influencia de las variables macroclimticas en el clima de

Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela. Ing. MsC María Teresa Martelo
Dirección de Hidrología, Meteorología y Oceanología – Dirección General de Cuencas Hidrográficas - MARN
República Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Ambiente y los Recursos Naturales
Dirección General de Cuencas Hidrográficas
Dirección de Hidrología, Meteorología y Oceanología
INFLUENCIA DE LAS VARIABLES
MACROCLIMÁTICAS EN EL CLIMA DE
VENEZUELA
Ing. MsC María Teresa Martelo
Caracas, Mayo 2003
i
Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela. Ing. MsC María Teresa Martelo
Dirección de Hidrología, Meteorología y Oceanología – Dirección General de Cuencas Hidrográficas - MARN
ÍNDICE GENERAL
Índice General
Índice de Tablas
Índice de Anexos
Índice de Figuras
Pág
ii
iii
iii
iv
1.
2.
3.
3.1.
INTRODUCCIÓN ................................................................................................................... 6
OBJETIVOS........................................................................................................................... 7
EL FUNCIONAMIENTO GENERAL DEL SISTEMA CLIMATICO........................................ 8
Definiciones Básicas ........................................................................................................... 8
3.2.
Las Interacciones dentro del Sistema Climático .............................................................. 9
3.3.
La Circulación General de la Atmósfera .......................................................................... 14
3.4.
Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela ....................... 19
4.
MATERIALES Y MÉTODOS ............................................................................................... 22
4.1.
Obtención de los Registros Originales............................................................................ 22
4.1.1.
Datos Climáticos de Venezuela .................................................................................... 22
4.1.2.
Variables Macroclimáticas ............................................................................................ 22
4.2.
Procesamiento de los Registros Originales.................................................................... 23
4.2.1.
Selección de las Estaciones y Período Común .......................................................... 23
4.2.2.
Creación de Archivos de Precipitación y de Variables Macroclimáticas ................ 23
4.2.3.
Prueba de la bondad del software de interpolación SURFER................................... 24
4.3.
Análisis Estadísticos ......................................................................................................... 25
4.3.1.
Selección y Análisis de Variables Macroclimáticas ................................................... 25
4.3.2.
Distribución Espacial de las Correlaciones Lineales entre Anomalías de
Precipitación y Variables Macroclimáticas................................................................................... 25
4.3.3.
Variación Estacional de las Correlaciones Lineales entre Anomalías de
Precipitación y Variables Macroclimáticas.................................................................................. 25
4.3.4.
Distribución del Tipo de Influencia (Efectos) de las Variables Macroclimáticas
sobre las Anomalías de Precipitación .......................................................................................... 25
VM Temperatura del Atlántico (enero) clasificada según los terciles ....................................... 26
Precipitación marzo ........................................................................................................................ 26
5.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN ............................................................................................ 28
5.1.
Selección de Estaciones, Período de Análisis, Generador de Mapas.......................... 28
5.2.
Descripción somera de la variabilidad decadal de la precipitación ............................. 30
5.3.
Análisis Estadísticos ......................................................................................................... 34
5.3.1.
Análisis de las Variables Macroclimáticas.................................................................. 34
5.3.2.
Análisis de la Relación Espacial entre la Precipitación y las VM ............................. 48
5.3.3.
Análisis de la Relación Temporal entre la Precipitación y las VM............................ 54
5.3.4.
Distribución del Tipo de Influencia (Efectos) de las Variables Macroclimáticas
Clasificadas sobre las Anomalías Clasificadas de Precipitación según los terciles............... 58
6.
CONCLUSIONES ................................................................................................................ 68
7.
RECOMENDACIONES ........................................................................................................ 70
8.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................................... 71
ii
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ÍNDICE DE TABLAS
Pág
1.
Variación en las Fechas de Inicio del Período de Crecimiento según la temperatura
de los Océanos Atlántico y Pacífico en tres áreas del país (Occidente, Nor-Centro y
Oriente)
21
Comparación de Medias y Varianzas para 3 períodos (datos : valores anuales de
Precipitación (mm) promediados para las estaciones al Norte del Orinoco)
28
3.
Variables Macroclimáticas seleccionadas
34
4.
Resumen de las principales Correlaciones Cruzadas entre Variables Macroclimáticas
y lags para los que ocurren. Significativas α =10%; α =5% *; α =1%
36
2.
5.
Valores del Coeficiente de Correlación (r) significativos al 5% y al 10% de probabilidad
para tres números de pares de observaciones de las series
49
6.
Ejemplos de Tablas de Contingencia 3x3 entre la lluvia de Junio y la VM ATNOR
para dos lags (lag 0=junio=ATNOR6 y lag –1=mayo=ATNOR5).
59
Resumen de las Tablas de Contingencia 3x3 que presentan celdas significativas al
0,1% para la clase de lluvia escasa (–1) según los terciles (Porcentajes de casos)
61
Resúmen de las tablas de contingencia 3x3 que presentan celdas significativas al
0,1% para la clase de Lluvia 1 (abundantes) según la clasificación por los Terciles
(Porcentajes de casos)
63
7.
8.
9.
Resumen de asociaciones entre número de casos de meses secos y lluviosos según
las clases de VM
65
10.
Síntesis del comportamiento decadal de la lluvia y las VM más estables
65
ÍNDICE DE ANEXOS
1.
Estadísticos Básicos de los Promedios Espaciales de los valores mensuales y anual de la
Precipitación para los diferentes períodos Decadales y Normales.
[“tabla” en
“estadísticos1.xls”. 1 tabla de 1 pág., total 1 página].
2.
Coeficientes de Correlación lineal entre las Variables Macroclimáticas. [“soloclima” en
“rankano.xls”. 1 tabla de 1 pág., total 1 página].
3.
Principales valores Percentiles para las Variables Macroclimáticas.
“percvariab.xls”. 1 tabla de 2 pág., total 2 páginas].
4.
Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación y las Variables
Macroclimáticas en las 67 estaciones al Norte del Orinoco para lag = 0. [“largas” en
“rankano.xls”. 1 tabla de 6 pág., total 6 páginas].
[“ptiles” en
iii
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5.
Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación y las Variables
Macroclimáticas en las 18 estaciones al Sur del Orinoco para lag = 0. [“cortas” en
“rankano.xls”. 1 tabla de 2 pág., total 2 páginas].
6.
Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación clasificadas en cuatro
clases según la Desviación Estándar y las VM clasificadas según los Terciles, para cada
mes y para 5 lags. [“datos” en “gráficos.xls”. 2 tablas de 1 pág. c/u, total 2 páginas].
7.
Tablas de Contingencia para la precitación clasificada en tres clases según los Terciles y
las VM clasificadas en tres clases según los Terciles (3x3). [“cruzadas3.xls”. 12 tablas de
3 pág. c/u, total 36 páginas].
8.
Tablas de Contingencia para la precipitación clasificada en cuatro clases según la
Desviación Estándar y las VM clasificadas en tres clases según los Terciles (3x4).
[“cruzadas.xls”. 12 tablas de 3 pág. c/u, total 36 páginas].
ÍNDICE DE FIGURAS
Pág.
1.
Ilustración esquemática de los componentes del Sistema Climático
10
2.
Distribución Espacio-Temporal del balance radiativo del sistema Tierra-Atmósfera
15
3.
Esquema de los cambios de densidad en la Tropósfera con la latitud
16
4.
Esquema del origen de los Vientos del Oeste en la alta Tropósfera
16
5.
Viento Zonal Promedio para los trimestres Diciembre-Febrero y Junio-Agosto
17
6.
Variaciones en el Caudal Promedio Anual del río Caroní en relación con años Niño
20
7.
Variaciones en la Fecha de Inicio del Período de Crecimiento en años Niña (1974)
20
8.
Distribución espacial de de las Ochenta y Cinco (85) estaciones pluviométricas
29
9.
Comparación entre la Precipitación Media Anual Digitalizada a partir de mapas a
escala 1:250.000 dibujados en base a unas 900 estaciones pluviométricas y la
generada por el SURFER en base a las 85 estaciones pluviométricas del estudio
30
10.
Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual 1951-1960
31
11.
Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual 1961-1970
31
12.
Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual 1971-1980
32
13.
Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual 1981-1990
32
14.
Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual 1991-1998**
33
15.
Áreas para las que se definen las Variables Macroclimáticas Oceánicas
35
iv
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16.
Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM oceánicas a través
del año
38
Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM de los campos de
viento, campos de presiones e intensidad de la convección a través del año
39
Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM manchas solares a
través del año
39
19.
Distribución Temporal de las VM oceánicas en el Atlántico (ATNOR, ATSUR)
42
20.
Distribución Temporal de las VM oceánicas en el Pacífico (NI3, NI34)
43
21.
Distribución Temporal de las VM campos de viento en la alta Tropósfera (ZON200)
y la baja Estratósfera (QBO50)
44
Distribución Temporal de las VM campo de presiones (SOI) e intensidad de la
Convección (OLR)
45
23.
Distribución Temporal de las VM manchas solares (WOLF)
46
24.
Media Móvil de 24 meses de las Anomalías de la Variable Macroclimática
temperaturas oceánicas en el Atlántico Tropical norte (ATNOR), Atlántico Tropical
sur (ATSUR) y Pacífico Ecuatorial área Niño 3–4 (NI34))
47
Media Móvil de 24 meses de las Anomalías de las Variables Macroclimáticas
Campos de viento (QBO50, ZON200) e Intensidad de la Convección (OLR)
48
Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de
Precipitación, las VM oceánicas (ATNOR, ATSUR, ATTROP, NI3, NI34) y la VM
campo de presiones (SOI) para el lag 0
51
17.
18.
22.
25.
26.
27.
28.
29.
30.
31.
Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de
Precipitación, las VM campos de viento (QBO30, QBO50, ZON200, ALIS850), y la
VM intensidad de la convección (OLR) para el lag 0
Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de
Precipitación, y la VM manchas solares (WOLF) para el lag 0
53
Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y las
VM oceánicas (ATNOR, ATSUR, NI3, NI34) para 5 lags
55
Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y las VM
Campos de viento (QBO50, ZON200), Campos de Presión (SOI) e Intensidad de la
Convección (OLR) para 5 lags
56
Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y la VM
Número de Manchas Solares (WOLF) para 5 lags
56
52
v
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1. INTRODUCCIÓN
Un conocimiento adecuado de las condiciones climáticas es una herramienta fundamental para
lograr una organización y un uso sostenible y eficiente de los recursos suelo y agua, y para las
actividades productivas. Pero nuestro conocimiento de las condiciones climáticas del país es
bastante somero; parte del problema es que, en general, aún se maneja el concepto de clima como
“las condiciones atmosféricas promedio”, mientras que el concepto actual añade tres palabras
clave: “las condiciones atmosféricas promedio incluyendo su variabilidad”.
En términos de una política eficiente para gestión de los recursos hídricos, la agricultura y
problemas como la sequía, es imprescindible considerar que si la norma es la variabilidad
climática, entonces la disponibilidad de agua y los rendimientos agrícolas son también
variables; la variabilidad climática introduce cambios significativos en la respuesta de los sistemas
físicos y socio-económicos, por lo que estos últimos deberían ser organizados de modo flexible
para poder responder a los cambios por exceso y por defecto más eficientemente y usar los
recursos de modo sostenible (Gibbs et al, 1978; Makarau, 1992).
Ese aparentemente simple añadido al concepto de clima representa en realidad un cambio
cualitativo, que ha permitido a la Climatología avanzar espectacularmente en los últimos 25 años a
nivel de investigación y aplicaciones en los países desarrollados; bajo esa nueva visión, es factible
optimizar la planificación estratégica, así como la operativa, dado que al considerar la
incertidumbre se está considerando el riesgo, por lo que los sistemas y/o acciones que se
planifican son flexibles, para adaptarse a esta situación; adicionalmente, el nuevo concepto abrió la
puerta del pronóstico climático, que en pocos años será completamente operativo, con hasta un
año de antelación; ya existen pronósticos de este tipo en Internet, en las hojas Web de centros de
investigación como la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA).
Al considerar a la variabilidad parte intrínseca del clima, comenzó una fuerte corriente de
investigación en climatología dinámica (termodinámica e hidrodinámica), que ya había sido
propuesto por Bergeron en 1930 (Stringer, 1972), para comprender y luego predecir mejor dicha
variabilidad, aunque sólo a inicios de los años 70 comenzó a trabajarse sistemáticamente en este
campo. Al comprenderse el funcionamiento físico de al menos parte del sistema, se logró el
desarrollo de modelos matemáticos que simulan la circulación atmosférica, los llamados Modelos
de Circulación Global (MCG); incluso hoy día, este tipo de modelos sólo corre en
supercomputadoras, el tiempo de corrida es de varios meses y se generan salidas en el orden de
terabytes, lo que da una idea de su complejidad teórica y operacional. Estos modelos son la
herramienta más avanzada para estudiar el funcionamiento atmosférico y el Cambio Climático, y
sin embargo sólo son capaces de reproducir los grandes rasgos de la circulación y los principales
procesos sinópticos, pero no los procesos convectivos a mesoescala y locales.
Relativamente pronto emergió como factor común, unificador en tan vasto conjunto de
investigaciones, la visión de un sistema global en que la materia y la energía (que proviene de una
fuente externa pero se transforma dentro del sistema global) se mueven en cascada entre diversos
sub-sistemas (la Atmósfera, los océanos, la criósfera, la litósfera y la biósfera). Este conocimiento
indicaba para la Tierra como planeta un comportamiento integrado, donde había que diferenciar
“los climas”, en el sentido geográfico del término, de “el clima” como causa y al mismo tiempo
efecto del funcionamiento del sistema global. Para establecer claramente esa diferenciación entre
“los climas” y “el clima”, se desarrolló el concepto sinergético de Sistema Climático, que es
justamente el conjunto de interacciones entre todos los sub-sistemas.
Aunque se ha avanzado mucho en la comprensión tanto de “los climas” como del Sistema
Climático, existen problemas de escala; por la esencia misma del tema la escala espacial de
trabajo es a nivel de grandes áreas, no obstante, para que este conocimiento pueda tener
aplicación práctica, es necesario afinar un poco la escala, al menos a nivel mesoclimático, y
describir cómo se reflejan en los diferentes “climas” los procesos del Sistema Climático.
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Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela. Ing. MsC María Teresa Martelo
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A nivel internacional este tipo de análisis se ha realizado fundamentalmente usando técnicas
estadísticas, desde correlaciones múltiples a diferentes tipos de análisis multivariado, y con series
de tiempo. El modo general de trabajo consiste en seleccionar elementos de algunos de los subsistemas (estos elementos son también llamados Variables Macroclimáticas) y estudiar su relación
con los elementos climáticos temperatura y precipitación, a diferentes escalas espaciales. Son
precisamente estas relaciones lo que sienta las bases para la predicción del clima (WMO, 1999).
De este modo, aunque no se tenga el conocimiento cientìfico preciso de cómo y por qué están
ocurriendo los fenómenos, se tiene un elemento predictivo ya que las observaciones muestran que
“los climas” en ciertos lugares, responden aproximadamente de la misma forma la mayoría de las
veces ante anomalías similares de la temperatura del océano. La utilidad de los métodos empíricos
de predicción climática, pasa por conocer bien la respuesta de “los climas”, es decir, su reacción
ante los diversos tipos de anomalías (WMO, 1999).
En el caso de Venezuela, se conocen relativamente bien, aunque no totalmente, los elementos de
dinámica atmosférica que explican el comportamiento promedio del ciclo anual de los regímenes
de radiación, temperatura y precipitación, es decir, lo relativo a la variación estacional, pero no son
bien conocidas ni las causas, ni la distribución espacio-temporal, de la variabilidad interanual.
Tampoco se conoce la variabilidad a niveles de décadas (10 años) o mayores. Los tipos más
comunes de variabilidad, la estacional y la interanual, están por supuesto cuantificadas de modo
general, pero sin detalles, incluído el aspecto de si está aumentando o no la variabilidad.
En vista de esta situación, se consideró importante realizar un estudio exploratorio de la influencia
de los componentes del Sistema Climático en los climas del país; dada la vastedad del tema, se
decidió analizar sólo la posible influencia de los sub-sistemas océano y Atmósfera específicamente
sobre la distribución espacio-temporal de la precipitación. Es importante recalcar que este es un
trabajo exploratorio, y su alcance es sólo determinar si una Variable Macroclimática en particular
está influenciando el monto de la precipitación.
La condición exploratoria general del trabajo viene dada también por el tipo de datos utilizados;
como Variables Macroclimáticas se seleccionaron los valores promedio espaciales a nivel mensual,
con lo cual un solo número representa el comportamiento de áreas de miles de km2 durante los 30
días del mes, y los datos de precipitación son las láminas mensuales, por lo que no se analizan
otros aspectos, tales como la distribución del número de días lluviosos en períodos menores que
un mes.
Se espera como resultado general de esta investigación determinar si efectivamente alguna(s)
Variable(s) Macroclimática(s) está influenciando a la lluvia en Venezuela y, en consecuencia,
determinar si será posible en un futuro cercano lograr un pronóstico estacional de la precipitación
con varios meses de antelación.
2. OBJETIVOS
Objetivo General
•
Determinar si el comportamiento espacio-temporal de la precipitación en Venezuela presenta
relación con el comportamiento de un grupo de Variables Macroclimáticas representativas de
los sub-sistemas oceánico y atmosférico.
Objetivos Específicos
•
Determinar si las Variables Macroclimáticas influencian a la precipitación del país de manera
diferencial en el espacio.
7
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•
•
•
•
Determinar si las Variables Macroclimáticas influencian a la precipitación del país de manera
diferencial en el tiempo (niveles estacional, interanual y decadal).
Determinar si las Variables Macroclimáticas influencian de modo uniforme a la precipitación, o
son sus valores extremos los que actúan sobre la lluvia.
Determinar si la precipitación se ve afectada por las Variables Macroclimáticas de modo
uniforme, o son los valores extremos de lluvia los que se ven más afectados.
Determinar si la influencia de las Variables Macroclimáticas sobre la precipitación se presenta
con varios meses de antelación (lags –4, –3, –2, –1) o se manifiesta en el mismo mes (lag 0).
Como resultante de cubrir los objetivos específicos, se espera poder concluír en si es posible (o no)
llegar en un futuro cercano a disponer de elementos de pronóstico estacional de la precipitación
con varios meses de antelación.
Se espera también que los resultados del presente trabajo también sirvan de base para dar los
pasos siguientes: explicar cómo y por qué ciertas Variables Macroclimáticas influencian a la
precipitación en Venezuela y evaluar algunas relaciones estadísticas que permitan pronosticar la
precipitación con base a dichas Variables Macroclimáticas. Asimismo, se espera que en base a los
resultados puedan definirse futuras líneas de investigación que contribuyan a mejorar el
conocimiento sobre el funcionamiento del clima del país, y en consecuencia a aumentar la utilidad
práctica de la información hidroclimática para todo tipo de usuarios.
3. EL FUNCIONAMIENTO GENERAL DEL SISTEMA CLIMATICO
En esta sección se describirá brevemente el comportamiento del Sistema Climático y los grandes
patrones de circulación de la Atmósfera; se comienza con una serie de definiciones básicas sobre
la estructura de la Atmósfera que es imprescindible manejar para la mejor comprensión del tema.
3.1. Definiciones Básicas
Es importante comenzar definiendo una serie de términos que se usarán en adelante, y que
constituyen la base misma del presente trabajo:
•
Tiempo Atmosférico: Estado instantáneo de la Atmósfera en un lugar determinado; incluye el
comportamiento de elementos como radiación, insolación, presión atmosférica, temperatura y
humedad del aire, viento, nubosidad, evaporación y precipitación; se caracteriza por ser
extraordinariamente variable temporal y espacialmente.
•
Clima: Estado promedio del tiempo atmosférico, incluyendo su variabilidad, en una región
geográfica; el período de agregación para obtener el promedio es típicamente varias décadas;
la Organización Meteorológica Mundial denomina “Normales” a los promedios de 30 años, por
ej., Normales 51-80, 61-90, etc. (OMM, 1990).
•
Variabilidad Climática: Conjunto de cambios en las condiciones de tiempo y clima a todas las
escalas espacio-temporales; incluye variaciones de tipo cíclico, cuasi-cíclico, persistencias,
singularidades, oscilaciones, tendencias e irregularidades (ruido).
•
Sistema Climático: Conjunto de interacciones entre la Atmósfera, la hidrósfera, la litósfera, la
criósfera y la biósfera, forzadas o influenciadas por varios mecanismos externos de
forzamiento, siendo el sol el más importante; las actividades humanas se consideran también
un mecanismo externo de forzamiento (IPCC, 2000 a).
•
Cambio Climático (definición oficial de la Convención Marco de las Naciones Unidas para el
Cambio Climático): Cambio del clima que se atribuye directa o indirectamente a actividades
8
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humanas que alteran la composición de la Atmósfera global y que se adiciona a la variabilidad
climática natural sobre períodos comparables de tiempo (IPCC, 2000 a).
•
Atmósfera: capa gaseosa que rodea a la Tierra cuyo espesor, a efectos prácticos, es de unos
120 km; es la parte del Sistema Climático que controla tanto la cantidad de energia que llega a
la superficie como la radiación infrarroja que la Tierra libera al espacio, es decir, es el principal
regulador del balance energético del planeta. Verticalmente la Atmósfera se divide en varias
capas (Tropósfera, Estratósfera, Mesósfera, Termósfera) según la temperatura descienda o se
incremente con la altura, y estas capas principales están a su vez separadas por capas poco
profundas en las que la temperatura prácticamente no varía con la altura (Tropopausa,
Estratopausa, Mesopausa).
•
Tropósfera: capa inferior de la Atmósfera donde se desarrollan los fenómenos del Tiempo y el
Clima y que controla, vía los procesos de reflexión, absorción y dispersión la cantidad de
energía que llega a la superficie; concentra más del 75 % de la masa total de la Atmósfera y
prácticamente todo el vapor de agua. Se caracteriza por presentar, en general, un descenso de
la temperatura con la altura del orden de los 0,5 – 0,6 °C por cada 100 m de altura, tasa que se
denomina gradiente altotérmico. La Tropósfera no tiene el mismo espesor sobre todo el
planeta: es de unos 8-10 km sobre los Polos, 12-14 km en las latitudes medias, y muy profunda
(16-18 km) sobre el Ecuador. Como consecuencia de esas características, la base de la
Tropósfera (aire sobre la superficie) está más caliente en el Ecuador y más frío en los Polos,
pero en altura está más caliente sobre los Polos y más frío sobre el Ecuador.
