Estudio de la tendencia de las temperaturas en las comunidades cantábricas españolas. Parte I

Trends of the temperatures in the spanish cantabrian regions

Javier Díaz Fernández

Tutores y colaboradores de este artículo: Roberto Fraile Laiz y Ana Isabel Calvo Gordaliza

GRADO EN CIENCIAS AMBIENTALES. Julio, 2015

Índice

Resumen

Abstract

1. Introducción y objetivos

2. Material y métodos

2.1 Zona de estudio

2.2 Series de datos

2.3 Relleno de lagunas

2.4 Desestacionalización

2.5 Media móvil

2.6 Estudio de tendencias

3. Resultados y discusión

3.1 Resultados generales

3.2 Número de días de helada

3.3 Temperatura media

3.4 Temperatura máxima media

3.5 Temperatura mínima media

3.6 Temperatura máxima absoluta

3.7 Temperatura mínima absoluta

3.8 Temperatura mínima superior

3.9 Temperatura máxima inferior

3.10 Comparación con la estimación de IPCC

3.11 Resumen de las tendencias

3.12 Resumen de la comparación con modelos climáticos

4. Conclusiones

Bibliografía

Resumen

En este trabajo se presenta un estudio de tendencias de diferentes variables de temperatura y de número de días de helada. Los datos han sido obtenidos en 10 estaciones meteorológicas situadas en las comunidades autónomas españolas bañadas por el mar Cantábrico. El objetivo de este trabajo es estudiar la evolución de las variables térmicas en el periodo 1981-2010, analizar si existe una influencia del mar Cantábrico en estas variables y comparar los resultados con los procedentes de modelos climáticos. Las herramientas estadísticas utilizadas para detectar los cambios significativos en esta serie climática han sido: el coeficiente de correlación de Pearson (para determinar la existencia de la tendencia y su magnitud mediante la pendiente de la ecuación de la recta) y el Test de Mann-Kendall (para determinar la existencia de tendencia y su año de comienzo). También se ha realizado una desestacionalizacion para conocer las anomalías mensuales de temperatura. Se obtuvieron resultados de tendencia significativa en el aumento de temperatura media (0,22-0,35 ºC/década) en San Sebastián, Santander, A Coruña, Ourense y Vitoria. También se observó que las temperaturas mínimas medias solo aumentaban significativamente en los observatorios de ciudades costeras. En cuanto al análisis del número de días de helada, se determinó que estos aumentan a medida que nos alejamos de la costa. Todas las tendencias significativas calculadas tienden a corroborar el calentamiento global detectado durante el último siglo. La mayor parte de los resultados es coherente con las predicciones desarrolladas por los modelos climáticos.

Palabras clave: cambio climático, comunidades cantábricas, días de helada, temperaturas, tendencias.

Abstract

In this work, a study of trends of different variables of temperature and the number of frost days is featured. The data have been obtained by 10 meteorological stations from the Atlantic regions of North Spain. This work aims to study the evolution of the temperatures and the number of frost days in the climate series from 1981 to 2010; to analyze whether there is an influence of the Atlantic in these variables and to compare the results with those from climate models. The statistical tools used to detect significant changes in this climatic series were the Pearson correlation coefficient (to determine the existence and magnitude of the trend by the slope of the equation of the line) and the Mann-Kendall test (to determine the existence of trend and starting year). It has also been made a seasonal fit to identify monthly temperature anomalies. Obtained results showed a significant increasing trend in mean temperature (0.22-0.35 °C/decade) in San Sebastian, Santander, A Coruña, Ourense and Vitoria. It was also noted that the minimum average temperatures increased significantly only in coastal cities observatories. Regarding the number of frost days increases as we move away from the coast. All calculated significant trends corroborate the global warming detected over the last century. These results are consistent with predictions from climate models.

Keywords: climate change, Atlantic regions of North Spain, frost days, temperatures, trends.

1. Introducción y objetivos

El cambio climático y las consecuencias que puede traer consigo un aumento de las temperaturas, son temas de gran actualidad e interés por parte de la comunidad científica, tanto a nivel global como local. Numerosos estudios (Jones et al., 1999; Parker & Horton, 1999; IPCC, 2001; Jones & Moberg, 2003; Vinnikov & Grody, 2003) coinciden en que se ha producido un calentamiento de la superficie de la Tierra a gran escala durante los últimos 100 años. Este calentamiento del planeta durante el último siglo ha provocado una disminución de las áreas en las que se han producido temperaturas mínimas extremadamente frías, mientras que las áreas en las que se registraron temperaturas extremadamente cálidas han aumentado (Jones et al., 1999).

