CARACTERIZACIÓN Y ANÁLISIS DE EXTREMOS TÉRMICOS EN ESPAÑA: LA OLA DE CALOR DEL 2003

J Díaz*, R García**, C Linares* , C López*.* Universidad Autónoma de Madrid. C/ Gran Vía 27. 28013 Madrid.** Facultad de CC Físicas. Universidad Complutense de Madrid. 28045 Madrid.IntroducciónEl verano de 2003 ha sido excepcionalmente caluroso, sobre todo en el Oeste de Europa. De hecho, en los primeros días de agosto se han batido records históricos de temperatura (38,1 ºC en Gran Bretaña. 40,2 ºC en Alemania, 41,5 ºC in Suiza y 47,5 ºC in Portugal). En España (y Europa) el record absoluto de 50,0 ºC en Sevilla en 1881 no se ha superado, pero según el Instituto Nacional de Meteorología, en los primeros días de agosto en 19 observatorios, simultáneamente, se registraron temperaturas máximas diarias iguales o superiores a 40 ºC, algo que nunca había ocurrido desde que existen registros históricos (Díaz et al 2004 c).Las primeras estimaciones de las consecuencias de estos extremos de temperatura sobre la salud de la población han sido un exceso de mortalidad en Francia de 14800 personas entre el 1 y el 20 de agosto comparado con años anteriores. En Italia se estimó un incremento de 4175 defunciones en el grupo de mayores de 65 años entre el 15 de julio y el 15 de agosto. En Portugal entre el 31 de julio y el 12 de agosto se estimó un exceso de mortalidad respecto al año anterior de 1316 personas. En Gran Bretaña el incremento de mortalidad respecto a los últimos 5 años fue de 2045 personas entre el 4 y el 13 de agosto (Pirard, 2003). En España, según datos del Instituto Nacional de Estadística (www.ine.es) el exceso de mortalidad en julio y agosto de 2003 con respecto al mismo periodo de 2002 se estima superior a 7000 personas.Estas temperaturas excepcionalmente elevadas y sus inmediatas repercusiones sobre la salud, han hecho que las autoridades sanitarias tomaran conciencia de un factor de riesgo, las olas de calor, que hasta ahora no había sido contemplado en toda su magnitud.Lo que se presenta a continuación es una somera descripción de la influencia que los extremos térmicos han tenido sobre la mortalidad en varias ciudades de España y Portugal a través de diversos estudios realizados por este grupo investigador.2. Relación entre la temperatura y la mortalidadEs conocido que la mortalidad presenta un carácter estacional caracterizado por la aparición de un pico invernal y un pico estival de menor amplitud, aunque a veces más intenso en el número de muertes/día que el propio exceso de mortalidad invernal (Mackenbach et al 1992, Sakamoto 1978, Alderson 1985). La sobremortalidad invernal es explicada principalmente por las enfermedades respiratorias y cardiovasculares, mientras que éstas últimas explican el exceso de mortalidad estival. Los grupos de más edad son los que más contribuyen a la estacionalidad. (Alberdi y Díaz, 1997).Figura 1. Diagrama de dispersión de la temperatura máxima diaria frente a la mortalidad diaria en Madrid por todas las causas.En esta figura se observa una distribución en forma de V asimétrica con una temperatura de mínima mortalidad que está próxima a una máxima diaria de 30,8 ºC. La rama de la derecha, correspondiente al calor presenta una mayor pendiente que la correspondiente al frío. Además muestra un brusco incremento en su pendiente en torno a los 36,5 ºC. Por el contrario, el caso de la rama de la izquierda, correspondiente a temperaturas por debajo de 30,8 ºC es menos acusada, tiene un mayor rango de variación y presenta un aumento más marcado en temperaturas máximas diarias próximas a 6 ºC (Alberdi et al 1998).Figura 2. Función de correlación cruzada entre la mortalidad por todas las causas y la temperatura máxima.En esta figura se observa que los coeficientes de correlación positivos estadísticamente significativos se establecen los días 1 y 2, por tanto, indicar que existe una relación causa-efecto, desde el punto de vista estadístico, entre el aumento de la temperatura y la mortalidad, es decir, el efecto del calor sobre la mortalidad es a muy corto plazo. Por el contrario, los coeficientes de correlación negativos significativos aparecen entre los retrasos 7 al 13, es decir, el efecto del frío sobre la mortalidad es a largo plazo. Este hecho es coherente con los mecanismos biológicos que subyacen en la mortalidad por ambos casos (Woodhouse et al 1994, Marshall et al 1998, Havenit 2001, Havenit 2002). El calor provoca reacciones de stress en el sistema de termorregulación que está íntimamente relacionado con el sistema circulatorio. Resultados similares a los aquí mostrados han sido obtenidos por otros autores, demostrando la relación entre altas temperaturas y mortalidad por causas cerebrovasculares (Wen-Harn et al 1995) en un tiempo de respuesta similar (Kunst et al 1993).En cuanto al comportamiento de la mortalidad respecto al frío es consistente con lo referido por otros autores (Kunst et al 1993, Mackenbach et al 1993). Muchos casos de mortalidad relacionada con bajas temperaturas se explican por un incremento de la mortalidad por enfermedades infecciosas (Bull 1980). El efecto retrasado de la mortalidad relacionada con el frío se debe a los mecanismos biológicos implicados. Se producen cambios en la presión sanguínea, vasoconstricción y un aumento de la viscosidad de la sangre, aumento en los niveles de colesterol y fibrinógenos (Khaw 1995, Woodhouse et al 1994, Marshall et al 1988).Por lo anteriormente expuesto, parece probada la existencia desde el punto de vista estadístico, y biológico de una relación entre la temperatura y la mortalidad, se trata ahora de analizar y cuantificar este comportamiento en situaciones de temperaturas extremas, aunque previamente hay que definir lo que se considera una temperatura extrema.Definición de temperatura umbral en las olas de calor desde el punto de vista de la saludEn la literatura actual sobre el tema no existe un criterio uniforme para la definición de la temperatura a partir de la cual puede considerarse la existencia de una ola de calor a partir de sus efectos en salud. Algunos autores definen este umbral en función de la temperatura del aire, tanto máxima como mínima, o a través de parámetros que tienen en cuenta la humedad relativa del aire (Nakai et al 1999, Whitman et al 1997, Smoyer KE et al 1998, Jendritzky et al 2000). Si bien en nuestro país, y desde un punto de vista meteorológico, el Instituto Nacional de Meteorología si la tiene definida a nivel nacional y regional.En la figura 1 se indicó la existencia de una temperatura máxima diaria a partir de la cual se observa un incremento acusado de la mortalidad. Para el caso de la ciudad de Madrid esta temperatura de brusco incremento de la mortalidad se establecía en una temperatura máxima diaria de 36,5 ºC. Si se realiza un diagrama similar para Sevilla esta temperatura umbral estaba en una máxima diaria de 41 ºC (Díaz et al, 2002b) y para el caso de Lisboa, se establecía esta temperatura en 33,5 ºC (García et al, 2004). En todos estos casos, ocurre que dicha temperatura de disparo coincide con el percentil 95 de la serie de temperaturas máximas diarias. Es decir, que en esta definición de temperatura umbral al factor estadístico se le añadiría otro coincidente que es el de sus efectos sobre la mortalidad. En la figura 3 se muestran las temperaturas umbrales para los observatorios de las capitales de provincia de España.Figura 3. Temperaturas umbrales para definir una ola de calor para cada una de los observatorios ubicados en las capitales de provincia.Si estas temperaturas se agrupan por rangos de 2 en 2 ºC, se obtiene el mapa de la figura 4. La diversidad climática de España queda reflejada en la alta variabilidad de los valores umbrales de la temperatura máxima diaria a partir de los cuales es esperable un aumento acusado de la mortalidad. Estos valores oscilan entre los 26,2 ºC de A Coruña y los 41,2 de Córdoba, lo que pone de manifiesto de la necesidad de estudios locales que caractericen las temperaturas de confort o de mínima mortalidad en cada lugar, ya que lo que puede ser una temperatura de mínima mortalidad en Madrid, 30,8 ºC puede representar un día de calor extremo en A Coruña con 4,6 ºC por encima de la temperatura de disparo de la mortalidad en esta ciudad.A la vista de la figura 4, en España pueden identificarse cuatro regiones en función de los valores de las distintas temperaturas de disparo de la mortalidad por calor:

Primera: Corresponde a las capitales de provincia de la Cornisa Cantábrica, con valores que oscilan entre 29 y 33 ºC.Segunda: Agrupa a las capitales de provincia de la Meseta Norte y Centro, con una oscilación en las temperaturas umbrales entre 35 y 39 ºC.Tercera: Formada por las capitales del Centro y Sur Peninsular. Corresponden a los valores más elevados de la temperatura umbral en un rango que oscila entre 39ºC y 41 ºC.Cuarta: Capitales de la Costa Mediterránea tendrían temperaturas de disparo de la mortalidad comprendidas entre 33 y 37 ºC.Figura 4. Temperaturas umbrales para las estaciones analizadas según diferentes rangos de temperaturas.Una vez definida la temperatura umbral para definir una ola de calor queda por caracterizar su intensidad a través de un índice que tenga en cuenta no sólo su duración sino también su intensidad. El índice que se presenta a continuación conjuga estos dos factores pudiendo extenderse a un periodo indefinido de tiempo. Así, por ejemplo, en el capítulo relativo a la caracterización de la intensidad de la ola de calor de 2003 en España, este índice extendido exclusivamente a los meses de julio y agosto permite determinar aquellos lugares donde ha sido más intensa y, por tanto, donde son esperables una mayor influencia en la salud de las personas que habitan esas regiones.Estando extendido el sumatorio al periodo de tiempo durante el cual se quiera calcular el IOC, bien sea un a semana un mes o en este caso los meses de julio y agosto.De la propia definición del I.O.C. queda claro que tiene en cuenta la intensidad de la ola de calor a través de la diferencia de las temperaturas máximas diarias (Tmax) con respecto a la temperatura umbral en cada lugar (Tumbral), así como su duración a través del sumatorio.Cuantificación del impacto de las olas de calor sobre la mortalidad diariaLa definición de temperatura umbral del apartado anterior en 36,5 ºC para el caso de Madrid, (Díaz et al 2002a), 41,0 ºC para Sevilla (Díaz et al 2002b), o 33,5 ºC para el caso de Lisboa (García et al 2004) son similares a los 38 ºC de temperatura máxima detectados en Japón (Nakai et al 1999) o los 37,8 ºC de Chicago (Whitman et al 1997) y muy parecidos a los 40,6 ºC citados por Smoyer (Smoyer 1998) para St. Louis Missouri. Lo que viene a corroborar la importancia del efecto de aclimatación de la población en el lugar donde vive (Khaw 1995, Curreiro et al 2002). Esta aclimatación, bien desde un punto de vista cultural o fisiológico, influye en el comportamiento de la mortalidad frente a la temperatura a nivel estacional (Douglas et al 1991). La cuestión que se plantea ahora es si este efecto estacional puede detectarse también a escala de un mismo verano. Es decir, ¿tiene el mismo efecto sobre la mortalidad la primera ola de calor del año que la última?. Para tener en cuenta si a nivel anual también influye este efecto se introduce una variable que tiene en cuenta el número de orden que presenta la ola de calor en ese año, es decir, si se trata de la primera, de la segunda, etc.. ola del año.Figura 5. Mortalidad por causas “orgánicas” mayores de 75 años frente al número de orden de la ola en el año.La figura 5 pone de manifiesto que es la primera ola de calor que se produce en el año la que mayor efecto tiene sobre la mortalidad. Esto puede deberse a dos factores. Uno el apuntado de que la primera ola de calor del año puede encontrar a las personas sin una aclimatación previa a esas temperaturas y, el segundo factor, al mayor número de susceptibles que existen en la primera ola de calor y que al fallecer ya no se dan en las sucesivas, es decir, el denominado “efecto siega”.Figura 6. Diagrama de barras de los días de duración de las olas de calor y la mortalidad diaria por “orgánicas” asociada en el grupo de mayores 75 años por todas las causas.La figura 6 indica el efecto acumulativo sobre la mortalidad de valores extremos mantenidos en el tiempo, es decir a medida que más días dura la ola, mayor es el efecto sobre la mortalidad. Resultados similares a estos fueron obtenidos por Semenza, 1999, Smoyer, 1998 o Nakai et al 1999 para la mortalidad por extremos térmicos en Japón. Otro resultado que se deduce de la figura 3 es que en el periodo analizado, la duración de la ola de calor no ha superado los once días, valores muy alejados de los registrados en otros países con duraciones de hasta 42 días en Bélgica (Sartor et al 1995) en 1994 y similares a los encontrados en ciudades mediterráneas como es el caso de Atenas en 1987 con una duración de 8 días (Katsouyanni et al 1993).Estudios realizados para la ciudad de Madrid (García et al 2002) con series de datos desde 1955 a 1998 confirman que los días extremadamente cálidos en Madrid son de corta duración, siendo un 45% de una duración de 1 o 2 días por lo que desde un punto de vista estricto sería más apropiado hablar de días extremadamente cálidos que de “ola de calor”, si bien en este estudio se utilizarán ambos indistintamente.En cuanto a su variabilidad interanual únicamente en 10 años de los 44 analizados no se produjeron días extremadamente cálidos. En la década de los 90 se ha observado una mayor incidencia de los días extremadamente cálidos en Madrid si bien esta diferencia no es estadísticamente significativa. La razón de la corta duración de las olas de calor en Madrid son las situaciones meteorológicas a