•
Tropopausa: capa isoterma que separa a la Tropósfera de la capa inmediatamente superior, la
Estratósfera; la Tropósfera no aumenta su espesor desde los Polos hasta el Ecuador de forma
gradual, sino que la Tropopausa está “rota” en las latitudes medias, donde presenta una fuerte
discontinuidad en su altura. En las dos zonas de máximo gradiente de altura, se ubican
también dos zonas de vientos máximos en altura, aproximadamente a los 50° N por el lado
polar y a los 35° N por el lado ecuatorial, conocidos por Jet-Stream, el Polar y el Subtropical.
•
Estratósfera: segunda capa de la Atmósfera, caracterizada por un incremento de la
temperatura con la altura y que se extiende desde la Tropopausa hasta unos 50 km de altura,
conteniendo 10-20% de la masa total de la Atmósfera; controla la radiación de onda muy corta
(ultravioleta) que llega a la Tierra vía el proceso de absorción por la Capa de Ozono, área de
máxima concentración de ese gas situada a unos 25 km de altura, y la radiación saliente de
onda larga del planeta; en la parte inferior de la Estratósfera, a unos 20-22 km de altura, se
produce una alternacia cíclica (unos 26 meses) de vientos del Este y del Oeste, de la que aún
no se conocen sus causas. Como la parte alta de la Tropósfera, la Estratósfera inferior está
más caliente sobre el Polo que sobre el Ecuador. Actualmente la comunidad científica estudia
aceleradamente el comportamiento de la Estratósfera, ya que se supone que su papel en el
Sistema Climático es grande – vía la oscilación del campo de vientos en altura y la
propagación de ondas hacia abajo – y además con relación al Cambio Climático. Si la
Tropósfera está aumentando su temperatura global, la Estratósfera debería disminuír su
temperatura global (es decir, aumentar la tasa de emisión de radiación infrarroja para equilibrar
al sistema), con lo que se estaría incrementando el gradiente vertical de temperatura entre
capas, lo que afectaría el comportamiento de la Tropopausa (IPCC 2000 c), lo cual a su vez
tendrá consecuencias climáticas a gran escala.
3.2. Las Interacciones dentro del Sistema Climático
Como se definió supra, el Sistema Climático (ver Figura 1) es el conjunto de interacciones entre
cinco sub-sistemas: atmosférico, oceánico, el contínuo agua-suelo-Atmósfera sobre los
continentes, las capas de hielo y nieve (polares y marinas) y la biósfera, incluyendo a los
forzamientos externos del sol y las actividades humanas. Esta definición se originó en 1975, en el
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marco del Global Atmosphere Research Programme (GARP) de la Organización Meteorológica
Mundial (Cuadrat y Pita, 2000).
La idea fundamental es que el Sistema Climático representa el sistema global a través del cual
fluyen la materia y la energía en cascada a través de los diferentes sub-sistemas (Lockwood,
1979). En cada sub-sistema, existen entradas de masa y energía que se almacenan en depósitos
un tiempo y cambian, formando las salidas de masa y energía; existe además un conjunto de
reguladores que controlan la cantidad de masa y energía que sale y/o queda almacenada en los
depósitos; los reguladores pueden ser propiedades físicas del depósito en sí mismo o también
externas al sub-sistema.
Por ejemplo, dentro del ciclo hidrológico y considerando un solo evento de lluvia en un lugar
específico, la lluvia representa la salida de materia del depósito “Atmósfera” y la entrada para el
depósito “suelo”, mientras que la evaporación es la salida de materia del depósito “suelo” y la
entrada para el depósito “Atmósfera”; ambos procesos (precipitación y evaporación) están
regulados por propiedades de los depósitos en sí mismos (contenido de humedad, temperatura,
estabilidad, contenido de aerosoles, mezcla turbulenta en la Atmósfera y características físicas del
suelo), pero también en cierta medida por factores externos, como el aporte de agua subsuperficial
hacia el lugar desde otros sitios. En esta transferencia de materia entre los dos depósitos está
involucrada también la transferencia de energía en forma de calor latente.
Figura 1. Ilustración esquemática de los componentes del Sistema Climático. Fuente: Modificado de
OMM, 1990.
En otro ejemplo, considerando en forma muy simplificada los sub-sistemas atmosférico y oceánico,
puede hablarse (Lockwood, 1979) de una cascada de energía donde la radiación (fuente externa)
se convierte en calor (calentamiento del agua que luego calienta al aire, evaporación del agua que
va como calor latente al aire), que a su vez se transforma en energía cinética (movimiento de las
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corrientes marinas y viento generado por gradientes horizontales de temperatura que a su vez
generan gradientes horizontales de presión); el movimiento es paulatinamente destruído por las
fuerzas de fricción, que lo convierten en calor “degradado” que se pierde hacia el espacio en forma
de radiación infrarroja : en un balance neto para la Tierra como un todo, y en promedio anual, la
ganancia de energía proveniente del exterior (sol) es completamente compensada por la pérdida
de energía hacia el espacio exterior. El ciclo hidrológico es otro ejemplo que puede ser expresado
en términos de flujos de energía (potencial, cinética, calor, radiación infrarroja).
Lockwood (1979) cita un documento de la Academia Nacional de Ciencias de E.U.A. publicado en
1975 (Understanding Climatic Change, a Program for Action, también en el marco del GARP),
donde se sugiere clasificar a las propiedades del Sistema Climático como sigue:
•
•
•
•
térmicas: temperaturas del aire, agua, hielo y tierra;
cinéticas: los desplazamientos horizontales del viento y las corrientes oceánicas así como sus
movimientos verticales, y el movimiento de las masas de hielo;
acuosas: humedad del aire, nubosidad, contenido de agua líquida y sólida en las nubes, aguas
subterráneas, nivel de lagos y ríos, y contenido de agua de las capas de nieve y hielo marino y
terrestre;
estáticas: presión y densidad de la Atmósfera y el océano, composición del aire, salinidad del
mar, límites geométricos (forma de las cuencas marinas, de lagos y ríos e hidrogeológicas) y
las constantes físicas del sistema, entre ellas:
√ radiativas : albedo, emisividad, razón de Angstrom;
√ balance de calor: razón de Bowen, la temperatura en ºK de las superficies, el índice
radiacional de sequedad;
√ balance de agua: razón escorrentía/precipitación, humedad de una columna de suelo.
Estas propiedades del sistema global están interconectadas por los procesos de intercambio de
calor latente y sensible y de momento angular, y son las que permiten caracterizar el estado del
sistema en un momento dado, así como evaluar a los procesos. La tendencia actual es visualizar a
dichos procesos como transformaciones de energía. Por ejemplo, en el sub-sistema atmosférico
hay una muy estrecha relación entre la energía potencial y los calores sensible y latente, ya que a
medida que el aire desciende transforma su energía potencial en calor sensible a través del
calentamiento adiabático, y cuando el aire asciende transforma su calor sensible de nuevo en
energía potencial; a medida que se enfría adiabáticamente y se alcanza la saturación, se libera
calor latente que retrasa el enfriamiento y refuerza el ascenso, lo que aumenta la energía potencial
de la parcela de aire.
La visión más global es que el forzamiento radiativo del sol es la entrada al sistema Tierra, los
depósitos son los cinco sub-sistemas y la salida son los “climas” en el sentido geográfico (Cuadrat
y Pita, 2000).
En el Sistema Climático se identifica un agente “director” y dos agentes “modificadores”, que
influencian de modo fundamental todo el funcionamiento del sistema, tanto a nivel de muchas de
las propiedades como a nivel de los procesos.
El agente “director” es la desigual cantidad de energía que llega desde el sol a cada punto de la
Tierra en cada momento del año. Esto ocurre porque la Tierra es redonda y una superficie curva no
recibe igual cantidad de energía en dos puntos consecutivos, y porque la Tierra gira alrededor del
sol en una elipse que está inclinada respecto al plano del ecuador solar, lo cual implica que en una
época del año se recibe mayor cantidad de energía en un hemisferio, es decir se está en “verano”,
mientras que en el hemisferio contrario se está en “invierno”, lo cual se invierte cuando la Tierra, 6
meses más tarde, está en el lado opuesto de su órbita alrededor del sol.
Como consecuencia de la redondez de la Tierra, de su movimiento de traslación y del
relativamente pequeño ángulo de inclinación de la eclíptica (23,5º), en las bajas latitudes (Ecuador)
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se recibe más energía que en las altas latitudes (Polos), creando un desbalance energético
permanente que origina un desbalance también permanente de temperaturas y presiones
atmosféricas, por lo que el sistema global “reacciona” poniendo en marcha la circulación general de
la Atmósfera y los océanos para tratar de encontrar el equilibrio. Se han hecho estimaciones que
muestran que en ausencia de radiación solar, la fricción haría cesar todo el movimiento atmosférico
en aproximadamente una semana (Barry y Chorley, 1985).
Los dos agentes “modificadores” de los procesos del Sistema Climático son:
a) el movimiento de rotación de la Tierra; el hecho de que la Tierra rote sobre su eje introduce
variaciones en lo que, de no existir esta rotación, sería un movimiento meridional (Norte-Sur)
desde las Altas Presiones polares hacia las Bajas Presiones ecuatoriales; las principales
modificaciones que introduce la rotación son dos:
9 en primer lugar, las producidas por la Fuerza de Coriolis, que desvía las trayectorias hacia
la derecha en el hemisferio Norte, quedando como resultado que los movimientos del aire y
las corrientes oceánicas tienen una dirección predominantemente zonal (Este-Oeste);
9 en segundo lugar, la aparición de la vorticidad: un fluído en rotación tiende a generar
remolinos (vórtices) que modifican la distribución tanto vertical como horizontal del
intercambio de momento angular;
b) la distribución y forma de las masas marinas y continentales; actúa al menos en tres aspectos:
9 el efecto de continentalidad es importante en la distribución horizontal de áreas con
grandes y pequeños gradientes térmicos, lo cual influencia los movimientos horizontales y
verticales del viento vía su influencia en el campo de presiones;
9 en segundo lugar, la posición de los continentes; estudios paleoclimáticos señalan que con
posiciones distintas, especialmente de la Antártida, la dinámica atmosférica y de corrientes
marinas cambia significativamente, y en consecuencia cambia también la distribución
espacial de los “climas” en el sentido geográfico del término;
9 finalmente, las grandes cordilleras (Andes, Rocosas, Himalaya) influencian la circulación
de la alta Tropósfera, especialmente la posición de las Ondas de Rossby (ver infra item
3.1.3).
Dado que el Sistema Climático está en una permanente búsqueda del equilibrio a través de las
interacciones entre sus componentes, existe una variabilidad intrínseca y existe una enorme
cantidad de causas diferentes, dependiendo del sub-sistema, que explican esa variabilidad;
algunas causas son internas a los sub-sistemas, y otras son externas a ellos.
Para el sistema global, las causas externas de cambio se relacionan con aspectos fìsicos y
aspectos antrópicos. Entre las causas físicas hay cambios tanto en el agente director como en los
agentes modificadores; el agente director (desigual cantidad de energía) sufre modificaciones tanto
por cambios en la órbita terrestre en ciclos de miles de años como por cambios en el sol mismo
(manchas solares); los agentes modificadores sufren cambios también a muy largo plazo (deriva
continental, por ejemplo). Entre las causas antrópicas, se distinguen en primer lugar el aumento de
gases de efecto invernadero (que al disminuir la proporción de onda larga que abandona la Tierra
están cambiando todo el balance radiativo), y en segundo lugar el cambio a gran escala de uso de
la tierra, donde se modifican los factores de albedo y rugosidad (lo que altera tanto el balance
radiativo como la tasa de transporte de momento). Como causas internas de cambio en el Sistema
Climático, se pueden reconocer entre otras (Lamb, 1972, Henderson-Sellers y Robinson, 1984):
•
Los volcanes introducen una gran cantidad extra de gases y aerosoles a la Atmósfera; las
erupciones “normales” inyectan material en la Tropósfera (8-15 km altura), desde donde puede
ser removido relativamente rápido (aprox. 1 año) por la lluvia o por gravedad, pero las grandes
erupciones envían material a la Estratósfera (15-25 km de altura), donde puede permanecer
más de 10 años afectando el balance radiativo.
12
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•
Los aerosoles troposféricos controlan en parte el balance radiativo de onda corta (vía la
dispersión) y también en parte la formación de gotitas de nubes.
•
La Nubosidad es a la vez uno de los componentes de la Atmósfera y una de las causas más
importantes de cambio en el balance energético de la Tierra, por los controles que ejerce sobre
la radiación de onda corta (vía reflexión por las nubes) y sobre la radiación de onda larga (vía
absorción del infrarrojo, por el el agua líquida de las nubes y el vapor de agua).
•
El Ozono estratoférico controla (por absorción) la cantidad de radiación ultravioleta que llega a
la Tierra, pero también influencia el calentamiento/enfriamiento de la Estratósfera, vía la
absorción sobre el infrarrojo entre los 8–10 μm (onda larga).
En resumen, existen 4 grandes áreas de procesos dentro del Sistema Climático (HendersonSellers y Robinson, 1984) que deben ser considerados para comprender su funcionamiento:
•
Procesos Radiativos en la Atmósfera: variaciones en las entradas dependiendo del sol, la
reflexión por las nubes, la absorción (selectiva) por los gases, la dispersión (selectiva) por los
aerosoles, la emisión en onda larga en la Tropósfera y las salidas de onda larga en la alta
Estratósfera.
•
Procesos Dinámicos: los movimientos de masa y energía a nivel global y a mesoescala,
especialmente los transportes meridionales y verticales de calor latente, calor sensible y
momento (incluye las interrelaciones con el transporte de energía por los océanos).
•
Procesos de Superficie: interrelaciones en el intercambio de radiación (ondas cortas y largas),
calor latente, calor sensible y momento angular entre las superficies agua-tierra-hielo y la
Atmósfera, incluyendo los reguladores como el albedo, la emisividad y la rugosidad.
•
“Feed-backs”: retroalimentaciones entre los procesos radiativos, dinámicos y de superficie.
El aspecto de los Feed-backs merece ciertos comentarios; actualmente aún se desconoce en gran
medida cómo funcionan muchos de ellos, así como la magnitud de sus efectos, aunque se sabe
que en general las respuestas que producen son no lineales. Algunos Feed-backs son positivos, es
decir, al producirse un cambio en uno de los elementos se refuerza la situación original, mientras
que otros son negativos (se debilita y/o invierte la situación original). Es de recalcar que la mayoría
de los Feed-backs que se manejan con relativa confianza se refieren a su efecto sobre la
temperatura del aire, pero para la precipitación la situación es más complicada. En este caso, el
más importante de los Feed-backs es el del vapor de agua, que a través de su efecto sobre otros
componentes se estima que al menos duplica el efecto de calentamiento directo que ya ejerce el
vapor como gas de efecto invernadero y además potencia el efecto de otros Feed-backs, como el
de las nubes y el de hielo-nieve (IPCC, 2000 c). Entre los principales Feed-backs que se manejan
actualmente están (IPCC, 2000 c, Henderson-Sellers y Robinson, 1984):
•
Superficies de Hielo y Nieve – Albedo: es un Feed-back positivo, es decir, si por alguna razón
comienza a disminuir la temperatura habrá más nieve y hielo, afectando el balance de
radiación de onda corta, ya que por su alto albedo 1 aumentarán las pérdidas por reflexión y
habrá menos radiación neta, lo que implica menos disponibilidad de calor sensible de la
superficie para calentar al aire, lo que implica que la temperatura seguirá disminuyendo.
•
Nubes – Albedo – Absorción: la nubosidad es uno de los elementos que provocan Feed-backs
más complicados, ya que es positivo desde el punto de vista de la reflexión de onda corta
1
Con relación al albedo del hielo hay discusión; algunos autores sostienen que tiene un albedo relativamente
bajo, menor a 50% (Rosemberg, 1974), mientras otros le asignan valores altos de 50-70% (Petterssen, 1976).
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(trabaja como el de hielo–nieve), pero es negativo desde el punto de vista de la absorción de
onda larga: el agua líquida de las nubes funciona como gas de efecto invernadero, por lo que a
medida que aumente la nubosidad habrá menos pérdidas radiativas de infrarrojo y en
consecuencia menor enfriamiento. No se conoce con certeza cuál de los efectos (positivo o
negativo) pueda ser mayor, ni tampoco si de alguna manera se compensan, ya que además
depende del tipo de nubes (si son de hielo o de agua, si son estratos o cúmulos, de su nivel de
agrupamiento en el caso de los cúmulos, de su cantidad total, etc.).
Además de los Feed-backs con la Atmósfera, existen otros entre los sub-sistemas oceánico,
criósfera y continentes, que afectan al sub-sistema atmosférico no de modo directo, sino remoto;
por ejemplo, los “climas” actuales del norte de Europa son relativamente “dulces” debido al efecto
de la Corriente del Golfo; ahora bien, el aporte de agua dulce de los ríos es fundamental para
mantener el equilibrio de las corrientes termohalinas, especialmente en el Atlántico Norte, pero a su
vez, el caudal de los ríos está influenciado por cambios en el uso de la tierra que modifican las
relaciones precipitación-escorrentía en sus cuencas. Así pues, cambios significativos en el uso de
la tierra en América, puede terminar afectando los “climas” en Inglaterra y Escandinavia. En el caso
de la Amazonia, hay un fuerte Feed-back entre el agua en el suelo y la Atmósfera, ya que se ha
demostrado que una gran proporción de la lluvia en esa cuenca (35% - 50%) proviene de la
evapotranspiración real (ETR) en la misma cuenca, y la ETR depende en parte de la disponibilidad
de agua en el suelo (Poveda, 2000 a)
Uno de los aspectos más importantes del Sistema Climático es la diversidad de escalas espaciales
y temporales en que se producen los diferentes procesos e interacciones (IPCC a, 2000; Gibbs et
al, 1978). Así por ejemplo, a escala global la Atmósfera es el sub-sistema que más rápido responde
a los cambios, aproximadamente en un mes, mientras que los océanos debido a su gran inercia
cambian más lentamente, y su influencia se nota al nivel decadal. Pero si bajamos la escala
espacial y nos concentramos sólo en los océanos, se observa que la capa de mezcla
(aproximadamente los primeros 100 m de agua) cambia mucho más rápido que las aguas
profundas, por lo que tiene influencia en la variabilidad a nivel intra-estacional. Los cambios en la
forma de la tierra pueden ser tan lentos como los movimientos isostáticos, que afectan a grandes
áreas o tan instantáneos como un terremoto, que tiene un efecto local. Los cambios a mesoescala
en las propiedades reflectivas y de emisividad de la superficie terrestre y la Biósfera están muy
relacionados y varían estacionalmente entre situaciones de poca vegetación (invierno en zonas
templadas, temporada seca en zona tropical) y mucha vegetación (verano en zonas templadas,
temporada lluviosa en zona tropical); a nivel local son los componentes más influenciados por la
actividad antrópica.
Los elementos que componen los cinco sub-sistemas son conocidos como Variables
Macroclimáticas. Ejemplos de ellas son la temperatura y salinidad del mar en el sub-sistema
océanos, el caudal de los ríos en el sub-sistema litósfera y la extensión de la capa de hielo
antártico en el sub-sistema criósfera. En el sub-sistema Atmósfera, también hay Variables
Macroclimáticas, como por ejemplo la estructura del campo de presiones, la oscilación del viento
en la Estratósfera o la intensidad del proceso convectivo (convección = modo de transporte de la
energía en los fluídos líquidos y gaseosos).
3.3. La Circulación General de la Atmósfera
Se entiende por Circulación General de la Atmósfera el conjunto de movimientos del aire a escalas
planetaria y sinóptica, y cuya función principal en el Sistema Climático es tratar de compensar las
desigualdades en la cantidad de energía que se recibe en superficie a través de la redistribución
del calor latente, el calor sensible y el momento angular.
La Radiación Neta, como la radiación que se recibe del sol, presenta cambios espaciales y
temporales; en general puede hablarse de una distribución en franjas zonales, donde al norte de
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los 85° N la RN es en general negativa, entre los 85°-10° N es estacionalmente negativa o positiva,
y entre 10º N – 10º S es en general positiva, como se muestra en la Figura 2.
Esto provoca que en la zona ecuatorial los flujos de calor sensible (H) y calor latente (LE) sean
altos, generando una atmósfera permanentemente cálida y húmeda, es decir, aire muy poco
denso, mientras que en los Polos el aire es muy frío, en consecuencia con muy baja capacidad
higrométrica (muy seco), y como resultado de ambas condiciones, también muy denso. La
resultante final es la existencia en superficie de una Alta Presión polar y una Baja Presión
ecuatorial, mientras que en altura, en los Polos el aire está más caliente que en el Ecuador, debido
al menor espesor de la Tropósfera polar, por lo que la situación está invertida, con una Baja
Presión polar y una Alta Presión ecuatorial (Lockwood, 1974).
Figura 2. Distribución Espacio-Temporal del balance radiativo del sistema Tierra-Atmósfera (Radiación
-2
-1
-2
-1
-2
Neta en cal cm min ; 1 cal cm min = 698 W m ). Fuente: Lockwood, J.G. (1979). (after Raschke et
al, 1973)
Otro punto muy importante es que debido a la diferencia de espesor de la Tropósfera, a una misma
altura el aire presenta densidades diferentes en el Polo y el Ecuador, como se ve en la Figura 3.
De modo que aunque la tasa de disminución de la temperatura con la altura sea constante y desde
ese punto de vista el aire a la misma altura debería tener la misma temperatura, no sucede lo
mismo con la densidad, por lo que en la Atmósfera real, dada la relación entre densidad y
temperatura, dos parcelas de aire situadas a la misma altura no tienen la misma temperatura ni la
misma densidad y en consecuencia, no ejercen la misma presión. En vista de esta circunstancia,
en meteorología es mucho más común porque es más cómodo, como lo señala Medina (1994),
hablar de superficies isobáricas (igual presión), por ejemplo las de 850, 500 o 200 mb, que en la
Atmósfera se encuentran a alturas diferentes. En la atmósfera tropical, al ser menos densa por tres
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razones (mayor espesor para repartir la misma masa de aire, es más cálida y es más húmeda), las
superficies isobáricas se encuentran a mayor altura que en otras latitudes.