Algunos análisis de series de temperaturas a gran escala (IPCC, 2001) han mostrado un incremento de la temperatura entre 0,3-0,6 ºC desde mediados del siglo XIX. Este aumento puede ser debido a causas antropogénicas (IPCC, 2001) o a causas naturales (Landscheidt, 2000; Soon et al., 2000). El tercer informe de evaluación sobre el cambio climático (IPCC, 2013) ofrece una estimación en la que el aumento de temperatura media global en la superficie de la Tierra para el periodo 2081-2100 sería delrango de 1,5-2 ºC.

En España, Brunet et al. (2006) desarrollaron la base de datos ajustados a la escala diaria denominada Spanish Daily Adjusted Temperature Series (SDATS), que está compuesta por las 22 series más largas y fiables de las temperaturas medias, máximas y mínimas diarias españolas durante el período 1850-2005. Con estos registros se han analizado las variaciones y tendencias de la temperatura del aire en la España peninsular (Brunet et al., 2007). Se conoce como tendencia a la trayectoria a largo plazo de una serie, haciendo abstracción de las fluctuaciones que se producen a intervalos más breves de tiempo. Este movimiento puede ser ascendente, descendente o estable, pero siempre ha de observarse un periodo de tiempo suficientemente amplio para poder captar dicha componente.

La temperatura del aire en la España peninsular ha mostrado indudables signos de calentamiento a lo largo del período (1850-2005). Durante el período 1901-1949, el calentamiento anual estuvo ligeramente más influido por los incrementos en las estaciones de otoño y primavera, seguidas del verano. Las temperaturas máximas fueron las que contribuyeron más claramente al calentamiento de la primera mitad del siglo XX. El corto período entre 1950-1972 en el que se produjo un descenso de las temperaturas, también registrado a mayores escalas espaciales no presenta tendencias significativas, siendo la primavera y el verano las estaciones anuales que tuvieron una mayor contribución a dicha disminución de las temperaturas medias anuales, mientras que los inviernos no contribuyeron a ese enfriamiento. Para el episodio más reciente de calentamiento acelerado (1973-2005), se han estimado las mayores tasas de tendencia entre el conjunto de períodos analizados, llegando a casi cuadruplicar el incremento térmico estimado a largo plazo (tanto para 1850-2005 como para 1901-2005) y casi a duplicar las tasas calculadas para la fase inicial de calentamiento del siglo XX. El incremento de temperatura anual ha sido principalmente provocado por el mayor ascenso de temperaturas observadas en las primaveras y veranos. Este aumento de las temperaturas medias se debe principalmente a un incremento mayor de las temperaturas máximas, mientras que el incremento de las temperaturas mínimas ha sido mucho menos acusado durante el periodo 1850-2005 (Jones & Moberg, 2003).

El IPCC (2001) ha establecido un conjunto de escenarios de emisiones (SRES), en función de diversos supuestos acerca del crecimiento de la población, de la evolución de las actividades socio-económicas y del progreso tecnológico a lo largo del siglo XXI. Las proyecciones para España en el último tercio de siglo (2070-2100) indican que en el interior peninsular los incrementos de temperatura con respecto al clima actual alcanzan valores de +5 ºC a +7 ºC en verano y de +3 ºC a +4 ºC en invierno.

En la periferia de la Península e Islas Baleares, el calentamiento proyectado es del orden de 2 ºC menor que en el interior, y en Canarias de unos 3 ºC menor que en el interior en verano y de 2 ºC menor en invierno. El IPCC (2013) estima un aumento de las temperaturas máximas de entre 5 y 8 ºC para el conjunto de España, mientras que el aumento de las temperaturas medias en las regiones mediterráneas (donde estaría incluida España) y en el Norte de África se estima entre 0,4-2,5 ºC, siendo más acusado en el Norte de África y en el Sahara Occidental. De no cambiar la actual evolución de la atmósfera del planeta, y de mantenerse el ritmo actual de emisiones de gases de efecto invernadero, el IPCC (2013) prevé que el aumento será cada vez más acusado con el paso de los años: entre los años 2046 y 2065 habría un incremento de 2-3 ºC, mientras que para el periodo 2081-2100 habría un ascenso en el Mediterráneo Oriental de hasta 6 ºC.

