UNIVERSIDAD VERACRUZANA

UNIVERSIDAD VERACRUZANA
FACULTAD DE INSTRUMENTACIÓN ELECTRÓNICA Y
CIENCIAS ATMOSFÉRICAS
“COMPARACIÓN DE LAS TENDENCIAS DE LA
TEMPERATURA Y HUMEDAD RELATIVA ENTRE LA ZONA
CONURBADA VERACRUZ-BOCA DEL RÍO Y UN SITIO
RURAL”
TESIS
Que para evaluar la experiencia educativa Experiencia Recepcional (MEIF),
del P.E. de la Licenciatura en Ciencias Atmosféricas.
Presenta:
GRETTEL LICET CAJÚN OCHOA
Director:
DR. VICTOR LUIS BARRADAS MIRANDA
Co-Director:
DR. JUAN CERVANTES PÉREZ
Esta tesis forma parte del proyecto Vegetación urbana: una alternativa de mitigación
de la contaminación térmica citadina Proyecto DGAPA-PAPITT IN213209
Xalapa, Ver.
Septiembre 2011
ÍNDICE
Resumen
i
INTRODUCCIÓN
1
Hipótesis y objetivo
4
CAPÍTULO 1. ZONA DE ESTUDIO Y ASPECTOS CLIMÁTICOS
5
1.1 Ubicación
5
1.2 Aspectos climáticos
7
1.3 Fenómenos a escala global
7
1.4 Fenómenos a escala sinóptica
8
1.5 Fenómenos a escala local
9
CAPÍTULO 2. MÉTODO
10
2.1 Identificaciones de Inhomogeneidades
12
2.2 Entrada de datos para el RHtestV2
13
2.3 Análisis de tendencia Mann-Kendall y XLSTAT
14
2.4 Modelos de regresión lineal simple
16
2.5 Coeficiente de determinación
18
2.6 Coeficiente de correlación
18
CAPÍTULO 3. RESULTADOS
20
3.1 Análisis de la homogeneidad de las series de tiempo.
20
3.2 Análisis de tendencia de la temperatura y humedad relativa con
Mann-Kendall y XLSTAT.
24
3.3 Ecuaciones lineales de tendencia de la temperatura y humedad relativa con
Statistica 7.0
3.4 Análisis de tendencia de temperatura y humedad relativa
27
39
47
CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
47
48
4.1 Conclusiones
4.2 Recomendaciones
Anexo I. Imágenes del crecimiento urbano de la ZCVBR
2
49
RESUMEN
Una forma de distinguir el ambiente urbano del rural es a través de la estructura
superficial: un área compactada e impermeable en el caso del primero, contra un
área vegetada y permeable, entre otros aspectos, en el caso del segundo. Las
medidas de las variables meteorológicas en un área metropolitana actual son la
suma del clima de la región, los efectos locales (cuerpos de agua, topografía, etc.)
y la alteración producida por la urbanización.
La hipótesis de este trabajo es que el crecimiento urbano de la Zona Conurbada
Veracruz-Boa del Rio (ZCVBR) puede estar favoreciendo el aumento de la
temperatura y la disminución de la humedad en esta zona, de tal forma que el
objetivo de este trabajo fue analizar las series de temperatura y humedad relativa
de la zona conurbada Veracruz-Boca del Río y un sitio rural cercano: El Tejar;
considerando además al Aeropuerto Internacional General Heriberto Jara Corona.
El procedimiento consistió en determinar si las series eran o no homogéneas, y en
caso de no serlas (como se determinó con los análisis), ajustarlas de acuerdo a
los procedimientos propuestos por los grupos de trabajo de la Organización
Meteorológica Mundial (OMM). Una vez homogeneizadas las series, se les
aplicaron las pruebas de tendencia del software Xlstat y de Mann-Kendall para
determinar si hubo o no tendencia, la cual se presentó en todos los casos
analizados. Finalmente, se obtuvieron las ecuaciones de ajuste lineal para
determinar qué tan intensas fueron las tendencias encontradas.
Los resultados muestran que los cambios mas fuertes son hacia la zona del
Aeropuerto Internacional General Heriberto Jara Corona, y no en la zona
conurbada, donde el efecto local de brisa marina y terral, puede estar atenuando
el impacto de la urbanización, debido a que el sitio de obtención de las variables
está muy cerca de la costa.
Se sugiere para estudios posteriores contar con series de tiempo más largas e
incluir un análisis parcial de las series para relacionarlo con el crecimiento urbano.
i3
INTRODUCCIÓN
Una distinción entre el ambiente urbano y el rural estriba en la estructura
superficial: un área compactada e impermeable en el caso del primero, contra un
área vegetada y permeable, entre otros aspectos, en el caso del segundo. Una
forma de conocer los efectos de la urbanización en el ambiente atmosférico es la
de contar con datos antes del asentamiento de la ciudad, de tal forma que se
pudieran comparar con las mediciones después del desarrollo de la misma
(Moreno, 1993)1, situación raramente factible en la mayoría de las ciudades
antiguas. Así, Lowry (1977)2 propone que las medidas de las variables
meteorológicas en un área metropolitana actual son la suma del clima de la región,
los efectos locales (cuerpos de agua, topografía, etc.) y la alteración producida por
la urbanización. De acuerdo a Oke (1969)3 en algunas ciudades esta alteración se
puede deber a cambios en:

La
superficie
natural
previa
ha
sido sustituida
o
recubierta
por
construcciones diversas de edificios, que forman un conjunto denso y
compacto. Esto provoca una rugosidad que modifica el movimiento del aire
en superficie. Por una parte, se reduce la velocidad del viento en superficie
y, por otra, se incrementa, en general la turbulencia.

La sustitución del suelo natural por diversos tipos de pavimentos, así como
los sistemas de drenaje urbanos, que permiten una escorrentía rápida,
provocan una reducción de la evaporación y de la humedad de la superficie
y del aire.
1
MORENO R. (1993) Adaptación del índice Humidex para el clima de la ciudad de Colima, México, de
acuerdo con el enfoque adaptativo. Estudios de Arquitectura Bioclimática. Universidad de Colima, (Vol 3)
pp: 78-102.
2
LOWRY, W. P. (1977). Empirical estimation of urban effects on climate: a problem analysis. Journal of
Applied Meteorology Vol. 2 5(1): pp. 129-135
3
OKE, T. R. (1969) towards a more rational understanding of the urban heat island. Clim. Bull; McGill
University, 5, pp. 1-20.
1

El calor generado por las actividades humanas en la ciudad constituye un
importante factor que modifica el balance de energía, además aumenta la
convección, lo cual provoca a su vez, un incremento de la nubosidad, y por
consiguiente la posible precipitación.
Es precisamente en las áreas urbanas donde mejor se han apreciado las
modificaciones al clima, las cuales ocurren a escala microclimática, local y
mesoclimática, y es en esta última escala donde la comparación con las áreas
rurales muestra qué tan significativo es el impacto de una urbe. Un área
conurbada se compone de varias ciudades que se diferencian funcional y
orgánicamente, y cada una de ellas presenta una organización del espacio propia.
Desde el punto de vista espacial, la conurbación no requiere la continuidad física
de los espacios construidos (Moreno, 1993)4.
El clima urbano puede considerarse como una singularidad en las
condiciones atmosféricas de una región y sus manifestaciones, notables sólo en
determinadas situaciones, son consecuencia de las diferencias entre las
propiedades físicas de los elementos que integran los espacios construidos y los
factores del ambiente natural, propiamente no se trata de un tipo de clima, si no de
una perturbación originada por los cambios que introduce la urbanización
(Balderas, 2001)5.
El nivel de los procesos de la urbanización y la industrialización ha sido
considerado generalmente como un indicador de progreso; sin embargo, a nadie
se le escapa que este desarrollo ha generado un problema importante, que se
resumiría en el deterioro general de algunas ciudades (Landsberg, 1981)6
4
MORENO, R. (1993) Adaptación del índice Humidex para el clima de la ciudad de Colima, México, de
acuerdo con el enfoque adaptativo. Estudios de Arquitectura Bioclimática. Universidad de Colima, (Vol. 3)
pp78-102.
5
BALDERAS, G. (2001). El clima de la ciudad de Puebla: Análisis y directrices para el planeamiento físico.
Manuscrito inédito. pp24.
6
LANDSBERG, H. E. (1981). City air better or worse, in Symposium: Air over Cities. U. S. Public Health
Service, Taft Sanitary Eng. Center, Cincinnati, Ohio, Tech. Rept. A62-5, pp. 1-22.