escala sinóptica que generan estos valores extremos y que se explicaran más detalladamente en el capítulo destinado a analizar las situaciones meteorológicas a escala sinóptica relacionadas con las olas de calor (García et al 2002).El objetivo que se plantea a continuación es cuantificar el efecto que los extremos térmicos por calor van a tener en diversos grupos de población y ciudades de la Península Ibérica. Para el caso de la ciudad de Madrid se analizará el impacto en población general; en mayores de 75 años y en el grupo de 65-74 años. El análisis se realizará por causas específicas de mortalidad. Los resultados obtenidos para el caso de Madrid se compararán con otros resultados realizados para las ciudades de Sevilla y Lisboa. La metodología que se utilizará será la modelización ARIMA (Modelos Auorregresivos Integrados y de Media Móvil ) introduciendo variables exógenas, que permite atribuir a cada variable que alcance significancia estadística, un “peso” sobre la mortalidad diaria a través del valor de su indicador.Tabla 1. Valores de los estimadores de las variables ambientales con significancia estadística a p<0,05 para la mortalidad diaria en Madrid según sexos y causas específicas.
En la tabla anterior Tcola y Tfrola se definen del siguiente modo:
Tcola = Tmax – 36,5 si Tmax ³ 36,5ºC
Tfrola = 36,5 – Tmax si Tmax < 36,5ºC
Por tanto, Tcola representa el aumento de la mortalidad diaria por cada grado en que la temperatura máxima diaria supere los 36,5 ºC. Hr se refiere a la humedad relativa en %. PST es la concentración media diaria de partículas totales en suspensión (PST) en Madrid en mg/m³. LSO₂ se refiere al logaritmo neperiano de la concentración media diaria del dióxido de azufre en Madrid. NO₂ es la concentración media diaria del dióxido de nitrógeno en Madrid. Entre paréntesis aparecen los retrasos en los que se establece la asociación.Tabla 2. Porcentaje de contribución a la mortalidad por diversas causas atribuibles al calor por cada grado por encima de la temperatura umbral.Como puede observarse en la mortalidad por todas las causas y en todos los grupos de edad es mayor el efecto en mujeres que en hombres. Este hecho se muestra más claramente en las causas circulatorias. Por sexos, en el caso de los varones, la mayor contribución se debe a las causas respiratorias, mientras que en las mujeres es en las circulatorias.Tabla 3. Efecto de las variables ambientales para el grupo de mayores de 75 años. * p<0,05; ** p<0,01; ***p<0,001.De la tabla 3 se ve, desde un punto de vista de efecto sobre la mortalidad, que el efecto sobre la mortalidad por todas las causas del calor es mucho mayor en mujeres (8,15 muertos/día por cada grado en que la máxima diaria supere los 36,5 ºC) que en hombres 2,51 muertos/día. Entre las causas específicas en varones el efecto es similar tanto en circulatorias como en respiratorias. En mujeres es 9 veces superior el efecto en causas circulatorias que en respiratorias. En esta última causa de mortalidad no hay diferencia entre hombres y mujeres.Tabla 4. Modelos ARIMA multivariados con variables exógenas para el grupo de 65-74 años.* p<0,05; ** p<0,01; ***p<0,001.Lo más destacable es que para este grupo de edad y en muertos/día, al contrario que en el de mayores de 74 años el efecto sobre la mortalidad por orgánicas es mayor en hombres que en mujeres, siendo similares los efectos al considerar causas específicas. Estos resultados están en línea con los obtenidos anteriormente para Madrid (Alberdi et al 1998, Montero et al 1997) y para otros lugares de España (Ballester 1998, Sáez et al 1995).Un hecho diferenciador del comportamiento de las variables ambientales en el caso de Madrid es el papel que juega la humedad relativa, Hr, que aparece con signo negativo en las tablas 5 y 6, indicando, por tanto, que valores bajos de humedad relativa favorecen el aumento de la mortalidad. Algunos autores (Clark y Edholm 1985) encuentran lo contrario, es decir, que la humedad relativa alta es un factor que contribuye a una mayor mortalidad debido al hecho de que humedades altas impiden la evaporación del sudor que el cuerpo utiliza para enfriarse. En esta línea están los trabajos realizados para Estados Unidos por Kalkstein (Kalkstein 1991). Sin embargo, otros autores (Kunst et al 1993) indican que el papel que juega el sudor en el enfriamiento del cuerpo se ha exagerado y que las humedades relativas bajas potencian el efecto de las altas temperaturas. Sartor (Sartor et al 1995) llega a similares conclusiones al añadir que la sequedad del ambiente potencia el efecto de otros contaminantes, fundamentalmente el del ozono troposférico. En el caso de Madrid, además del efecto señalado por estos autores estaría el hecho de que, según estudios realizados (García et al 2002), las altas temperaturas en Madrid están causadas por la advección de vientos del SE en niveles bajos que traen aire seco procedente de África y, por tanto, con contenidos de humedad muy bajos, lo que iría en la línea de los resultados aquí expuestos.Con objeto de poder comparar los resultados de las tablas 3 y 4 si se relativiza el efecto de la temperatura en función de la mortalidad media por cada grupo de edad puede elaborarse la tabla 5. Orgánicas (%)Circulatorias (%)Respiratorias (%)Hombres 65-7414,79,417,2Mujeres 65-7416,211,723Hombres >7512,69,326,1Mujeres > 7528,434,117,6