Un día se considera de helada cuando su temperatura mínima es inferior a 0 ºC. Estos días en los que se producen heladas tienen un enorme impacto en la agricultura (dependiendo de la estación del año en las que se produzcan).

Fernández-Montes & Rodrigo (2011) han dividido en dos grupos la Península Ibérica, de tal forma que el grupo 1 agrupa a todas las estaciones del interior, mientras que el grupo 2 agrupa las estaciones costeras. Para el grupo 1 el número medio de días de helada anuales es de 30,4 días (±10 días) y para el grupo 2, en el cual se encuentran las estaciones de nuestro estudio, es de 5,2 días (±3,2 días), lo que da buena cuenta del importante papel que representa la distancia del mar en el número anual de días de helada. Este estudio realizado para el período 1929-2005, muestra a través de la aplicación del test de Mann-Kendall que no existe una tendencia significativa a la disminución de los días de helada en las estaciones interiores (grupo 1), mientras que en las estaciones costeras esta disminución es significativa, obteniéndose a través de la pendiente un valor de -0,6 días/década, lo que equivale a decir que aproximadamente cada 17 años se registra un día menos de helada.

Los principales objetivos del presente trabajo son:

• Analizar si existe una influencia del mar en las temperaturas (temperaturas menos extremas) y en el número de días de helada.
• Estudiar las temperaturas y el número de días de helada en las estaciones meteorológicas de las comunidades cantábricas peninsulares y analizar su evolución en el periodo 1981-2010.
• Comparar nuestros resultados con los obtenidos de modelos climáticos en las estaciones de estudio.

2. Material y métodos

2.1 Zona de estudio

El ámbito de este estudio se centra en las comunidades cantábricas españolas (Galicia, Asturias, Cantabria y País Vasco) y en las 10 ciudades que se reflejan en la Figura 1 donde existen series suficientemente largas de datos meteorológicos en el periodo 1981-2010.

La altitud media sobre el nivel del mar de estas 10 estaciones es de 186 m, siendo la más alta la estación de Vitoria (513 m). La superficie total que ocupan las 4 comunidades autónomas en las que se ha realizado el estudio es de 52.734 km2. La estación que está más al suroeste de nuestra zona de estudio es Vigo (42º 14’ 22” N, 08º 37’ 26” W), mientras que la estación más septentrional es Avilés (43º 34’ 01” N, 06º 02’ 39” W) y la más oriental San Sebastián (43º 21’ 38” N, 01º 47’ 14” W).

La clasificación de Köppen-Geiger define distintos tipos de clima a partir de los valores medios mensuales de precipitación y temperatura. Para delimitar los distintos climas se establecen intervalos de temperatura y precipitación, basados principalmente en su influencia sobre la distribución de la vegetación y de la actividad humana.

Según la clasificación de Köppen en la Península Ibérica, en nuestra zona de estudio existen dos tipos de climas (Chazarra, 2010):

• Templado con verano seco y templado (Csb): se trata de un clima templado en el que la temperatura media del mes más frio está comprendida entre 0 ºC y 18 ºC, la temperatura media del mes más cálido es menor o igual de 22 ºC y existen al menos cuatro meses con una temperatura media superior a 10 ºC. En cuanto a las precipitaciones, existe un periodo seco en verano. En nuestro estudio este clima es característico en las estaciones de las provincias gallegas.
• Templado sin estación seca con verano templado (Cfb): este tipo de clima tiene las mismas características de temperatura que el anteriormente descrito (Csb), la diferencia está en las precipitaciones, ya que no existe una estación seca claramente definida. Este clima es característico de las estaciones de estudio de Asturias, Cantabria y País Vasco.

En esta zona de estudio, hay 6 ciudades costeras: A Coruña, Avilés, Santander, Bilbao y San Sebastián en la costa del mar Cantábrico y Vigo en la costa Atlántica. Por el contrario, Santiago de Compostela, Ourense, Oviedo y Vitoria se encuentran en el interior. Este estudio se ha realizado en las comunidades cantábricas para analizar en los diferentes observatorios la influencia del mar y su tendencia a suavizar las temperaturas. En la Tabla 1 se muestran las distancias al mar de cada uno de los observatorios utilizados.