2
El fenómeno de la conurbación constituye una de las más graves
manifestaciones del crecimiento urbano desordenado y de los asentamientos
humanos incontrolados, que requiere de una adecuada planeación que determine
políticas y estrategias de acción a corto, mediano y largo plazo para coadyuvar al
logro
de
un
desarrollo
armónico
y
equilibrado
entre
los
centros
de
población.(Landsberg,1981)
En la República Mexicana existen varias zonas conurbadas, las principales
se encuentran en ciudad de México, Monterrey y Guadalajara, aunque en el resto
del país también ha habido un crecimiento urbano significativo. El estado de
Veracruz cuenta con algunas de las llamadas ciudades medias, donde el
fenómeno de la conurbación también se ha dado, éstas son: Tuxpan-Poza Rica,
Córdoba-Orizaba, Xalapa-Banderilla, Coatzacoalcos-Minatitlán y Veracruz-Boca
del Rio. Esta última
cuenta con el mayor número de habitantes y con un
crecimiento urbano significativo, (CONAPO, 2005)7
Retomando el punto del impacto de la urbanización en el clima, es
importante contar con información climatológica confiable para llevar a cabo los
análisis comparativos. El registro de datos diarios, útil para la investigación,
requiere una gran constancia para lograr series continuas, y rigor en la medición
(homogeneidad). Las faltas en esa constancia y rigor, junto con otros aspectos
como eventuales cambios de observador, hábitos del observador (umbral que
aplica a las mediciones, etc.), descalibración del equipo de registro; inevitables
cuando se estudian periodos amplios, provocan que la calidad de los datos se
modifique en el tiempo y que puedan volverse inadecuados
(Abaurrea et al;
2004)8.
Así, la homogeneidad de las series climáticas es un factor determinante al
momento de interpretar cambios climáticos, al tiempo donde ocurre alguna
inhomogeneidad se le denomina “punto de cambio” y en una serie pueden
7
www.conapo.com.mx Delimitación de las Zonas Metropolitanas de México (2005), Conapo, Sedesol,
Inegi. (21 de marzo del 2011)
8
ABAURREA, J. ASÍN, J. CEBRIÁN, A. C. y CENTELLES, A. (2004) Metodología para el control de
Calidad y homogeneidad de una base de datos de precipitación diaria. El clima, entre el Mar y la Montaña.
(AEC) Serie A. pp. 431-440
3
presentarse varios de ellos; éstos pueden ser documentados debido a cambios en
la forma de recolectar los datos, cambios de sensores, reubicación del sitio de
observación, etc. y los puntos de cambio sin documentar (PCSD), que en algunos
casos pueden ser atribuibles a cambios climáticos (Hernández, 2006)9.
Tomando como base lo señalado anteriormente, la aportación de este
trabajo esta encaminada a la aplicación de técnicas estadísticas actuales
propuestas al seno de la OMM en los sitios de estudio, así como la evaluación de
intensidad de cambio de dos variables que son afectadas por el proceso de
urbanización: la temperatura y la humedad relativa.
Hipótesis:
Por lo anteriormente expuesto, la hipótesis de este trabajo es que el crecimiento
urbano de la Zona Conurbada Veracruz-Boca del Rio (ZCVBR), puede estar
favoreciendo el aumento de la temperatura y la disminución de la humedad en
esta zona.
Objetivo:
Analizar las series de temperatura y humedad relativa de la ZCVBR y un sitio rural
cercano: El Tejar. Debido a que en este último sitio no se mide la humedad
relativa, para el análisis de humedad relativa se consideró al Aeropuerto
Internacional General Heriberto Jara Corona (AIGHJC), aunque en este lugar las
series de estas variables (temperatura y humedad relativa) son muy cortas y no
fue posible realizar un análisis estadístico a las mismas como en los otros casos.
9
HERNÁNDEZ, V. F. (2006). Régimen Análisis de la variabilidad climática de costa Ecuatoriana durante el
periodo 1949-2004. Tesis de Licenciado en Oceanografía. Facultad de Ciencias de la Universidad de
Argentina. 120 hp.
4
CAPÍTULO 1. ZONA DE ESTUDIO Y ASPECTOS CLIMÁTICOS
La ZCVBR se encuentra ubicada hacia los 19°03’N y 96°08’W a una altitud de 10
msnm. El rango de la temperatura media es de 24 a 26°C y de precipitación anual
de 500 a 700 mm. Su clima es cálido sub-húmedo con lluvias en verano. La
población total del estado de Veracruz a finales del año 2010 ascendía a
7,643,194 habitantes de los cuales 552,156 corresponden al municipio de
Veracruz y 138,058 al de Boca del Río (Figura 1.1). (INEGI, 2010)10
SITIO DE
ESTUDIO
Escala
1:3 500 000
Figura 1.1 Sitios de estudio: ZCVBR y El Tejar.11
10
11
www.inegi.com.mx (25 de Febrero 2011)
http://cuentame.inegi.org.mx/mapas/pdf/entidades/div_municipal/veracruzmpios. (21 de marzo 2011)
5
La localidad de El Tejar está situada en el municipio de Medellín, en la zona
centro del Estado en las llanuras del Sotavento, en las coordenadas 19° 03’ latitud
Norte y 96° 09’ longitud Oeste, a una altura de 52 msnm. El municipio limita con
los siguientes municipios: al Norte con Veracruz, al Noreste con Boca del Río, al
Este con Alvarado, al Sur con Tlalixcoyan, al Oeste con Jamapa y Manlio Fabio
Altamirano. La población total de El Tejar es de 10494 personas, de las cuales
5014 son masculinos y 5480 féminas.12 La figura 1.2 muestra la ubicación de los
tres sitios de donde se obtuvieron los datos climatológicos para el análisis. La
distancia entre ellos son: del AIGHJC a ZCVBR aproximadamente 7.36 Km, de
ZCVBR a El Tejar es de 8.23 Km, y del AIGHJC a El Tejar hay una distancia
aproximada de 8.31 Km.
Figura 1.2 Ubicación de los sitios urbanos (ZCVBR) y rurales (El Tejar y AIGHJC)
de donde se obtuvieron los datos climatológicos para el análisis..13
12
13
www.inegi.com.mx (25 de Febrero del 2011)
http://maps.google.com.mx (25 de Febrero del 2011)
6
1.2- Aspectos climáticos
Los determinantes del clima son: la latitud, la orografía, la distribución de tierras
respecto a los mares, las corrientes marítimas y las tormentas tropicales. La parte
norte del estado de Veracruz no está alejada del Trópico de Cáncer por lo que
habrá de esperar la afectación por Fenómenos extratropicales (Mosiño y García,
1966)14
El Golfo de México provee de humedad a la región, sobre todo a barlovento
de la Sierra Madre Oriental, debida en buena medida a la presencia de la corriente
cálida del Golfo, en tanto que la región es afectada con relativa frecuencia por
tormentas (Ondas del este, depresiones tropicales y huracanes) en verano con
mayor incidencia en el mes de Septiembre (Tejeda y Rivas, 1991)15.
De acuerdo a la clasificación de García (1988)16 el clima de la ciudad de
Veracruz es de tipo Aw2 (w) (i`) w”: cálido húmedo con temperatura media del
mes más frío >18ºC, y precipitación invernal total anual menor o igual a 50 mm,
presentando una oscilación térmica anual de las temperaturas medias mensuales
de entre 5º y 7ºC; con presencia de canícula.
1.3- Fenómenos a escala global. Son los sistemas del orden de varios miles de
kilómetros y con duración de varias semanas o meses. Si se hacen promedios de
menor periodo como mensual o estacional, se puede detectar distintos fenómenos
asociados a las características de la superficie terrestre y al diferente
calentamiento que se recibe a lo largo de un año (Reyes, 2002).17 Estos
fenómenos son de mucha importancia para la formación y presencia de
condiciones extremas, como son precipitaciones, tormentas etc. Algunos de estos
14
MOSIÑO, P. y E. GARCÍA (1966). Evaluación de la sequía intraestival en la República Mexicana.
Unión Geográfica Internacional. Conf. Amer. Tomo III pp. 500-516.
15
TEJEDA-MARTÍNEZ A. y D. A. RIVAS CAMARGO (1991) Estimaciones horarias medias mensuales
de temperatura, humedad relativa y temperatura efectiva; Centro de Ciencias de la Tierra; Universidad
Veracruzana; pp. 1-4.
16
GARCÍA, E. (1988) Modificaciones al Sistema de Clasificación Climática de Köppen. 4ta ed. México.
pp.217.
17
REYES, S; (2002). Introducción a la Meteorología. Universidad Autónoma de Baja California. pp.468.
7
sistemas son: celdas de circulación atmosférica, Zona de Convergencia
Intertropical (ZCI) y Corrientes en Chorro18.
Dentro de las celdas de circulación atmosférica se encuentran los vientos
alisios los cuales prevalecen sobre todo México durante en verano. Estos vientos
alimentan el área con aire tropical húmedo viajando hacia el interior de México en
niveles medios de la troposfera. El sitio de estudio se ve afectado por estos
vientos que, a escala sinóptica, favorecen la presencia de las ondas tropicales, y a
escala local, acentúan a la brisa marina, (Mosiño y García, 1966)19.