Tabla 5. Porcentaje de incremento de la mortalidad por diversas causas por cada grado en el que la temperatura máxima diaria supera los 36,5ºC.

Desde el punto de vista de los efectos porcentuales que las altas temperaturas provocan sobre la mortalidad diaria en Madrid en los grupos y patologías analizados, la tabla 7 indica que independientemente del grupo de edad el efecto es mayor en mujeres que en hombres, especialmente en el grupo de mayores de 75 años. Por causas de mortalidad las que más contribuyen son las respiratorias, a excepción hecha del grupo de mujeres mayores de 75 años en el que las causas cardiovasculares son las más afectadas por el calor.

Para el caso de la ciudad de Sevilla, un estudio similar revela los resultados de la tabla 6. En ella los valores de los estimadores relacionados con la temperatura indican el aumento de la mortalidad por cada grado en que la temperatura máxima diaria supere los 41ºC. Desde un punto de vista absoluto la máxima contribución se da en el grupo de mayores de 65. Si se tiene en cuenta que en el grupo de mayores de 75 años el efecto es de 3,17 muertos/díaºC, el efecto en el grupo de 65-74 es únicamente de 0,25 muertos/díaºC. El efecto es mayor en la mortalidad por causas circulatorias que por respiratorias y más en mujeres que en hombres, lo que es concordante con los resultados obtenidos para Madrid (Díaz et al 2002a).

Variables de Mortalidad	Estimadores
Orgánicas mayores 65	Tcola (1,2) = 3,42 O3a (1) = 0,14
Orgánicas hombres mayores 65	Tcola (2,4) = 1,16 O3a (1) = 0,07 Hr (6) = -0,02
Orgánicas mujeres mayores 65	Tcola (1,2) = 2,26 Hr (1) = -0,01
Respiratorias mayores 65	Tcola (1) = 0,39
Circulatorias mayores 65	Tcola (1,3) = 2,12 O3a (8) = 0,10 Hr (2) = -0,02
Orgánicas mayores 75	Tcola (1,2,4) = 3,17 O3a (2) = 0,12

Tabla 6. Valores de los estimadores significativos a p<0,05 para la mortalidad diaria en Sevilla.

La tabla 7 muestra el efecto de las temperaturas máximas diarias superiores a 41 ºC en porcentaje sobre la mortalidad media según causas específicas.

Variables de mortalidad	Contribución de Tcola en %
Orgánicas >65	38
Orgánicas Hombres >65	29
Orgánicas Mujeres >65	46
Respiratorias > 65	29
Circulatorias > 65	49
Orgánicas >75	51

Tabla 7. Porcentaje de contribución de la temperatura máxima diaria por cada grado por encima de 41ºC para la mortalidad en Sevilla.

Nuevamente los resultados de la tabla 7 son coherentes con los mecanismos biológicos ya expuestos (Wen-Harn et al 1995, Whitman et al 1997 Havenit 2002) y con los resultados encontrados en otros estudios (Kunst et al 1993, Díaz et al 2002a), lo que es aplicable a las causas específicas de mortalidad. Por otro lado el hecho de que el mayor impacto se de en mujeres es debido a la existencia de mayor número de susceptibles (60,6%) que en hombres (30,4%). Los valores elevados de la mortalidad por cada grado por encima de 41ºC que aparecen en la tabla 7, especialmente en el caso de los mayores de 75 años, con incrementos de hasta un 51 % de la mortalidad, ponen de manifiesto la importancia del fenómeno y son coherentes con los resultados de algunos autores (Kalkstein y Greene 1997) que establecen las olas de calor como la principal causa de muerte asociada a catástrofes naturales.

La tabla 8 muestra una comparativa entre el efecto del calor en Madrid y en Lisboa para población general (García et al 2004).

	Madrid	Lisboa
Población considerada (Censo de 1991)	3,0 millones de personas	2,0 millones de personas
Periodo corto analizado	1986-1997	1980-1998
Umbral temperatura per. corto (percentil 95 de la serie)	36,4 ºC	33,5 ºC
Periodo largo analizado	1958-1997	1958-1997
Umbral temperatura per. largo (percentil 95 de la serie)	35,7 ºC	33,4 ºC
Duración más frecuente EHD (Duración máxima EHD)	1-2 días (11 días)	1-2 días (6 días)
Retrasos con correlaciones Significativas (p<0,05)	Ambos sexos: 0,1,2,3 Máximo efecto: 1 Hombres: 0,1,3 Máximo efecto:1 Mujeres:0,1,2,3 Máximo efecto: 1	Ambos sexos: 0,1,2,3 Máximo efecto: 1 Hombres: 0,1,2 Máximo efecto:1 Mujeres:0,1,2,3 Máximo efecto: 1
Porcentaje incremento mortalidad por 1ºC de Tmax por encima umbral.	Ambos sexos: 21,5 % Hombres: 15,9 % Mujeres: 27,6 %	Ambos sexos: 31,3 % Hombres: 21,7 % Mujeres: 40,9 %

Tabla 8. Efecto de la temperatura sobre la mortalidad en Madrid y Lisboa.

