Variabilidad espacial de la temperatura en Galicia a escala mensual

Abstract

[Resumen] Variabilidad espacial de la temperatura en Galicia a escala mensual La temperatura del aire, junto con otros elementos del clima, es fundamental para la clasificación climática de una región, permitiendo determinar zonas con mayor o menor aptitud para un uso determinado, y evaluar la amplitud de las variaciones térmicas en los sucesivos meses y estaciones del año. Por otra parte, el limitado número de estaciones meteorológicas no favorece, en muchos casos, la predicción, interpolación y elaboración de mapas de temperatura del aire suficientemente precisos. Por esta razón, se comprende la importancia de mejorar los métodos de interpolación, teniendo en cuenta otros atributos que determinan el clima, y en particular el relieve, lo que debería de permitir estimar con mayor precisión la variabilidad espacial de la temperatura del aire. La relación inversa entre altitud y temperatura ya ha sido ampliamente establecida, pero la aplicación de métodos de interpolación que integren dicha relación no ha sido suficientemente evaluada. Por tanto, el objetivo de esta tesis doctoral consiste en comparar distintos métodos de caracterización de la variabilidad espacial de la temperatura del aire en Galicia a escala mensual. Los datos de temperatura del aire utilizados en este estudio fueron obtenidos de la red de estaciones climatológicas de la AEMET (Agencia Estatal de Meteorología) y de Meteogalicia durante los años 2010, 2011 y 2012. Se pudo disponer de conjuntos de datos medidos en 134 estaciones en 2010, 151 estaciones en 2011 y 185 estaciones en 2012. Asimismo, se emplearon datos de altitud de cada una de las estaciones. Se llevó a cabo un análisis preliminar de los datos disponibles mediante procedimientos estadísticos clásicos. Para la interpolación y cartografía de los datos de temperatura media mensual se utilizó un método tradicional, como es el de las distancias inversas, y diferentes técnicas geoestadísticas (krigeado ordinario, co-krigeado y krigeado con deriva externa). El año 2010 presentó una mayor amplitud térmica (22,7ºC), consecuencia tanto de la temperatura media mensual más baja (-2,1 ºC en febrero) como de la más elevada (24,8ºC en julio). Los coeficientes de variación de las temperaturas medias mensuales fueron bajos o medios. A pesar de ello en todos los meses estudiados se apreció que la temperatura media presentaba una clara dependencia espacial, de modo que los semivariogramas experimentales presentaron una meseta bien definida, sin grandes variaciones en los pares de valores de semivarianza versus distancia. La dependencia espacial pudo ser modelizada matemáticamente mediante diferentes tipos de semivariograma. El modelo esférico de dependencia espacial fue el que se ajustó con mayor frecuencia. Por término medio, el alcance de la dependencia espacial fue menor en 2011 con un valor de 36,1 km, mientras que en 2010 fue de 46,3 km y en 2012 presentó el valor máximo, cifrado en 53,1 km. La temperatura media mensual en los años estudiados presentó una correlación muy significativa con la altitud, lo que permitió su uso como variable secundaria mediante krigeado con deriva externa. Los mapas construidos empleando el método de las distancias inversas presentaron un gran número de valores anómalos, por lo que ésta no se debe de considerar como una metodología efectiva para interpolar los datos de temperatura media mensual. Los mapas de variabilidad espacial obtenidos por krigeado con deriva externa, que tiene en cuenta el relieve, fueron los que mejor representaron la variabilidad espacial de los datos mensuales de temperatura, dado que permitieron obtener menores valores de los errores de estimación. Las técnicas de krigeado ordinario y cokrigeado no fueron tan eficientes como el krigeado con deriva externa para representar la variabilidad espacial de las series de datos de temperatura estudiadas.