1.4- Fenómenos a escala sinóptica. Los fenómenos meteorológicos de escala
sinóptica tienen una escala espacial del orden de varios cientos de kilómetros (100
a 1000 km.) y una escala temporal del orden de varios días (3 a 10 días). Algunos
sistemas son: circulaciones extratropicales, masas de aire, ciclones tropicales,
ondas del este y circulaciones Monzónicas20.
Existen dos tipos de masas de aire: la tropical (en el semestre centrado de
verano) y la polar (durante el invierno). Las ondas del este (con frecuencia máxima
entre agosto y septiembre) a su paso dejan una secuela de 3 a 4 días de lluvia,
cuando estas ondas alcanzan el nivel de depresión o tormenta tropical dejan
considerables cantidades de lluvia en la vertiente del Golfo (Tejeda et al., 1989)21
Durante el invierno, las invasiones de frio modifican el aire polar continental,
masas de aire entran al Golfo de México desde el Norte en la forma de cuña poco
profunda de aire denso con viento del norte en niveles intermedios (Mosiño y
García, 1974)22. Estas olas de aire polar causan vientos fuertes conocidos como
18
http://www.tutiempo.net/terminos/ ( 25 de enero del 2011)
MOSIÑO ALEMÁN, P Y E. GARCÍA, 1966. Evaluación de la sequía intraestival en la República
Mexicana, Proc. Conf. Reg. Latinoamericana, Unión Geogr. Int., 3: 500-516.
20
www.observatoriometeorologicounam.com/glosario_meteorologia.doc ( 25 de enero del 2011)
21
TEJEDA-MARTÍNEZ A., ACEVEDO, F. y JÁUREGUI, E. (1989). Atlas Climático del Estado de
Veracruz. Colección textos Universitarios. Universidad Veracruzana pp. 150.
22
MOSIÑO, P. y E. GARCÍA, (1974). The climate of Mexico. En World Survey of Climatology Vol. 11.
Edit. H. Landsberg Elsevier pp.404.
19
8
“Nortes” hacia el sur de Estados Unidos y como “el Norte” en el Golfo de México
(Tejeda et al., 1989)23.
1.5- Fenómenos a escala local. Dentro de las estructura de la circulación
atmosférica, están implicados un sinfín de fenómenos de diferentes escalas como
son de escala local y de meso escala, los cuales varían de unos cuantos
milímetros hacia varias decenas de kilómetros. Estos fenómenos básicamente se
originan a partir de un proceso de convección, ya sea libre o forzada. La
convección se puede presentar por diferencia en densidad del aire, derivada del
calentamiento diferencial, o por el esfuerzo entre masas de aire de diferentes
características termodinámicas (Reyes, 2002)24.
Ejemplos de fenómenos a escala local son: La brisa marina y terral, de
montaña y valle.25 Durante el verano la brisa marina es muy persistente, porque se
sobrepone a los alisios y durante el invierno es anulada por los eventos de “Norte”.
La extensión de la brisa marina es de 20 a 30 Km sobre el mar y cerca de 20 Km
sobre la tierra. La extensión de la brisa terral es mas corta que la brisa marina
para latitudes medias. En esta zona, la brisa marina penetra considerablemente y
se hace evidente en
lugares como Xalapa, manifestándose con un máximo
relativo de humedad absoluta al medio día. La brisa marina en la región costera
centro- sur de Veracruz predomina en un 26 a 36% mientras que en el terral
predomina en un 31 a 40% en promedio anual (Jáuregui et al., 1984).26. Se ha
observado que al avanzar el día la brisa marina experimenta un giro hacia la
derecha. Este giro también se observa en otras latitudes (Schmidt, 1947)27.
El giro se puede deber a que la brisa empieza a soplar en dirección normal
a las isobaras, conforme se va intensificando va cambiando de dirección para
23
TEJEDA-MARTÍNEZ A., ACEVEDO, F. y JÁUREGUI, E. (1989). Atlas Climático del Estado de
Veracruz. Colección textos Universitarios. Universidad Veracruzana. pp. 150.
24
REYES, S. (2002). Introducción a la Meteorología. Universidad Autónoma de Baja California. pp. 468.
25
http://www.tutiempo.net/terminos/(25 de Enero del 2011)
26
JÁUREGUI, E; M.A. VALDOVINOS, J.M. RODRÍGUEZ y A. RAMÍREZ. (1984). Aspectos de la
Circulación de la Brisa en la Planicie Costera del Sur de Veracruz (una metodología). Cetro. de
Meteorología Aplicada de la Universidad Veracruzana, México.pp13.
27
SCHMIDT, F.H., (1947); “An elementary theory of the land sea breeze circulation“. J. Meteor; Vol. 4. Pp.
9-15.
9
ajustarse al efecto de la fuerza de Coriolis, el cual aunque pequeño por la baja
latitud es suficiente para que se observe el giro a la derecha. Es posible que dicho
giro también sea una consecuencia de la distribución de las isobaras a macroescala donde la presión aumenta en dirección del mar (Jáuregui, 1984)28.
Sin embargo, la urbanización y el calentamiento urbano afectan directamente a la
circulación de la brisa marina. Yoshikado (1994)29, estudió el papel desempeñado
por el tamaño, la distancia a la costa y la anomalía del calentamiento de la ciudad
(intensidad de la isla de calor). En particular encontró que la intensificación de la
velocidad de la brisa marina disminuyó a media que la urbanización se desplazo
hacia el interior; esto ocurre siempre y cuando el ancho de la ciudad supera los 10
Km. Por otra parte Yoshikado (1990, 1992)30 también mostró que si el mayor
calentamiento urbano (Isla de Calor) se encuentra adyacente a la costa se
produce una intensificación de la velocidad de la brisa marina.
28
JÁUREGUI, E; M.A. VALDOVINOS, J.M. RODRÍGUEZ y A. RAMÍREZ. (1984). Aspectos de la
Circulación de la Brisa en la Planicie Costera del Sur de Veracruz (una metodología). Centro de
Meteorología Aplicada de la Universidad Veracruzana, México.pp13.
29
YOSHIKADO, H., (1994): Interaction of the sea breeze with urban heat islands of different sizes and
locations. J. Meteor. Soc. Japan, Vol. 72, pp. 139–143.
30
YOSHIKADO, H., (1990): Vertical structure of the sea breeze penetrating through a large urban complex.
J. Appl. Meteor., Vol. 29, pp. 878–891.
YOSHIKADO, H., (1992): Numerical study of the daytime urban effect and its interaction with the sea
breeze. J. Appl. Meteor., Vol. 31, pp. 1146–1164.
10
CAPÍTULO 2. MÉTODO
En este trabajo se usó la estadística la cual puede dividirse en dos grandes
áreas: la estadística descriptiva que se relaciona con la organización y resumen de
los datos; y la inferencia estadística que tradicionalmente consiste de métodos y
procedimientos usados para llegar a conclusiones considerando los procesos
subyacentes
que
generan
los
datos
(Wilks,
1995)31.
La
Organización
Meteorológica Mundial (OMM) ha venido impulsando el uso de la estadística para
el análisis y comprensión del cambio climático y en este sentido, el Grupo de
Expertos en Detección e Índices de Cambio Climático ha venido impulsando a
escala global el cálculo de índices de cambio climático a partir de datos diarios.
El uso sistemático de dichos índices ha permitido mejorar el diagnóstico
global de los cambios en extremos de temperatura y precipitación contribuyendo al
reporte de evaluación del Panel Intergubernamental de Cambio Climático. Lo
anterior sin embargo, sólo ha marcado el inicio de una estrategia de detección de
cambio climático que requiere continuarse en la escala regional (Peterson,
2005)32. Desde luego, algunos autores como Jáuregui señalan que los cambios
producidos por la urbanización, son más intensos que los producidos por el
cambio climático.
El procedimiento del análisis de homogeneidad propuesto por el Grupo de
Expertos de la OMM, permite determinar si existe o no un cambio climático; una
serie climatológica se dice homogénea si sus variaciones son causadas por
variaciones del tiempo y clima, o bien si es representativa del clima en los
alrededores del punto de observación, y la inhomogeneidad está definida como los
puntos de cambio en la serie climatológica y esta puede deberse a cambios de
emplazamiento de la estación, cambio de sensores o de métodos de observación
31
WILKS, D. (1995) Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. An Introduction. Academic Press.
pp.464
32
PETERSON, T. C. (2005). Climate change indices, World Meteorological Organization Bulletin; 54,
(2):pp. 83-86.
11
y cambios del entorno del observatorio (cambios del uso del suelo, crecimiento
urbano, etc.) (Vincent, 1998)33. Este método
fue aplicado en el trabajo, aunque
solo fue utilizado para la temperatura, no así para la humedad relativa que, por ser
una variable acotada, el procedimiento no conduce aún a resultados satisfactorios.