Tropopausa
8 Km
75 % masa
atmosférica
Polo
16 Km
75 % masa
atmosférica
8 Km
55 % masa
atmosférica
Ecuador
Figura 3. Esquema de los cambios de Densidad en la Tropósfera con la latitud. Elaboración propia
La presión atmosférica regula el movimiento horizontal del aire, y éste se desplaza desde las zonas
de Alta Presión hacia las de Baja Presión; como esta distribución es zonal debido a las diferencias
en la Radiación Neta, el viento debería soplar meridionalmente (desde la Alta Presión Polar en el
Norte hacia la Baja Presión Ecuatorial en el Sur) y cortar a las isóbaras perpendicularmente, pero
como ya se explicó la Fuerza de Coriolis debida a la rotación del planeta hace que el movimiento
se desvíe a la derecha y el viento (en ausencia de fricción) termina soplando zonalmente (EsteOeste) y paralelamente a las isóbaras; la fricción modifica esta situación y hace que el viento corte
en ángulo máximo de 20° a las isóbaras, pero en la atmósfera libre por encima de la capa de
fricción (a partir de los 1500-2000 msnm aproximadamente) el viento sopla paralelo a las isóbaras,
lo que se conoce como viento geostrófico.
En resumen: las superficies isobáricas tienden a estar más altas en el trópico que en las altas
latitudes; el viento sopla desde las Altas hacia las Bajas presiones, paralelamente a las isóbaras en
la Atmósfera libre; en superficie existe sobre el Ecuador una Baja Presión y en el Polo una Alta
Presión, mientras que en altura están invertidas (Alta Presión en el Ecuador y Baja Presión en el
Polo). En la Figura 4 se muestra la consecuencia de lo expuesto en los párrafos anteriores.
Figura 4. Esquema del origen de los Vientos del Oeste en la alta Troposfera. Elaboración propia
A una misma altura, por ejemplo de 11 km, las zonas ecuatoriales tienen mayor presión que las
polares, por lo que el viento en altura tiende a ir del Ecuador hacia el Polo, atravesando círculos
latitudinales cada vez más pequeños, por lo que se acelera, y con el desvío inducido por la Fuerza
de Coriolis termina como un viento del Oeste; esto explica que en toda la Tropósfera los vientos
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sean mayoritariamente del Oeste, exceptuando a la franja entre aproximadamente los 20° N–20° S
(varía ligeramente su posición entre verano e invierno) donde el viento sopla del Este no sólo en
todo el espesor de la Tropósfera, sino también en buena parte de la Estratósfera inferior y media,
como se observa en la Figura 5.
Jet-Stream
Jet-Stream
Jet-Stream
Jet-Stream
-1
Figura 5. Viento Zonal Promedio para los trimestres Diciembre-Febrero y Junio-Agosto (ms ).
Fuente: Loockwood, J.G. (1974). (after Newell et al, 1969). Los valores negativos señalan vientos del
Este, los positivos vientos del Oeste.
Sobre la Baja Ecuatorial el aire poco denso tiende a subir, enfriándose adiabáticamente hasta
alcanzar la saturación, momento a partir del cual comienza la condensación, es decir, la liberación
del calor latente, lo cual retrasa el enfriamiento y refuerza el ascenso convectivo del aire. Se ha
comprobado que en la Baja Ecuatorial, el ascenso del aire no es generalizado, sino que se
concentra en pequeñas áreas donde se forman nubes convectivas (Cúmulo Nimbus) de gran
desarrollo vertical (más de 15 km de altura), que en algunas ocasiones rompen incluso la
Tropopausa y llevan calor hasta la Estratósfera. Los científicos consideran que el transporte de
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energía concentrado en los Cúmulos es lo que equilibra al enfriamiento radiativo en la Estratósfera.
Como ya vimos, una vez en altura el viento tiende a soplar hacia el Oeste, y como la Tropósfera va
disminuyendo en espesor, el viento se dirije hacia abajo, calentándose adiabáticamente. Alrededor
de los 20° N – 30° N se produce, por efectos dinámicos, un máximo en la velocidad del viento en
altura, denominado Jet-Stream Subtropical, y bajo él se produce una subsidencia generalizada, lo
que explica las grandes zonas desérticas subtropicales.
Sobre esas latitudes se produce una aparente contradicción: una zona de Alta Presión Cálida. Al
mismo tiempo que el aire se está calentando mientras desciende, también se acumula mayor
cantidad de masa en una columna de aire, por lo que aumenta su presión; como resultado, se tiene
alrededor de la Tierra en esas latitudes un cinturón de Altas Presiones de origen dinámico, no
térmico, como es el caso de la Alta Polar y la Baja Ecuatorial, y mientras el aire está descendiendo,
la Fuerza de Coriolis le imprime un componente zonal, por lo que en superficie el viento sopla
desde el Nor-Este (vientos Alisios).
Al conjunto de la Baja Presión Ecuatorial, la Alta Presión Subtropical, vientos en superficie
soplando desde el E y vientos en altura (más al norte de los 10° N) soplando desde el W, se le
conoce como Célula de Hadley, y es el principal elemento de la Atmósfera, en la zona intertropical.
En resumen, en la zona del Alisio, la Tierra cede momento angular a la Atmósfera, situación que se
compensa en las latitudes medias, donde la Atmósfera le devuelve el momento angular a la Tierra
(Cuadrat y Pita, 2000). En cuanto al transporte de energía, los océanos de la zona subtropical
ceden una gran cantidad de energía a la Atmósfera (calor sensible y calor latente por la altísima
evaporación), que es transportada primero en superficie hacia el Ecuador por los Alisios, una vez
allí, es transportada verticalmente hacia arriba por los Cúmulo Nimbus, donde parte del calor
latente se libera por condensación, contribuyendo así al extraordinario crecimiento de éstos, y la
otra fracción del calor latente y parte del calor sensible son llevados hacia las zonas templadas
primero por los vientos del Oeste en altura, y luego aún más al norte por las borrascas en la zona
del Frente Polar.
Un rasgo del comportamiento atmosférico que no se considera realmente parte de la Circulación
General, pero es extraordinariamente importante, es su capacidad para establecer Teleconexiones,
es decir, que la influencia de un fenómeno se hace sentir a muchos miles de kilómetros de
distancia. Cambios en la configuración del patrón de presiones en la zona del Frente Polar en la
zona del Pacífico Norte, terminan influenciando la posición del Jet-Stream subtropical, por ejemplo,
lo cual a su vez modifica el comportamiento de la Alta Subtropical y el conjunto de fenómenos
sinópticos (Vaguadas, Ondas del Este) que se producen en la Atmósfera tropical (Lamb, 1972).
De todas estas conexiones remotas, las más importantes (aunque aún no son bien conocidas) son
las que se originan debido a la interacción Atmósfera-Océano conocida como El Niño-Oscilación
del Sur (ENOS), que se produce en la zona del Pacífico ecuatorial. Es una interacción cíclica (2 a 7
años), que presenta dos fases, una fría y otra caliente; el componente oceánico presenta un
calentamiento/enfriamiento más fuerte que lo normal para la estación del año, y el componente
atmosférico un cambio en la posición de las zonas de Alta y Baja presión, lo cual repercute en los
patrones de circulación como se explica a continuación.
La manifestación oceánica de la fase cálida (Niño), consiste en dos fenómenos: en la costa de
Chile, Perú y Ecuador, un descenso hacia la profundidad de las aguas frías de la Corriente de
Humboldt, por lo que aparece agua caliente en superficie, y también por un movimiento de las
aguas permanentemente más calientes del Pacífico Oriental (Australia) hacia Sudamérica; en la
Atmósfera, se da el proceso de la Oscilación del Sur (OS), donde se invierten (como en un sube y
baja) las posiciones del campo de presiones: la zona de Baja Presión que está normalmente sobre
Indonesia se mueve hacia el Pacífico Central, quedando sobre Indonesia una Alta Presión; esta
inversión del campo de presiones produce un debilitamiento del Alisio, y en ocasiones en que la
nueva situación es muy fuerte, pueden llegar a invertirse, conviertendose en Alisios del NW sin
18
Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela. Ing. MsC María Teresa Martelo
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haber atravesado el ecuador. Sólo hacia 1950 se estableció la relación entre los fenómenos
oceánicos y atmosféricos, y se notó que cuando el Pacífico se calienta se produce conjuntamente
una alteración de la OS. La fase fría (Niña) es menos conocida que la fase cálida; en este caso, el
Pacífico está más frío de lo normal, y en la Atmósfera los campos de presión están en su lugar
habitual, pero son más intensos, así como el Alisio es reforzado.
Dadas las gigantescas cantidades de calor sensible y latente que se intercambian entre la
Atmósfera y el Océano en el área del Pacífico, estas alteraciones se reflejan a nivel global,
afectando a muchos lugares de manera diversa; por ejemplo, se ha reportado que los años Niño
producen sequías en el Nordeste del Brasil e inundaciones en el sur de Brasil y norte de Argentina,
y hacia Norteamérica tienden a producir inviernos suaves. En general, durante años Niño se
registran temperaturas elevadas en muchas partes del mundo (WMO, 1999).
3.4. Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela
Con relación a la influencia de las Variables Macroclimáticas (en adelante VM) específicamente
sobre el clima de Venezuela no hay hasta los momentos gran información. En general, de todas las
VM, la más analizada a nivel mundial ha sido la temperatura superficial del Pacífico Ecuatorial, ya
que es uno de los principales factores explicativos (no el único), del fenómeno El Niño-Oscilación
del Sur (ENOS).
En 1997-98 se produjo un evento Niño de gran intensidad que generó una enorme inquietud
pública, razón por la cual la Comisión Nacional de Meteorología e Hidrología, adscrita al CONICIT,
preparó un informe (CNMeH, 1998) que resume los análisis sobre el tema realizados en el país por
los organismos oficiales, fundamentalmente el MARN y EDELCA.
Como conclusión principal resalta el hecho de que el fenómeno ENOS (en sus fases cálida y fría)
no afecta de igual forma a todo el país: hacia el Suroriente (Guayana) y el occidente (parte de los
Andes y Zulia) el Niño (fase cálida del ENSO) tiende a producir temporadas secas e inicio de
temporada lluviosa más secas de lo normal, mientras que en las regiones central, llanera y oriental,
la influencia del ENSO fase cálida es mucho menos evidente, dándose casos de eventos Niño con
inicios de temporada lluviosa tempranos, normales y tardíos, y es un Pacífico neutro (ni frío ni
caliente) lo que parece asociarse en esas regiones con un inicio temprano de la temporada lluviosa
(Martelo, 2000 a).
La fase fría (eventos Niña) se relaciona generalmente en Guayana con temporadas secas más
lluviosas de lo normal y caudales relativamente altos del Caroní, mientras que en los Llanos la Niña
tiende a producir una entrada tardía de la temporada lluviosa, como se ve en las Figuras 6 y 7.
Los caudales muestran un comportamiento similar: el Caroní (Sur del país) y el Chama (valles
centrales y piedemonte occidental andino) se asocian en general con caudales bajos durante un
evento Niño, pero ríos que descienden por el lado llanero del piedemonte andino (específicamente
el Uribante) no muestran una relación clara (Unidad de Estudios del Clima Tropical, MARN-CIDIAT,
Ing. M.I. Rojas, comunicación personal).
Otra conclusión del informe de la CNMeH es que el efecto del ENOS es mayor durante la
temporada seca e inicios de la temporada lluviosa, pero es muy dificilmente detectable durante la
plena temporada lluviosa en Junio-Julio-Agosto; esta evidencia coincide con hechos observados en
todo el mundo, y explicados teóricamente: el ENOS se manifiesta con mayor fuerza durante el
invierno astronómico (Diciembre a Febrero), debido a que es la época del año cuando son mayores
los gradientes de temperatura, energía y transporte (viento).
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Figura 6. Variaciones en el Caudal Promedio Anual del río Caroní y su relación con los años Niño
3 -1
(caudales en m s en rojo). Fuente: Comisión Nacional de Hidrología y Meteorología. (1998).
Figura 7. Variación en la Fecha de Inicio del Período de Crecimiento en años Niña (1974). Fuente:
Comisión Nacional de Hidrología y Meteorología. (1998).
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Otra VM que ha comenzado a analizarse es la temperatura superficial del Atlántico Tropical Norte
(ATNOR); Martelo (2000 a) reporta que un ATNOR caliente tiende a asociarse en las regiones
centro-Norte y oriental con inicios tempranos de la temporada lluviosa, mientras que un ATNOR frío
tiende a asociarse con inicios tardíos de la temporada lluviosa; hacia el occidente, el ATNOR no
parece tener tanta influencia como el Pacífico en la fecha de inicio de la temporada lluviosa, como
se observa en la Tabla 1, en la cual el código 1 indica océanos calientes, el código 0 océanos
normales y el código –1 océanos fríos.
Tabla 1. Variación en las Fechas de Inicio del Período de Crecimiento según la temperatura de los
Océanos Atlántico y Pacífico en tres áreas del país (Occidente, Nor-Centro y Oriente).
Fuente: Martelo, M.T. (2000 a)
EDELCA, donde están trabajando en el tema desde 1992, ha realizado análisis con otras VM, entre
ellas el Índice de Oscilación Sur (SOI), la Oscilación Quasi-Bianual (QBO), la Radiación Saliente de
Onda Larga (OLR), la temperatura del Atlántico Tropical Sur y varios índices del campo de presión
en superficie, pero los análisis están referidos básicamente a la influencia de estas VM sobre el
caudal del Caroní, aunque han determinado que un Atlántico Tropical Sur frío parece relacionado
con una temporada lluviosa (Mayo-Octubre) deficitaria sobre Guayana (CNMeH, 1998).
De análisis realizados en la Unidad de Estudios del Clima Tropical (MARN-CIDIAT) utilizando una
metodología estadística y el software SIMOC (Sistema de Modelaje de los Océanos) desarrollados
en el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) de Brasil, se obtuvo que sobre una muestra
de 150 estaciones de precipitación en el país, el 80 % de ellas está más influenciado por el
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comportamiento del Atlántico que por el del Pacífico, y las estaciones que conforman el 20 % más
influído por el Pacífico están todas al occidente del país (Ing. M.I. Rojas, comunicación personal).
En conclusión, el conocimiento de la influencia real de las VM sobre el clima del país es
relativamente vago; aunque se sabe con certeza que las temperaturas oceánicas afectan
diferencialmente al territorio nacional, y se conocen las principales áreas geográficas afectadas (el
Suroriente y el Occidente del país), no se conoce aún el porqué la afectación no es siempre igual
(por ejemplo, ha habido años Niño con caudales del Caroní bastante altos).
Es importante señalar que “vago” no significa inconsistente; en los estudios realizados en EDELCA
y otras instituciones, se usaron metodologías de análisis muy diferentes y aplicadas a diferentes
elementos del ciclo hidrológico (lluvias, caudales de ríos, fechas de inicio del período de
crecimiento) y todos los resultados señalaron en la misma dirección. Desde ese punto de vista, el
escaso conocimiento que tenemos de la influencia de las VM en el clima del país es "robusto”.
4. MATERIALES Y MÉTODOS
4.1. Obtención de los Registros Originales
4.1.1.Datos Climáticos de Venezuela
Los datos de precipitación a nivel mensual se obtuvieron del Banco Nacional de Datos de la
Dirección de Hidrología y Meteorología del MARN, y datos de varias estaciones en la región
Guayana fueron suministrados por el Departamento de Predicción y Estudios Hidroclimáticos de
CVG-EDELCA; en principio se solicitaron todas las estaciones del país que tuvieran un registro
mayor a 30 años, lo que representó alrededor de 200 estaciones.
4.1.2.Variables Macroclimáticas
Estos datos se generan en los grandes centros operativos y de investigación mundiales, y son en
su mayoría, valores para círculos latitudinales completos, generalmente en grillas de 2º x 2º o
menores. Para poner esta ingente cantidad de información disponible en un modo más accesible,
se calculan valores promedio mensuales (el promedio es espacial, de todos los valores de grilla
involucrados, y de los 30 días del mes), que pueden accesarse por Internet. El mayor conjunto de
Variables Macroclimáticas (VM) se encuentra en la página Web de la National Oceanographic and
Atmospheric Administration (NOAA), en el Climate Prediction Center (CPC), uno de los 9 miembros
del National Center for Environmental Predictions (NCEP); la dirección específica es la siguiente:
www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices
Del gran conjunto de variables allí disponibles, se seleccionó un grupo de 11 Variables
Macroclimáticas correspondientes a diferentes campos de interacción del Sistema Climático, que
incluyeron temperaturas superficiales de los océanos Atlántico y Pacífico, campos de viento en
altura, campos de presiones (medidos a través del Índice de Oscilación Sur, SOI) e intensidad del
proceso convectivo (medido a través de la Radiación Saliente de Onda Larga, OLR).
Sólo una de las VM, la correspondiente al índice que mide la actividad de las manchas solares
(Número de Wolf), no se obtuvo de la NOAA, sino, también a través de Internet, del Institut Royale
de Meteorologie (Bélgica), en la siguiente dirección:
www.oma.be/KSB-ORB/SIDC
Con la excepción del Nº de Wolf, para el cual se usaron los valores reales, todas las demás VM se
trabajaron en forma de Anomalías mensuales, donde:
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Anomalíai = ( Xi – Xmedia mes ) / Desviación Estándar mes
No todas las VM tienen el mismo período de registro; el Número de Wolf se calcula desde 1760
aproximadamente, el Índice de Oscilación Sur desde los años 30, las temperaturas de los océanos
han sido reconstruídas desde 1950, y las variables de campos de viento e intensidad de la
convección (OLR), dado que se calculan a partir de datos satelitales, sólo están disponibles desde
mediados de los años 70.
4.2. Procesamiento de los Registros Originales
4.2.1.Selección de las Estaciones y Período Común
En este trabajo, como en cualquiera en que se usen datos de precipitación, una de las condiciones
de borde es encontrar el período de registro más largo, para cubrir el mayor rango de variabilidad
posible. Bajo esta consideración, sobre el total de estaciones con más de 30 años de registro se
eligieron aquellas que estuvieran en funcionamiento desde 1950, ya que desde ese año se dispone
de datos de la VM temperatura de los océanos; esto hizo aparecer el problema de la distribución
espacial y el período común: no hay ninguna estación al Sur del Orinoco instalada desde 1950,
todas son posteriores en al menos 15-20 años, siendo 1968 el año de instalación más común.
En segundo lugar, se hizo una selección de las estaciones en funcionamiento desde 1950 (y de
cualquier año posterior al Sur del Orinoco) con base en la calidad de su registro; no se hizo ningún
procesamiento para tratar de hallar los valores englobados, y simplemente se asignaron como si
fueran faltantes; sobre esta cantidad final de datos faltantes que se hizo la evaluación de calidad.
Se hizo un análisis de período común diferenciado para las estaciones al Norte y al Sur del
Orinoco, y tuvo que elegirse entre las siguientes alternativas:
•
•
•
analizar sólo el Norte del país con un período de registro desde 1950, lo que implicaba que no
se determinaría completamente una posible variación espacial de la influencia de las VM;
analizar todo el país con un período de registro aproximadamente desde mediados de los años
60, lo que permitiría en principio determinar variación espacial de la influencia de las VM, pero
reduciría significativamente el número de casos para establecer las relaciones temporales
entre la precipitación y las VM relativas a los océanos, campo de presiones y manchas solares,
aunque no influiría en las relaciones con las VM de los campos de viento y convección;
analizar al país completo, pero con períodos diferentes para el Norte y el Sur del Orinoco; en
verdad, esta no es una práctica “ortodoxa”, pero si pruebas estadísticas señalaran que en el
Norte los estadísticos básicos del período desde 1969 no difieren significativamente de los
estadísticos básicos del período desde 1950, podría asumirse razonablemente que tampoco lo
hicieron al Sur del Orinoco, por lo que se realizaron dichos análisis.
Finalmente, se plotearon (usando el software SURFER) las estaciones seleccionadas así como las
curvas de nivel cada 500 m, y se afinó el número final de estaciones, eliminando algunas por
cercanía y manteniendo otras que, aunque cercanas, estuvieran en laderas con diferente
orientación o a alturas significativamente diferentes.
4.2.2.Creación de Archivos de Precipitación y de Variables Macroclimáticas
Los archivos de precipitación mensual, una vez seleccionado el número final de estaciones y el
período de analisis, debieron ser preparados en diferentes formatos, para cumplir con los
diferentes objetivos del trabajo, e igualmente sucede con los archivos de VM. Los formatos de
archivos de datos básicos que se prepararon fueron los siguientes:
a) Formato Normal:
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•
•
•
•
•
para cada estación, una tabla de 12 columnas (meses) y tantas filas como años de registro se
tuvieran en el período de análisis, de precipitación en mm;
idem, de anomalías de precipitación (adimensional);
idem, de anomalías de precipitación clasificadas en –1, 0 y 1, según los terciles (P33% y
P66%) de cada mes (adimensional);
para cada VM, una tabla de 12 columnas (meses) y tantas filas como años de registro se
tienen de cada una de ellas, como anomalías (adimensional);
idem, de anomalías clasificadas en –1, 0 y 1, según los terciles (P33% y P66%) de cada mes
(adimensional).
b) Formato de Series de Tiempo:
• para cada estación, la serie de precipitación en mm;
• idem, la serie de anomalías de precipitación (adimensional);
• para cada VM, la serie de anomalías (adimensional);
c) Formato “Todas”:
• una tabla de 16 columnas, donde las filas son todos los años de registro de la estación Nº1,
todos los años de registro de la estación Nº 2 y así sucesivamente, de anomalías de
precipitación clasificadas en –1, 0 y 1 según los Terciles;
• para cada VM clasificada en –1, 0 y 1 según los Terciles, una tabla de 16 columnas, donde las
filas son todos los años de registro de la VM; este grupo de años se repite hasta que el archivo
tenga el mismo número de líneas que el de precipitación.
En el caso particular de este formato, las 16 columnas son los 12 meses más Septiembre, Octubre,
Noviembre y Diciembre del año anterior, dado que uno de los objetivos del trabajo es explorar
posibles indicadores para el pronóstico con uno o más meses de anticipación; en el caso de los
otros Formatos de archivo esto no fue necesario porque el programa estadístico STATGRAPHICS,
que fue junto con el programa EXCEL el utilizado para el trabajo, permite automáticamente realizar
cálculos para diferentes tiempos de rezago (en adelante, por comodidad se usará el anglicismo
lags).
d) Formato para espacializar con el SURFER
• para cada año, una tabla de 15 columnas (12 meses, latitud de la estación, longitud de la
estación y serial identificador de la estación) y tantas filas como estaciones haya, de
precipitación en mm;
• idem, de anomalías de precipitación (adimensional);
• idem, de anomalías de precipitación clasificadas en –1, 0 y 1 según los Terciles
(adimensional).
Las anomalías de las VM se bajaron directamente por Internet, pero las de la precipitación fueron
calculadas con el STATGRAPHICS, a partir de los archivos Formato Normal de precipitación en
mm; con el mismo programa se calcularon los estadísticos básicos de la precipitación (en mm y
como anomalías) y de las VM (incluyendo los terciles).
