar en formato de Excel o txt.
∑( )
Donde:
= precipitación mensual
= precipitación anual
Los intervalos del FMi son: 0-60, 60-90, 90-120, 120-160 y mayor que 160, para
categorías de muy bajo, bajo, moderado, alto y muy alto, respectivamente. (CEC,
1992). A pesar de su uso general frecuente, este índice parece solamente válido y
aplicable dentro de una misma región climática, es decir, que regiones climáticas
homogéneas deben ser consideradas independientemente.
El índice de Arkley (AKi) se utiliza para estimar el efecto del clima sobre el proceso
de lavado en los suelos. Arkley (1963) definió dicho índice anual como el valor
más elevado de la suma de las precipitaciones mensuales menos las
evapotranspiraciones potenciales (calculada por el método de Thornthwaite o de Figura 4.5.2. Cálculo de índices agroclimáticos
Hargreaves) de aquellos meses en que la precipitación es mayor que la
evapotranspiración, o bien de la cantidad total de precipitación del mes más
húmedo.
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4.5.3 CLIMOGRAMA
Precipitación en mm = Temperaturas en °C x 2
Una vez obtenidos los valores de los parámetros alfa y beta, puede ser realizado
el cálculo de la función de probabilidad gamma.
Figura 4.5.5.a. Gráfica de probabilidad de lluvia en un mes húmedo El procedimiento de la prueba de MK-T se inicia mediante la simple comparación
del dato más reciente de la serie de tiempo con los resultados anteriores. Una
puntuación de 1 se da si la concentración más reciente es más grande, o una
puntuación de -1 si es más pequeña. La puntuación total de la serie de datos es la
estadística de MK, que se compara con un valor crítico, para comprobar si la
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tendencia está aumentando, disminuyendo o si no existe una tendencia de 6. El coeficiente de correlación τ de Mann-Kendall se define como:
cambio. (Carlón y Mendoza, 2007; Castañeda y González, 2008).
( )
El proceso de análisis se realiza de la siguiente manera:
1. Los pares de datos n (x1,y1), (x2,y2),…(xn,yn) son indexados de acuerdo a la Al igual que con otros tipos de coeficientes de correlación, τ sólo puede tomar
magnitud del valor de x, tal que x1≤ x2≤… ≤ xn y yi es el valor de la variable valores entre -1 y 1, su signo indica el signo de la pendiente de la relación, y el
dependiente que corresponde a xi. valor absoluto indica la fuerza de la relación.
2. Examinar todos los n(n-1)/2 ordenada de valores yi. Sea P de número de Debido a que la prueba se basa sólo en las hileras de datos, puede aplicarse
casos en los que yi>yj(i>j), y sea M el número de casos en los que yi<yj(i>j). incluso en los casos en que algunos de los datos son desaprobados. Esta es una
característica importante de la prueba para su aplicación en la climatología.
3. Definir las estadísticas de prueba S = P-M.
Cuando hay valores faltantes en una serie de datos, entonces se introduce una
corrección en la fórmula de la varianza (S), en la cual los valores faltantes se
4. Para n>10, se realiza la prueba utilizando una aproximación normal. La
estadística de la prueba estandarizada Z se calcula: añaden, la fórmula es:
( )( ) ∑ ( )( )
( )
√ ( )
Donde ti, es el número de vínculos de extensión i.
"no tendencia”. A menor cantidad de datos disponibles, es menos confiable el La opción Datos corresponde al cuadro de datos mensuales por años (Figura
resultado de la prueba de MK. 4.5.6.a.). Se muestran los datos de las temperaturas por mes de cada año, así
como el valor mensual máximo, mínimo y promedio por año, por filas; además
Con Clic-MD se seleccionan los elementos del clima y/o los índices agroclimáticos
también se muestran por columnas los datos máximos, mínimos y promedio de
a los que se les desea aplicar la prueba de tendencia de MK, el resultado del
cada mes para todos los años. Los datos se despliegan de acuerdo a los
análisis se muestra en la pantalla con los parámetros S, Var, N y Zstd, que
parámetros del cuadro de selección: Temperatura Máxima, Temperatura Media,
corresponden a: estadístico de la tendencia, varianza, número de casos de la serie
Temperatura Mínima y Precipitación.
de datos y valor de Z estandarizado.
Si Z>1.96 entonces hay significancia estadística para las serie de datos, es decir,
hay tendencia. Un valor positivo de Z indica una tendencia ascendente; un valor
negativo indica una tendencia descendente en la serie de datos.
Figura 4.5.6.c. Resultados con la prueba de Mann Kendall con datos mensuales Figura 4.5.6.d. Valores de Z en la prueba de Mann Kendall
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+1 ó -1= Correlación perfecta; 90%= Correlación muy alta; 80%= Correlación alta;
70%= Correlación buena; 50%= Correlación parcial; 0%= No existe correlación.