Para la realización de este trabajo se utilizó una base de datos de tres
sitios, de los cuales la temperatura y humedad relativa fueron tomadas en cuenta
para este estudio. Las fuentes de información climatológica fueron: Centro de
Previsión del Golfo de México correspondiente a la ZCVBR, los años de estudio
corresponden al periodo de 1917-2008. Aeropuerto Internacional General
Heriberto Jara Corona (AIGHJC), el periodo de estudio corresponden de 19992008. Para El Tejar solo se obtuvieron los promedios de la variable temperatura y
los años son de 1961-2010. Para hacer una mejor comparación, de los tres sitios
de estudio se tomaron los años en los que fueron coincidentes las series, los
cuales corresponden de 1999 al 2008.
La humedad relativa puede variar, dependiendo de la temperatura por lo
tanto se procedió a tomar la humedad relativa máxima registrada (promedios
mensuales) y la mínima registrada (promedios mensuales), y por último la
humedad relativa media fue el promedio de la máxima y la mínima de la humedad
relativa.
Para el análisis de las series se obtuvieron los promedios mensuales de la
temperatura (máxima, mínima y media), y lo mismo se hizo con la humedad
relativa de la ZCVBR y AIGHJ. Para El Tejar solo se aplicó el análisis a las
temperaturas ya que no se contó con datos de humedad relativa.
Se les aplicó el módulo RHtestV2 para probar la homogeneidad de los
mismos; este módulo forma parte del software RClimdex, el cual ha sido diseñado
33
VINCENT, LA. A (1998) technique for the identification of inhomogeneities in Canadian temperature
series, Journal of Climate 11, pp: (1094 – 1104).
12
y propuesto para los análisis de cambio climático por la Organización
Meteorológica Mundial (Peterson, 2005)34.
Puesto que las series presentaron inhomogeneidades, el mismo módulo
RHtestV2 mediante un modelo de regresión de dos fases, permitió corregir las
inhomogeneidades. El procedimiento consiste simplemente en considerar que los
datos de los últimos años son confiables, y entonces mediante el modelo de
regresión se van ajustando las homogeneidades (saltos en la media) de los datos
anteriores.
2.1 Identificaciones de Inhomogeneidades
Se usó el paquete RHtest desarrollado por Wang y Feng, (2007)35 el cual utiliza
una regresión de dos fases para identificar cambios de media en los datos de
temperatura de la estación. Se identificó qué modelo se le ajusta mejor a la serie:
si es de una tendencia y una media la serie se considerará homogénea; pero si se
ajusta mejor un modelo de una tendencia y dos medias, la serie será considerada
inhomogenea.
Para el análisis, se usó el paquete RHtest el cual es una aplicación del
Programa R36, mismo que se usó en una plataforma de Windows XP. El paquete
RHtest es un programa hecho para cálculos estadísticos, diseñado para detectar
puntos de cambios en series de tiempo, está basado en el modelo de regresión de
dos fases (Lund y Reeves, 2002).37
La homogeneidad de las series climáticas es un factor determinante al
momento de interpretar cambios climáticos. Al tiempo donde ocurre alguna
inhomogeneidad se le denomina “punto de cambio”. En una serie puede haber
34
PETERSON, T. C. (2005). Climate change indices, World Meteorological Organization Bulletin;
54(2):pp. 83-86.
35
WANG, X. L. y FENG, Y. (2007). Accounting for autocorrelation in detecting mean-shifts in climate data
series using the penalized maximal or F test J. Appl. Meteor. Climate. pp.47, 2423–2444.
36
R: A language and environment for Statistica computing, R Development Core Team, Vienna, Austria,
2003, web site: www.R-project.org, Junio (2005).
37
LUND, R., y J. REEVES. (2002) Detection of Undocumented Changepoints: A Revision of the TwoPhase Regression Model, Notes and Correspondence, pp.2547 – 2554.
13
varios puntos de cambio, los cuales pueden ser documentados debido a cambios
en la forma de recolectar los datos, cambios de sensores en estaciones
meteorológicas, reubicación, etc. Es posible que los puntos de cambio no se
documenten, y en este caso pueden ser atribuibles a cambios climáticos (Karl et
al., 1999)38..
Con el fin de encontrar
inhomogeneidades en las series, se aplicó el
modelo de regresión de dos fases utilizado por Peterson et al. (2001)39, a fin de
decidir si los puntos de cambio encontrados son estadísticamente significativos o
no. El modelo de regresión de dos fases puede ser escrito como:
…………………………………….. (1)
Donde { Xi, i = 1,…..,N }, denota una serie de datos observados en tiempos
t1<…< ti <…< tN. Asumiendo que ese es el mayor cambio de punto en la serie de
tiempo, la ecuación 1 ha sido desarrollada para probar si ha habido un cambio
súbito en el tiempo. εi es el error aleatorio independiente con media cero y
varianza constante, y
µ1, µ2 son dos subseries de medias esto permite para
ambos pasos que β1, β2 son puntos de cambio en ti, el tiempo C es llamado punto
de cambio en la ecuación 1.
2.2 Entrada de datos para el RHtestV2.
Las funciones RHtest se manejan con datos anuales, mensuales en series diarias
Cada serie de datos de entrada deben ser almacenados en un archivo separado
(por ejemplo, un archivo denominado (EXAMPLE.DAT), en el que las tres primeras
columnas son las fechas (año civil YYYY, MM el mes y el día DD) de las
observaciones, y la cuarta columna, los valores de los datos observados. Las
38
KARL,TR, N. NICHOLLS y A. GHAZI (1999): CLIVAR / SMOC / taller de la OMM sobre los índices
y los indicadores de los fenómenos climáticos extremos: resumen del taller. Cambio Climático.pp. 42 , 37.
39
PETERSON, T. C., C. FOLLAND, G. GRUZA, W. HOGG, A. MOKSSIT y N. PLUMMER (2001): Report
on the activities of the Working Group on Climate Change Detection and Related Reporters 1998–2001.
World Meteorological Organization Rep. WCDMP-47, WMO-TD 1071, Geneva, Switzerland, pp.143.
14
fechas de los datos de entrada deben ser consecutivas y en el orden del
calendario, si no hay puntos cambiantes importantes identificados hasta la fecha,
la serie de tiempo puede declararse como homogénea, y no hay necesidad de ir
más allá en las pruebas de esta serie 40
2.3 Análisis de Tendencia Mann- Kendall y XLSTAT.
Una vez ajustadas las inhomogeneidades de las series de datos, se les aplicó la
prueba de Mann-Kendall (Sneyers, 1990)41, cuyo objetivo es determinar si hay o
no tendencia en las series y también la prueba de tendencia del software XLSTAT,
el cual es una herramienta para el análisis de datos con el fin de comprobar por
dos procedimientos distintos dicho aspecto de las series. En este caso, la
hipótesis nula fue: no hay tendencia de la serie; mientras que la alternativa fue: la
serie presenta tendencia.
Finalmente, una vez determinado si hubo o no tendencia, se obtuvieron las
ecuaciones de ajuste lineal, para determinar qué tan intenso es el cambio de las
series de temperatura. Aunque a las series de humedad relativa de la ZCVBR no
se les aplicó la prueba de homogeneidad, si se les aplicaron las pruebas de
tendencia y se obtuvieron las ecuaciones de regresión para determinar la
intensidad del cambio. De las series de temperatura y humedad relativa del
AIGHJC, por ser tan cortas, menos de 10 años, solo se obtuvieron las ecuaciones
de ajuste para determinar la razón de cambio en ese periodo y compararlos con
los de la ZCVBR y El Tejar.
Se analizó la tendencia de temperatura máxima, mínima y promedio y
humedad relativa máxima, mínima y promedio; con el algoritmo de Mann- Kendall
40
http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/RHtest/RHtestV2_UserManual.doc_2011. (25 de Enero
del 2011)
41
SNEYERS, R. (1990). On the Statistical Analysis of Series of Observations. Geneva, Switzerland. Nota
Técnica No. 143 WMO.
15
el cual consiste en calcular un parámetro significativo ( ) mediante la ecuación
(Nasrallah et al., 1990)42:

4ni
1
N(N 1)
……………………………………………………. (2)
Donde N es el tamaño de la muestra y ni es el número de elementos
subsecuentes de la serie mayores a xi, siendo xi los elementos de la serie.
Y el parámetro (o ) :
0  g
4 N  10
9 N ( N  1) ….……………………………………………… (3)
Donde g es el área bajo la curva de la función normal al nivel de significancia
fijado, y N es el tamaño de la muestra.
Los resultados se comparan de acuerdo a los siguientes criterios:
-
Si   0
y
   0 tendencia al decremento.
-
Si   0
y
   0 ó   0 no existe tendencia.
-
Si   0
y
  0 tendencia al incremento.
Lo que permite determinar si la tendencia es significativa o no. Desde luego, la
pendiente de la recta ajustada es el parámetro que indica qué tan intenso es el
cambio registrado en caso de tendencia.