2.2 Series de datos

En cada comunidad se han utilizado los datos publicados por la Agencia Estatal de Meteorología (Aemet) de los principales observatorios meteorológicos; obteniéndose un total de 22 observatorios (Tabla 2). De ellos, han sido seleccionadas las 10 estaciones sombreadas en verde, en las que existen datos de la serie climática correspondiente al periodo 1981-2010.

Se eligió este periodo porque es la treintena más reciente y, según la Organización Meteorológica Mundial (OMM), para todo estudio climatológico las series de variables meteorológicas a analizar deben abarcar un mínimo de 30 años. En cada estación seleccionada se han estudiado un total de 8 variables térmicas agrupadas mensualmente en la serie 1981-2010, teniendo un total de 360 datos para cada variable. Las variables estudiadas han sido:

• Temperatura media: promedio mensual de las temperaturas medias registradas cada día del mes.
• Temperatura máxima media: promedio mensual de las temperaturas máximas registradas cada día del mes.
• Temperatura mínima media: promedio mensual de las temperaturas mínimas registradas cada día del mes.
• Temperatura máxima absoluta: máxima temperatura registrada en el mes completo.
• Temperatura mínima absoluta: mínima temperatura registrada en el mes completo.
• Temperatura mínima superior: máxima temperatura registrada entre todas las temperaturas mínimas diarias del mes.
• Temperatura máxima inferior: mínima temperatura registrada entre todas las temperaturas máximas diarias del mes.
• Días de helada: número mensual de días en los que la temperatura mínima absoluta diaria es menor o igual de 0 °C.

Posteriormente, con el fin de facilitar el manejo de los datos, de cada variable se ha estudiado su valor medio anual, teniendo un total de 30 datos para cada variable.

2.3 Relleno de lagunas

Aunque existen 3 estaciones (Avilés, Bilbao y Ourense) con series incompletas, los datos que faltan suponen solo un 0,28% del total de las series, por lo que es posible completarlas de forma que no se alteren sus características propias.

Estas son las lagunas que hay en cada estación:

• Avilés: septiembre, octubre, noviembre y diciembre del año 2000.
• Bilbao: noviembre y diciembre del año 2000; enero del año 2001.
• Ourense: septiembre, noviembre y diciembre del año 1982.

Para el relleno de lagunas en las variables de temperaturas se escogen como máximo las 3 estaciones de referencia más cercanas para cada variable a completar y a continuación se aplica el método normal-ratio (Tang et al., 1996), (el cual es de aplicación recomendada por el Servicio Meteorológico Nacional de Estados Unidos) con las dos estaciones que tengan una mayor correlación con la estación problema. Se calcula de la siguiente forma:

donde µ_y y µ_i son la media de las series completas y e i respectivamente; m se trata del número de estaciones más próximas con la serie completa; x_i es el dato de la estación i correspondiente al hueco t de la serie. Este método de relleno de lagunas, es adecuado para las regiones donde existen efectos orográficos.

Para cada estación se aplicó de la siguiente forma:

• Avilés: Se hicieron correlaciones con las estaciones de Oviedo, Gijón y Santander. Se aplicó el método normal-ratio para las dos últimas.
• Bilbao: Se hicieron correlaciones con las estaciones de Vitoria, San Sebastián y Santander. Se aplicó el método normal-ratio para las dos últimas.
• Ourense: Se hicieron correlaciones con las estaciones de A Coruña, Vigo y Santiago. Se aplicó el método normal-ratio para las dos últimas.

2.4 Desestacionalización

Las variaciones estacionales son movimientos repetitivos que se producen sistemáticamente a lo largo de la trayectoria de la serie y generalmente representan las fluctuaciones que se registran de forma constante en periodos de tiempo, por lo general inferiores al año. El hecho de estar en un periodo concreto (mes, trimestre…), año a año puede producirse un comportamiento repetitivo de la variable.

La desestacionalización se lleva a cabo por que las temperaturas anuales sufren mucha variación a lo largo del año natural. Por ello, es preciso conocer las variaciones de temperatura de cada mes, respecto al total de la serie (30 años).