Desde un punto de vista cualitativo el comportamiento de la mortalidad en función de la temperatura es similar en ambas ciudades, extendiéndose el efecto del calor hasta tres días después, con un valor máximo en retraso 1, lo cual es coherente con los mecanismos biológicos asociados (Wen-Harn et al 1995, Havenit 2002) y con los resultados encontrados en otros estudios de similares características (Díaz et al 2002a, Díaz et al 2002b, Dessai 2002, Dessai 2003). Las diferencias surgen cuando se cuantifica el efecto de la temperatura. En Lisboa las altas temperaturas presentan un mayor efecto sobre la mortalidad que en el caso de Madrid, como puede observarse en la última fila de la tabla 8. Esto puede deberse a factores socioeconómicos, en particular a menores niveles de equipamiento a nivel doméstico (aire acondicionado). Téngase en cuenta que Lisboa muestra unas temperaturas veraniegas más bajas que Madrid y, por tanto, los acondicionadores de aire son menos necesarios y, por tanto, menos frecuentes en Lisboa que en Madrid. Es interesante destacar que el impacto de las temperaturas extremas es especialmente intenso en las mujeres en ambas ciudades, llegando hasta cerca de un 41% en el caso de Lisboa. Los factores demográficos, en especial la mayor esperanza de vida de las mujeres en ambas ciudades, serían la causa de que haya más mujeres que hombres. Esto junto al hecho de que las mujeres mayores de 65 años sean el grupo de edad más asociado a la mortalidad por temperaturas elevadas (Wen-Harn et al 1995, Alberdi et al 1998) explicarían este comportamiento. En Lisboa el 7,8 % de la población son mujeres mayores de 65 años, frente al 5,7 % de varones. Para el caso de Madrid la proporción es del 12,8 % para las mujeres mayores de 65 años sobre el total de la población frente al 5,0% de hombres.

5. Cuantificación del impacto de la ola de calor en España en los meses de julio y agosto de 2003

En la figura 7 se muestran las temperaturas máximas diarias, absolutas, alcanzadas en España durante los meses de julio y agosto de 2003, en la que se ve que las temperaturas máximas se han alcanzado, como es natural, en la zona sur del país.

Figura 7. Temperaturas máximas absolutas alcanzadas en España durante el periodo julio-agosto de 2003.

La primera conclusión que puede extraerse de las figuras 7 y 8 es que las temperaturas máximas alcanzadas en este periodo, si bien son más elevadas en la zona sur (Figura 7), ocurre que en el norte es donde han alcanzado un mayor incremento sobre la temperatura umbral. Así, por ejemplo, en los casos de A Coruña y Asturias las temperaturas máximas alcanzadas fueron de 34,2 y 35,6 ºC respectivamente, lo que supone un incremento sobre los valores de la temperatura umbral de 8 ºC en ambos casos. En el Sur, donde se han dado las temperaturas máximas absolutas, con valores de 46,2 ºC y 45,2 ºC en Córdoba y Sevilla, los valores por encima del umbral han sido de 5 y 4,2 º C, respectivamente. Es decir, parece que la ola de calor en cuanto a temperaturas máximas sobre el umbral ha sido más acusada en los lugres que no son “tradicionalmente” los más calurosos.

Si se considera otro parámetro como el número de días que se ha superado la temperatura umbral los resultados son similares a lo anteriormente citado con respecto a las temperaturas máximas. Así por ejemplo, en lugares “calurosos” como Badajoz, con una máxima absoluta de 43,6 º C o Sevilla con 46,2 ºC únicamente se superó la temperatura umbral en 3 y 7 días, respectivamente. Mientras que en otros lugares “menos calurosos” como Barcelona, Baleares o Girona se superaron la temperatura umbral 53, 34 y 36 días, respectivamente. Téngase en cuenta, además, de que de la propia definición de temperatura umbral a partir del percentil 95 de las series de temperaturas máximas en verano, cabría esperar que se superase ese umbral en cada estación unos 3-4 días. Los valores de la figura 8 en cuanto al número de días de superación del umbral indican que las temperaturas de este periodo han sido inusualmente elevadas, pero más en aquellos lugares tradicionalmente “menos calurosos”

Figura 8. Valores del índice de intensidad de ola de calor correspondiente al periodo julio-agosto de 2003.

Si se consideran los dos factores anteriormente citados, temperaturas sobre el umbral y número de días en los que se supera dicho umbral, puede obtenerse el índice de intensidad de la ola de calor que aparece en la figura 8. De esta figura puede concluirse que la ola de calor ha sido especialmente acusada en lugares como Barcelona con un índice de 115,2; Girona con 90,3; Baleares con 81,9 o Guipúzcoa con 65,3. Por el contrario ha sido muy poco acusada en lugares más calurosos como Cáceres con índice de 2,5; Badajoz con 6,5; Madrid con 8,1 o Granada con 8,2.

En la figura 8 se muestra la distribución geográfica de este índice de intensidad, observándose en síntesis que la zona norte ha sido más afectada que la sur y que cuanto más al este mayor ha sido la incidencia, siendo, por tanto, el noreste peninsular y Baleares han sido las zonas más afectadas.

La aplicación de los modelos ARIMA expuestos anteriormente para las ciudades de Madrid y Sevilla permite establecer una estimación de la mortalidad asociada a los extremos térmicos de este verano para estas ciudades. Se muestra, además, una comparación de la mortalidad atribuible al calor para las olas de calor de los años 1991 y 1995. En las tablas 8 y 9 se muestran estos resultados.

