Boletín de SOMETCUBA |
Volumen 4 Número 2 |
Julio 1998 |
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por Pedro A. Cárdenas Pérez |
Centro Nacional del Clima
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La importancia de los pronósticos climáticos a corto plazo de la lluvia, elemento climático de mayor variabilidad espacial y temporal, resulta incuestionable para los servicios meteorológicos, ya que, de los elementos del clima, éste es determinante en la producción agrícola e incide de forma directa en gran número de actividades económicas.
Existen diferentes enfoques para la obtención de pronósticos mensuales y estacionales de lluvia, pero de éstos, los modelos de pronósticos estadísticos han demostrado su eficacia. En Cuba, este enfoque del problema ha permitido la obtención de sistemas de pronóstico de totales de lluvia mensuales, estacionales y anuales para diferentes escalas espaciales. Sin embargo, el logro de sistemas de pronósticos empíricos estadísticos está determinado por la conformación de un espacio predictor en el que se concentre la mayor cantidad de información respecto al predictando, esto es, un conjunto de variables que sea capaz de concentrar la información sobre la física del problema.
En el intento de crear un conjunto de elementos predictores para la obtención de pronósticos de lluvia, es imprescindible enfrentar un trabajo previo de búsqueda y validación de relaciones entre predictores y predictandos que sea útil para la ulterior predicción. Un conjunto de tales características debe necesariamente cumplir la condición de que las relaciones se tengan con variables disponibles en tiempo casi real y que las relaciones que se encuentren sean significativas con adelantos suficientes de las variables predictoras con respecto al predictando. De no cumplir estas condiciones, el trabajo de predictabilidad no tendrá valor para la construcción a posteriori del sistema de pronóstico.
En el presente trabajo se realiza un estudio de predictabilidad de lluvia considerando los principales elementos formadores de la variabilidad de este elemento, las características de la circulación general de la atmósfera, los intercambios de energía en el sistema océano - atmósfera y la presencia de eventos ENOS. Lo anterior se logra mediante el empleo de Indices de teleconexiones, anomalías de la temperatura de la superficie del mar e indicadores de ocurrencia de ENOS.
(retorne a la tabla de contenidos)
En el estudio de predictabilidad se parte de dos grupos fundamentales de elementos, las anomalías de la temperatura de la superficie del mar en diferentes regiones y un grupo de índices teleconectivos al que se adicionan el Indice de Oscilación del Sur y el Indice empírico de ocurrencia de ENOS (IE) ambos con características diferentes a los restantes índices teleconectivos que serán utilizados.
Anomalías de la temperatura de la superficie del marIndices teleconectivosEn los procesos atmosféricos entran de forma decisiva los complejos mecanismos de interacción océano - atmósfera. Uno de los parámetros oceánicos más comúnmente utilizados para identificar y cuantificar en cierta medida los intercambios de energía de ese sistema lo constituyen las anomalías de la temperatura superficial del mar (ATSM). Con ese objetivo se han estudiado el papel que juegan diferentes áreas oceánicas con características especiales en esos mecanismos de interacción. Entre estas áreas están las usadas para el monitoreo de los eventos ENSO conocidas como Niño1+2 (0-10 S, 90-80 W), Niño3 (5N-5S, 150-90 W), Niño4 (5N-5S, 160E-150W) y Nino3.4 (5N-5S, 170-120 W). Para el Océano Atlántico se han estudiado dos áreas fundamentales (Enfield and Mayer, 1995), las del Atlántico Norte y del Atlántico Sur, conocidas como NATL (5-20 N, 60-30 W) y SATL (0-20 S, 30W-10E), respectivamente. A las áreas anteriores se adiciona la que es característica de todo el océano tropical, conocida como TROP (10N-10S, 0-360). De forma análoga se dispone de anomalías de la temperatura de la superficie del mar en las áreas conocidas como SHIP1 y SHIP6 correspondientes a la costa oeste de América y a la región de Hawaii-Fiji.
Para todas las áreas mencionadas anteriormente se han construido series de valores de datos promedios mensuales y de sus anomalías al menos desde 1951 a la fecha y forman parte de la Climatología Operativa, estando disponibles en las páginas de Internet del Centro de Predicciones Climáticas (CPC) del Centro Nacional de Pronósticos Ambientales (NCEP) de la Agencia Nacional Atmosférica y Oceánica (NOAA) de los Estados Unidos de América. Estas series de datos son actualizadas en los primeros días de cada mes, con las mediciones correspondientes al mes anterior.
(retorne a la tabla de contenidos)
Desde finales del siglo pasado con los trabajos de Teisserenc de Bort (1881), de Bladford (1884) de Hildebrandsson (1897, 1899, 1909, 1914) se puso en evidencia que en la atmósfera, eventos aparentemente no relacionados por ocurrir en regiones distantes, están conectados por diferentes mecanismos. A estas relaciones se les conoce como teleconexiones y han sido objeto de trabajo de muchas décadas, durante las cuales, se ha llegado a diferentes índices que caracterizan estos procesos y que sirven además para hacer predicciones.
Una nueva solución a este viejo problema de la Meteorología lo dieron Barnston y Livezey (1987) al estudiar la clasificación, la estacionalidad y la persistencia de patrones de circulación atmosférica de baja frecuencia. En este estudio se partió de datos de altura de 700 hPa. medidos dos veces al día entre 1950 y 1984 y se llegó a un conjunto de 10 índices teleconectivos que han sido ampliados a 14 en la actualidad (ver Cuadro 1). Estos índices se calculan mensualmente y forman parte de la Climatología operativa.