4.2.3.Prueba de la bondad del software de interpolación SURFER
Ya que uno de los objetivos del trabajo es verificar variaciones espaciales de la influencia de las
VM en la precipitación, se necesitaba un procedimiento rápido de generación de mapas. Se
seleccionó el software SURFER, que por ser un programa de geoestadística presenta diferentes
alternativas para realizar interpolaciones espaciales, pero primero debía demostrarse que los
resutados de la interpolación son aceptables. Para esto, se produjo el mapa de la Media de
Precipitación Anual, con base al número de estaciones y el período de análisis finalmente
seleccionado, y se comparó con el mapa de la Precipitación Media Anual para el período 19681983 (Martelo, 2000 b), usando como método de interpolación el Krigging, que se reporta (Isaaks y
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Srivastava, 1989) como un confiable método de interpolación espacial. cuando se dispone de
pocos datos irregularmente distribuídos, porque minimiza la varianza del error de estimación.
4.3. Análisis Estadísticos
4.3.1.Selección y Análisis de Variables Macroclimáticas
Para definir si algunas de las VM ofrecerían información redundante, se analizaron por Correlación
(lineal y cruzada). Esta parte del trabajo es la más superficial, ya que se trata simplemente de
definir relaciones gruesas entre VM que permitieran eliminar una o varias del análisis. Además,
debe recordarse que las VM con las que se trabajó no son los verdaderos valores de cada grilla
sino los promedios espaciales, con lo que un solo número al mes representa el comportamiento de
miles de km2.
Una vez seleccionado el grupo definitivo de VM que serían utilizadas, para caracterizarlas se
calcularon los Percentiles 10%, 25%, 33%, 50%, 66%, 75% y 90%, y se graficó el transcurso anual
de la Mediana y los Terciles. Se prepararon gráficos del comportamiento de todos los meses de
todos los años de las VM, a fin de describir de forma gruesa el comportamiento de las VM a nivel
Decadal (10 años) y establecer las comparaciones del caso con los promedios Decadales de
precipitación.
Asimismo, conociendo que varias de las VM presentan ciclos en el orden de los dos años, como el
campo de vientos a 50 mb (Oscilación Quasi-Bianual, QBO) y el evento ENOS (que combina dos
VM, la temperatura del océano, específicamente el Pacífico en las áreas Niño3 y Niño34, y el
campo de presiones medido a través del Índice de Oscilación Sur, SOI) se calcularon con los
archivos de Serie de Tiempo, las medias móviles de 24 meses, y se graficó una selección de ellas.
4.3.2.Distribución Espacial de las Correlaciones Lineales entre Anomalías de Precipitación
y Variables Macroclimáticas
Una vez seleccionado el grupo definitivo de VM para las cuales se analizará su influencia sobre la
precipitación, el primer paso fue verificar si existe una variación espacial en dicha influencia. Se
usaron los archivos de Formato “Series de Tiempo” para calcular las correlaciones lineales entre
las anomalías de precipitación de cada estación y las anomalías de las VM para el lag 0, con el
programa STATGRAPHICS. Los valores del coeficiente de correlación R de cada estación se
llevaron luego a archivos de Formato SURFER (un archivo para cada correlación precipitación-VM)
para ser espacializados.
4.3.3.Variación Estacional de las Correlaciones Lineales entre Anomalías de Precipitación
y Variables Macroclimáticas
Para determinar si existen cambios estacionales en la relación entre la precipitación y las VM se
calcularon los Coeficientes de correlación lineal para cada mes del año; este proceso se realizó
para 5 lags: 0, –1, –2, –3 y –4, con el fin de verificar la posibilidad de contar con indicadores para el
pronóstico con un mes o más de anticipación. En este caso se utilizaron los archivos en Formato
“Todas” de las anomalías de precipitación y de VM.
4.3.4.Distribución del Tipo de Influencia (Efectos) de las Variables Macroclimáticas sobre
las Anomalías de Precipitación
Este proceso se realizó utilizando los archivos en Formato “Todas”, para la precipitación clasificada
en 3 clases, y también para 5 diferentes lags (0, –1, –2, –3 y –4) para tratar de definir con más
precisión cuáles son, en cada mes en particular y para cada clase particular de precipitación, las
influencias de las VM que están funcionando, y con cuánto tiempo de retardo, ya que es sabido
que las señales de las VM tardan cierto tiempo en transmitirse desde su sitio de origen hasta un
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lugar específico del mundo. Este punto podría ayudar a comprender mejor el funcionamiento de la
dinámica climática sobre el país.
Es importante señalar una serie de condicionantes, para ayudar a comprender la selección del
procedimiento utilizado, que fue el de tablas de contingencia. En principio, el signo de la correlación
determina si la relación entre las VM y la lluvia es positiva o negativa, por ejemplo, que la lluvia
aumenta en junio a medida que la VM temperatura del océano en el Atlántico Tropical norte
aumenta (correlación positiva), o que la lluvia disminuye en enero a medida que la temperatura del
Pacífico ecuatorial en el área Niño3–4 aumenta (correlación negativa), pero el coeficiente de
correlación no da información sobre la “forma” de la relación, es decir, si se da en todo el rango de
valores o más bien entre los extremos.
Al unir la información proveniente de los mapas de correlación espacial y la de los gráficos del
transcurso anual de los coeficientes de correlación, se observaría, por ejemplo, que en junio se
espera que la lluvia aumente en los Llanos centrales, sí la temperatura del Atlántico fue alta en
marzo (correlación positiva con el lag –3), pero:
•
•
•
¿se necesita superar un cierto umbral, es decir, ocurre cuando el Atlántico está en el rango
normal o en el rango caliente?
además ¿cómo fueron realmente las lluvias en junio? ¿ocurrió un aumento generalizado de la
precipitación en todas las estaciones de los Llanos o hubo lluvias muy fuertes pero en pocas
estaciones?
finalmente ¿todos los años que el Atlántico está caliente en marzo, aumenta la lluvia en los
Llanos en junio, o sólo en pocos años, pero con un efecto tan extremo que es capaz de hacer
aparecer una correlación donde realmente no la hay?
Para obtener información sobre estos aspectos se realizó un proceso de tabulación cruzada (tablas
de contingencia), de modo de contabilizar el número total de casos de precipitación que se
producen en todas las estaciones, para cada una de las clases de precipitación, dependiendo de
cada una de las 3 clases de VM clasificadas según los terciles. Las tablas de contingencia se
calcularon para la lluvia de cada mes del año cinco veces, con las VM correspondientes a los cinco
lags considerados (0, –1, –2, –3, –4). El proceso se realizó para las anomalías de precipitación
clasificadas en tres categorías según los terciles (tablas de contingencia 3x3). El nivel de
significación se analizó utilizando el valor de χ2.
Las tablas de contingencia 3x3 se calcularon con el EXCEL, y para cada fila, el número de casos
en cada celda se calculó como porcentaje, bajo la hipótesis nula de que las VM no afectan a la
precipitación, en cuyo caso serían esperables valores cercanos a 33% en cada celda. Es decir, que
se espera aproximadamente el mismo número de valores de precipitación baja, normal y alta,
independientemente de sí las VM son bajas, normales o altas. Para verificar la hipótesis nula, se
calcularon los valores de porcentaje para cada celda que son significativamente diferentes, para un
nivel de probabilidad prefijado, implicando que dicha hipótesis no se cumple, y en consecuencia,
las VM sí afectan a la precipitación.
A continuación se presenta un ejemplo idealizado de tabla de contingencia 3x3, digamos que de la
precipitación de marzo vs la temperatura del Atlántico Tropical norte en enero (lag –2), que ayudará
a comprender el razonamiento:
Precipitación marzo
–1
0
1
VM Temperatura del Atlántico (enero) clasificada según los terciles
–1
0
1
Total
52.1 %
32.7 %
15.2 %
100 %
38.5 %
29.7 %
31.8 %
100 %
39.2 %
39.7 %
21.1 %
100 %
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Siguiendo con el ejemplo, digamos que los valores que implican diferencias significativas en el
número de casos por encima y por debajo, respecto del valor esperado de 33%, son
respectivamente 48% y 18%, para el nivel de α = 10%. La única clase de precipitación que se ve
afectada es la de la primera fila, correspondiente a las lluvias escasas (clase –1), y sólo por los
valores extremos de la VM: predominan las lluvias pobres en marzo si el Atlántico estuvo frío en
enero (el 52,1% de los casos considerando todas las estaciones se concentra en clase –1), y se
presentan muy pocos casos de lluvias escasas si el Atlántico estuvo caliente (sólo el 15,2% de los
casos considerando todas las estaciones se concentran en la clase 1). Si el Atlántico estuvo en el
rango normal (clase 0), no se distingue su influencia sobre las lluvias escasas.
En el caso de las lluvias extremas altas (clase 1, tercera fila) no habría una influencia
estadísticamente significativa, pero el número de casos de lluvias altas en marzo si el Atlántico
estuvo caliente en enero se acerca al límite de significancia.
Las tablas de contingencia 3x3 entonces señalan la clase de precipitación (normal o cualquiera de
las dos extremas) para la que se observa influencia de las VM, y al mismo tiempo indican si son los
valores extremos de las VM los que están afectando a la precipitación.
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5. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
5.1. Selección de Estaciones, Período de Análisis, Generador de Mapas
El total de 202 estaciones con más de 30 años de registro se redujo a unas 120 instaladas desde
1950 o posteriormente; al Sur del Orinoco, el año más antiguo de instalación para el mayor número
de estaciones fue 1969. Con relación al análisis de calidad, se seleccionaron sólo estaciones con
menos de 15 % de datos faltantes. Al realizar el análisis de período común, resultaron posibles el
50-98 para las estaciones al Norte del Orinoco y el 69-98 para todo el país; para el grupo de
estaciones al Norte se calcularon la media y desviación estándar de los valores anuales de los
períodos 50-68, 69-98 y 50-98, y se realizaron las pruebas de diferencia de medias (t de Student) y
diferencia de varianzas (F de Fischer) de los dos períodos cortos respecto del total 50-98 para
todas las estaciones, resultando no significativas para el nivel de 5 % de probabilidad (no se
muestran estos resultados).
También se obtuvo el promedio espacial, es decir, para cada año se calculó el valor promedio
anual de todas las estaciones al Norte del Orinoco, y a esta nueva serie también se le calcularon
los estadísticos básicos y se le aplicaron las pruebas de diferencia de medias y varianzas, como se
observa en la Tabla 2. Dado que en ninguno de los dos casos (estación por estación y promedio
espacial) se observaron diferencias significativas (a pesar de que el período 50-68 tiene una media
más alta, fue más lluvioso), se asumió que si dicho período no fue especialmente variable al Norte
tampoco debe haberlo sido al Sur del Orinoco; en consecuencia, se optó por analizar
espacialmente a todo el país, pero en base a dos períodos diferentes: 1950-1998 (49 años) al
Norte del Orinoco y 1969-1998 (30 años) al Sur.
Tabla 2. Comparación de Medias y Varianzas para 3 períodos (datos: valores anuales de precipitación
(mm) promediados para las estaciones al Norte del Orinoco)
Período
1950-1968
1969-1998
1950-1998
Media
1070,0
1032,2
1046,9
Desv.Estándar
122,2
141,4
134,3
Dif. Medias (prueba t)
0,5000
0,6504
-
Dif. Varianzas (prueba F)
0,6798
0,7344
-
Al decidir los dos períodos de análisis el grupo definitivo de estaciones para el estudio quedó en
Ochenta y Cinco (85), 67 de ellas al Norte del Orinoco y con 49 años de período de registro y 18 al
Sur, con 30 años de período de registro. En el Anexo 1 se presenta el listado de estaciones, y en la
Figura 8 su posición espacial; puede verse que las estaciones no están uniformemente repartidas,
siendo las zonas de los Llanos, Cordillera de Perijá y Sur del Lago de Maracaibo las menos
representadas.
Con relación a la bondad del SURFER como interpolador, y en consecuencia como la herramienta
generadora de los mapas de este trabajo, en la Figura 9 se muestra la distribución espacial de la
lluvia promedio anual del período 1969-1998 generada con las 85 estaciones para compararla con
el mapa digitalizado que proviene de un conjunto de mapas a escalas 1:250.000, 1:500.000 y
1:1.000.000 y unas 900 estaciones para el período 1968-1983 (Martelo, 2000 b).
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Figura 8. Distribución espacial de las Ochenta y Cinco (85) estaciones pluviométricas. Elaboración
propia
Considerando que se está utilizando una muestra de estaciones que no alcanza al 10 % de las
estaciones del mapa digitalizado, el interpolado reproduce remarcablemente bien los principales
rasgos del patrón espacial; el rango de lluvias mayores de 4000 mm en Guayana está
representado por una sóla estación, así como el rango de menos de 400 mm en el norte de Falcón,
pero el programa los considera. También se reproducen las zonas de mayor precipitación del
Delta, Barlovento y Costa Oriental del Lago, la zona seca de la Depresión Lara-Falcón, la costa
árida de Unare y la sombra de lluvia del Turimiquire; asimismo se observan los núcleos de máxima
y mínima precipitación del sur de Amazonas. La complejidad de los Andes, Perijá y sur del Lago de
Maracaibo es lo que está peor reproducido, sin embargo en Los Andes se observa un núcleo de
baja precipitación y, en el piedemonte, un núcleo de alta precipitación.
Con base en los resultados de esta comparación se asumió que el SURFER puede reproducir
satisfactoriamente los principales rasgos de la distribución espacial de la precipitación, y en
consecuencia puede usarse como generador de los mapas.
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Figura 9. Comparación entre la Precipitación Media Anual Digitalizada a partir de mapas a escala
1:250.000 dibujados en base a unas 900 estaciones pluviométricas y la generada por el SURFER en
base a las 85 estaciones pluviométricas del estudio. Fuente: Martelo, M.T. (2000 b) para el Mapa
Digitalizado, elaboración propia el mapa de SURFER
5.2. Descripción somera de la variabilidad decadal de la precipitación
A continuación se presenta un análisis somero de la variación espacial de la variabilidad de la lluvia
a nivel decadal (10 años en la acepción de la OMM, es decir 1951-1960, 1961-1970, etc.) La
variabilidad se expresó como la diferencia porcentual entre el valor promedio de la década y el
valor promedio del período total de registro (1950-1998 al norte del Orinoco, 1969-1998 al sur del
Orinoco, como: DP (%) = ( (promedio decadal – promedio total) / promedio total ) * 100
En general, se nota una alternancia al nivel decadal como sigue:
Decada
Carácter general
1951-60
Normal
1961-70
Lluviosa
1971-80
Seca
1981-90
Lluviosa
1991-1998**
Seca
En las Figuras 10 a 14 se muestra, para cada mes, la diferencia porcentual de las 5 décadas
analizadas.
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Figura 10. Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual – 1951-1960
Fuente de ambas Figuras: elaboración propia
Figura 11. Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual – 1961-1970
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Figura 12. Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual – 1971-1980
Fuente de ambas Figuras: elaboración propia
Figura 13. Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual – 1981-1990***
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Figura 14. Diferencias Porcentuales de los promedios Decadales de lluvia mensual – 1991-1998**
Elaboración propia
En general, las Décadas secas (1971-1980 y 1991-1998**) presentaron Diferencias Porcentuales
negativas en alguno(s) de los meses de la temporada lluviosa, al menos en alguna zona del país,
mientras que en las Décadas lluviosas (1961-1970 y 1981-1990) los meses de la temporada
lluviosa tienden a ser normales (DP en el rango +20% a –20%) o más bien húmedos en alguna
zona del país; este es un resultado esperable ya que la distribución espacial de la Mediana de la
precipitación señala que en los meses de la temporada seca al Norte del Orinoco, se reciben
menos de 50 mm, lo cual no debería establecer una diferencia significativa.
Sin embargo, aunque en temporada seca se recibe muy poco agua y no se esperaría en principio
que un poco más o menos influencie grandemente a la disponibilidad hídrica, en la vida real
sucede lo contrario; el hecho de sufrir temporadas secas más secas de lo normal tiene enorme
impacto en los embalses, que se extiende varios meses, ya que generalmente bajo esas
circunstancias se necesita más agua para riego y para consumo humano; basta con que la
siguiente temporada lluviosa sea sólo normal, y ya será difícil recuperar el nivel del embalse; si es
ligeramente seca, el efecto puede ser grave, porque se mantendrá un descenso del nivel que
puede alcanzar la cota crítica.
Otro punto que resalta del análisis, es que las Diferencias Porcentuales mas extremas tanto en
valor como en extensión espacial, tienden a ocurrir justamente en temporada seca, que coincide
con el invierno astronómico; esto es esperable ya que es durante el invierno astronómico cuando
se presentan los mayores gradientes de energía, temperatura y viento dentro del Sistema
Climático, y en consecuencia las mayores variaciones de las Variables Macroclimáticas.
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5.3. Análisis Estadísticos
5.3.1.Análisis de las Variables Macroclimáticas
Como se expuso en Materiales y Métodos, la idea básica es determinar la factibilidad de eliminar
alguna de las trece (13) Variables Macroclimáticas (VM) originalmente seleccionadas; dichas VM
se agrupan como sigue:
•
•
√
√
√
•
5 VM del subsistema oceánico (temperaturas del Atlántico Tropical norte (ATNOR), Atlántico
Tropical sur (ATSUR), Atlántico Tropical (ATTROP), Pacífico en el área Niño3 (NI3) y Pacífico
en el área Niño 3–4 (NI34);
6 VM del subsistema atmosférico, diferenciadas en:
4 VM del campo de vientos (Oscilación Quasi–Bianual a 30 mb (QBO30), Oscilación Quasi–
Bianual a 50 mb (QBO50), Índice Zonal a 200 mb (ZON200) e Índice del Alisio a 850 mb
(ALIS850);
1 VM del campo de presiones (Índice de Oscilación del Sur (SOI));
1 VM del proceso convectivo (Radiación Saliente de Onda Larga (OLR));
2 VM de la influencia externa al Sistema Climático (Número de manchas solares (WOLF) y
Media Móvil del Número de manchas solares (WOLFMM)).
El Índice de Oscilación Sur (SOI) y la Radiación Saliente de Onda Larga (OLR), se conservaron
ambas ya que son las únicas VM de su clase; en el caso de las dos áreas del Pacífico ecuatorial
Niño3 y Niño3–4 (NI3 y NI34) que están muy relacionadas se decidió conservarlas a ambas, ya
que en la literatura se señala que en algunos lugares del mundo se encuentran mejores relaciones
estadísticas con NI3 y en otros con NI34. Para definir si las VM estaban correlacionadas
significativamente, se tomó como criterio el valor de probabilidad asociada al valor de r,
considerándose que si dicha probabilidad era menor de 0.1 (es decir, 10%), las correlaciones eran
significativas. Con base a los coeficientes de correlación entre las variables se eligieron las que se
muestran en la Tabla 3. En la Figura 15 se muestran las áreas para las cuales se calculan las VM
oceánicas según los datos satelitales.
Tabla 3. Variables Macroclimáticas seleccionadas
Tipo de VM
Temperatura
del Océano
Campos de
Viento
Campo de
Presión
Balance
Energético
VM
Atlántico Tropical Norte
Atlántico Tropical Sur
Pacífico Ecuatorial (Niño3)
Pacífico Ecuatorial (Niño3–4)
Oscilación Quasi–Bianual a 50
mb
Indice Zonal a 200 mb
Indice Oscilación Sur
Radiación Saliente de Onda
Larga
Número de Manchas Solares
Acrónimo
ATNOR
ATSUR
NI3
NI34
QBO50
ZON200
SOI
OLR
WOLF
Ubicación
5º-20º N – 30º-60º W
0º-20º S – 10º E-30º W
5º N-5º S – 90º-150º W
5º N-5º S – 120º-170º W
A todo lo largo de la línea ecuatorial
5º N-5º S – 110º-165º W
Darwin (Australia) y Tahíti
160º E-180º – 180º-160º W sobre el
ecuador
–
Para las VM oceánicas es muy fácil comprender el sentido físico de las anomalías, ya que los
datos originalmente medidos son temperaturas: anomalías negativas señalan océanos más fríos
que lo normal y anomalías positivas indican océanos más calientes que lo normal; así mismo, en el
caso del Número de manchas solares (WOLF), por tratarse de valores originales, es fácil la
comprensión: por ejemplo, un Número de Wolf 40 indica menor actividad solar que el 200.
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Figura 15. Áreas para las que se definen las Variables Macroclimáticas Oceánicas.
El caso de las VM atmosféricas no es tan evidente, por lo cual es conveniente señalar que
representan físicamente sus anomalías en el Sistema Climático, para tener una mejor comprensión
de todo el análisis que hace en esta sección:
•
•
•
Campos de viento de la Baja Estratósfera (QBO50) y de la Alta Tropósfera (ZON200): como se
explicó en el Capítulo 1, el viento sopla predominantemente del oeste en casi toda la
Tropósfera, por lo que anomalías positivas señalan vientos fuertes del oeste (W) y anomalías
negativas vientos fuertes del este (E); las anomalías cercanas a cero indican vientos débiles,
sin importar su dirección.
Campo de Presiones (SOI): el Índice de Oscilación sur se calcula como la diferencia de
presiones entre Tahiti y Darwin (Australia); la situación “normal” en el verano astronómico del
hemisferio sur (diciembre), es de baja presión sobre Australia y alta presión en el Pacífico
central, con un SOI positivo, por lo que anomalías positivas señalan alta presión en el Pacífico
central, mientras que las anomalías negativas indican baja presión en el Pacífico central. Dada
la estrecha interrelación entre las temperaturas del Pacífico y el SOI, a un Pacífico caliente
(Niño) le corresponden valores negativos del SOI, ya que durante estos eventos se invierte la
posición normal de las altas y bajas presiones.
Intensidad de la Convección (OLR): las anomalías negativas implican convección profunda, ya
que las nubes y el vapor de agua absorben la onda larga: cuantas más nubes menos
Radiación Saliente de Onda Larga capta el satélite; anomalías positivas indican cielos
despejados, es decir un proceso de convección muy débil. Recuérdese que esta VM se mide
sobre la “pequeña” zona del Pacífico central que abarca 40º de longitud alrededor de la Línea
Horaria (entre 160ºE–180º y 160ºW–180º), en la que, bajo condiciones tipo Niño (Pacífico
caliente), se establece una baja presión asociada a lluvias convectivas, por lo cual a tales
condiciones le corresponden valores negativos de la OLR.