El criterio que se consideró para saber si hay o no significancia fue que la
diferencia entre

y
g no rebasara 0.05 de significancia (95%) según sugiere
42
NASRALLAH H. H.; BRAZEL, A. y BALLING Jr. R.C. (1990). Analysis of the Kuwait City urban heat
island. Int. J. of Climatology, 10. Pp.401-405.
16
(Martínez et al; 2009)43.Para el análisis de tendencia, se utilizaron las series
completas de las localidades seleccionadas.
Con la información obtenida de la temperatura máxima, mínima, media y la
humedad relativa máxima, mínima y media fue posible utilizar
el paquete
STATISTICA 7.0 (Microsoft, 2006). Con el cual, se realizó una regresión lineal y se
obtuvo el valor de la pendiente para su análisis posterior.
2.4 Modelos de Regresión Lineal Simple
Hoy en día se sabe que la variación del clima se puede deber a efectos de tipo
natural (variabilidad climática) o bien a efectos de tipo antrópogenico (cambio
climático). En este caso no se diferencia entre uno y otro aspecto, solo se analiza
la tendencia de la temperatura y humedad relativa en las localidades utilizadas
para el estudio.
Cuando se desea investigar la relación entre dos variables, donde una de
ellas puede ser manipulada para predecir el comportamiento de la otra, se
necesitan utilizar métodos que describan esa relación (técnicas de regresión) para
así poder inferir la tendencia entre ellas (análisis de regresión). Uno de estos
métodos utilizados y más sencillos son los modelos de regresión lineal simple.
En los modelos de regresión lineal simple se pretende describir la relación
entre dos variables, una llamada independiente o predictora y otra llamada
dependiente, junto con las inferencias realizadas en la variable dependiente
(Infante y Zarate, 1984)44; en lo sucesivo se denotará por X1 como la variable
independiente y por Y a la dependiente.
El modelo de regresión lineal simple consiste en la relación de X1 y Y
modeladas por una línea recta de la forma:
43
TEJEDA, MARTÍNEZ A. GARCÍA CUETO, O.R., MORALES, G.B. 2009. Urbanization effects upon the
air temperature in Mexicali, B.C., and Mexico. Atmósfera 22(349-365).
44
INFANTE, S. y ZÁRATE, P. (1984). Métodos Estadísticos, Un Enfoque Interdisciplinario. Ed. Trillas,
pp.: 463-464.
17
Y= β0+βlX1
………………………………………………………… (4)
Donde β0: ordenada al origen, y βl: pendiente de la línea que mide el grado de
asociación entre X1 y Y (magnitud de incrementos o decrementos de Y debidos a
incrementos de X1).
Si se desea ajustar un modelo de regresión lineal a un conjunto de datos se
deben encontrar estimadores para los parámetros desconocidos
β0 y βl. La
validez de las inferencias acerca de β0 y βl dependerá de la distribución de
muestreo de los estimadores.
Para encontrar β0 y βl, se emplea el método de mínimos cuadrados
mediante técnicas de cálculo diferencial (Steel y Torrie, 1988)45 sin embargo en
este trabajo solo se presentan los resultados:
n
ˆ l 
  Xi  X Yi  Y 
i 1
n
…………………………………………….... (5)
2
  Xi  X 
i 1
ˆ o  Y  ˆ l X ………………………………………………… (6)
Por lo que la línea ajustada es de la forma:
Yˆ  ˆ o  ˆ l X …………………………………………………(7)
Así
Yˆ
es un estimador del valor medio de
mientras que
ˆo y ̂ l
Y
y predice algún valor futuro de Y;
son estimadores de β0 y βl respectivamente.
45
STEEL G. y H. TORRIE (1988) Bio-Estadística Principios y Procedimientos. Mc Graw-Hill, pp.: 241248.
18
2.5 Coeficiente de determinación ( R2 )
Al haber obtenido la recta mejor estimada, es posible usar alguna medida que
indique en cantidad ( % ) qué tanto se le puede atribuir a X1 para predecir Y con el
modelo lineal previamente obtenido (Mendenhall y Sincich, 1997)46.
Para esto se emplea el coeficiente de determinación R2, que es una
medida de la bondad del ajuste de los datos a la recta denotado por:
n
R2
 Yi  Y  Yi  Yˆ 

 Yi  Y 
2
2
i 1
2
………………………………..………… (8)
Donde R2 puede tomar valores de 0 y 1, es decir:
 Si R2 toma valores cercanos a 0, indica una baja relación (inclusive nula si se
da el caso) lineal entre X1 y Y, lo que significa que la variación de Y no es
claramente explicada por X1.
 Si R2 toma valores cercanos a 1, indica un buen ajuste en el modelo y por
tanto las variaciones de Y son significativamente explicadas por X.
2.6 Coeficiente de correlación ( r )
El coeficiente de correlación r del producto de Pearson, es una medida de la
fortaleza de la relación lineal entre dos variables X y Y en la muestra, y es de la
forma (Berry y Feldman, 1985)47:
46
MENDENHALL W. y T. SINCICH (1997). Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias.
Ed. Prentice Hall, pp.: 561-564.
47
BERRY, W. D., y FELDMAN, S. (1985). Multiple Regressions in Practice. Sage University Paper Series
on Quantitative Applications in the Social Sciences, series no. 07-050 Newbury Park, CA: Sage. pp.85-97.
19
n
  Xi  X Yi  Y 
r
i 1
n
n
……………………………………………. (9)
2
 (Yi  Y )   Xi  X 
2
i 1
i 1
r también se obtiene por la raíz cuadrada de R2, en caso que la variable sea
independiente y además tome valores entre -1 y 1, esto quiere decir:
 Si r es cercano o igual a 0 implica poca o ninguna relación entre X y Y.
 Si -1 < r < 1, más fuerte será la relación lineal entre X y Y.
 Si r= ±1 todos los puntos caerán en la línea recta estimada.
Cabe mencionar, que si un valor positivo se presenta en r implica que Y
aumenta cuando X aumenta, mientras que si r es negativa implica que Y
disminuye cuando X aumenta. Algo importante que se debe de mencionar es que
una correlación elevada no implica casualidad (relación causa-efecto) sino que
existe una fuerte tendencia lineal entre X y Y. (Berry y Feldman, 1985)48
48
BERRY, W. D., y FELDMAN, S. (1985). Multiple Regressions in Practice. Sage University Paper Series
on Quantitative Applications in the Social Sciences, series no. 07-050 Newbury Park, CA: Sage. pp.100-118
20
CAPÍTULO 3. RESULTADOS
3.1 Análisis de la homogeneidad de las series de tiempo.
Los resultados encontrados en este trabajo dependen no solo de las técnicas
analíticas empleadas sino también de la calidad de los datos, a fin de poder
realizar comparaciones entre otras cosas, depende de cómo se tomaron, y de la
calibración del instrumento, la homogeneidad de los datos, la coincidencia
temporal de las observaciones entre estaciones.
Las series de temperatura en sus tres formas (máxima, media y mínima) de
la ZCVBR y El Tejar, fueron inhomogéneas con diversos puntos de cambio sin
documentar (PCSD). En la figura 3.1 se muestra la serie de temperatura máxima
para la ZCVBR, en ella se aprecian dos PCSD en los años 1925 pasando de 28 a
31 ºC y en 1995 pasando de 33 a 34 ºC. En la figura inferior se establece un
patrón de corrección y se estima el ajuste de la serie superior.
Fig. 3.1 Test de homogeneidad de la temperatura máxima para la ZCVBR. En la
gráfica superior se muestra la línea con dos PCSD (línea azul), y la gráfica inferior
muestra el ajuste de los dos puntos de cambio.
21
En la figura 3.2 se muestra la serie de temperatura media para la ZCVBR,
en ella se aprecian dos PCSD en los años 1946 pasando de 19 a 21 °C y en 2005
pasando de 21 a 24°C. En la figura inferior se establece un patrón de corrección y
se estima el ajuste de la serie superior.
Fig. 3.2 Test de homogeneidad de la temperatura media para la ZCVBR en la
gráfica superior se muestran dos PCSD (línea azul) y la gráfica inferior muestra el
ajuste de los dos puntos de cambio.
En la figura 3.3 se muestra la serie de temperatura mínima para la ZCVBR,
en ella se aprecian dos PCSD en los años 1925 pasando de 24 a 27 °C y en el
2005 pasando de 27 a 29 ºC. En la figura inferior se establece un patrón de
corrección y se estima el ajuste de la serie superior.
22
Fig. 3.3 Test de homogeneidad de la temperatura mínima para la ZCVBR en la
gráfica superior se muestra la línea con los PCSD (línea azul) y la gráfica inferior
muestra el ajuste de los dos puntos de cambio.