	Julio-agosto 1991	Julio-agosto 1995	Julio-agosto 2003
Indice de Intensidad de la ola	23,8 º C	22,7 º C	8,2 º C
Exceso mortalidad (IC95%)	408,9 (234,9 579,7).	400,0 (230,0 567,6)	140,9 (80,8 199,6).

Tabla 8. Exceso de mortalidad atribuible al calor según años para el Municipio de Madrid.

Como puede observarse de la tabla 8, el exceso de mortalidad atribuible al calor para el Municipio de Madrid es de 141 muertos en el periodo julio-agosto de 2003, sensiblemente inferior a los valores registrados en los años 1991 y 1995.

Lo mismo puede decirse en el caso de la mortalidad en mayores de 65 años para Sevilla con un exceso de mortalidad de 43 personas en el periodo-julio agosto 2003, como puede verse en la tabla 9.

	Julio-agosto 1991	Julio-agosto 1995	Julio-agosto 2003
Indice de Intensidad de la ola	26,9 º C	26,2 º	12,5 º C
Exceso mortalidad (IC95%)	92,4 (43,8 141,0)	90,1 (42,7 137,3)	43,0 (20,4 65,5).

Tabla 9. Exceso de mortalidad atribuible al calor según años para el Municipio de Sevilla en el grupo de mayores de 65 años.

Como se ha citado anteriormente los modelos ARIMA utilizados para la estimación de la sobremortalidad asociada al exceso de temperaturas, se han realizado con series correspondientes al periodo 1986- 1997. Aunque los estimadores son estables en el tiempo, un cambio en las condiciones socioeconómicas (mayor número de ancianos, más cantidad de aparatos de aire acondicionado, etc.) podrían cambiar los valores de estos estimadores. Por otro lado los modelos hacen referencia al exceso de mortalidad relacionada exclusivamente con olas de calor, es decir, por ejemplo, en el caso de Madrid, como se ha indicado anteriormente, (Alberdi et al 1998), existe un aumento de mortalidad por encima de 30,8 ºC de temperatura máxima diaria, si bien, no es a partir de 36,5 ºC cuando este incremento es más acusado. Por tanto, se produce una mortalidad entre 30,8 y 36,5 ºC que no se considera en el modelo, es decir, los valores de los modelos estarían subestimando la mortalidad real producida por el calor.

Al efecto anteriormente mencionado habría que añadir en que en las estimaciones realizadas sólo se ha tenido en cuenta el efecto del calor, no de otros factores ambientales como la contaminación atmosférica que en verano tienen una importancia importante sobre la mortalidad (Katsouyanni et al 1993) como puede apreciarse en los modelos completos mostrados en las tablas 1, 3 y 4 ( Díaz et al 2002a, Díaz et al 2002b). Especialmente interesante es el efecto del ozono troposférico cuyo impacto sobre la mortalidad es más importante que el de los contaminantes primarios (Díaz et al 1999) en esta época del año. Ocurre además que las condiciones atmosféricas a escala sinóptica que están presentes en las olas de calor favorecen la formación del ozono troposférico a partir de sus precursores. Es más, durante el verano de 2003 los días de superación de la temperatura umbral en Madrid, coinciden exactamente con los días en los que se produjo la superación del umbral de aviso a la población en las estaciones de medida de la contaminación atmosférica de la Comunidad de Madrid. Este efecto tampoco se ha considerado en las estimaciones hechas en este capítulo, al igual que tampoco se ha considerado el efecto de la humedad relativa.

Como resumen de lo anteriormente expuesto las estimaciones de la sobremortalidad asociada al calor, en la mayoría de los casos van a subestimar la mortalidad real que se ha producido en esos días. Habría que considerar todas las variables incluidas en los modelos par obtener una estimación más real de la sobremortalidad en los días considerados. Pese a esto, las estimaciones realizadas pueden considerarse una muy buena aproximación a lo que realmente ha ocurrido en el verano de 2003. Prueba de ello es la adecuación entre el índice de intensidad de ola de calor definido con anterioridad y la tasa de mortalidad real ocurrida durante julio y agosto de 2003, como puede verse a continuación.

En la figura 9 se muestra una gráfica en el que en el eje de abcisas se representa el valor del índice de intensidad de la ola de calor para cada provincia correspondiente a la ola de calor en España en 2003. En el eje de ordenadas se representa la tasa de mortalidad por 10.000 habitantes correspondiente a la mortalidad en el mismo periodo en las diferentes provincias españolas. Los datos de mortalidad han sido extraídos de la información aparecida en el diario El País del 18 de septiembre de 2003. Los datos de población por provincias corresponden al censo de 2001 (www.ine.es).

La utilización de estos datos de mortalidad como fuente de información sobre la mortalidad atribuible al calor introduce varios sesgos:

1. La mortalidad se refiere a la mortalidad general, incluyendo accidentes y patologías no relacionadas con el calor.
2. Se refiere a la población general. Por lo que el efecto del calor que es más claro en el grupo de mayores de 65 años, podría quedar enmascarado.
3. Se refieren a todas las provincias, con muy diferentes estructuras sociodemográficas, por ejemplo Soria tiene una población de mayores de 65 años del 26,9 % mientras que Madrid no llega al 15%.

Los dos primeros sesgos citados son inevitables a partir de la información disponible, para evitar el último, se han seleccionado únicamente provincias de más de 750.000 habitantes, lo que las dota de un carácter más urbano y homogéneo entre si desde el punto de vista sociodemográfico. El ajuste que se presenta en la figura 9 se refiere a 18 provincias y explica el 60,6 % de la varianza (Díaz et al 2004c).

Figura 9. Gráfica de ajuste entre el índice de intensidad de la ola de calor y la tasa de mortalidad en las provincias españolas de más de 750.000 habitantes durante julio-agosto 2003.