Se calcularon las correlaciones lineales y cruzadas para 24 lags, entre todas las VM originalmente
seleccionadas; a continuación se analizan sólo los rasgos más importantes para el grupo definitivo
de VM. En la Tabla 4 se presentan los valores más significativos, así como cuál serie lidera, y para
cuál lag. Un lag positivo indica que la serie 1 lidera a la serie 2 (Statistical Graphic Corporation Inc.,
1988), y así por ejemplo, si serie 1 es SOI y serie 2 es NI34, con r = –0.73 en lag 1, significa que al
que aumentar el Índice del campo de presiones, las temperaturas del Pacífico disminuyen el mes
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siguiente. Por el contrario, un lag negativo indica que la serie 2 lidera a la serie 1; por ejemplo, si
serie 1 es ATNOR y serie 2 es NI3, con r = 0.44 en lag –5, significa que las temperaturas del
Atlántico están asociadas, en forma creciente, a las temperaturas que tenía el Pacífico 5 meses
antes.
Tabla 4. Resumen de las principales Correlaciones Cruzadas entre Variables Macroclimáticas y lags
para los que ocurren. Significativas α =10%; α =5% *; α =1% **
Serie 1
ATNOR
ATSUR
NI3
QBO50
ZON200
SOI
OLR
WOLF
Serie 2
NI3
NI34
NI3
NI3
NI34
NI34
ZON200
ZON200
OLR
OLR
NI34
NI34
OLR
SOI
ATNOR
ATSUR
NI3
NI34
ATNOR
NI3
NI34
SOI
ATNOR
ATSUR
NI3
NI34
ATSUR
Coef. Correlación (r)
+ 0,44 **
+ 0,45 **
– 0,21
+ 0,16
– 0,22
+ 0,94 **
+ 0,18
+ 0,22
+ 0,24
– 0,36
+ 0,19
– 0,20
+ 0,47 *
+ 0,43 *
– 0,23
+ 0,28
– 0,51 *
– 0,51 *
– 0,31
– 0,68 **
– 0,73 **
+ 0,49 *
– 0,25
+ 0,25
– 0,51 *
– 0,57 **
– 0,18
lag
–5
–5
8
–4
8
0
11
– 20
6
18
19
– 24
–3
–1
3
–8
–1
–2
5
0
1
0
6
–4
1
1
De 5 a 11
Líder
NI3
NI34
ATSUR
NI3
ATSUR
QBO50
ZON200
QBO50
QBO50
QBO50
NI34
OLR
SOI
ZON200
ATSUR
NI3
NI34
SOI
SOI
OLR
ATSUR
OLR
OLR
WOLF
ATNOR= Atlántico Tropical norte; ATSUR= Atlántico Tropical sur; NI3= Pacífico área Niño3; NI34=
Pacífico área Niño3–4; QBO50= viento a 50 mb; ZON200= viento a 200 mb; SOI=anomalías de presión;
OLR= Radiación Saliente de Onda Larga; WOLF=Número de manchas solares. Elaboración propia
En general, las anomalías de temperaturas del Pacífico (NI3 y NI34) muestran correlación muy
significativa (α=1% y 5%) con la mayoría de las otras VM, como sigue:
•
•
•
•
la VM oceánica ATNOR muestra que el Atlántico Tropical norte se calienta siguiendo el
calentamiento originado en el Pacífico 5 meses antes;
la VM atmosférica ZON200 muestra que el viento en la alta Tropósfera tiende a mostrar altas
velocidades del E siguiendo al calentamiento originado en el Pacífico uno ó dos meses antes;
la VM atmosférica SOI muestra que el Pacífico se calienta el mismo mes, o el mes siguiente, al
mes en que se inició el movimiento de la Baja Presión desde Australia hacia el Pacífico central;
la VM atmosférica OLR muestra que el Pacífico se calienta el mes siguiente al mes en que se
inició el aumento de la convección en el Pacífico central.
A su vez la VM ATNOR muestra el mismo comportamiento que NI3 y NI34 respecto de las VM
atmosféricas ZON200, SOI y OLR, sólo que con menores coeficientes de correlación; hay sin
embargo una diferencia importante: en el caso del ZON200, no es el viento el que cambia
siguiendo al calentamiento del océano, sino el océano el que responde al cambio en el viento.
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El comportamiento de ATSUR es complejo. Como ATNOR, el Atlántico Tropical sur se calienta
siguiendo el calentamiento originado en el Pacífico 4 meses antes, pero si ATSUR está caliente, 8
meses después el Pacífico se enfriará. Con relación al ZON200, muestra un comportamiento
inverso en signo al de los otros océanos, es decir, que el viento en la alta Tropósfera tiende a
mostrar altas velocidades del W siguiendo al calentamiento originado en el Atlántico sur ocho
meses antes. Con relación a la OLR también tiene un comportamiento inverso, tanto en signo
como en cuál variable lidera la respuesta: si el Atlántico sur está caliente, la OLR será débil (tipo
Niña) 4 meses después.
Algunas de las VM atmosféricas también muestran correlaciones muy significativas (α =5%) entre
ellas:
•
•
la VM ZON200 muestra que el viento en la alta Tropósfera tiende a tener altas velocidades del
E siguiendo el aumento de la convección (OLR negativa) iniciado tres meses, así como al
movimiento de la Baja Presión desde Australia hacia el Pacífico central (SOI negativo) iniciado
un mes antes;
las VM SOI y OLR tienen correlación creciente en el mismo mes.
La VM QBO50 muestra un comportamiento complejo; con respecto al ZON200, presenta
correlación positiva, es decir que la dirección de los vientos fuertes en la baja Estratósfera y en la
alta Tropósfera tiende a coincidir, pero parecen existir dos ondas, una de abajo (200 mb) hacia
arriba (50 mb), que sería la respuesta de la Estratósfera a las condiciones de la Tropósfera 20
meses antes, y una onda de arriba (50 mb) hacia abajo (200 mb), que sería la respuesta de la
Tropósfera, 11 meses después, a las condiciones de la Estratósfera. Con respecto a la OLR, la
situación también es compleja: la OLR siempre responde al viento en la Estratósfera, pero de modo
inverso, dependiendo del lag: si el viento en altura es del E (QBO50 negativa), 6 meses más tarde
las condiciones de OLR serán tipo Niño (negativas), pero 18 meses más tarde serían tipo Niña
(positivas). En resumen, las correlaciones más resaltantes pueden resumirse en el siguiente
esquema:
NI3, NI34 y ATNOR calientes Æ SOI y OLR tipo “Niño” (negativos) Æ ZON200 E (negativo)
ATSUR caliente Æ OLR tipo “Niña” (positiva) Æ ZON200 W (positivo)
NI3, NI34 y ATNOR fríos Æ SOI y OLR tipo “Niña” (positivos) Æ ZON200 W (positivo)
ATSUR frío Æ OLR tipo “Niño” (negativa) Æ ZON200 E (negativo)
En este punto simplemente se presentan los resultados de un procesamiento estadístico, pero no
se ofrecen intentos para explicar la relación temporal entre las VM, ya que buena parte del
comportamiento dinámico que podría aclararlo aún se desconoce; por ejemplo, se sabe con
certeza que el comportamiento de las temperaturas del Pacífico lidera en cierta proporción al de las
del Atlántico, y que el tiempo de respuesta del último es de unos 4 meses (Enfield y Mayer, 1997),
lo que coincide con estos resultados, pero aún no está claro si el Atlántico influye al Pacífico.
Aunque todavía no se comprende completamente el complejo juego de interrelaciones entre las
VM, desde el punto de vista práctico del pronóstico estacional es conveniente tenerlo en mente; si
por ejemplo se encuentra una VM “x” que aumenta la precipitación, pero esa VM está liderada por
otra VM “y” que también aumenta a la precipitación, el efecto total podría multiplicarse, pensándose
erróneamente que la VM “x” ejerce un efecto mucho mayor que el que efectivamente tiene.
Para caracterizar el comportamiento estacional de las VM y su variabilidad, en las Figuras 16 a 18
se presenta el transcurso anual de las medianas y los terciles.
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Figura 16. Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM oceánicas a través del año.
Elaboración propia
Puede observarse que de las VM oceánicas (ver Figura 16), las anomalías de temperatura en el
Pacífico (NI3, NI34) son mayores que en el Atlántico (ATNOR, ATSUR). Las VM atmosféricas (ver
Figura 17) de los Campos de viento (QBO50, ZON200), Intensidad de la convección (OLR) y
Campo de presiones (SOI) son más variables que las VM oceánicas. La VM relativa a la actividad
de las manchas solares (WOLF), como ya se dijo, se trabajó con los valores originales, no con las
anomalías, por lo cual no es directamente comparable con las otras; sin embargo, se observa que
tiene un transcurso anual relativamente “suave”.
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Figura 17. Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM de los campos de viento,
campos de presiones e intensidad de la convección a través del año. Elaboración propia
Figura 18. Percentiles P33%, P50% y P66% de las Anomalías de las VM manchas solares en el año.
Elaboración propia
Las VM presentan variación estacional ya que todo el sistema funciona debido a la variación
estacional de la energía que se recibe del sol, por lo que es práctica común en la literatura
relacionar el comportamiento de las VM con las estaciones astronómicas primavera (mar–abr–
may), verano (jun–jul–ago), otoño (sep–oct–nov) e invierno (dic–ene–feb).
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NI3, NI34 y el SOI son en general más variables en otoño e invierno, y ATNOR entre mediados de
primavera y mediados de verano; ATSUR presenta un comportamiento tal de los terciles que no se
detectan meses más marcadamente estables o variables que otros. La OLR es también más
variable en invierno y a principios de primavera, y de nuevo en el mes de agosto, mientras que la
QBO50 es más variable en verano y principios del otoño.
Al observar la diferencia entre la mediana y los terciles, se concluye que hay meses en los que el
comportamiento de algunas de las VM es más inestable, por ejemplo, de julio a septiembre para el
viento en la baja Estratósfera (QBO50) y de noviembre a enero para la temperatura en el Pacífico
(NI3 y NI34); esto es de interés práctico para el pronóstico estacional, ya que en los meses
intrínsecamente más variables el pronóstico podría verse afectado.
Para tratar de relacionar la variabilidad a nivel decadal de la precipitación con el comportamiento
temporal de las VM, se prepararon gráficos (Figuras 19 a 22) que muestran los valores de las
anomalías de las VM para cada mes de cada año; en la Figura 23 aparece la misma información,
pero para los valores originales de WOLF.
Al analizar la VM anomalías de las temperaturas oceánicas en el Atlántico (Figura 19), puede
observarse que en ATNOR predominaron anomalías ligeramente positivas durante las décadas
normal (1951–1960) y húmeda (1961–1970), así como en la década húmeda 1981–1990, aunque
ésta fue más variable, con las excepciones de mar–abr–may de los años 1985 y 1989, cuando
estuvo frío; es de hacer notar que abril 89 fue un evento seco generalizado en el país. Durante las
décadas secas de 1971–1980 y 1991–1998** ATNOR estuvo mas bien frío, especialmente a
mediados de los años 70; la excepción ocurrió entre finales de 1997 y todo 1998, lo cual
evidentemente refleja el efecto sobre el Atlántico del potente evento Niño 1997–1998. Para
ATSUR, los rasgos más evidentes que se observan son un predominio de anomalías negativas
durante 1951–1960, y un predominio de anomalías positivas en la década lluviosa 1981–1990, así
como en la década seca 1991–1998**, excepto el año frío 1992.
Para la VM Anomalías de las temperaturas oceánicas en el Pacífico (Figura 20), tanto en NI3 como
en NI34 es muy evidente el comportamiento cíclico frío–caliente, y se observan claramente los
eventos ENSO cálidos (“Niño”) del 57–58, 65–66, 72–73, 82–83, 86–87, 91–92 y 97–98, así como
los eventos ENSO fríos (“Niña”) del 55–56, 71–72, 73–76 y 88–89; dado que en el Pacífico las
anomalías de temperatura son mucho mayores que en el Atlántico, valores entre –1 y 1 se
consideran normales (Hastenrath, 1986), y se observa su predominio en las décadas normal 1951–
1960 y lluviosa 1961–1970.
Es interesante observar que la literatura (Hastenrath, 1986; Enfield y Mayer, 1997; WMO, 1999),
reporta que el Niño tiende a producir sequías en el norte de Sudamérica; ahora bien, en las
décadas 1981–1990 (lluviosa) y 1991–1998** (seca) se produjeron dos eventos ENOS cálidos
(Niño) en cada una, y en ambos casos, uno de ellos fue un Niño excepcional (los dos eventos Niño
reportados como los más fuertes del siglo, el 82–83 y el 97–98), lo que implica que la afirmación
reportada por la literatura es una generalización gruesa. También es interesante observar que la
década seca 1971–1980 concentra prácticamente seis años seguidos con tendencias frías (tipo
Niña), sólo interrumpidos por el Niño débil del año 72, y es la década en la cual la sequía estuvo
determinada por temporadas lluviosas muy pobres.
Otro rasgo interesante que se nota en la VM anomalías de las temperaturas oceánicas, más
evidentemente en el Pacífico que en el Atlántico, es la “aceleración” de los ciclos, es decir, un
incremento de la variabilidad. Para las variables cíclicas, el aumento de la variabilidad puede darse
en dos aspectos, la magnitud de la variable o su alternabilidad, es decir, en la longitud del ciclo; por
ejemplo, en el caso del evento ENOS, cuyo ciclo la literatura reporta como de 2 a 7 años, pueden
observarse eventos más extremos que otros en términos de magnitud (por ejemplo el 97–98), y
también eventos más cercanos entre sí, por ejemplo entre los Niños 65–66 y 72–73 pasaron 6
años, pero entre los Niños 82–83 y 86–87 pasaron sólo 3 años. El evento Niño extremo del 82–83
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parece haber marcado un hito a este respecto; los eventos Niño anteriores tuvieron períodos de
recurrencia en el orden de los 6–7 años, mientras que los posteriores se repitieron en lapsos de
unos 4 años. Este hecho lo reporta la literatura más reciente, y se incluye como uno de los
“hallazgos robustos” del Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC, 2001),
especialmente en el caso de la fase cálida del ENOS, es decir, se espera que durante este siglo se
presenten más a menudo condiciones tipo Niño en el Pacífico.
Para QBO50 y ZON200 (Figura 21) el análisis está restringido a un menor número de años, ya que
sólo se miden desde 1979; en el caso de la QBO50 se observa claramente el ciclo aproximado de
26 meses que le da nombre (Oscilación Quasi–Bianual). En la década lluviosa 1981–1990 se
observa que, en general, el ciclo tendió a ser más largo, mientras que en la década seca 1991–
1998** fue menor, de unos 24 meses. Esta aceleración en la "alternabilidad” podría estar
relacionada con el que se observa para las temperaturas del Pacífico, pero dado lo corto del
período de registro satelital, es difícil asegurarlo. Para el ZON200 lo más resaltante es que las dos
mayores áreas de anomalías negativas (vientos del E) coincidieron con los eventos Niño extremos
para todo el siglo, el 82–83 y el 97–98; la mayor anomalía positiva (vientos del W), por el contrario,
coincidió con el fuerte evento Niña 88–89. Estos resultados confirman el esquema general
presentado anteriormente: NI3 y NI34 + (calientes) Æ ZON200 – (viento del E); NI3 y NI34 – (fríos)
Æ ZON200 + (viento del W).
El Campo de presiones (SOI), que se muestra en la Figura 22, presenta un comportamiento muy
variable, pero se observan las coincidencias entre los valores negativos del SOI con los eventos
Niño y los valores positivos con los eventos Niña; en esta VM es también evidente en las últimas
décadas del siglo XX el aumento tanto de los valores extremos de las anomalías como de su
alternabilidad, y dada la relación entre el SOI y el ENOS, se observa claramente la intensificación
de valores negativos del SOI, correspondientes a los valores positivos de NI3 y NI34.
En cuanto a la Intensidad de la Convección (OLR), que se mide desde 1974 y se muestra en la
misma Figura, se observa que, en general, las épocas de máxima convección (OLR negativa) en el
Pacífico Central coinciden con años Niño (82, 86–87, 91–92 y 97). De los eventos de mínima
convección, sólo coinciden con eventos Niña el del año 75 y el de 88–89, pero OLR fue también
débil en los meses de invierno (entre noviembre y febrero) de los años 84, 85, 95, 96 y 98, que
corresponden a situaciones normales en el Pacífico.
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Figura 19. Distribución Temporal de las VM oceánicas en el Atlántico (ATNOR, ATSUR). Elaboración propia
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Figura 20. Distribución Temporal de las VM oceánicas en el Pacífico (NI3, NI34). Elaboración propia
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Figura 21. Distribución Temporal de las VM campos de viento en la alta Tropósfera (ZON200) y baja Estatósfera (QBO50).
Elaboración propia
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Figura 22. Distribución Temporal de las VM campos de presión (SOI) e Intensidad de la Convección (OLR). Elaboración propia
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Figura 23. Distribución Temporal de las VM manchas solares (WOLF) - Fuente: elaboración propia
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En el caso de la actividad solar (WOLF) que se muestra en la Figura 23 (nótese que no se trata de
anomalías), se observa claramente el ciclo de aproximadamente once años de las manchas
solares, con sus respectivas fases de baja y elevada actividad. En este caso, al tratar con los
valores originales, a mayor número de manchas solares hay mayor actividad solar; dicha actividad
se manifiesta muy claramente en aspectos no climáticos, como el aumento en la cantidad e
intensidad de las auroras boreales, así como en su influencia sobre los sistemas de radio y
satélites (interrupción de las comunicaciones por “tormentas solares”). Los dos rasgos más
evidentes se relacionan ambos con las fases de elevada actividad: la de mediados a finales de los
años 50 fue muy fuerte, mientras que la de finales de los años 60 y principios de los 70 fue muy
débil.
Es conocido que varias de las VM presentan ciclos en el orden de los dos años; entre ellas están la
QBO50 y el evento ENOS, que no se analizó como tal en este trabajo, pero sí a las dos VM que,
combinadas, lo manifiestan (la temperatura del Pacífico y el SOI). En vista de dicho conocimiento,
se decidió analizar el comportamiento de algunas VM luego de eliminar esta influencia cíclica, para
lo cual se calcularon las medias móviles de 24 meses. En las Figuras 24 y 25 se muestran los
resultados para una selección de las principales VM.
En la Figura 24 se observa el comportamiento “suavizado” de la VM anomalías de las temperaturas
oceánicas para el Atlántico Tropical norte, el Atlántico Tropical sur y el Pacífico Ecuatorial en el
área Niño 3–4. Puede verse que ATNOR y NI34 estuvieron en fase aproximadamente hasta finales
de los años 70, luego ATNOR comenzó a “retardar” respecto a NI34, y para la década 91–98**
estaban desfasados; durante el Niño extremo 97–98 ambos océanos volvieron a estar en fase.
Figura 24. Media Móvil de 24 meses de las Anomalías de la Variable Macroclimática temperaturas
oceánicas en el Atlántico Tropical norte (ATNOR), Atlántico Tropical sur (ATSUR) y Pacífico Ecuatorial
área Niño 3–4 (NI34). Elaboración propia
Las medias móviles de las anomalías de los Campos de viento y de la Intensidad de Convección
en la Figura 25, muestran una excelente concordancia entre ZON200 y OLR, es decir, entre la
convección profunda y el viento en la Tropopausa, que se mantuvieron siempre en fase.
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Ambas VM estuvieron también en fase con QBO50 (el viento en la baja Estratósfera) hasta el 81.
Los años del Niño extremo 82–83 correspondieron a una oscilación fuerte de la QBO50, con el 82
opuesto (OLR creciente, ZON200 y QBO50 decrecientes) y la primera mitad del 83 en fase (las 3
VM crecientes); la QBO50 volvió a desfasarse hasta mediados del 86, incluyendo una total
oposición en 84–85; las tres VM volvieron a estar en fase hasta mediados del 89, luego opuestos
durante 90–91 y desde entonces han estado, grosso modo, en fase.
Figura 25. Media Móvil de 24 meses de las Anomalías de las Variables Macroclimáticas Campos de
viento (QBO50, ZON200) e Intensidad de la Convección (OLR). Elaboración propia
Como se puede observar, es difícil analizar el efecto de las VM sobre la precipitación, puesto que
hay que considerar no sólo la influencia de cada variable por separado, sino también las relaciones
entre ellas. El problema se complica por el hecho de que muchas de las variables son cíclicas, con
períodos diferentes y que cambian a lo largo de los años, bien sea en sus valores o en la
"alternabilidad”, por lo que hay que considerar no sólo el valor de la variable sino también si está en
fase u opuesta a otra variable, y si está presentándose en ciclos más cortos o largos que lo normal,
entre otras cosas.
5.3.2.Análisis de la Relación Espacial entre la Precipitación y las VM
Con las descripciones previas se ha demostrado que el comportamiento de la lluvia en el país y el
de las VM están relacionados, especialmente al nivel de la variabilidad decadal. Se observó que las
décadas normal (51–60) y lluviosa (61–70) presentaron preponderantemente anomalías positivas
de ATNOR, anomalías neutras en el Pacífico (NI3 y NI34), y en las manchas solares se tuvo las
dos fases de máxima actividad con valores más extremos (el máximo maximorum y el máximo
minimorum). ATSUR sólo presento una señal clara en la década normal 51–60, de anomalías
preponderantemente negativas. Por el contrario, en la década seca 71–80 predominaron
anomalías negativas de ATNOR, NI3 y NI34, especialmente entre mediados de 1973 y comienzos
de 1976, coincidentes con la sequía de los años 74 y 75 en el país.
Las décadas 1981–1990 y 1991-1998** fueron en Venezuela lluviosa la primera y seca la segunda,
pero con una mayor variabilidad espacial que las tres décadas anteriores. En la década lluviosa
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81–90 la señal de ATNOR no fue clara, pero en la seca 91–98** si, predominando anomalías
negativas. En ninguna de las dos décadas fue clara la señal del Pacífico, excepto por el hecho de
que éste también aumentó su variabilidad. En ambas décadas, la lluviosa y la seca, ATSUR
presentó preponderantemente anomalías positivas.
Para conocer con más detalle el aspecto de la distribución espacial de la relación, se calcularon las
correlaciones lineales entre las anomalías de precipitación de cada estación y las anomalías de las
VM para el lag cero, usando las series de tiempo (es decir todos los meses). Las correlaciones
calculadas con los archivos del tipo “Serie de tiempo” fueron realizadas con diferentes longitudes
de registro, pero en todos los casos se tiene una serie suficientemente larga (más de 200 pares de
observaciones), como para que los resultados sean significativos.
En la Tabla 5 se resumen los coeficientes de correlación (r) significativos para los niveles de 5% y
10% de probabilidad, calculados en el primer caso según el estadístico F de Fischer (Mead y
Curnow, 1983), y en el segundo caso con el estadístico t de Student (Bonnier y Tedin, 1966).
