Variabilidad espacial de la temperatura en Galicia a escala mensual
- Machado Siqueira, Glécio
- Eva Vidal-Vázquez Director
- Montserrat Valcárcel Armesto Co-director
Universidade de defensa: Universidade da Coruña
Fecha de defensa: 08 de maio de 2017
- Antonio Paz González Presidente/a
- Esperanza Álvarez Rodríguez Secretaria
- Tomás d'Aquino Freitas Rosa de Figueiredo Vogal
Tipo: Tese
Resumo
Variabilidad espacial de la temperatura en Galicia a escala mensual La temperatura del aire, junto con otros elementos del clima, es fundamental para la clasificación climática de una región, permitiendo determinar zonas con mayor o menor aptitud para un uso determinado, y evaluar la amplitud de las variaciones térmicas en los sucesivos meses y estaciones del año. Por otra parte, el limitado número de estaciones meteorológicas no favorece, en muchos casos, la predicción, interpolación y elaboración de mapas de temperatura del aire suficientemente precisos. Por esta razón, se comprende la importancia de mejorar los métodos de interpolación, teniendo en cuenta otros atributos que determinan el clima, y en particular el relieve, lo que debería de permitir estimar con mayor precisión la variabilidad espacial de la temperatura del aire. La relación inversa entre altitud y temperatura ya ha sido ampliamente establecida, pero la aplicación de métodos de interpolación que integren dicha relación no ha sido suficientemente evaluada. Por tanto, el objetivo de esta tesis doctoral consiste en comparar distintos métodos de caracterización de la variabilidad espacial de la temperatura del aire en Galicia a escala mensual. Los datos de temperatura del aire utilizados en este estudio fueron obtenidos de la red de estaciones climatológicas de la AEMET (Agencia Estatal de Meteorología) y de Meteogalicia durante los años 2010, 2011 y 2012. Se pudo disponer de conjuntos de datos medidos en 134 estaciones en 2010, 151 estaciones en 2011 y 185 estaciones en 2012. Asimismo, se emplearon datos de altitud de cada una de las estaciones. Se llevó a cabo un análisis preliminar de los datos disponibles mediante procedimientos estadísticos clásicos. Para la interpolación y cartografía de los datos de temperatura media mensual se utilizó un método tradicional, como es el de las distancias inversas, y diferentes técnicas geoestadísticas (krigeado ordinario, co-krigeado y krigeado con deriva externa). El año 2010 presentó una mayor amplitud térmica (22,7ºC), consecuencia tanto de la temperatura media mensual más baja (-2,1 ºC en febrero) como de la más elevada (24,8ºC en julio). Los coeficientes de variación de las temperaturas medias mensuales fueron bajos o medios. A pesar de ello en todos los meses estudiados se apreció que la temperatura media presentaba una clara dependencia espacial, de modo que los semivariogramas experimentales presentaron una meseta bien definida, sin grandes variaciones en los pares de valores de semivarianza versus distancia. La dependencia espacial pudo ser modelizada matemáticamente mediante diferentes tipos de semivariograma. El modelo esférico de dependencia espacial fue el que se ajustó con mayor frecuencia. Por término medio, el alcance de la dependencia espacial fue menor en 2011 con un valor de 36,1 km, mientras que en 2010 fue de 46,3 km y en 2012 presentó el valor máximo, cifrado en 53,1 km. La temperatura media mensual en los años estudiados presentó una correlación muy significativa con la altitud, lo que permitió su uso como variable secundaria mediante krigeado con deriva externa. Los mapas construidos empleando el método de las distancias inversas presentaron un gran número de valores anómalos, por lo que ésta no se debe de considerar como una metodología efectiva para interpolar los datos de temperatura media mensual. Los mapas de variabilidad espacial obtenidos por krigeado con deriva externa, que tiene en cuenta el relieve, fueron los que mejor representaron la variabilidad espacial de los datos mensuales de temperatura, dado que permitieron obtener menores valores de los errores de estimación. Las técnicas de krigeado ordinario y cokrigeado no fueron tan eficientes como el krigeado con deriva externa para representar la variabilidad espacial de las series de datos de temperatura estudiadas.