De la figura 9 destaca en primer lugar el ajuste logarítmico, lo que viene a indicar que pequeños incrementos del índice tienen un gran impacto sobre la mortalidad y que para pasado un determinado nivel del índice, por más que siga habiendo días de más calor no tienen efecto sobre la mortalidad. Otros autores (Dessai 2002, Prieto et al 2004) han encontrado para Lisboa y Madrid, respectivamente, un comportamiento no lineal entre la temperatura máxima y la mortalidad. El perfil logarítmico descrito es coherente con el comportamiento anteriormente observado para la mortalidad en función del número de ola, el denominado efecto siega, en el que se observaba que la primera ola de calor era la que tenía un mayor efecto sobre la mortalidad y que éste iba disminuyendo a medida que se daban más olas de calor en el año. También es destacable el grado de varianza explicado al meter el índice de intensidad de la ola de calor como variable independiente, cosa que no ocurre si se utilizan valores de temperatura máxima u otras variables, por lo que el índice de intensidad de ola de calor, parece un predictor adecuado a la hora de caracterizar los impactos de los extremos térmicos por calor sobre la mortalidad.

Posible impacto futuro de los días con temperaturas extremadamente elevadas sobre la mortalidad en la Península Ibérica

Para analizar los posibles efectos futuros de los días extremadamente cálidos en la Península Ibérica (García et al 2003), hay que tener en cuenta dos factores. Por un lado el aumento de las temperaturas máximas y mínimas diarias que se han dado en las últimas décadas. Por otro, la mayor parte de los estudios sobre cambio climático sugieren un aumento de los días extremadamente cálidos en la región Mediterránea. Según el Tercer Informe del Panel Internacional sobre Cambio Climático (IPCC,2001) está aceptado que en los próximos 100 años se va a producir un incremento en la temperatura media entre 1,4 ºC y 5,8 ºC siendo este efecto más acusado sobre los continentes que en las regiones costeras. Los escenarios para la región Mediterránea indican un aumento no constante de temperaturas a lo largo del año (Trigo y Palutikof 1999, Santos et al 2002). Es esperable un mayor aumento de las temperaturas de verano que de invierno. En particular, según resultados obtenidos para Lisboa en los meses de verano (junio, julio, agosto y septiembre) la temperatura máxima diaria en media va a pasar de 28 ºC a 34 ºC, y la frecuencia de los días extremadamente cálidos, es decir, días con temperaturas superiores a 34ºC van a pasar de 5 a 50 por año (Santos et al 2002). Utilizando estos resultados Dessai (Dessai, 2003) ha analizado una futura mortalidad relacionada con el calor para Lisboa. En todos los escenarios previstos es esperable un fuerte incremento de la mortalidad, si bien la aclimatación va a suavizar este efecto. Entre las mayores incertidumbres relacionadas con estas predicciones se encuentra el largo espacio de tiempo (100 años) en el que los cambios van a tener lugar. Este lapso de tiempo importante puede permitir a la población una acomodación a estos cambios y disminuir los dramáticos efectos esperados sobre la mortalidad. Por tanto, cualquier modelo que intente prever de un modo realista el efecto de los días extremadamente cálidos sobre la mortalidad deberá considerar:

- Distribución de las temperaturas extremas, puesto que los umbrales de éstas determinarán la magnitud del impacto.
- Escenarios económicos que infieran los nuevos niveles de equipamiento doméstico.
- Escenarios demográficos que tengan en cuenta la población futura de mayores de 65 años fundamentalmente.
- Condiciones meteorológicas locales, que en algunos casos están lejos de los modelos regionales.
- Mitigación de la mortalidad debido a los mecanismos fisiológicos de adaptación a las nuevas temperaturas.

Independientemente de las dudas que puedan surgir sobre la predicción de los posibles efectos sobre la mortalidad a través de los puntos planteados anteriormente, queda claro que se trata de un problema de salud pública cuyo impacto creciente deberá ser tenido en cuenta por las autoridades sanitarias.

Agradecimientos

Los autores agradecen al Ministerio de Sanidad y Consumo y a la RCESP (Red de Centros de Investigación Cooperativa en Epidemiología y Salud Pública) Universidad Autónoma de Madrid la financiación aportada para la realización de este estudio.

Bibliografía

Alberdi JC, Díaz J (1997). Modelización de la mortalidad diaria en la Comunidad de Madrid 1986-1991. Gaceta Sanitaria 11:9-15.

Alberdi JC, Díaz J, Montero JC, Mirón IJ (1998). Daily mortality in Madrid community 1986-1992: Relationship with meteorological variables. European Journal of Epidemiology 14:571-578.

Alderson MR (1985). Season and mortality. Health Trends 17:87-96.

Ballester F (1998). Relación entre la contaminación atmosférica la temperatura y la mortalidad: un estudio de Valencia 1991-1993. Monografies Sanitaries. Serie D. Nº 24. Edit. Conselleria de Sanitat.

Bull GM (1980). The weather and deaths from pneumonia. Lancet 1:1405-1408.

Clark RP y Edholm RG (1985). Man and his thermal environment. Ed. Arnold. London U.K.

Curreiro FC, Heiner KS, Samet JM, Zeger SL, Strug L, Patz JA (2002). Temperature and mortality in 11 cities of the Eastern of the United States. American Journal Epidemiology 155:80-87.

Dessai S (2002). Heat stress and mortality in Lisbon. Part I: model construction and validation. International Journal of Biometeorology 47:6-12.

Dessai S (2003). Heat stress and mortality in Lisbon. Part II: an assessment of the potential impacts of climate change. International Journal of Biometeorology. In press.

Díaz J, García R, Ribera P, Alberdi JC, Hernández E, Pajares MS, Otero A (1999). Modeling o fair pollution and its relationship with mortality and morbidity in Madrid, Spain. International Archives Occupational and Environmental Health. 72:366-376.

Díaz J, Jordán A, García R, López C, Alberdi JC, Hernández E, Otero A (2002a). Heat waves in Madrid 1986-1997: effects on the health of the elderly. International Archives of Occupational and Environmental Health 75: 163-170.

