Uno de los objetivos de CLICES es evaluar la variabilidad del clima a partir del registro instrumental. Uno de los aspectos que generan más interés es la presencia de tendencias a largo plazo en las variables principales. En esta entrada se describen los métodos de análisis que se han utilizado en varias de las publicaciones del proyecto.
CLICES ha enfocado la mayor parte de sus análisis al estudio de las variaciones espacio temporales de los elementos del clima, para lo que ha empleado las mallas de temperaturas y precipitaciones elaboradas con la información procedente del BNDC y los Resúmenes Anuales (véase Digitalización de datos climáticos). En ambos casos CLICES ha aplicado el método de las ventanas móviles en periodos fijos (30, 50 años etc.) así como en periodos crecientes y decrecientes.
El análisis de periodos fijos pone en evidencia que en el tiempo las tendencias de los elementos del clima varían de manera notable, que estas variaciones difieren entre meses y que existe además una elevada variabilidad espacial superpuesta que en la Península Ibérica en muchos casos parece condicionada por la distribución del relieve.
Los análisis de ventanas crecientes y decrecientes aportan una información distinta. En el primer caso los periodos crecientes muestran el efecto de la actualización en el tiempo de la base de datos; en el segundo proporcionan una información complementaria como es el conocer cuál hubiera sido el efecto sobre las tendencias de haber comenzado en determinado momento (año) la toma de registros.
Ambas aproximaciones se han aplicado a los resultados del análisis de tendencias realizado por el método de Mann-Kendall, que no requiere especificaciones previas de normalidad a diferencia del método de regresión; a su vez dos han sido los enfoques: el primero aplicado a la serie nacional peninsular, previo cálculo de la serie promedio de la malla, estimada como promedio de sus celdas y asumiendo una superficie idéntica en todas ellas pese al efecto reductor por la esfericidad terrestre. Los resultados se expresan por medio de los conocidos diagramas triangulares; en el segundo caso los resultados se refieren al análisis de tendencias en todas y cada una de las celdas de la malla individualmente y sus resultados se exponen mediante secuencias cartográficas.
El diagrama triangular y las tendencias de la temperatura promedio
La Figura 1 muestra un diagrama triangular en el que se incluyen los eventuales resultados del análisis de tendencia entre 20 y 60 años de una serie temporal. La tendencia del periodo resultante seleccionado se lee en el cruce de los ejes x-y y el signo y significación de tendencia se expresa mediante colores (p<0.10). La Figura incluye tres lecturas con flechas azules en las ventanas de 60, 40 y 30 años. En el ejemplo se detecta un periodo de calentamiento que comienza en torno a los años 1970 y se extiende hasta el final de la serie analizado (en el ejemplo, 2010), pero los periodos desde ap. 1980 en adelante no muestran tendencia significativa y no se colorean.
contenida en un diagrama triangular de tendencias.
La aplicación de esta técnica a los promedios anuales de máximas y mínimas de MOTEDAS (1916-2015) se muestra en la siguiente Figura 2 (izquierda temperaturas máximas, derecha mínimas) cuya leyenda expresa niveles de p.
Izquierda, Tmáx. y derecha, Tmín.
Como se puede apreciar se detecta un calentamiento secular, el enfriamiento de mediados de siglo, y lo más interesante: las décadas recientes no muestran significación clara en sus tendencias.
Las ventanas crecientes y el efecto de actualizar los datos
La aplicación de esta técnica a los promedios mensuales de máximas y mínimas en las celdas de la malla permite observar el efecto de su actualización. En la Figura 3 se muestra la secuencia temporal del porcentaje de superficie según signo y significación de tendencia en ventanas crecientes desde desde 1916-1935 hasta el periodo completo 1916-2015. Como primera conclusión se detectan cambios en el tiempo muy notables, un calentamiento distinto entre el día y noche, un aumento general de las temperaturas y notables diferencias entre meses; el enfriamiento de mediados de siglo parece afectar especialmente a las mínimas de primavera.
de la España peninsular de la Tmáx (izquierda) y Tmín (derecha)
para el mismo periodo que la figura anterior.
Las variaciones espaciales de este análisis se muestran en la secuencia de ventanas seleccionadas de las dos imágenes siguientes (Figura 4). La superior referida a temperaturas máximas y la inferior a temperaturas mínimas (con la misma leyenda que la figura previa) cuyas principales conclusiones son:
- El aumento de las temperaturas ha ocurrido en dos pulsos separados por el primer hiato del siglo XX, con las excepciones del invierno y el mes de Julio.
- Hay meses en los que no se ha detectado tendencia significativa en todo el periodo, e incluso otros en los que se detectan periodos con tendencias negativas (Abril y Mayo), especialmente en las mínimas.
- Las áreas afectadas por tendencias positivas varían, las máximas parecen expandirse y contraerse desde el este al oeste, mientras las mínimas lo hacen en sentido contrario, de oeste a este.
tendencias de la España peninsular en ventanas crecientes
de la Tmáx (arriba) y Tmín (abajo).
Los periodos fijos
Un resultado diferente se obtiene cuando el periodo analizado se mantiene a lo largo de la serie en ventanas móviles. En este caso, la Figura 5 muestra la superficie por signo y nivel de significación de tendencia mensual en ventanas de 30 años, el análisis se refiere a las temperaturas diurnas (Tmáx) y nocturnas (Tmín).
de la España peninsular de la Tmáx (izquierda) y Tmín (derecha) para el mismo periodo
que las figuras anteriores.
Para conocer en detalle estos análisis véase:
González-Hidalgo JC, Peña-Angulo D, Salinas-Solé C, Brunetti M (2018) International Journal of Climatology http://doi.org/10.1002/joc.5288.
González-Hidalgo JC, Beguería S, Peña-Angulo, Sandonis L, (2021) International Journal of Climatology https://doi.org.10.1002/joc.7331.
Sandonís-Pozo L, González-Hidalgo JC, Peña-Angulo D, Beguería S (2021) Climate Research https://doi.org.doi.org/10.3354/cr01627.
Peña-Angulo, González-Hidalgo JC, Sandonis L, Beguería S, Burguera T, Lópze-Bustins JA, Lemús-Canovas M, Martín-Vide J (2021) International Journal of Climatology https://doi.org.1002/JOC.7006.
González-Hidalgo JC, Peña-Angulo D, Beguería S , Brunetti M (2020) International Journal of Climatology https://doi.org.10.1002/JOC.6520.
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