Tabla 5. Valores del Coeficiente de Correlación (r) significativos al 5% y al 10% de probabilidad
para tres números de pares de observaciones de las series
Pares de
observaciones
en las Series
500
Probabilidad
5%
Probabilidad
10%
Variables Macroclimáticas
Longitud de registro de
Precipitación
0,088
0,074
300
0,113
0,095
300
200
0,113
0,139
0,095
0,117
ATNOR, ATSUR, NI3, NI34,
SOI y WOLF
ATNOR, ATSUR, NI3, NI34,
SOI y WOLF
OLR
QBO50 y ZON200
49 años (norte del
Orinoco)
30 años (sur del
Orinoco)
25 años
20 años
La Tabla 5 indica que, para tener el mismo nivel de significancia que las estaciones al norte del
Orinoco, aquellas al sur del Orinoco deben presentar mayores valores de r, dado su menor período
de registro. El mismo criterio se aplica para las VM de menor registro, por lo que para un mismo
mapa de correlaciones, por ejemplo SOI, un área continua desde el norte al sur del país con r =
0,09 será significativa al 5% al norte, pero no será significativa, ni siquiera al 10%, al sur. En
general, los valores de r > 0,117 son significativos al 10% de probabilidad, tanto al norte como al
sur, para todas la VM analizadas.
Los valores de los coeficientes de correlación en cada estación, para cada VM, fueron
espacializados con el SURFER, con lo que se obtuvieron los mapas de correlación espacial que se
muestran en las Figuras 26 a 28: precipitación vs VM oceánicas, precipitación vs VM atmosféricas
y precipitación vs VM manchas solares, respectivamente. En las tres Figuras aparecen como
punteadas las áreas de correlaciones no significativas para la probabilidad de 10%; nótese que la
escala de la Figura 26, correspondiente a las correlaciones con las VM oceánicas, es distinta a las
escalas correspondientes a los Campos de Viento e Intensidad de la Convección en la Figuras 27,
pero similar a la escala del Campo de Presiones en la misma Figura 27, y a la de las manchas
solares, en la Figura 28, debido justamente a las diferencias en las longitudes de los registros y en
consecuencia, en el número de pares de observaciones en cada serie.
En general, para todas las VM analizadas se detectan áreas con correlaciones no significativas, y
el resto presenta coeficientes de correlación significativos, pero que no superan el valor de 0,3.
Esto indica que, cuando en el futuro se vayan a definir ecuaciones predictoras de la precipitación,
necesariamente debe tratarse de correlaciones múltiples, ya que es muy bajo el porcentaje de
varianza explicado por los coeficientes de regresión simples.
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Casi todas las VM analizadas (excepto ATNOR) presentan, en las áreas donde hay correlación
significativa, un claro predominio de signo, por ejemplo, SOI presenta correlaciones significativas
siempre positivas, y NI3 siempre negativas. En las zonas donde la correlación es no significativa,
se puede presentar un cambio de signo de la correlación. Se comenzará analizando las
correlaciones con las VM oceánicas, para las cuales, los coeficientes de correlación significativos
son: r > 0,074 para el norte del Orinoco y r > 0,095 para el sur.
En el caso de ATNOR, hay correlaciones significativas positivas (océano caliente significa más
lluvia) en las estaciones de la parte sur de los Llanos occidentales y centrales, todos los Llanos
orientales y Cuenca de Unare. Al norte del país se observan r significativos al norte de Zulia, el
occidente de la Depresión Lara-Falcón, la zona costera de Aragua-Carabobo, la costa oriental de
Anzoátegui y parte del Macizo del Turimiquire. Hacia el sur del país, las correlaciones significativas
(r > 0.095) se concentran en el norte de Amazonas y sur de Bolívar. Hacia la fachada este del país
las correlaciones se hacen positivas no significativas, cambian a negativas no significativas, y en el
Delta se hacen negativas significativas.
La temperatura del Pacífico presenta en NI3 y NI34, al igual que ATSUR, correlaciones negativas
con la precipitación (océano caliente tiende a producir menos lluvia). Estas VM presentan una
influencia espacial muy similar, alcanzando valores máximos de r entre –0,20 y –0,30 al sur de
Amazonas, la Gran Sabana, la zona NE de Bolívar, y en el caso de NI34, también en el extremo
más oriental del Delta. El área total donde la influencia es significativa ocupa prácticamente todo
Amazonas, Bolívar, el Delta, y los Llanos orientales hasta el Turimiquire. Es muy interesante
observar que en Bolívar, sobre la cuenca media del Caroní, la correlación se hace menor a –0,074
(no significativa), lo cual implica que incluso en un área “pequeña” (la cuenca del Caroní tiene
95.000 km2 de superficie) una VM puede producir el mismo tipo de efecto, pero con diferente
intensidad. Hacia el norte del país se distingue una zona de correlaciones significativas que afecta
la parte NW de Cuenca del Unare y llega a Barlovento. Hacia el occidente del país, el área con
correlaciones máximas (r entre –0,2 y –0,3) ocupa desde el sur del Lago de Maracaibo hasta
Táchira, y parte del Piedemonte Andino vertiente del Lago, pero el área total de influencia
significativa es mayor, incluyendo hasta el centro de Zulia, los Andes, el Piedemonte Andino
vertiente llanera, la Depresión Lara-Falcón, y la parte NW de Aragua-Carabobo.
En la Figura 27 aparece la distribución espacial de los coeficientes de correlación entre la
precipitación y las VM Campos de Viento (QBO50, ZON200), Campo de Presión (SOI) e Intensidad
de la Convección (OLR).
El campo de presiones del Pacífico, medido a través del SOI, está muy relacionado con las
temperaturas de dicho océano (como se vio en la Tabla 4, la correlación entre estas dos VM es del
orden de –0,7); anteriormente se explicó que, cuando el Pacífico ecuatorial está caliente, el SOI es
negativo, y cuando está frío el SOI es positivo; esto explica porqué el área con correlaciones
significativas entre el SOI y la precipitación, es muy similar a las de NI3 y NI34, pero con signo
positivo; las zonas con los máximos valores (r entre 0,20 y 0,30) son las mismas que para NI3 y
NI34. El SOI también refleja la zona de la cuenca media del Caroní donde las correlaciones se
hacen no significativas, lo que refuerza la idea de que allí ocurre un efecto local; la estación en
cuestión es Urimán (Serial 6931), que se encuentra a baja altura (345 msnm) en una zona del valle
del Caroní encajonado entre montañas.
La distribución espacial de las correlaciones entre la precipitación y la OLR muestra un patrón de
influencia más reducido que los anteriores, y también con valores positivos, es decir, que a mayor
convección en el Pacífico central aumenta la precipitación. En este caso, el valor de r significativo,
tanto al norte como al sur del Orinoco, es r > 0,095; dichos valores sólo en encuentran en el
occidente del país, con una distribución muy similar a la del SOI, el sur de Amazonas, la parte
oriental de Bolívar y el sur del Delta. Esta VM, como SOI, NI3 y NI34 presenta sus máximos valores
(r > 0,25) en el extremo sur de Amazonas y al sur del Lago de Maracaibo.
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Figura 26. Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación y las Anomalías de la VM Temperatura
oceánica para el Atlántico Tropical Norte (ATNOR), Atlántico Tropical Sur (ATSUR), y Pacífico Ecuatorial en las áreas Niño3 (NI3) y Niño3.4
(NI34), para el lag 0. Elaboración propia
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Figura 27. Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación y las Anomalías de las VM Campos de
viento a 50 mb (QBO50) y a 200 mb (ZON200), Campos de Presión (SOI) e Intensidad de la Convección (OLR), para el lag 0. Elaboración propia
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Figura 28. Distribución Espacial de los Coeficientes de Correlación entre las Anomalías de Precipitación y los valores originales del Número de
Manchas Solares (WOLF), para el lag 0. Elaboración propia
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Para los Campos de viento (QBO50 y ZON200), son muy reducidas las zonas del país con
correlaciones significativas (de hecho, para QBO50 el SURFER no consideró ninguna, aunque en
realidad hay unas 4 estaciones con correlaciones ligeramente superiores al r significativo, que para
estas dos VM es r > 0,117). Para ZON200 las correlaciones significativas son positivas, es decir,
que a mayores velocidades del viento del Oeste aumenta la precipitación, y la influencia se
concentra en el extremo sur de Amazonas, parte NE de Bolívar y el Delta. En el norte del país, las
zonas influenciadas son Cuenca de Unare, Barlovento, centro y SW de Zulia y Piedemonte Andino
vertiente del Lago de Maracaibo.
En cuanto a las correlaciones entre la precipitación y las manchas solares (WOLF), que se
observan en la Figura 28, la única zona que aparece con correlaciones significativas positivas (más
actividad solar implica más lluvia) es el norte de Amazonas y Bolívar.
En general, son las fachadas oriental y occidental del país, así como el centro y sur de Amazonas,
las regiones donde se concentra la influencia de la mayoría de las VM analizadas, mientras que
hacia la zona norte–costera la influencia de las VM presenta mayores discontinuidades, lo cual
puede ser debido a efectos topográficos locales, tal como fue claramente visible en el caso de la
Cuenca media del Caroní en la estación Urimán. Para los Llanos centrales y occidentales, por el
contrario, sólo dos VM (ATNOR y ATSUR) presentan una influencia significativa.
Es interesante observar que una misma VM, por ejemplo NI3, afecta con el mismo signo a regiones
del país con orígenes diferentes de la precipitación: independientemente de que se trate del sur del
paralelo 4º N, donde siempre actúa la ZCIT, o del oeste del meridiano 70º W, donde el patrón de
lluvia es bimodal, en esas zonas un Pacífico caliente tiende a producir menos lluvia. Esta
consideración hace necesario tratar de definir si la influencia de la VM es uniforme a lo largo del
año o, por el contrario, presenta variaciones estacionales. En efecto, para poder comprender por
qué en lugares con diferentes regímenes de precipitación la influencia de la VM es similar,
deberíamos ser capaces de definir sobre cuál(es) de los mecanismos que producen (o inhiben) la
lluvia está actuando dicha VM, y el primer paso para ello es ver si la influencia se concentra en la
época seca o en la época lluviosa.
5.3.3.Análisis de la Relación Temporal entre la Precipitación y las VM
Una vez determinado, a través de las correlaciones con las Series de Tiempo, que las VM
influencian a la lluvia en diferentes áreas de Venezuela, se analizó si a lo largo de todo el año las
VM ejercen el mismo tipo de efecto, o lo cambian estacionalmente. Para ello se calcularon,
considerando todas las estaciones, los coeficientes de correlación lineal por mes entre las
anomalías de precipitación y las anomalías de las VM, para 5 diferentes lags (0, –1, –2, –3 y –4).
Este análisis permite verificar la posibilidad de contar con indicadores para el pronóstico con un
mes o más de anticipación. Por ejemplo, si la lluvia de enero se correlaciona con las VM de enero
(lag 0), diciembre del año anterior (lag –1), etc.
Para calcular las correlaciones se utilizaron los archivos de tipo “Todas”, que tienen 4165 pares de
observaciones. Para simplificar el siguiente análisis se fijó arbitrariamente el valor de r > 0,1 como
significativo, y son los únicos que se graficaron. En los meses en que no aparece ninguna barra, es
que los valores del coeficiente de correlación fueron menores que 0,1. En las Figuras 29 a 31 se
observan cambios estacionales tanto en el valor de la correlación como en su signo; también se
observa que las diferentes VM ejercen mayor influencia en diversos momentos del año.
Es de hacer notar que, si en un mes determinado, todos los lags presentan correlaciones del
mismo signo, y especialmente con valores similares, estamos probablemente en presencia de una
influencia real de la VM sobre la lluvia, y no de una correlación espúrea. En contraste, si para un
mes se presenta correlación en un sólo lag, o en varios lags pero con valores de r muy disimiles o,
finalmente, si cambia el signo de la correlación con el lag, es mucho más difícil aceptar que se trata
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de una correlación que refleja una causalidad física. En el caso de las VM oceánicas, que como ya
se dijo, manifiestan su efecto durante mayores períodos a causa de la enorme inercia del océano,
los meses en los que se puede asegurar que la correlación refleja una causalidad física, tienden a
ser consecutivos, como se observa en la Figura 29, donde ocurren “seguidillas” de meses con
condiciones similares tanto de signo como del valor de r.
Figura 29. Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y las VM
oceánicas (ATNOR, ATSUR, NI3, NI34) para 5 lags. Elaboración propia
En el caso de las VM atmosféricas (Campos de Viento, Campos de Presión, Intensidad de la
Convección), la literatura reporta tiempos de respuesta en el orden del mes, por lo que no es
necesariamente esperable que se presenten seguidillas de meses con condiciones similares de
valor de r y signo de la correlación en todos los lags. Sin embargo, se pueden observar algunas en
casi todas las VM analizadas.
Es importante recalcar que las correlaciones que se analizan en este ítem son “espaciales”, en el
sentido de que se está calculando la correlación para todas las estaciones entre la lluvia en un mes
y la VM de ese mes y los 4 meses previos, mientras que en el ítem anterior, aunque se obtuvieron
mapas de los Coeficientes de Correlación, se trataba de correlaciones “temporales”, ya que se
calcularon para cada estación usando los datos de todos los meses. En otras palabras, el análisis
del ítem anterior indica, por ejemplo, que NI3 está relacionado negativamente con la lluvia en la
Gran Sabana, pero no señala en que meses se da realmente esta relación. En el análisis que
sigue, se obtiene como resultado, por ejemplo, que NI3 se correlaciona negativamente con la lluvia
entre agosto y marzo, pero se ignora en cuáles estaciones.
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Figura 30. Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y las VM Campos
de viento (QBO50, ZON200), Campos de Presión (SOI) e Intensidad de la Convección (OLR) para 5 lags.
Elaboración propia
Figura 31. Coeficientes de Correlación por mes entre las Anomalías de Precipitación y la VM Número
de Manchas Solares (WOLF) para 5 lags. Elaboración propia
En principio, la solución para conocer ambos factores (cuáles meses y cuáles estaciones están
relacionados) parece obvia: calcular las correlaciones para cada mes en cada estación. En este
trabajo exploratorio no se realizó, ya que implica el cálculo de 45.900 correlaciones (85 estaciones
x 12 meses x 9 VM x 5 lags).
El Atlántico Tropical norte (ATNOR) presenta correlaciones positivas con la lluvia (océano caliente
significa más precipitación) entre mayo y agosto, prácticamente en todos los lags, lo que indica en
principio que podría estimarse la precipitación de inicios y mediados de la temporada lluviosa con
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varios meses de anticipación; para mayo los valores de r están entre 0,15 y 0,25, y en junio son tan
elevados como 0,25 a 0,30. En enero y febrero hay correlaciones significativas en los lags –1 y –2,
ambas positivas, igual que en abril; es interesante que en marzo la única correlación significativa
sea negativa (océano caliente significa menos lluvia), para el lag –1. En este primer análisis se
observa algo que será una constante con todas las demás VM: los coeficientes de correlación
simple son muy bajos, en el mejor de los casos del orden de 0,30, lo cual implica que el porcentaje
de varianza explicado es muy pequeño (coeficiente de determinación 0,09 o menos); esto permite
inferir que las ecuaciones de pronóstico que se desarrollen deben usar correlaciones múltiples.
El Atlántico Tropical sur (ATSUR) presenta correlaciones un poco menores, en general negativas
(océano caliente significa menos lluvia) entre diciembre y febrero, y luego entre abril y junio. Marzo,
tal como lo hizo en ATNOR, aquí también rompe la tendencia, y no presenta correlaciones
significativas en ninguno de los lags. Las correlaciones cambian de signo, para todos los lags, en
agosto y septiembre, indicando que para esos dos meses la lluvia aumenta si el océano estuvo
caliente en cualquiera de los 4 meses anteriores. Los valores de r son, en general, menores que
los de ATNOR, excepto en septiembre (r entre 0,15 y 0,20) y enero, donde r alcanza –0,25.
El Pacífico ecuatorial, en las dos áreas analizadas, Niño3 (NI3) y Niño3–4 (NI34), presenta un
comportamiento de las correlaciones con la lluvia bastante similar. En general, la correlación es
negativa en 8 meses consecutivos (agosto a marzo) en todos los lags, indicando que un Pacífico
caliente provoca menos lluvia. NI3 presenta valores de r ligeramente mayores que los de NI34
entre agosto y noviembre, y entre diciembre y marzo es NI34 quien presenta r más elevados. En
ambos casos los valores de r van disminuyendo entre agosto y noviembre, para aumentar
bruscamente en diciembre. Entre diciembre y enero se alcanzan valores de r entre –0,30 y –0,35.
En abril la correlación se hace no significativa en todos los lags, y mayo es el único mes en que se
invierte (océano caliente significa más lluvia), alcanzando en NI3 valores de r > 0,15. Junio y julio
son meses inestables, con valores negativos en algunos lags en NI3, mientras que en NI34 no
presentan correlación significativa.
Para los Campos de Viento se observa un comportamiento de los coeficientes de correlación más
irregular que en las VM oceánicas; son mucho menos frecuentes las correlaciones en un mes para
todos los lags, y es difícil definir “seguidillas” de meses con condiciones similares de signo y valor
de r. En la Baja Estratósfera (QBO50), se observan correlaciones positivas (vientos fuertes del
oeste provocan más lluvia) en febrero, marzo, abril, junio, agosto y octubre, y correlaciones
negativas entre noviembre y enero, y, para un solo lag, en julio. En mayo y septiembre las
correlaciones son no significativas en todos los lags. Los mayores valores de r se observan en
marzo (0,15 a 0,20) y enero (–0,15 a –0,20). Los meses en los que aparecen al menos dos lags
consecutivos con valores similares de r y de signo son diciembre, enero, marzo, junio y agosto,
para los lags –1 y –2.
En el caso de esta VM es interesante observar que en el análisis de las distribuciones espaciales
de las correlaciones, fue la única que no mostró valores significativos en ninguna región del país;
es probable que la causa sea lo que se observa en estos resultados, ya que presenta 6 meses del
año correlaciones positivas, 4 meses del año correlaciones negativas y 2 meses del año son no
significativas, además de que los valores de r son, en todos los casos, relativamente pequeños.
Sería muy interesante, para esta VM en particular, realizar las correlaciones estación por estación y
mes a mes, para verificar si efectivamente no ejerce efecto o, por el contrario, ejerce un efecto
espacial y temporal bien diferenciado, pero que al analizarlo en conjunto se “elimina”.
El viento en la alta Tropósfera (ZON200) presenta en general correlaciones positivas (vientos
fuertes del oeste implican más lluvia) en casi todos los meses, pero con mucha inestabilidad;
aquellos en los que la correlación es más “segura”, en el sentido de que presentan valores de r y
signo similares en casi todos los lags son enero, febrero y marzo, y luego en agosto y diciembre,
donde hay al menos 3 lags consecutivos con un comportamiento similar. Las correlaciones son
negativas sólo en dos meses del año, abril y mayo; en septiembre se presenta el caso de un lag
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con correlación negativa, mientras los otros 4 son positivos. Los mayores valores de r se presentan
en enero (0,25 a 0,30) y en mayo (–0,15 a –0,20).
En el caso de los Campos de Viento es difícil determinar sí la alternancia en el signo de la
correlación de un mes al siguiente, o entre lags, son problemas de la serie o no; la atmósfera
responde generalmente en el orden de un mes, por lo que es posible que para este grupo de VM la
alternancia en el signo de las correlaciones si esté reflejando situaciones reales.
La Intensidad de la Convección (OLR), presenta un patrón relativamente parecido al del SOI (como
se vio en la Tabla 4, la correlación entre estas dos VM es de 0,49). Presenta correlaciones
positivas entre agosto y febrero (mayor convección en el Pacífico central significa más lluvia), los
menores valores de r en noviembre y el aumento brusco de los valores en diciembre. En marzo,
como ocurre en el Atlántico, la correlación se hace no significativa, y en abril y mayo, como en
ZON200, cambia el signo a negativo; Junio y julio presentan un comportamiento inestable. Entre
enero y febrero se encuentran valores de r entre 0,30 y 0,35, y en mayo de –0,20 a –0,25.
El campo de presiones (SOI) muestra su estrecha relación con el Pacífico entre agosto y marzo,
cuando al continuo de correlaciones negativas en NI3 y NI34, corresponde el continuo de
correlaciones positivas del SOI. Como en el caso del Pacífico, también el SOI muestra
correlaciones que van disminuyendo entre agosto y noviembre, para saltar bruscamente en
diciembre a valores de r > 0,25. En abril, junio y julio las correlaciones son no significativas (la
única significativa, positiva, es en junio la del lag 0, que no es útil para pronóstico). En mayo
aparece una correlación negativa, pero sólo para un lag. Esta VM, junto con NI3 y NI34, es la que
presenta coeficientes de correlación más altos, alcanzando en enero valores entre 0,30 y 0,35.
Además de las VM analizadas en este estudio, hay un factor al que la literatura le asigna cada vez
más importancia, que es la variabilidad intra–estacional, controlada en gran medida por las
Oscilaciones Madden–Julian – OMJ (NOAA, 1999); éste es un fenómeno cíclico del Pacífico
ecuatorial, en el orden de los 40–80 días; se cree que las OMJ pueden influir significativamente
tanto a la temperatura oceánica como al campo de presiones, y se está discutiendo que el evento
extremo Niño 97–98 fue modulado fuertemente en sus inicios por estas OMJ. Quizá esta pueda ser
la explicación del comportamiento errático del SOI entre mayo y junio, así como de la inversión del
signo de las correlaciones en NI3 y NI34 en esos mismos meses.
5.3.4.Distribución del Tipo de Influencia (Efectos) de las Variables Macroclimáticas
Clasificadas sobre las Anomalías Clasificadas de Precipitación según los terciles
Una vez demostrado que las VM muestran una influencia diferenciada sobre la lluvia en el país,
tanto en el espacio como a lo largo del año, a continuación se analiza si la interacción VM–
Precipitación se da en todo el rango de valores de esos dos elementos o si más bien tiende a
concentrarse en los valores extremos de alguno de ellos, para lo cual se utilizaron tablas de
contingencia.
Como ya se explicó, en dichas tablas el número de casos se expresó en porcentaje, por lo que
cada fila puede considerarse una tabla 3x1, donde se analiza la ocurrencia de un tipo de
precipitación (por ejemplo, clase –1, lluvia escasa) según cada una de las tres clases de VM. Bajo
la hipótesis nula de que las VM no afectan a la precipitación, es esperable en cada celda de la fila
un valor aproximado al 33%. Para negar la hipótesis nula (las VM sí afectan a la precipitación) se
usó como criterio el estadístico χ2, calculando los porcentajes de casos significativamente
diferentes (muy altos y muy bajos respecto de 33%) para un nivel de significación α = 10%; dichos
umbrales resultaron 20,8% y 45,8% (Mead y Curnow, 1983). Como es sabido, en las tablas de
contingencia debe contarse con un mínimo de casos por celdas, en número absoluto no menor de
cinco; en este trabajo, el número absoluto de casos en todas las celdas de las 540 tablas de
contingencia (12 meses x 5 lags x 9 VM) es al menos 20 casos.