Díaz J, García R, Velázquez de Castro F, Hernández E, López C, Otero A (2002b). Effects of extremely hot days on people older than 65 years in Seville (Spain) from 1986 to 1997. International Journal of Biometeorology 46:145-149.

Díaz J, García R, Prieto L, López C, Linares C (2003a). Mortality impact of extreme winter temperatures. Submitted Internacional Journal of Biometeorology.

Díaz J, Linares C, López C, García R (2003b) Relationship between environmental factors and infant mortality in Madrid, 1986-1997. Submitted Epidemiology.

Díaz J, García R, Trigo R, Linares C, Valente A, Hernández E (2003c). The impact of summer 2003 heat wave in Iberia: how should we measure it?. Submitted Climate Research.

Douglas AS, Al-Sayer H, Rawles JM, Allan TM (1991). Seasonality of disease in Kuwait. Lancet 337:1393-1397.

García R, Prieto L, Díaz J, Hernández E, Del Teso MT (2002). Synoptic conditions leading to extremely high temperatures in Madrid. Annales Geophysicae 20:237-245.

García R, Díaz J, Trigo RM, Hernández E, Dessai S (2003). Extreme sumer temperatures in Iberia: health impacts and associated synoptic conditions. International Journal of Climatology. Submitted.

Gill JS, Davis P, Gill SK, Beever DG (1992). Wind-chill and the seasonal variation of cerebrovascular disease. Journal Epidimiology Community Health 46:261-265.

Havenit G (2001). Temperature regulation and technology. Gerontechnology 1:41-49.

Havenit G (2002). Interaction of clothing and thermoregulation (review). Exog Dermatology 1:221-268.

IPCC (2001). Climate change 2001: the scientific basis. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 881 pp.

Jendritzky G, Staiger H, Bucher K, Graetz A, Laschewski, G (2000). The Percived Temperature.Internet workshorp on windchill. April 3-7, 2000.

Kalkstein, LS (1991). A New approach to evaluate the impact of climate on human health. Environm Health Perspec 96:145-150.

Kalkstein LS and Greene JS (1997). An evaluation of climate/ mortality relationship in large U.S. cities and the possible impacts of a climate change. Environmental Health Perspectives 105:84-93.

Katsouyanni K, Pantazopoulou A, Touloumi G, Tselepidaki I, et al (1993). Evidence for interaction between air pollution and high temperature in the causation of excess mortality. Archives Environmental Health 48:235-242.

Khaw KT (1995). Temperatura and cardiovascular mortality. Lancet 345:337-338.

Kunst AE, Looman CWN, Mackenbach JP (1993). Outdoor air temperature and mortality in The Netherlands: a time series analyisis. American Journal Epidemiology 137:331-341.

Mackenbach JP, Kunst AE, Looman CWN. (1992). Seasonal variation in mortality in The Netherlands. Journal Epidemiology Community Health 46:261-265.

Makridakis S, Wheelwright SC, McGee VE (1983). Forecasting methods and applications. Wiley and Sons. San Francisco.

Marshall RG, Scragg R, Bourke P (1988). An analysis of the seasonal variation of coronary heart disease and respiratory disease mortality in New Zeland. International Journal of Epidemiology 117:325-331.

Montero JC, Mirón IJ, Díaz J, Alberdi JC (1997). Influencia de variables atmosféricas sobre la mortalidad por enfermedades respiratorias y cardiovasculares en los mayores de 65 años en la Comunidad de Madrid. Gaceta Sanitaria 11:164-170.

Nakai S, Itoh T, Morimoto T (1999). Deaths from heat-stroke in Japan 1968-1994. International Journal of Biometeorology 43:124-127.

Pirard P (2003). Heat wave: a climatic deadly phenomena that can be prevented. Enfermedades Emergentes5:145-146.

Prieto L, García R, Díaz J, Hernández E, Teso MT (2003). Minimum extreme tempertures over Peninsular Spain. Journal of Planetary Climate. En revisión

Sáez M, Sunyer J, Castellsagué J, Murillo C, Antó JM (1995). Relationship between weather temperatura and mortlaity: a time series análisis aproach in Barcelona. Internatinal Journal of Epidemiology 24:576-582.

Sakamoto-Momiyama M. (1978). Changes in the seasonality at the human mortality: a medico-geographical estudy. Society Science Medicine 12:29-42.

Santos FD, Forbes K, Moita R (eds.) (2002). Climate Change in Portugal. Scenarios, impacts and adaptation Measures-SIAM. Gradiva, Lisbon, 454pp.

Sartor F, Snacken R, Demuth C, Walkiers D (1995). Temperature and ambient ozone levels and mortality during summer 1994 in Belgium. Environmental Research 70:105-113.

Semenza JC, Mc Cullough J, Flnders D, Mc Geehin M, Lumpkin J (1999). Excess Hospital admissions during July 1995 heat wave in Chicago. American Journal of Preventive Medicine. 16:269-277.

Smoyer KE (1998). A comparative analysis of heat-wave associated mortality in St. Louis, Missouri – 1980 and 1995. International Journal of Biometeorology 42:44-50.

Trigo RM and Palutikof JP (1999). Simulation of daily temperatures for climate change detection over Portugal: A neural network model approach. Climate Research 13:45-49.

Wen-Harn Pan, Luang-An L, Ming.Jan T (1995). Temperature extremes and mortality from coronary heart disease and cerebral infarctiion in elderly Chinese. Lancet345:353-355.

Whitman S, Good G, Donoghue ER, Benbow N, Shou W, Mou S. (1997). Mortality in Chicago attributed to the July 1995 heat wave. Am J Public Health 87:1515-1518.

Woodhouse PR, Khaw KT, Plummer M, Foley A, Meade TW (1994). Seasonal variation of plasma fibrinogen and factor VII activity in the elderly: winter infections and death from cardiovascular disease. Lancet 343:435-439.

Esta entrada se publicó en Reportajes en 16 Oct 2004 por Francisco Martín León