En aquellas variables en las que se ha detectado tendencia tanto por el método de correlación como por el test de Mann-Kendall, hemos hecho una desestacionalización de los datos. Este proceso de desestacionalización consiste en construir la serie temporal de anomalías mensuales. Llamaremos anomalía mensual a la diferencia entre el dato de un mes y el valor medio de los 30 datos de ese mes en la serie completa.

2.5 Media móvil

En los estudios de temperatura la media móvil es un procedimiento convencional con el que se pretende suavizar la gráfica obtenida con los datos reales eliminando o reduciendo en lo posible las fluctuaciones periódicas que van teniendo lugar (Sneyers, 1992). Para reducir la variabilidad de la serie, se realiza un cálculo de promedios de varios datos consecutivos, de modo que se compensan los valores altos y los bajos. El método consiste en ir agrupando sistemáticamente un número fijo k de valores de la serie y determinar para cada grupo su media.

Para realizar este procedimiento, se toman los k primeros elementos observados en la serie (en nuestro caso k=5 meses) y calculamos su media.

​​

De manera análoga, se asigna esta media al instante mediano correspondiente a los periodos de las observaciones que intervienen en la suma anterior. Así, sucesivamente se continúa el proceso hasta que intervenga en dicha media, la última observación de la serie. Obtendremos así las n-k+1 medias móviles que representa el nuevo movimiento suavizado de la serie.

2.6 Estudio de tendencias

Para realizar el análisis de las tendencias de cada variable en cada estación, se han aplicado los siguientes métodos (Essenwanger, 2001):

• Coeficiente de correlación

Según Achen, (1982) el coeficiente de correlación de Pearson R_xy es un índice que mide el grado de covarianza entre distintas variables x e y relacionadas linealmente.

Toma valores absolutos entre 0 y 1. El valor 0 indica que no existe correlación, mientras que si el valor es igual a 1, la correlación entre variables se dice que es perfecta. Cuando este coeficiente toma valores negativos, se dice que las variables están anticorrelacionadas.

El coeficiente de correlación muestra si las variables x e y tienen una relación significativa entre sí, o si esa relación es consecuencia del azar. La diferencia del coeficiente de correlación respecto al valor 0, indica con qué grado de probabilidad puede decirse que la correlación es significativa.

Existen dos principales hipótesis:

El coeficiente de correlación obtenido procede de una serie de pares de variables cuya correlación es cero.

El coeficiente de correlación obtenido procede de una serie de pares de variables cuya correlación es distinta de cero.

El supuesto de la hipótesis nula, demuestra que la distribución de las correlaciones que proceden de una población de N pares de variables no correlacionadas sigue una ley de Student con N-2 grados de libertad.

En nuestro estudio para un intervalo de confianza del 5%, hemos buscado en las tablas de la t de Student (Montgomery, 1993) y hemos obtenido un valor límite del coeficiente de correlación |R=0,3620| para verificar si existe una tendencia. En función del signo de R, la tendencia será positiva o negativa.

• Test de Mann-Kendall

El test de Mann-Kendall se suele utilizar en los estudios climáticos, ya que los supuestos sobre la distribución no son necesarios, aunque se encontró que la distribución de la temperatura era normal. De este modo, el test puede aplicarse directamente a los datos climáticos de un mes o una estación determinada (Del Rio et al., 2004).

El test de Mann-Kendall se calcula de la siguiente forma (Sneyers, 1990): para cada elemento x_i (i=1,..., n), se calcula el número de elementos inferiores x_j (x_ji) anteriores a él (j). El parámetro estadístico t se calcula de la siguiente forma:

La distribución del estadístico t bajo la hipótesis nula tiene un valor esperado E(t) y una varianza

Ø

tal que:

La hipótesis nula se rechaza cuando |u (t)| > 1,96 con una significación estadística de 5%.

Si se procede de igual modo con la serie retrógrada, se obtiene el estadístico u’(t), que se utiliza para determinar el año de comienzo de la tendencia. En efecto; al representar la serie de u y -u’ a lo largo del periodo de estudio, si existe tendencia significativa, se estima que comenzó en el momento del último corte de ambas curvas.Continuará en: Estudio de la tendencia de las temperaturas en las comunidades cantábricas españolas. Parte II