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Influencia de las Variables Macroclimáticas en el Clima de Venezuela. Ing. MsC María Teresa Martelo
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En la Tabla 6 se muestran ejemplos de las Tablas de Contingencia 3x3 calculadas para la lluvia de
junio con la VM ATNOR para el lag 0 (ATNOR6=junio) y el lag –1 (ATNOR5=mayo).
Tabla 6. Ejemplos de Tablas de Contingencia 3x3 entre la lluvia de Junio y la VM ATNOR para dos lags
(lag 0=junio=ATNOR6 y lag –1=mayo=ATNOR5).
La Tabla indica que si en una celda en particular, por ejemplo lluvia escasa (clase –1) con ATNOR
frío (clase –1) aparece un porcentaje de casos 50,9%, hay significancia estadística que relaciona al
ATNOR frío en mayo con lluvias escasas en junio. Es importante señalar que esto no implica
necesariamente lo contrario, es decir, que ATNOR caliente significa lluvias abundantes, al menos
para el nivel estadísticamente significativo de α = 10%. La razón es la no linealidad de muchas de
las interacciones en el Sistema Climático, por lo que no es “automáticamente” esperable que
condiciones opuestas del comportamiento de las VM produzcan reacciones contrarias en el
comportamiento de la precipitación.
Sólo si la celda “complementaria”, la de lluvias abundantes (clase 1) con ATNOR caliente (clase 1)
muestra un alto porcentaje de casos, se tendría la seguridad de que efectivamente la temperatura
del Atlántico Tropical norte produce un efecto sobre la lluvia en las dos direcciones (océano frío
significa menos lluvia y océano caliente significa más lluvia). Se observa que ese no es el caso
para el porcentaje de casos de lluvias abundantes en junio asociadas a un ATNOR caliente en
mayo, que es de 40,3% (no supera el valor límite de 45.8%, aunque la tendencia es a un número
grande de casos).
Otra observación interesante en la Tabla que sirve de ejemplo, es que el porcentaje de lluvias
abundantes (clase 1) asociadas a un océano frío (clase –1) es significativamente bajo (menor que
20,8%), por lo que se puede asegurar que en junio, si ATNOR estuvo frío en mayo, es probable la
ocurrencia de lluvias escasas y poco probable la ocurrencia de lluvias abundantes.
En general, del análisis de las tablas de contingencia puede concluirse que en la enorme mayoría
de los casos, la fila correspondiente a la lluvia normal (clase 0), presenta el porcentaje esperado de
casos, entre 20,8% y 45,8%, para las tres condiciones de la VM, lo que indica que son los valores
extremos de lluvia, por encima y por debajo, las que se ven más influenciadas por las VM.
Asimismo, la columna correspondiente a las VM en el intervalo normal (clase 0, es decir, océanos
ni fríos ni calientes, Campos de Viento de baja velocidad sin importar su dirección, Campo de
Presiones con la alta presión “normal” en el Pacífico central, Intensidad de la Convección “normal”
en el Pacífico central, actividad promedio de Manchas Solares), no muestra influencia diferenciable
en la precipitación, ya que los porcentajes de casos para los tres tipos de lluvias (escasas,
normales y excesivas), están en el intervalo esperado de 20,8% a 45,8%. Este resultado indica que
son los valores extremos de las VM los que más afectan a la precipitación.
59
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Hay sin embargo algunas excepciones a estos resultados generales. En las tablas de contingencia
se observa en ocasiones que la celda correspondiente a la clase normal (0) de una VM presenta
muy bajo porcentaje de casos, mientras que las celdas correspondientes a los valores extremos de
la VM muestran porcentajes de casos relativamente altos, aunque quizá no pasen los umbrales de
significancia. En dichos casos parece que la VM está modulando a (o siendo modulada por) otros
procesos, dado que no es lógico que condiciones opuestas de una VM produzcan el mismo tipo de
efecto sobre la precipitación en el mismo mes; puede hacerlo en un mes diferente, si se invierte la
tendencia, como se vio anteriormente. Un ejemplo se muestra en la tabla de contingencia de lluvias
escasas (clase –1) en marzo con OLR de enero (lag –2). Los resultados indican que si la
Intensidad de la Convección es normal en enero, casi no se producen lluvias escasas (14,4%) en
marzo, pero tanto si la Intensidad de la Convección es fuerte (–1) como débil (1), predomina la
lluvia escasa (47,9% y 37,68% de casos, respectivamente).
Por el contrario, en ocasiones se tiene una celda de VM en la clase normal con un porcentaje muy
alto de casos, y una de las celdas extremas con un porcentaje muy bajo (ejemplo las lluvias
escasas clase –1 de abril con la QBO50 de febrero, lag –2). Aquí los resultados indican que si en
febrero el viento en la Estratósfera es débil sin importar su dirección, predominan en abril las lluvias
escasas (50,27%), si el viento es fuerte del oeste (positivo), casi no hay lluvias escasas (16,69%) y
si el viento es fuerte del este (negativo) no se puede diferenciar ninguna influencia (33,02%). En
estos casos es muy difícil concluir respecto al resultado, ya que pueden estar ocurriendo al menos
tres situaciones distintas: a) la VM en condición normal está generando realmente lluvias escasas;
b) la VM en una de las condiciones extremas impide que ocurran lluvias escasas; c) la VM está
modulando a alguna(s) otra(s) VM.
Hay otra consideración que debe mantenerse en mente al hablar de una alta proporción de casos,
ya que es posible obtener el mismo resultado por dos causas diferentes. Usando nuevamente el
primer ejemplo analizado, lluvia escasa (clase –1) en junio, relacionada con un ATNOR frío (clase –
1) en mayo, en un 50,9% de los casos, se observa que dicho porcentaje puede resultar de
cualquiera de estas dos situaciones:
•
•
lluvias escasas en pocas estaciones del país cuando ocurre un ATNOR frío en mayo, pero muy
frecuentemente (es decir, en muchos de los junios del período de registro), ó
lluvias escasas en muchas estaciones (evento seco generalizado) cuando ocurre un ATNOR
frío en mayo, pero sólo en algunos de los junios del período de registro.
Los análisis de distribución espacial de los coeficientes de correlación de la precipitación con las
VM muestran concentración espacial, por lo que siguiendo con el ejemplo, es más probable que
esa alta proporción de casos (50,9%) se deba a la primera situación señalada, es decir, que las
lluvias escasas ocurren en muchos de los junios, si ATNOR estuvo frío en mayo, concentradas
espacialmente en las zonas de influencia de ATNOR señaladas en los mapas.
Desde el punto de vista práctico del pronóstico estacional esto tiene una importancia fundamental;
sólo en el caso de que exista una “estabilidad” temporal en la respuesta de la lluvia a ciertos
umbrales de las VM, es posible obtener ecuaciones con buen potencial de pronóstico. Si la
situación es que se tiene una respuesta generalizada de la lluvia en el espacio, pero muy irregular
en el tiempo, quizá puedan obtenerse buenas ecuaciones en la muestra de calibración, e incluso
en la de validación, pero no serán de utilidad práctica en el pronóstico. Asimismo, esto evidencia la
necesidad de regionalizar los pronósticos, es decir, es difícil que una sola ecuación predictiva
funcione bien para todo el país.
Al analizar las 540 tablas de contingencia 3x3 se observa que existen porcentajes significativos al
10%, de lluvias extremas asociadas a los valores extremos de las VM en prácticamente todos los
meses, en los diferentes lags. Cuando se trate de encontrar ecuaciones para el pronóstico
estacional, deberán considerarse todos ellos, así como su interacción. Sin embargo, para tratar de
simplificar un poco el análisis en este nivel exploratorio, a continuación se presenta un resumen de
60
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las celdas de las diferentes tablas de contingencia que presentan valores significativos para α =
0,1%, para las lluvias extremas escasas (clase –1) y excesivas (clase 1), en las Tablas 7 y 8,
respectivamente.
En dichos Tablas, el nombre de la VM incorpora un número que representa al mes para el que se
calcula la tabla de contingencia; así por ejemplo, “OLR1” significa OLR en el mes 1, es decir enero;
“NI3412A” significa NI34 en diciembre del año Anterior, etc. Para las VM del Campo de Vientos se
simplificaron los nombres eliminando el “50” de QBO50 y el “200” de ZON200, quedando por
ejemplo, “QBO8”, que significa QBO50 en el mes 8 (agosto) y “ZON9”, que significa ZON200 en
septiembre. Se señalan en color las celdas específicas que sobrepasan los umbrales significativos
de los porcentajes (20,8% y 45,8%).
Análisis de las lluvias escasas (clase –1) según los terciles
Analizando la Tabla 7, se observa que para la clase de lluvias escasas (–1) según los terciles, se
encuentran porcentajes de casos significativos al 0,1% de relaciones con las VM en casi todos los
meses, excepto enero y noviembre.
Tabla 7. Resumen de las Tablas de Contingencia 3x3 que presentan celdas significativas al 0,1% para
la clase de lluvia escasa (–1) según los terciles (Porcentajes de casos)
Clase de VM
Mes
VM
FEB NI310A
NI341
NI3412A
ZON12A
ZON11A
ZON10A
OLR1
OLR12A
OLR11A
OLR10A
SOI1
SOI12A
SOI10A
2
-1
0
1
χ
22.79
17.34
19.10
51.14
56.16
50.00
63.96
49.82
46.08
57.82
47.62
48.59
45.07
27.72
38.73
33.36
33.79
25.34
26.71
20.61
40.21
41.99
27.04
41.37
32.48
37.23
48.85
43.92
46.91
15.06
18.49
23.28
15.42
9.96
11.92
15.12
11.00
18.30
17.07
11.49
11.91
11.61
19.52
24.16
12.67
42.61
25.95
20.88
29.13
23.02
13.77
12.51
Nivel de
Signif. Mes
0.0093
0.0077
0.0088
0.0002
0.0000
0.0054
0.0000
0.0000
0.0001
0.0000
0.0000
0.0032
0.0058
VM
MAY QBO3
ZON1
SOI1
JUN ATNOR5
ATNOR3
JUL OLR6
OLR5
AGO ZON5
OLR6
OLR5
SEP ZON6
ZON5
OLR8
Clase de VM
-1
0
1
27.50
20.62
29.10
50.90
49.01
51.04
30.27
42.38
57.35
37.30
40.12
46.09
48.57
52.25
53.83
51.37
23.93
31.14
23.95
50.08
40.55
24.51
50.61
43.00
39.71
34.95
20.23
25.54
19.51
25.16
19.83
25.00
19.64
17.06
18.12
12.07
16.87
14.19
16.47
2
χ
16.91
19.26
16.02
13.91
12.98
14.13
14.31
11.96
26.57
22.98
12.31
17.08
15.57
Nivel de
Signif.
0.0007
0.0002
0.0011
0.0030
0.0047
0.0027
0.0025
0.0075
0.0000
0.0000
0.0064
0.0007
0.0014
MAR QBO11A 28.70 50.09 21.19 13.49 0.0037
OLR7
49.57 29.41 21.00 12.93 0.0048
ZON12A 49.90 33.14 16.95 16.28 0.0010
OLR1
47.90 14.40 37.68 17.68 0.0005
OLR6
OLR5
55.12 30.92 13.94 25.69 0.0000
40.13 49.57 10.29 25.22 0.0000
35.41 47.88 16.69 14.78 0.0020 OCT ZON9
33.02 50.27 16.69 16.91 0.0007
ZON6
56.13 23.66 20.20 23.56 0.0000
50.43 26.07 23.48 13.25 0.0041
ABR QBO3
QBO2
QBO12A 25.84 49.43 24.71 11.69 0.0085
OLR3
37.67 17.76 44.56 11.62 0.0088
DIC
OLR7
OLR6
48.77 29.14 22.08 11.47 0.0094
56.28 27.30 16.41 25.49 0.0000
ZON9
55.86 26.37 17.75 23.95 0.0000
Antes de comenzar el análisis, recordaremos lo que significan las clases –1, 0 y 1 para cada una
de las VM utilizadas en el trabajo:
•
•
•
•
ATNOR, ATSUR, NI3 y NI34: –1 océano frío, 0 normal, 1 océano caliente;
QBO50 y ZON200: –1 viento fuerte E, 0 viento débil en cualquier dirección, 1 viento fuerte W;
SOI: –1 situación tipo Niño, 0 normal, 1 situación tipo Niña
OLR: –1 convección fuerte (tipo Niño), 0 normal, 1 convección débil (tipo Niña).
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Las VM oceánicas que aparecen son NI3 y NI34, asociando febreros secos con un Pacífico
caliente en lags –1 y –2, corroborado por pocos febreros secos asociados a un Pacífico frío, y
ATNOR, asociando junios secos con un Atlántico frío en lags –1 y –3, corroborado por pocos junios
secos asociados a un Atlántico caliente.
De las VM del Campo de Vientos, aparece más frecuentemente la alta Tropósfera (ZON200) que la
baja Estratósfera (QBO50). El ZON200 asocia a febreros, marzos, septiembres, octubres y
diciembres secos con vientos fuertes del E, preponderantemente en los lags –3 y –4. Los mayos
secos, por otro lado, se ven asociados a los vientos débiles sin importar su dirección, en lag –4. En
general, casi todos los casos son corroborados por pocos de dichos meses secos asociados a
fuertes vientos del W.
Para la QBO50, su efecto se nota en la asociación de marzos, abriles y mayos secos con vientos
débiles en cualquier dirección, corroborado por pocos de estos meses secos asociados a vientos
fuertes del W. En esta VM las asociaciones aparecen fundamentalmente en los lags –2 y –4, es
decir, la lluvia responde al comportamiento que tuvo el viento dos ó cuatro meses antes.
La VM Campo de Presiones (SOI) aparece asociando a febreros y mayos secos, pero con
variación del comportamiento. Los febreros secos ocurren con SOI tipo “Niño” en lags –1 y –2,
resultado esperable que confirma el efecto del Pacífico caliente. En cambio, los mayos secos se
asocian al SOI normal en el lag –2, es decir, en marzo. Ambos casos se corroboran por los pocos
febreros y mayos secos asociados al SOI tipo “Niña”.
En general, para las VM QBO50, ZON200 y SOI en la clase 1 es significativo el bajo porcentaje de
casos de lluvias escasas que producen, lo que pareciera indicar que de alguna forma los vientos
del W en altura y una alta presión más fuerte que lo normal en el Pacífico central “impiden” o
debilitan a las situaciones sinópticas que producen “buen tiempo” (=poca lluvia), lo cual no implica
necesariamente, como ya se dijo, que tales condiciones vayan a producir lluvias fuertes.
La Intensidad de la Convección (OLR) muestra un comportamiento complejo. La convección fuerte
se asocia a febreros, septiembres y octubres secos, corroborados por pocos de dichos meses
secos si la convección es débil; en febrero y septiembre la asociación se presenta en los cuatro
lags, mientras que en octubre sólo en los lags –3 y –4. Los marzos secos se asocian también a
convección fuerte en lag –2, pero hay pocos marzos secos si la convección es normal, mientras
que si es débil no muestra influencia. Abril es un caso especial: se asocian muy pocos abriles
secos a OLR normal en lag –1, mientras que hay muchos abriles secos (aunque no transponen el
umbral de significancia) asociados tanto a la convección fuerte como a la débil, lo cual es poco
lógico, e indica que probablemente la OLR de marzo está siendo modulada por algún otro proceso,
que se manifiesta en lluvias escasas en abril.
Los julios, agostos y octubres secos se asocian tanto a convección fuerte durante el mes de junio,
como a convección normal durante el mes de mayo; en general, se corrobora por pocos julios,
agostos y octubres secos si la convección fue débil en mayo o junio, por lo que se puede asegurar
que si la convección es débil, es poco probable que ocurran lluvias escasas, mientras que una
probabilidad elevada de que ocurran eventos secos depende, en los diferentes meses y para los
diferentes lags, de sí la convección fue normal o fuerte.
Análisis de las lluvias excesivas (clase 1) según los terciles
A continuación se presenta un análisis similar, pero realizado para las lluvias de clase 1, es decir,
lluvias de normales a excesivas según la clasificación de los terciles.
Lo primero que se observa en la Tabla 8 es que se encuentran porcentajes de casos significativos
al 0.1% del efecto de las clases de VM sobre las lluvias abundantes sólo en pocos meses, al
contrario que con las lluvias escasas, que ocurren prácticamente todos los meses. Para las lluvias
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abundantes sólo aparecen casos significativos de diciembre hasta junio, y ninguno entre julio y
noviembre; el mes que presenta influencia del mayor número de VM es enero. Como para la Tabla
7, se muestran sombreadas las celdas significativas para cada clase de variable.
Las únicas VM oceánicas que aparecen para el nivel de significación de 0,1% son NI34 y NI3,
asociando eneros y febreros lluviosos con un Pacífico frío en el lag –1, lo cual muestra
complementariedad con la Tabla 7, por lo que podemos concluir que si el Pacífico está caliente
entre noviembre y diciembre disminuirán las lluvias en enero–febrero (produce temporadas secas
más secas de lo normal), mientras que si el Pacífico está frío las aumentará (produce temporadas
secas más lluviosas de lo normal). Por supuesto, este efecto debe estar localizado espacialmente
hacia el occidente y el sur del país, así como en la fachada este, como lo muestran los mapas de
distribución espacial de los coeficientes de correlación ya analizados.
Tabla 8. Resumen de las Cuadros de contingencia 3x3 que contienen celdas significativas al 0,1%
para la clase de lluvia 1 (abundantes) según los terciles (Porcentajes de casos)
Clase de Variable
Mes
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
DIC
Variable
NI3412A
NI3411A
NI3410A
QBO12A
QBO10A
QBO9A
ZON11A
ZON10A
OLR10A
OLR9A
SOI11A
SOI9A
NI31
NI341
OLR1
SOI11A
OLR2
QBO3
QBO2
OLR3
OLR2
OLR1
ZON3
OLR2
OLR1
OLR5
OLR2
SOI4
SOI8
-1
53,15
48,73
46,42
43,55
35,58
28,83
17,17
14,11
17,70
15,10
15,75
17,43
49,12
50,07
30,87
17,74
50,89
36,65
37,54
35,56
58,55
47,53
51,30
55,38
54,55
29,96
57,53
51,76
16,96
0
1
21,84
26,89
33,82
42,33
48,46
55,21
42,94
46,62
28,64
40,62
49,15
30,67
27,02
26,06
15,21
50,87
19,53
17,08
16,19
47,68
22,31
15,36
20,52
23,61
13,53
48,78
21,71
28,84
38,10
22,47
21,84
17,22
14,11
15,95
15,95
39,87
39,26
53,64
44,27
32,56
49,36
23,85
23,85
53,91
28,84
29,57
46,26
46,26
16,74
19,13
37,10
28,17
20,99
31,90
21,25
20,74
19,39
44,92
χ2
19,27
12,32
12,9343
16,65
16,08
24,0355
11,88
17,44
20,36
15,15
16,80
15,50
11,37
12,69
22,73
17,11
15,3895
13,26
14,36
14,5845
28,76
16,16
15,40
21,98
25,3339
11,87
26,37
16,62
12,75
Nivel de
Significancia
0,0002
0,0064
0,0048
0,0008
0,0011
0,0000
0,0078
0,0006
0,0001
0,0017
0,0008
0,0014
0,0099
0,0053
0,0000
0,0007
0,0015
0,0041
0,0025
0,0022
0,0000
0,0010
0,0015
0,0001
0,0000
0,0078
0,0000
0,0008
0,0052
El hecho de que no aparezca el Atlántico en la Tabla 8, permite concluir que el Atlántico frío en
mayo se asocia a junios secos, pero para este nivel de significancia (0,1%), no se puede afirmar
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que el Atlántico caliente se asocie junios lluviosos, aunque para un nivel de seguridad menor (5%)
sí puede hacerse la afirmación. También se trataría de un efecto espacialmente localizado según
muestran los mapas de coeficientes de correlación.
Para las VM del Campo de Viento, sólo se observa su influencia en enero (QBO50 y ZON200),
abril (QBO50) y mayo (ZON200). Analizaremos primero el efecto de ZON200.
Ocurren pocos eneros lluviosos asociados al viento fuerte del E, para los lags –3 y –4, lo cual
corresponde con la asociación de la Tabla 7 entre los febreros secos con vientos del E; aunque no
se trata del mismo mes, si se baja el nivel de seguridad a 95% se observa que la tendencia para
enero–febrero es consistente, esperándose eneros y febreros secos y pocos de ellos lluviosos si el
vientos fue fuerte del E en los meses previos; no se pueden asegurar eneros lluviosos con vientos
fuertes del W. El efecto del viento del E se invierte en mayo, pasando a asociarse en el lag –2 con
mayos lluviosos, mientras que hay pocos mayos lluviosos asociados a los vientos débiles, lo cual
es complementario con lo que muestra la Tabla 7, mayos secos asociados al viento débil; en este
mes tampoco se observa una influencia clara del viento del W.
La influencia del viento en la baja Estratósfera (QBO50), sólo se manifiesta en enero y abril. En
este caso se asocian eneros lluviosos con vientos débiles sin importar su dirección, en los lags –3 y
–4, y pocos eneros lluviosos asociados con vientos fuertes del W. El efecto del viento débil se
invierte en abril, pasando a asociarse pocos abriles lluviosos con el viento débil, y porcentajes
similares en las celdas extremas, lo cual indica, como en el caso de la OLR en abril explicado en la
Tabla 7, que la QBO50 en abril también está modulando a otros procesos.
Para el Campo de Presiones (SOI) se observa en los meses del invierno astronómico la
concordancia esperable con el comportamiento del Pacífico: se asocian pocos diciembres, eneros
y febreros lluviosos con el SOI negativo en los lags –3 y –4, lo cual es el típico efecto del Niño en
nuestra temporada seca (una temporada seca más seca de lo normal). Los diciembres, eneros y
febreros lluviosos, sin embargo, no se relacionan automáticamente con SOI tipo Niña, sino que
muestran un comportamiento complicado: los diciembres y eneros lluviosos se asocian tanto con
SOI normal como positivo, dependiendo del lag, mientras que los febreros lluviosos se asocian con
SOI normal. El SOI invierte su efecto en junio, pasando a asociarse con junios lluviosos en lag –2,
lo que indicaría que las situaciones tipo Niño, además de producir temporadas secas más secas de
lo normal, invierten la tendencia en verano y provocan junios más lluviosos de lo normal, mientras
que las situaciones tipo Niña provocan pocos mayos secos, como lo muestra la Tabla 7.