En la figura 3.4 se muestra la serie de temperatura máxima para El Tejar, en ella
se aprecian dos PCSD en los años 1973 pasando de 28 a 30 °C y en 1995
pasando de 25 a 29 °C. En la figura inferior se establece un patrón de corrección y
se estima el ajuste mensual de la serie superior.
23
Fig. 3.4 Test de homogeneidad de la temperatura máxima para El Tejar, en la
gráfica superior se muestra la línea con los PCSD (línea azul) y la gráfica inferior
muestra el ajuste de los dos puntos de cambio.
En la figura 3.5 se muestra la serie de temperatura media para El Tejar, en ella se
aprecia un PCSD en el año 1995 pasando de 25 a 27 ºC. En la figura inferior se
establece un patrón de corrección y se estima el ajuste de la serie superior.
Fig. 3.5 Test de homogeneidad de la temperatura media para El Tejar, en la
gráfica superior se muestra la línea con el PCSD (línea azul) y la gráfica inferior
muestra el ajuste del punto de cambio.
24
En la figura 3.6 se muestra la serie de temperatura mínima para El Tejar, en
ella se aprecia un PCSD en el año 1995 pasando de 21 a 23 ºC. En la figura
inferior se establece un patrón de corrección y se estima el ajuste de la serie
superior.
Fig. 3.6 Test de homogeneidad de la temperatura mínima para El Tejar, en la
gráfica superior se muestra la línea con el PCSD (línea azul) y la gráfica inferior se
muestra el ajuste del punto de cambio.
3.2 Análisis de tendencia de la temperatura y humedad relativa con MannKendall y XLSTAT.
La tabla 3.1 por su parte, muestra los resultados del análisis de tendencia de la
temperatura entre los tres sitios, una vez ajustadas las series de ZCVBR, AIGHJC
y El Tejar. Entre los aspectos a destacar de estos resultados están que las series
de temperatura en los tres sitios mostraron una tendencia al aumento y que dicho
aumento presentó la siguiente secuencia en intensidad de mayor a menor:
25
AIGHJC, El Tejar y ZCVBR. En ese sentido, para el AIGHJC, las mayores
intensidades son en la temperatura máxima, media y mínima (en ese orden).
Mientras que en El Tejar fue media, mínima y máxima. Para la ZCVBR la
secuencia fue media y máxima (con el mismo valor) y mínima.
La correlación de rango de Mann-Kendall se aplicó como una alternativa noparamétrica para reforzar la validez de los análisis de regresión simple. La
estadística de rangos de Mann-Kendall se aplicó para identificar cualquier
tendencia temporal lineal o no lineal en los datos mensuales de los tres sitios de
estudio. Al igual que el Xlstat se utilizó como una herramienta para complementar
el análisis de datos, la cual también permitió validar los resultados de MannKendall así como sus significancias.
Tabla 3.1 Tendencias de la temperatura en los tres sitios de análisis usando Xlstat
y Mann-Kendall.
Variable
Sitio
Periodo
No.
Años
Parámetro
Xlstat
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
ZCVBR
1917-2010
93
0.088
Parámetro
MannKendall
0.0931
ZCVBR
1917-2010
93
0.094
ZCVBR
1917-2010
93
EL
TEJAR
EL
TEJAR
EL
TEJAR
1961-2010
Significancia
Tendencia
SI
Positiva
0.0939
SI
Positiva
0.020
0.0251
SI
Positiva
49
0.051
0.0525
SI
Positiva
1961-2010
49
0.259
0.2611
SI
Positiva
1961-2010
49
0.075
0.0763
SI
Positiva
AIGHJC
1999-2008
9
0.08
0.0812
SI
Positiva
AIGHJC
1999-2008
9
0.064
0.0633
SI
Positiva
AIGHJC
1999-2008
9
0.037
0.039
SI
Positiva
26
La tabla 3.2 muestra los resultados del análisis de tendencia de la humedad
relativa (máxima, media y mínima) entre ZCVBR y AIGHJC. La tendencias
fueron negativas y con mayor intensidad en AIGHJC.
La secuencia de intensidades en AIGHJC fueron media, mínima y máxima,
mientras que en ZCVBR fue mínima, media y máxima. Como se mencionó, en El
Tejar no se cuenta con esta variable.
Tabla 3.2 Tendencias de la humedad relativa en los dos sitios de análisis usando
Xlstat y Mann-Kendall
Variable
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Sitio
Periodo
No.
Años
Parámetro
Xlstat
Parámetro
MannKendall
Significancia
Tendencia
ZCVBR
1917-2010
93
-0.018
-0.017
SI
Negativa
ZCVBR
1917-2010
93
-0.119
-0.120
SI
Negativa
ZCVBR
1917-2010
93
-0.136
-0.135
SI
Negativa
AIGHJC
1999-2008
9
-0.206
-0.205
SI
Negativa
AIGHJC
1999-2008
9
-0.215
-0.216
SI
Negativa
AIGHJC
1999-2008
9
-0.197
-0.199
SI
Negativa
Los PCSD de la temperatura máxima, mínima y media de la ZCVBR y El
Tejar fueron ajustados mediante los procesos estadísticos que se están
proponiendo por los grupos de trabajo de la OMM, debido a que no hubo
respuestas acerca de los posibles factores que generaron dichos cambios.
En el sitio AIGHJC como la serie fue corta, solo nueve años, no se le aplicó
la herramienta RHtestV2. En cuanto a las humedades relativas de las estaciones
del ZCVBR y del AIGHJC se tomaron sin ajustes en los datos ya que la
herramienta RHtest solo es aplicable a las variables de temperatura y
precipitación.
27
3.3 Ecuaciones lineales de tendencia de la temperatura y humedad relativa
con Statistica 7.0
Una vez determinada si hubo o no tendencia, se obtuvieron las ecuaciones de
ajuste lineal, para determinar qué tan intenso es el cambio de las series de
temperatura con el paquete STATISTICA 7.0 (Microsoft, 2007).
En la figura 3.7 se puede observar la temperatura máxima de la ZCVBR la
cual muestra una tendencia al aumento, con valor en la pendiente de
0.0008°C/año. En la figura 3.8 de El Tejar la temperatura máxima tiene una
tendencia al aumento de 0.0013°C/año, cuyo valor es mayor comparándolo con la
ZCVBR.
Fig. 3.7 Recta de ajuste de la Temperatura máxima (Y=32.3292+0.0008*x) para la
ZCVBR
28
Fig. 3.8 Recta de ajuste de la Temperatura máxima Y=28.7593+0.0013*x para El
Tejar.
En la figura 3.9 correspondiente al gráfico de la temperatura máxima del
AIGHJC se muestra una pendiente al aumento de 0.0078°C/año. Comparando las
temperaturas máximas de los tres sitios de estudio, se tiene que la tendencia es
mayor en AIGHJC seguida por El Tejar y por último la ZCVBR.
Fig. 3.9 Recta de ajuste de la Temperatura máxima Y=30.0504+0.0078*x para el
AIGHJC.
29
Fig. 3.10 Recta de ajuste de la Temperatura media Y=27.9922+0.0008*x para el
ZCVBR.
En la figura 3.10 se proporciona la gráfica de la temperatura media ZCVBR
la cual muestra una pendiente al aumento con valor de 0.0008°C/año.
En la figura 3.11 correspondiente a la temperatura media de El Tejar se
muestra una pendiente al aumento de 0.0049°C/año, mientras que en la figura
3.12 del AIGHJC correspondiente a la temperatura media muestra una tendencia
al aumento de 0.0059°C/año. Comparando las temperaturas medias de los tres
sitios de estudio, se tiene que la tendencia es mayor en el AIGHJC seguida de El
Tejar y por último la ZCVBR.
30
Fig. 3.11 Recta de ajuste de la Temperatura media Y=22.7283+0.0049*x para El
Tejar.
Fig. 3.12 Recta de ajuste de la temperatura media Y=25.8995+0.0059*x para el
AIGHJC.
31
En la figura 3.13 para la ZCVBR la temperatura mínima muestra una pendiente
de 0.0002°C/año. En la figura 3.14 para El Tejar, correspondiente a la temperatura
mínima muestra una pendiente de 0.0023°C/año; en cambio en la figura 3.15 del
AIGHJC correspondiente a la temperatura mínima muestra una pendiente
de
0.004°C/año. Si comparamos las tres pendientes de los tres sitios de estudio se
tiene que el AIGHJC tiene la mayor pendiente seguida de El Tejar y por último
quien muestra la pendiente más pequeña es la ZCVBR.
Fig. 3.13 Recta de ajuste de la temperatura mínima Y= 21.9829+0.0002*x para la
ZCVBR.
32
Fig. 3.14 Recta de ajuste de la temperatura mínima Y=20.154+0.0023*x para El
Tejar.
Fig. 3.15 Recta de ajuste de la temperatura mínima Y=21.7486+0.004*x para el
AIGHJC.