[Resumo] Variabilidade espacial da temperatura en Galicia a escala mensual A temperatura do aire, xunto con outros elementos do clima, é esencial para a clasificación do clima dunha rexión, permitindo determinar áreas con diferentes graos de adecuación a un uso particular, e avaliar a amplitude das variacións térmicas nos meses sucesivos e as estacións ano. Ademais, o número limitado de estacións meteorolóxicas non favorece, en moitos casos, a predición, interpolación e elaboración de mapas da temperatura do aire suficientemente precisos. Por esta razón, resulta importante mellorar os métodos de interpolación, tendo en conta outros atributos que determinan o clima, especialmente o relevo, o que debería de permitir estimar con máis precisión a variabilidade espacial da temperatura do aire. A relación inversa entre altitude e temperatura xa foi amplamente establecida, pero a aplicación de métodos de interpolación que integran esa relación non foi suficientemente avaliada. Polo tanto, o obxectivo desta tese de doutoramento é comparar os diferentes métodos de caracterización da variabilidade espacial da temperatura do aire en Galicia a escala mensual. Os datos de temperatura do aire utilizados neste estudo foron obtidos a partir da rede de estacións meteorolóxicas da AEMET (Axencia Estatal de Meteoroloxía) e de Meteogalicia durante os anos 2010, 2011 e 2012. Puídose dispoñer de conxuntos de datos medidos en 134 estacións en 2010, 151 estacións en 2011 e 185 estacións en 2012. Ademais, foron utilizados datos de altitude de cada unha das estacións. Realizouse unha análise preliminar dos datos dispoñibles mediante procedementos estatísticos clásicos. Para a interpolación e a cartografía dos datos de temperatura media mensual utilizouse un método tradicional, como é o das distancias inversas, e diferentes técnicas xeoestatísticas (krigagem ordinaria, co-krigagem e krigagem con deriva externa). O ano 2010 presentou unha maior amplitude térmica (22,7ºC), debido tanto á menor temperatura media mensual (-2,1°C en febreiro) como á máis elevada (24,8ºC en xullo). Os coeficientes de variación das temperaturas medias mensuais foron baixos ou medios. Con todo, para o conxunto dos meses estudados, observouse que a temperatura media mostrou unha clara dependencia espacial, de xeito que os semivariogramas experimentais presentaron unha meseta ben definida, sen grandes variacións nos pares de valores de semivarianza versus distancia. A dependencia espacial puido ser modelizada matemáticamente mediante diferentes tipos de semivariograma. O modelo esférico de dependencia espacial foi o axustado con maior frecuencia. En media, o alcance da dependencia espacial foi menor en 2011, cun valor de 36,1 km, mentres que en 2010 foi de 46,3 km e en 2012 presentou o valor máximo de 53,1 km. A temperatura media mensual nos anos estudados mostrou unha correlación moi significativa coa altitude, o que permitiu o seu uso como variable secundaria mediante krigagem con deriva externa. Os mapas construídos utilizando o método das distancias inversas presentaron un gran número de valores anómalos, de xeito que éste non debe ser considerado como un método eficaz para interpolar datos de temperatura media mensual. Os mapas de variabilidade espacial obtidos por krigagem con deriva externa, que ten en conta o relevo, representaron mellor a variabilidade espacial dos datos mensuais de temperatura, xa que permitiron a obtención de valores máis baixos nos erros de estimación. As técnicas de krigagem ordinaria e cokrigagem non foron tan eficaces como a krigagem con deriva externa para representar a variabilidade espacial das series de datos de temperatura estudadas.

[Abstract] Spatial variability of temperature in Galicia at the monthly scale Air temperature, together with other elements of the climate, is fundamental for the climatic classification of a region, allowing to determine zones with strong or lower aptitude for a determinate use, and to evaluate the amplitude of the thermal variations in the successive months and stations of the year. On the other hand, the limited number of meteorological stations does not favors, in a lot of cases, the prediction, interpolation and preparation of maps of temperature of the sufficiently precise air. For this reason, it comprises the importance to improve the methods of interpolation, taking into account other attributes that determine the climate, and in particular the relief, what would owe to allow estimate with greater precision the space variability of the temperature of the air. The reverse relation between altitude and temperature already has been widely established, but the application of methods of interpolation that integrate said relation has not been sufficiently evaluated. Therefore, the aim of this thesis *doctoral consists in comparing distinct methods of characterisation of the space variability of the temperature of the air in Galicia to scale monthly. The data of temperature of the air used in this study were obtained of the network of climatological stations of AEMET (State Agency of Meteorology) and of "Meteogalicia" during the years 2010, 2011 and 2012. Te available meteorological stations were 134 in 2010, 151 in 2011 and 185 in 2012. Also, data of altitude of each of the stations have been employed. A preliminary analysis of the available data by means of classical statistical procedures was carried out. For the interpolation and cartography of the data of monthly temperature firs a traditional method, the inverse distance method was used. Second, different gesotatistical techniques (ordunary kriging, co-kriging and kriging with external derive were also used). Year 2010 presented a higher thermal amplitude (22,7ºC), arising from the differences betwenn minimum temperature (-2,1 ºC in February) and maximum temperature (24,8ºC in July). The coefficients of variation of the monthly temperatures were low or moderate. In spite of this in all the months studied it was appreciated that temperature showed a clear spatial dependence, so that the experimental semivariograms presented a very expressive plateau, and showed no big variations in the pairs of values of semivariance versus distance. The spatial dependency could be mathematically modelled by means of different types of semivariograms. The spherical model of spatial dependence was the most frequently adjusted. The range of spatial dependency was minor in 2011 with a value of 36.1 km, whereas in 2010 was of 46.3 km and in 2012 presented the maximum value, 53.1 km. The mean monthly temperature in the years studied presented a very significant correlation with the altitude, which allowed its use as a secondary variable by means of kriging with external derive. The maps construeted employing the method of the inverse distances presented a big number of anomalous values, so that this method does not have to to consider like an effective methodology for interpolartion of the data of monthly mean temperature. The maps of space variability obtained by kriging with derive externe, that takes into account the relief, were those that better represented the spatial variability of the monthly data of temperature, since they allowed to obtain lower values of the estimation errors. The technique of ordinary kriging and cokriging were not as efficient as kriging with external derive to represent the space variability of the series of data of temperature studied.