La influencia de la Intensidad de la Convección (OLR) es complicada; los eneros y febreros
lluviosos se asocian a convección débil, lo cual es complementario con la Tabla 7 (febreros secos
con convección fuerte), lo que permite establecer un patrón estable. La OLR invierte su efecto en
marzo y mayo, asociándose los marzos y mayos lluviosos a la convección fuerte. En el caso de
marzo, la OLR está probablemente también modulando a (o siendo modulada por) otro proceso, ya
que el Cuadro 7 muestra así mismo marzos secos asociados a convección fuerte; esto también
podría interpretarse como que la OLR es un “disparador” de diferentes tipos de procesos, ya que lo
consistente en marzo es que si la OLR es normal, no hay lluvias extremas, ni por encima ni por
debajo. En el caso de abril, cuando para las lluvias escasas la OLR aparece como un modulador,
también para las lluvias abundantes se presenta una situación compleja: dependiendo del lag, hay
muchos abriles lluviosos con convección normal y fuerte, y pocos abriles lluviosos para convección
normal y débil.
El resumen de las influencias más estables encontradas en el análisis se muestra en la Tabla 9;
para simplificar, no se incluyen los lags para los que se notan las asociaciones.
Para verificar si las asociaciones aquí descritas se manifiestan al nivel decadal, se presenta en la
Tabla 10 una síntesis para cada década, de como fue el “carácter” general tanto de la lluvia como
de las VM oceánicas y del Campo de Presiones, y sus efectos. Se eligieron sólo ATNOR, NI3 y
64
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SOI porque son, entre las VM analizadas, las que presentan un comportamiento más estable en los
meses particulares en que cada una de ellas actúa, y además porque son algunas de las VM para
las que se puede aceptar, con un elevado nivel de confianza, que tienen un efecto de “doble vía”,
es decir, que si por ejemplo un océano caliente provoca más lluvia, ese océano frío provoca menos
lluvia; esto último también puede decirse, por ejemplo, de la OLR, pero sólo para enero–febrero,
mientras que el resto del año tiene un comportamiento inestable. El carácter general de la lluvia se
tomó de los análisis de variabilidad de los promedios nacionales del monto anual a nivel decadal, y
el de las VM, de manera muy gruesa, de las Figuras 19 a 23.
Tabla 9. Resumen de asociaciones entre número de casos de meses secos y lluviosos según las
clases de VM
Mes
Eventos Secos
Muchos casos
Pocos casos
*
*
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
NI3 y NI34 +; ZON200
E; OLR –; SOI –
ZON200 E; QBO50
débil; OLR – (a)
QBO50 débil; OLR + y
– (c)
ZON200 y QBO50
débiles; SOI normal
ATNOR –
OLR (0/– según el lag)
OLR (0/– según el lag)
ZON200 E; OLR –
ZON200 E; OLR –
*
ZON200 E
Eventos Lluviosos
Muchos casos
Pocos casos
NI3 y NI34 –; QBO50
ZON200 E; QBO50 W;
débil; OLR +
OLR –; SOI –
OLR +; SOI normal
OLR normal; SOI –
NI3 y NI34 –; ZON200
W; OLR +; SOI +
ZON200 W; OLR
normal
QBO50 W
OLR – (b)
OLR normal
QBO50 E y W (d)
QBO50 débil
QBO50 W; SOI +
ZON200 E; OLR –
ZON200 débil
ATNOR +
OLR +
ZON200 W; OLR +
OLR +
*
ZON200 W
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
*
SOI –
(a), (b), (c), (d): meses en que la VM señalada parece estar modulando a (o siendo modulada por) otros
procesos. Elaboración propia
Tabla 10. Síntesis del comportamiento decadal de la lluvia y las VM más estables
Década
ATNOR
NI3
SOI
51–60 (Normal)
N/+
Variable
N/+
61–70 (Lluviosa)
N/+
N
N
71–80 (Seca)
–
N/–
N/+
Muy
variable
Muy
variable
N
Temporadas secas más lluviosas (por SOI N)
Muy
variable
N/+
–
Temporadas lluviosas más lluviosas (por SOI –).
Temporadas secas más secas (por NI3 + y por SOI –)
81–90 (Lluviosa
Muy variable
espacialmente)
91–98** (Seca
Muy variable
espacialmente)
NOTA: N = normal;
N = normal;
+ = caliente;
+ = tipo Niña
CONSECUENCIA
Temporadas lluviosas más lluviosas (por ATNOR +) y sin
lluvias extremas (por SOI +). Temporadas secas más
lluviosas (por SOI N)
Temporadas lluviosas más lluviosas (por ATNOR +).
Temporadas secas más lluviosas (por SOI N)
Temporadas lluviosas más secas (por ATNOR –) y sin
lluvias extremas (por SOI +). Temporadas secas más
lluviosas (por NI3 –, y por SOI N)
– = frío
– = tipo Niño
(Para las VM oceánicas)
(Para la VM campo de presiones)
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Los resultados generales señalados en la Tabla 10 se confirman con el análisis de la Diferencia
Porcentual de los promedios decadales para cada mes respecto al promedio del período de
registro total (1950–1998 al norte del Orinoco y 1969–1998 al sur del Orinoco).
En la década normal 51–60 se tuvieron meses de la temporada lluviosa de normales a húmedos, y
marzos muy lluviosos hacia oriente. En la década lluviosa 61–70 no sólo hubo temporadas
lluviosas normales a húmedas, sino también fue húmeda entre noviembre y enero, aunque los
febreros y marzos fueron muy secos. En la década seca 71–80 el efecto de temporadas secas más
lluviosas por el SOI normal sólo se manifestó en marzo, mientras que los otros meses de la
temporada seca fueron muy secos, así como en los mayos y los julios de la temporada lluviosa,
especialmente hacia el centro y oriente del país, lo que confirma la influencia del Atlántico frío. En
la década lluviosa muy variable espacialmente 81–90 efectivamente se tuvieron febreros y abriles
lluviosos, mientras que el efecto del SOI normal no se notó en los eneros, que fueron secos hacia
nor-occidente, ni en los marzos, que fueron secos en oriente y los Llanos occidentales. Durante la
década seca muy variable espacialmente 91–98** efectivamente el lapso diciembre–febrero fue
extremadamente seco en todo el país, pero los marzos fueron lluviosos; el efecto del SOI negativo
en la temporada lluviosa no se notó, ya que mayo y junio fueron también secos, especialmente
hacia los extremos oriental y occidental del país, lo que probablemente se deba (en oriente) a que
específicamente entre marzo y junio del 94 y en marzo del 97 ATNOR estuvo frío; de hecho marzo
97 aparece como uno de los eventos secos generalizados.
Sobre la base de todos los resultados del trabajo, se puede concluir que efectivamente las VM
tienen una influencia significativa sobre la precipitación en Venezuela, notable especialmente a
nivel decadal; esa influencia se manifiesta, para cada VM, en momentos distintos del año (hay
variación estacional) y además, en muchos casos, la lluvia responde con uno o más meses de
retardo, lo que permitiría, en principio, contar con elementos predictores para los diferentes meses
con varios meses de antelación, aunque muy probablemente las ecuaciones deban ser del tipo de
correlación múltiple o basarse en algún tipo de análisis multivariado, debido al bajo coeficiente de
determinación que muestran las correlaciones aquí calculadas.
Asimismo, hay una variación espacial, por lo que las VM afectan significativamente a unas regiones
del país con un signo, y a otras regiones con el signo opuesto o no las afectan, lo que permitiría, en
principio, hacer el pronóstico de forma regional; esto resalta la necesidad de ampliar este tipo de
análisis al nivel regional, como se señaló anteriormente, aumentando el número de estaciones
analizadas aunque se deba disminuir el período de registro.
Asimismo, se pudo notar un “ritmo” en la variabilidad a nivel decadal, (décadas lluviosas y secas
alternadamente), lo cual esté probablemente relacionado con el comportamiento de los océanos
Pacífico y Atlántico, debido a la inercia de este componente del Sistema Climático.
Es también notable el aumento de la variabilidad espacio–temporal en los últimos 20 años
(décadas 1981–1990 y 1991–1998**); este resultado coincide con resultados al nivel internacional,
que señalan un punto de inflexión en las series estadísticas que caracterizan las condiciones
climáticas del planeta (el promedio y la variabilidad), a mediados de los años 70 (IPCC, 2000 a).
Los resultados señalan que, si se desarrollan ecuaciones predictivas, puede contarse con una
herramienta fundamental para optimizar la toma de decisiones estratégicas sobre manejo de
recursos hídricos, especialmente a mediano plazo y para grandes cuencas. Si efectivamente puede
pronosticarse con base en el comportamiento de los océanos, aunque sólo sea a nivel de
tendencias y no valores precisos, que los próximos 10 años serán en general más secos o más
lluviosos que lo normal, las implicaciones en términos de optimización del manejo, inversión en
obras, etc., serían altamente beneficiosas para el país. Sería conveniente ampliar este tipo de
análisis para el conjunto de las temporadas seca y lluviosa, ya que el pronóstico, incluso a nivel de
tendencia, del carácter general de la próxima estación lluviosa tendría también una enorme utilidad
práctica para muchos usuarios de la información climática.
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Para el sector productivo, por los momentos, la situación no es tan promisoria. En el caso de la
agricultura, incluso el concepto de “evento extremo” es muy particular (Puche, 2000); en efecto, un
veranito de 10–15 días en la etapa crítica del cultivo puede tener consecuencias desastrosas en el
rendimiento final, pero climáticamente hablando puede tratarse de un evento relativamente normal.
En este caso, dado que se trata de seres vivos que responden en tiempos muy cortos a situaciones
de estrés, para que cualquier tipo de pronóstico sea realmente útil, es imprescindible conocer antes
tres aspectos:
a) el comportamiento de la lluvia con mucho mayor detalle espacio–temporal, incluyendo su
distribución en períodos menores que un mes;
b) los valores umbrales del comportamiento de la lluvia que afectan a los seres vivos y a la
organización de las actividades agrícolas;
c) la situación actual de los diferentes sistemas de producción agrícola.
Desde este punto de vista, las VM atmosféricas, aunque de análisis más complicado, son
realmente promisorias, puesto que establecen cambios en los patrones de lluvia en tiempos de un
mes, por lo que deben continuar estudiándose, especialmente con relación a la distribución de la
lluvia en períodos menores de un mes. Recuérdese que en este trabajo las VM se analizaron al
nivel de los valores promedio espacio–temporales (todas las grillas, los 30 días del mes), pero
existen los datos de cada grilla y para cada día del mes en el Comprehensive Ocean–Atmosphere
Data Set (COADS), lo que permitiría un análisis temporal adecuado a las necesidades agrícolas.
En este orden de ideas, sería también de gran utilidad comenzar el estudio sistemático de la
influencia de otros elementos del Sistema Climático, como las Oscilaciones Madden-Julian, sobre
la lluvia en el país, ya que se trata de variaciones a nivel intra–estacional, con ciclos de 40-80 días,
y cuya influencia parece notarse al nivel de grupos aproximadamente semanales a decadiarios (Dr.
Daniel Pavón, Instituto de Estudios Ambientales, IDEAM, Colombia, comunicación personal).
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6. CONCLUSIONES
•
Los análisis se realizaron en base a una muestra total de ochenta y cinco (85) estaciones, 67 al
Norte del Orinoco y 18 al Sur del Orinoco, con datos de buena calidad que tienen como
máximo un 15 % de datos faltantes; se considera que el número de estaciones representa
adecuadamente los principales rasgos del patrón de la precipitación, pero su distribución
espacial no es óptima, especialmente en Zulia y los Llanos centro-orientales.
•
No se seleccionó un período común para todo el país, sino que se trabajó con dos :
9 1950-1998 (49 años) para las 67 estaciones al Norte del Orinoco y
9 1969-1998 (30 años) para las 18 estaciones al Sur del Orinoco.
Se hicieron las pruebas estadísticas de diferencia de medias y varianzas para las estaciones al
Norte entre los períodos 1950-1968 y 1969-1998 respecto del total 50-98; como no se
encontraron diferencias significativas entre ambos ni con respecto al total, se asumió que si el
50-68 no fue especialmente variable al Norte del Orinoco tampoco debió haberlo sido al Sur,
por lo que se decidió utilizar el doble período de análisis, a fin de contar con mayor número de
casos para garantizar la estabilidad temporal de los resultados.
•
Es factible, dadas las limitaciones impuestas por la consideración del doble período de análisis
y de la irregular distribución espacial de las estaciones, que algunos de los resultados aquí
señalados puedan ser “matizados” en posteriores análisis, que consideren en más detalle
espacial, el comportamiento de la lluvia a nivel regional.
•
La precipitación muestra variabilidad a nivel Decadal: la Década 1951-1960 fue normal, la 6170 lluviosa, la 71-80 seca, la 81-90 lluviosa y la Década incompleta 91-98** seca, en lo que
parece un patrón alternado bastante consistente, aunque de los años 80 en adelante hay
además un aumento significativo de la variabilidad espacial. En las tres primeras Décadas se
observó un “vaiven” espacial: cuando Oriente se comportó muy lluvioso, Occidente fue seco, y
viceversa.
•
Las Décadas normal y lluviosas (51-60, 61-70 y 81-90) se caracterizan porque los meses de la
temporada lluviosa fueron de normales a lluviosos en buena parte del país, y en la 61-70
incluso parte de la temporada seca fue, en promedio, más lluviosa de lo normal. Las Décadas
secas (71-80 y la incompleta 91-98**) se caracterizaron porque alguno(s) de los meses de la
temporada lluviosa fue relativamente seco en alguna(s) de las regiones del país; asimismo, en
esta Décadas, especialmente la 91-98**, la temporada seca fue mucho más seca de lo normal.
•
Del grupo de Variables Macroclimáticas (VM) originalmente seleccionadas, se decidió, en base
a los resultados de la correlación lineal, trabajar con un grupo de 9, clasificadas como sigue:
9 Oceánicas (4): temperaturas del Atlántico (ATNOR y ATSUR) y del Pacífico (NI3 y NI34);
9 Campo de presiones (1): Índice de Oscilación Sur (SOI);
9 Campo de Vientos (2): Tropósfera a 200 mb (ZON200) y Estratósfera a 50 mb (QBO50);
9 Intensidad de la Convección (1): Radiación Saliente de Onda Larga (OLR);
9 Manchas Solares (1): Número de Wolf (WOLF).
•
De la comparación entre los gráficos del comportamiento de las VM a lo largo del tiempo y los
promedios Decadales de precipitación, se obtuvo una primera visión gruesa de la relación
entre la lluvia en el país y las VM, que muestran relación al nivel Decadal. En el Atlántico Norte,
las Décadas 51-60 y 61-70 fueron normales a calientes, la 71-80 preponderantemente fría, y
las 81-90 y 91-98** presentaron mucha variabilidad. En el Pacífico la temperatura del mar fue
variable en la Década 51-60, la 61-70 normal, la 71-80 de normal a fría, la 81-90 fue muy
variable y la 91-98** fue normal a caliente; el campo de presiones del Pacífico presentó
condiciones de normal a tipo Niña en la Década 51-60, muy normal en la 61-70, de nuevo de
normal a tipo Niña en la 71-80, normal en la 81-90 y tipo Niño en la 91-98**.
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•
Los análisis estadísticos de las relaciones entre las Variables Macroclimáticas y la precipitación
se realizaron para 5 lags (0, –1, –2, –3, –4), a fin de determinar si es posible el pronóstico
estacional con al menos un mes de antelación.
•
Existe relación estadísticamente significativa entre el comportamiento de la lluvia y el de las
VM, como muestran los análisis de correlación lineal, aunque los valores del Coeficiente son
bajos (R entre 0,1 y 0,3), por lo que se espera que en los modelos predictivos haya que incluír
a muchas de estas variables, a fin de aumentar el porcentaje explicado de varianza.
•
Hay un efecto espacial diferenciado de las VM en el país. Las VM oceánicas y del campo de
presiones presentan efecto en zonas más extensas que las de campo de viento, intensidad de
la convección y manchas solares, que se concentran en núcleos sobre todo al Norte del
Orinoco. El Pacífico (tanto por la temperatura del mar como por el campo de presiones) afecta
la fachada Este del país, Amazonas, centro y sur de Bolívar y el extremo Nor-Occidental (Zulia,
los Andes, Lara-Falcón y Yaracuy). El Atlántico Tropical Norte influencia a los Llanos y a parte
centro-oriental de la región Norte-Costera.
•
Hay un efecto temporal diferenciado de las VM en el país: no todas las VM ejercen influencia
en el mismo momento del año, y una misma VM puede cambiar el signo de su influencia
dependiendo del mes. En general, se encuentra relación con mayor número de VM para los
meses de la temporada seca que para los de la temporada lluviosa.
•
Al analizar mediante las tablas de contingencia el tipo de efecto de las VM clasificadas según
los Terciles sobre los rangos extremos de precipitación (lluvias altas y lluvias escasas), se pudo
concluír que, en general, son los valores extremos de las VM los que aparecen ejerciendo más
efecto sobre los valores extremos de la precipitación, aunque en algunos casos se observa un
mayor efecto del rango normal de la VM.
•
En algunos casos, especialmente con la convección (OLR) y los campos de viento (QBO50),
se observa que dichas VM funcionan como “moduladores” de otros procesos que son los que
realmente originan las lluvias extremas (altas y/o escasas).
•
Sólo para algunas de las VM puede decirse con un elevado grado de confianza que funcionan
coherentemente en “dos vías”, por supuesto en su respectiva área de influencia espacial;
fundamentalmente se trata de la VM oceánicas. El Pacífico caliente provoca temporadas secas
muy secas, y si está frío, temporadas secas más lluviosas de lo normal; el Atlántico Tropical
Norte caliente provoca temporadas lluviosas muy lluviosas, y si está frío, temporadas lluviosas
pobres; para alguna de las otras VM puede afirmarse lo mismo, pero sólo en uno o dos meses
del año, mientras que de la mayor parte de las VM puede afirmarse que producen efecto con
uno de sus signos, pero no el efecto opuesto cuando cambian de signo.
•
Con relación al efecto de las VM de los campos de viento (ZON200 y QBO50), intensidad de la
convección (OLR) y manchas solares (WOLF), su efecto es mucho más complejo, ya que
parecen estar funcionando con un solo mes de retardo, lo cual era esperable ya que la
Atmósfera responde más rápido que los océanos. Distinguir un patron estable de influencia
sobre la lluvia ha sido casi imposible, aunque su influencia es muy importante por dos razones:
9 aparecen en muchos casos no con un efecto directo, sino como moduladores de otros
procesos;
9 a pesar de su inestabilidad, son las VM que muestran correlación durante parte de la
temporada lluviosa, cosa que no hacen las VM más estables (las oceánicas y el campo de
presiones).
•
Del cuadro resumen que se muestra en la página 65, se concluye que efectivamente las VM
afectan de modo consistente a la lluvia sobre Venezuela, al menos para el nivel Decadal, lo
que tiene gran importancia práctica. Si efectivamente la lluvia tiende a presentarse en décadas
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predominantemente secas o predominantemente lluviosas, el manejo de los recursos hídricos
podría optimizarse en base a estas consideraciones, especialmente en las grandes cuencas;
para el sector agrícola, sin embargo, hay que conocer con mucho más detalle espacio-temporal
el comportamiento de la precipitación, dado que en agricultura un “evento extremo” que
provoque grandes daños puede ser, climáticamente hablando, un hecho “normal”. Desde ese
punto de vista, es necesario hacer hincapié en el análisis de las VM atmosféricas, que son las
que presentan un tiempo de respuesta más corto (un mes), así como comenzar a analizar la
influencia de procesos que controlan la variabilidad intra-estacional, como las Oscilaciones
Madden-Julian, a fin de poder tener pronósticos estacionales más efectivos para la agricultura.
7. RECOMENDACIONES
A continuación se señalan algunos temas de investigación que se considera necesario realizar
para comprender mejor la dinámica climática del país y, en consecuencia, obtener aplicaciones
prácticas de este conocimiento mucho más efectivas. Entre las principales líneas y temas de
investigación que se recomienda continuar o iniciar están los siguientes:
•
Continuar la línea de investigación para incorporar un aspecto de interés práctico
importantísimo en agricultura, como es el de la distribución de la lluvia en períodos menores de
un mes (por ejemplo analizando el comportamiento del número de días lluviosos).
•
Continuar la línea de investigación ampliándola a los ríos como “resumidores” del
comportamiento integrado de las relaciones precipitación-escorrentía, lo cual es de gran
importancia para la planificación y el manejo de los recursos hídricos; en este caso se
recomienda tomar grandes cuencas (Orinoco, Apure, Caroní, por ejemplo) para minimizar el
impacto sobre los datos de escorrentía que provoca la actividad antrópica.
•
Continuar la línea de investigación ampliándola al comportamiento de los acuíferos, ya que
éstos, además de su propia importancia como recurso hídrico fundamental en muchas
regiones del país, controlan el comportamiento de los ríos en temporada seca, y con tiempos
de retardo mayores, incluso en la temporada lluviosa.
•
Continuar la línea de investigación para obtener las ecuaciones predictivas del comportamiento
de la precipitación a nivel estacional.
•
Continuar esta línea de investigación pero a nivel regional, lo que permitiría ampliar el número
de estaciones aunque se disminuya el período de análisis, además de considerar los efectos
locales, muy especialmente los topográficos.
•
Como investigación básica de la dinámica del Sistema Climático a mesoescala, se recomienda
iniciar una línea de investigación sobre las relaciones entre el caudal del Orinoco y el
comportamiento del Atlántico Tropical Norte en el área del Caribe; en este caso se recomienda
utilizar no los datos promedio espacio-temporales que se usaron en este trabajo, sino los
verdaderos valores de grilla del COADS (Comprehensive Ocean-Atmospheric Data Set).
•
Como investigación básica de la dinámica del Sistema Climático a mesoescala, se recomienda
iniciar una línea de investigación sobre el efecto de las VM en los sistemas sinópticos (Ondas
del Este, Vaguadas en Altura, Restos de Frentes Fríos) que atraviesan Venezuela, lo que
permitiría no sólo comprender mejor el funcionamiento de nuestro clima, sino también una
mejora sustancial en el pronóstico estacional, ya que dichos sistemas sinópticos son los
causantes de una gran proporción de las precipitaciones en el país.
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8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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