33
En la figura 3.16 de la ZCVBR correspondiente a la humedad relativa máxima se
muestra una tendencia al decremento (valores negativos) con una pendiente de 0.0015 %/año. En la figura 3.17 en el AIGHJC, correspondiente a la humedad
relativa máxima hay una tendencia al decremento (valores negativos) con un valor
de -0.0169 %/año. Comparando ambas pendientes se tiene que el AIGHJC
muestra una mayor tendencia al decremento respecto a la ZCVBR.
Fig. 3.16 Recta de Ajuste de la humedad relativa máxima Y= 63.9317-0.0015*x
para el ZCVBR.
34
Fig. 3.17 Recta de Ajuste de la humedad relativa máxima Y=95.1492-0.0169*x
para el AIGHJC.
En la figura 3.18 de la ZCVBR
correspondiente a la humedad relativa
media se muestra una tendencia al decremento, (valores negativos) con un valor
de -0.0041 %/año. En la figura 3.19 del AIGHJC correspondiente a la humedad
relativa media muestra una tendencia al decremento (valores negativos) con un
valor de -0.0253 %/año. Comparando ambas pendientes se tiene que el AIGHJC
muestra una mayor tendencia al decremento respecto a la ZCVBR.
35
Fig. 3.18 Recta de Ajuste de la humedad relativa media Y=63.5728 -0.0041*x para
el ZCVBR.
Fig. 3.19 Recta de Ajuste de la humedad relativa media Y=77.771-0.0253*x para
el AIGHJC.
36
En la figura 3.20 de la ZCVBR correspondiente a
la humedad
relativa mínima se muestra una tendencia al decremento (valores negativos) con
un valor de -0.0067 %/año. En la figura 3.21 del AIGHJC correspondiente a la
humedad relativa mínima
muestra una tendencia
al decremento (valores
negativos) con un valor de -0.0338 %/año. Comparando ambas pendientes se
tiene que el AIGHJC muestra una mayor tendencia al decremento respecto a la
ZCVBR.
Fig. 3.20 Recta de Ajuste de la humedad relativa mínima Y=63.214-0.0067*x para
el ZCVBR
37
Fig. 3.21 Recta de Ajuste de la humedad relativa mínima Y=60.3929-0.0338*x
para el AIGHJC.
Como se observa en la tabla 3.3 las pendientes de las rectas de ajuste para
la temperatura en los tres sitios (realizadas con Statistica 7.0) son todas positivas.
Esto válida los resultados de Mann-Kendall y de XLSTAT.
La tabla 3.4
muestra las pendientes de las rectas de ajuste para la
humedad relativa en los dos sitios que contaron con dicha variable (realizadas con
Statistica 7.0) son todas negativas lo cual explica que hay un decremento de la
humedad relativa y esto valida los resultados encontrados en Mann-Kendall y
XLSTAT.
38
Tabla 3.3 Resultados del análisis de tendencia de la temperatura máxima, media y
mínima en los tres sitios.
Variable
Sitio
Periodo
Xlstat
MannKendall
Significancia
Tendencia
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
ZCVBR
1917-2010
0.088
0.0931
SI
Positiva
Pendiente
Recta
(°C/año)
0.0008
ZCVBR
1917-2010
0.094
0.0939
SI
Positiva
0.0008
ZCVBR
1917-2010
0.020
0.0251
SI
Positiva
0.0002
EL
TEJAR
EL
TEJAR
EL
TEJAR
AIGHJC
1961-2010
0.051
0.0525
SI
Positiva
0.0013
1961-2010
0.259
0.2611
SI
Positiva
0.0049
1961-2010
0.075
0.0763
SI
Positiva
0.0023
1999-2008
0.08
0.0812
SI
Positiva
0.0078
AIGHJC
1999-2008
0.064
0.0633
SI
Positiva
0.0059
AIGHJC
1999-2008
0.037
0.039
SI
Positiva
0.004
Tabla 3.4 Resultados del análisis de tendencia de la humedad relativa máxima,
media y mínima en los dos sitios de análisis.
Variable
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Estación
Periodo
Xlstat
MannKendall
Significancia
Tendencia
Pendiente
Recta
(%/año)
ZCVBR
1917-2010
-0.018
-0.017
SI
Negativa
-0.0015
ZCVBR
1917-2010
-0.119
-0.120
SI
ZCVBR
1917-2010
-0.136
-0.135
SI
AIGHJC
1999-2008
-0.206
-0.205
SI
AIGHJC
1999-2008
-0.215
-0.216
SI
AIGHJC
1999-2008
-0.197
-0.199
SI
39
Negativa
Negativa
Negativa
Negativa
Negativa
-0.0041
-0.0067
-0.0169
-0.0253
-0.0338
3.4 Análisis de tendencia de temperatura y humedad relativa.
Finalmente se realizó una comparación del periodo 1999 al 2008, ya que en estos
nueve
años
ZCBRV
coinciden la temperatura máxima, mínima y media de El Tejar,
y AIGHJC. Para la humedad relativa la comparación es del mismo
periodo, y solo se tiene datos para la ZCBRV y AIGHJC.
Una vez determinado si hubo o no tendencia, se obtuvieron las ecuaciones
de ajuste lineal, para determinar qué tan intenso es el cambio de las series de
temperatura y humedad relativa con el paquete Statistica 7.0 (Microsoft, 2007).
En la figura 3.22 correspondiente al gráfico de la temperatura máxima de El
Tejar, ZCVBR y AIGHJC se muestra una pendiente al aumento en los tres sitios
de estudio, la mayor pendiente la tiene El Tejar con un valor de 0.0104°C/año
seguida de la ZCVBR con un valor de 0.0094°C/año y finalizando el AIGHJC con
un valor de 0.0078°C/año.
Fig. 3.22 Rectas de ajuste de las temperaturas máxima, para El Tejar
(Y=28.6663+0.0104*x),
ZCVBR
(Y=32.5609+0.0094*x)
y
AIGHJC
(Y=30.0504+0.0078*x).
40
En la figura 3.23 correspondiente al gráfico de la temperatura media de El
Tejar, ZCVBR y AIGHJC se muestra una pendiente al aumento en los tres sitios
de estudio, la mayor pendiente la tiene la ZCVBR con un valor de 0.0134°C/año
seguida del AIGHJC con un valor de 0.0059°C/año y finalizando El Tejar con un
valor de 0.0056°C/año.
Fig. 3.23 Rectas de Ajuste de las temperaturas media, para El Tejar
(Y= 24.8625+0.0056*x), ZCVBR
(Y= 26.9412+0.0134*x)
(Y=25.8995+0.0059*x).
41
y
AIGHJC
En la figura 3.24 correspondiente al gráfico de la temperatura mínima de El
Tejar, ZCVBR y AIGHJC se muestra una pendiente al aumento en los tres sitios
de estudio, la mayor pendiente la tiene la ZCVBR con un valor de 0.0205°C/año
seguida de El Tejar con un valor de 0.0061°C/año y finalizando el AIGHJC con un
valor de 0.004°C/año.
Fig. 3.24
Rectas de Ajuste de las temperaturas mínima, para El Tejar
(Y=20.9577+0.0061*x),
ZCVBR
(Y=21.1403+0.0205*x),
AIGHJC
(Y=21.7486+0.004*x).
En la figura 3.25 se muestra la comparación de la humedad relativa máxima
de las estaciones AIGHJC y ZCVBR, comparando ambas en los años 1999 al
2008 se observa que la humedad relativa en el AIGHJC muestra una mayor
tendencia al decremento (valores negativos) con un valor de -0.0169 (%/Año), en
comparación de la ZCVBR con un valor de -0.0126 (%/Año).
42
Fig. 3.25 Rectas de Ajuste de las humedades relativas máxima, para el AIGHJC
(Y= 95.1492-0.0169*x), ZCVBR (Y= 62.8314-0.0126*x).
En la figura 3.26 se muestra la comparación de la humedad relativa media
de las estaciones AIGHJC y ZCVBR, comparando ambas en los años 1999 al
2008 se observa que la humedad relativa en el AIGHJC muestra una mayor
tendencia al decremento (valores negativos) con un valor de -0.0253 (%/Año), en
comparación de la ZCVBR con un valor de -0.0222 (%/Año).
43
Fig. 3.26 Rectas de Ajuste de las humedades relativas media, para el AIGHJC
(Y= 77.771-0.0253*x), ZCVBR (Y= 59.9567-0.0222*x).
En la figura 3.27 se muestra la comparación de la humedad relativa mínima
de las estaciones AIGHJC y ZCVBR, comparando ambas en los años 1999 al
2008 se observa que la humedad relativa en la ZCVBR muestra una mayor
tendencia al decremento (valores negativos) con un valor de -0.0382 (%/Año), en
comparación al AIGHJC con un valor de -0.0338 (%/Año).
44
Fig. 3.27 Rectas de Ajuste de las humedades relativas mínima, para el AIGHJC
(Y= 60.3929-0.0338*x), ZCVBR (Y= 57.628-0.0382*x).