Seleccionar del recuadro Datos el elemento del clima a graficar (temperatura o El análisis de correlación puede utilizarse como un primer acercamiento a la
precipitación), seleccionar nuevamente las estaciones, dar clic derecho y escoger identificación de cambios en los elementos del clima y en los índices
la opción graficar y aparece la gráfica (Figura 4.5.6.e.) agroclimáticos, puede usarse aun cuando las series de tiempo contengan datos
discontinuos.
Los eventos o periodos extremos son aquellos que tienen valores muy altos o muy
bajos de los elementos del clima, con una probabilidad de ocurrencia de 0.01
(Beniston, 2008) a 0.05 (Figura 4.5.7.a.); es decir, aquellos valores que se
Figura 4.5.6.g.Regresiones lineales con datos anuales de los índices
agroclimáticos y de los elementos del clima encuentran por arriba del 95% al 99% del conjunto de datos tanto a la alza como a
la baja, lo cual se puede identificar con la distribución normal de los datos.
4.5.7 IDENTIFICACIÓN DE ANOMALÍAS CLIMÁTICAS La identificación de las anomalías climáticas que corresponden a los extremos de
la curva de distribución normal, se utiliza para identificar los valores por arriba del
Las anomalías de temperatura son las diferencias entre la temperatura media del 95% o por debajo del 5%. En la gráfica se resaltan estos extremos de la curva con
año en cuestión (o algún periodo de años) y un período de referencia considerado color verde (Figura 4.5.7.b.).
normal (Figura 4.5.7.a.). Comúnmente en estudios de cambio climático se
considera como período de referencia hasta antes del año 1990, como por
ejemplo, 1950-1990. El periodo o el año a comparar debe ser posterior a 1990. Sin
embargo, diversos autores pueden considerar diferentes periodos de referencia y
de comparación, como por ejemplo 1961-1990 y 1961-2005 como periodos de
referencia; y 1986-2005 como periodo de comparación (IPCC, 2001; IPCC, 2013)
Figura 4.5.7.b. Distribución normal de dos periodos de temperatura máxima (mes de mayo)
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La gráfica de la Figura 4.5.7.b. tiene como objetivo comparar de manera visual dos
periodos de tiempo, que pudieran ser del año de origen de los datos, como por
ejemplo 1961a 1989 y 1990 a la actualidad.
4.5.9 ESTADÍSTICAS DESCRIPTIVAS MENSUALES DE LOS Con Clic-MD se despliegan dos cuadros más, uno sobre los promedios mensuales
ELEMENTOS DEL CLIMA
de los elementos del clima y los índices agroclimáticos anuales (Figura 4.5.10.a) y
otro cuadro sobre el resumen de las tendencia de cambio mensuales utilizando la
Finalmente con Clic-MD es posible obtener los datos de la estadística descriptiva
prueba de Mann Kendall de los elementos del clima (Figura 4.5.10.b).
de los elementos del clima por mes, estos datos se despliegan en segundos
Cuando el objetivo del uso de Clic-MD es el conocimiento de las tendencias de
dando clic en el mes que se desee observar.
cambio climático, se recomienda comenzar con el resumen de datos para saber si
La estadística descriptiva incluye la temperatura máxima, media y mínima así hay tendencia de cambio, una vez encontrados los meses de tendencia de cambio
como la precipitación y evapotranspiración potencial. se recomienda proceder con las gráficas de incrementos y disminuciones para
identificar el periodo de referencia y el periodo de cambio, de esta manera
Es posible seleccionar el periodo de datos que se desee. La tabla de datos se continuar con el análisis de las anomalías utilizando ambos periodos (referencia y
puede exportar en formato Excel o txt (Figura 4.5.9). cambio).
clima.
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6. AYUDA
5. OPCIONES
Las opciones desplegadas son tres: Idioma (cambia de español a inglés o Figura 6. Acerca de Clic-MD
viceversa), Respaldo (elabora un respaldo de la base de datos) y Limpiar (limpia o
borra la base de datos) (Figura 5) AGRADECIMIENTOS
INFORMACIÓN TÉCNICA Los fallos frecuentes en la instalación podría deberse a espacio insuficiente del
disco duro o a la versión del sistema operativo o de las paqueterías instaladas.
II.1 REQUERIMIENTOS INFORMÁTICOS
En la aplicación se podrían suscitar problemas al momento de calcular variables,
CPU: Procesador a 1.0 GHz o superior debido a datos capturados erróneos.
RAM: 256 Mb para una ejecución óptima.
Pantalla: VGA para presentaciones gráficas. Resolución recomendada
1200x800
Unidad óptica: CD-ROM para la instalación
Disco Duro: Con espació suficiente para programas y datos. 50Mb libres
para instalación de sistema y datos.
Maquina Virtual de java v1.6(JVM)
Sistema Operativo: Microsoft Windows XP, Windows Vista, Windows 7 o
distribuciones superiores a XP; Linux, cualquier versión que soporte la
maquina virtual de Java; Mac, cualquier versión que soporte la máquina
virtual de Java.
Directorio \MOCLIC\
MoclicM.jar
DBMOCLICM
Iconos
Logos
Icon1.icon
Unins000.dat
Unins000.exe
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