En la tabla 3.5 muestra los resultados del análisis de tendencia de la
temperatura entre los tres sitios, en los años 1999-2008 una vez ajustadas las
series, se obtuvo que para la ZCVBR la temperatura mínima obtuvo la mayor
pendiente seguida de la temperatura media y por ultimo la temperatura máxima;
para El Tejar se obtuvo que la temperatura máxima es mayor la pendiente,
seguida de la temperatura mínima y por ultimo la temperatura media. Para el
AIGHJC la temperatura máxima es mayor seguida de la temperatura media y por
ultimo la temperatura mínima.
La correlación de rango de Mann- Kendall se aplicó como una alternativa no
paramétrica para reforzar los análisis de regresión simple. La estadística de
rangos de Mann-Kendall se aplicó para identificar cualquier tendencia temporal
lineal o no lineal en los datos mensuales de los tres sitios de estudio. Al igual que
el Xlstat se utilizó como una herramienta mas completa para el análisis de datos,
la cual permitió mejorar y valorar los resultados de Mann-Kendall así como sus
significancias.
45
Tabla 3.5 Resultados del análisis de tendencia de la temperatura máxima, mínima
y media en los tres sitios.
Variable
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
Temperatura
máxima
Temperatura
media
Temperatura
mínima
MannKendall
Significancia
Tendencia
Pendiente
Recta
(°C/Año)
Sitio
Periodo
Xlstat
ZCVBR
1999-2008
0.009
0.0095
SI
Positiva
0.0094
ZCVBR
1999-2008
0.013
0.1135
SI
Positiva
0.0134
ZCVBR
1999-2008
0.205
0.0206
SI
Positiva
0.0205
EL TEJAR
1999-2008
0.015
0.0105
SI
Positiva
0.0104
EL TEJAR
1999-2008
0.056
0.0571
SI
Positiva
0.0056
EL TEJAR
1999-2008
0.601
0.6010
SI
Positiva
0.0061
AIGHJC
1999-2008
0.075
0.0074
SI
Positiva
0.0078
AIGHJC
1999-2008
0.058
0.0571
SI
Positiva
0.0059
AIGHJC
1999-2008
0.041
0.0042
SI
Positiva
0.004
En la tabla 3.6 se muestra los resultados del análisis de tendencia de la humedad
relativa (máxima, mínima y media) de la ZCVBR y el AIGHJC, en los años 19992008 las tendencias fueron negativas. En la ZCVBR la variable que presenta
mayor
tendencia al decremento (valores negativos) es la humedad relativa
mínima seguida de la humedad relativa media y por ultimo la humedad relativa
máxima. En el AIGHJC la variable que presenta mayor tendencia al decremento
(valores negativos) es la humedad relativa mínima seguida de la humedad relativa
media y por ultimo la humedad relativa máxima. Al igual se le aplicó la correlación
de rango de Mann-Kendall y Xlstat para valorar los resultados de los dos sitios de
estudio.
46
Tabla 3.6 Resultados del análisis de tendencia de la humedad relativa máxima,
mínima y media en los dos sitios.
Variable
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Humedad
Relativa
máxima
Humedad
Relativa
media
Humedad
Relativa
mínima
Pendiente
Recta
(%/Año)
Periodo
Xlstat
MannKendall
Significancia
Tendencia
ZCVBR
1999-2008
-0.012
-0.0127
SI
Negativa
-0.0126
ZCVBR
1999-2008
-0.121
-0.1221
SI
Negativa
-0.0222
ZCVBR
1999-2008
-0.038
-0.0380
SI
Negativa
-0.0382
AIGHJC
1999-2008
-0.016
-0.0167
SI
Negativa
-0.0169
AIGHJC
1999-2008
-0.024
-0.0254
SI
Negativa
-0.0253
AIGHJC
1999-2008
-0.033
-0.0337
SI
Negativa
-0.0338
Estación
47
CAPÍTULO 4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
4.1 Conclusiones.
Si bien el común de las personas conoce al cambio climático como un fenómeno
de escala global, su origen inicia con las actividades a nivel local. Por tal motivo, la
Organización Meteorológica Mundial ha formado grupos de trabajo para estudiar
este fenómeno, y entre ellos se encuentra el del Grupo de Expertos en Detección
e Índices de Cambio Climático, quienes han propuesto hacer análisis a nivel
regional para detectar los cambios a nivel regional.
Como se ha señalado en el párrafo anterior, las actividades locales, entre
ellas la urbanización, puede ser un factor de cambio climático. Por lo anterior, el
objetivo de este trabajo ha sido comparar el comportamiento de algunas variables
climatológicas entre la ZCVBR y un sitio rural, utilizando las técnicas estadísticas
propuestos por los expertos de la OMM.
Las series de información climatológica más amplias analizadas para el
sitio urbano y rural (temperatura), mostró en ambos lugares puntos de cambio sin
documentar. Puesto que la investigación no permitió establecer causas
específicas para dichos puntos, se aplicaron las técnicas de homogeneización de
las series, la cual toma como base la información registrada en los últimos años
por considerarse la más confiable. Tal situación conduce a dos aspectos que, para
análisis posteriores, deberán considerarse por parte de las dependencias: la
formación adecuada del personal que realiza las lecturas y mediciones; y el
registro de aspectos, aparentemente insignificantes pero con un fuerte impacto en
los análisis de este tipo como son los cambios de equipos, personal, etc.
Las pruebas de tendencia aplicadas a las series de temperatura (máxima,
mínima y media), una vez homogeneizadas, mostraron los mismos resultados en
48
cuanto a significancia y signo de tendencia, lo que de alguna forma corrobora que
la técnica de homogeneización es adecuada.
De acuerdo a los resultados obtenidos, aunque en los tres sitios de análisis
se observan las tendencias esperadas, positivas para la temperatura y negativas
para la humedad relativa, es significativo el hecho de que las mayores
intensidades de cambio no se presentaron en la ZCVBR, sino para AIGHJC y El
Tejar. El crecimiento urbano de la ZCVBR ha sido precisamente hacia la zona del
AIGHJC, condición que puede estarse manifestando en ese aumento de la
temperatura y disminución de la humedad relativa, a pesar de lo corto de las
series de datos analizadas.
En el caso de la ZCVBR, la ubicación en los últimos 20 años del Centro de
Previsión del Golfo de México, fuente de la información analizada, es a una
distancia muy cercana a la costa (menos de 500 m), por lo que los sistemas
locales de brisas marina y terral, podrían estar amortiguando el efecto higrotérmico
del crecimiento urbano y manifestándose hacia el interior como ha sido el caso de
la zona del AIGHJC.
En el caso de la comparación de los últimos nueve años (periodos de
coincidencia de los tres sitios), El Tejar muestra las mayores intensidades de
aumento en la temperatura; mientras que el AIHJC muestra la mayor intensidad de
disminución de la humedad relativa.
Por otra parte, en los datos analizados de temperatura máxima y media se
observó una tendencia positiva mas significativa en el AGHJC que en los otros dos
sitios de estudio, esto podría deberse a que la distancia del AIGHJC a la costa y lo
ancho de la mancha urbana, estarían limitando el amortiguamiento en la
temperatura por parte de la brisa marina. Tal efecto podría ser mayor si el
crecimiento urbano se sigue manteniendo hacia la zona del AIHJC.
49
4.2 Recomendaciones.
Después de realizar este trabajo se pone de manifiesto que es conveniente
considerar otros aspectos que pueden completar estudios de este tipo, y en
particular se sugiere que para trabajos posteriores en esta línea, se considere:
-
Evaluar la calidad de los datos para tener una confiabilidad para todas las
aplicaciones y estudios que de ello dependen. Además y de ser posible,
incluir los datos hasta fechas actuales de tal manera que las series sean
más largas y completas.
-
Analizar las series en los PCSD obtenidos, esto es, en partes de las series
para conocer si hay periodos con mayor intensidad de cambio y relacionarlo
con el crecimiento urbano de la ZCVBR.
-
Relacionar las tendencias con la distribución e intensidad de la Isla de calor
en la ZCBVR.
-
Buscar otros sitios rurales adyacentes para tener mejores condiciones de
comparación.
-
Relacionar el efecto de las brisas marina y terral con la distribución de la
temperatura y humedad relativa en la ZCBVR.
-
Relacionar las condiciones sinópticas que afectan la zona de estudio con la
temperatura y humedad relativa, en eventos a largo plazo, o quizá hacer el
análisis por temporadas: de lluvias y de secas.
50
Anexo I
Imágenes del crecimiento urbano en los tres sitios de estudio
51
Imagen 1.2 ZCVBR año 1931
Imagen 1.3 ZCVBR año 2007
52
1.4 AIGHJC año 2001
1.5 AIGHJC año 2007
53
1.6 El Tejar 2008
1.7 El Tejar 2000
54
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