Cuadro 1
Indice
Descripción
NAO
Oscilación del Atlántico Norte
EA
Patrón del Atlántico del Este
EAJET
Patrón del chorro del Atlántico del Este
WP
Patrón del Pacífico Oeste
EP
Patrón del Pacífico del Este
NP
Patrón del Pacífico Norte
PNA
Patrón Pacífico - Norteamérica
EA/WR
Patrón del Atlántico del Este / Rusia Oeste
SCA
Patrón Escandinavia
TNH
Patrón Tropical del Hemisferio Norte
POL
Patrón Polar / Eurasia
PT
Patrón de Transición del Pacífico
SZ
Patrón Subtropical zonal
ASU
Patrón de Verano de Asia
A este conjunto de los índices teleconectivos clásicos se adicionan, el Indice de Oscilación del Sur (SOI) y el Indice Empírico de Ocurrencia de ENOS (IE). El Indice Empírico de Ocurrencia de ENOS (IE), fue formulado por Cárdenas y Naranjo (1997), quienes demostraron además que este índice estaba mejor relacionado con las anomalías de totales mensuales de lluvia y que la sustitución de los índices tradicionales de ENOS en los esquemas de pronóstico por el IE, traía mejorías en la predicción de lluvia. Además, Naranjo y Centella (1996) encontraron que las correlaciones con IE del campo de presión en superficie para el área, superaron a las obtenidas con los tradicionales Indice de Oscilación del Sur (SOI) y ATSM en la región Niño3, utilizados para el monitoreo de los ENSO.
Las series de lluvia utilizadas en el presente estudio corresponden a promedios espaciales mensuales en Cuba y las regiones Occidental, Central y Oriental, desde enero de 1951 a diciembre de 1995.
El método de trabajo utilizado es fundamentalmente el cálculo de correlaciones lineales entre las anomalías de los totales de lluvia de las diferentes regiones de forma simultánea y con retardos de 1 a 12 meses. Para la validación de la significación se utiliza el nivel de 5 %.
(retorne a la tabla de contenidos)
La génesis de la lluvia en Cuba varía con la estación del año, ya que, mientras que en el período lluvioso del año (mayo a octubre) éstas se deben a fenómenos fundamentalmente tropicales, en los meses del período poco lluvioso (noviembre a abril) son causadas fundamentalmente por fenómenos característicos de latitudes mayores. Lo anterior hace que la búsqueda de relaciones útiles al pronóstico de totales mensuales de lluvia deba tener en cuenta esta división elemental del año en dos períodos.
Para facilitar la comprensión de los resultados la discusión se dividirá en dos partes, la referida a anomalías de la temperatura de la superficie del mar y la de los índices teleconectivos.
Anomalías de la temperatura de la superficie del marLas correlaciones sin retardo entre las anomalías de totales mensuales de lluvia y las anomalías de la temperatura de la superficie del mar (ATSM) en las 9 regiones señaladas anteriormente se presentan en la Tabla 1, donde se ve que para todas las regiones sólo la correspondiente al Atlántico Sur no presenta en ningún estrato correlaciones significativas. Es destacable que las anomalías en TROP, SHIP1 y Niño3.4 son las que mayores coeficientes de correlación presentan y que para los meses del período lluvioso del año es que tienen importancia las correlaciones con el Atlántico Norte (NATL).
En la Tabla 1 puede verse que la región oriental presenta mayoritariamente correlaciones inferiores a las de las restantes regiones y que en el período lluvioso, para todas las regiones, las relaciones son mucho más débiles que en el período seco del año.
Las correlaciones con retardos, básicas para el trabajo de predicción, se calcularon para retardos entre 1 y 12 meses, esto es correlaciones de las anomalías de lluvia con las ATSM en 1 a 12 meses antes. Los resultados obtenidos en este procesamiento muestran que existen relaciones significativas hasta con 10 meses de adelanto para todas las regiones oceánicas y de lluvia. En el estrato de los meses del período seco, no hay correlaciones significativas con las ATSM del Atlántico Norte y Sur, estando en este estrato las ATSM en Niño34 con valores altos y significativos hasta el mes 10 anterior. Sin embargo, para los meses del período lluvioso las mejores correlaciones se encuentran con las ATSM en el Atlántico Norte seguidas por las del cinturón tropical (TROP), ambas con correlaciones significativas hasta los meses 9 y 11 anteriores, respectivamente. Este resultado es consistente con la génesis de la lluvia en ambos períodos del año, indicando la importancia de los Ciclones Tropicales en cuanto a su aporte en la lluvia del período mayo - octubre al estar éstos muy fuertemente ligados a las ATSM en esta región del Atlántico Norte. En las Fig. 1 y 2 se presentan las funciones de correlación de las ATSM en Niño34 con las anomalías de lluvia en Cuba para los meses del período poco lluvioso y de las ATSM en el Atlántico Norte con las anomalías de lluvia en Cuba para meses del período lluvioso.
Tabla 1. Correlaciones entre las ATSM en diferentes regiones y las anomalías de totales mensuales de lluvia en Cuba y sus tres regiones. Las nombradas con NIN12, 3, 4 y 34 corresponden a las regiones Niño1+2, Niño3, Niño4 y Niño34 respectivamente. Las Correlaciones superiores a 0.10 son significativas a un nivel del 5 %. Ps. y Pll son los estratos de meses de los períodos seco y lluvioso del año.
Región
OceánicaCuba
Ps PllOccidente
Ps PllCentro
Ps PllOriente
Ps PllSHIP1
0.3080
-0.0289
0.2903
0.0225
.03039
-0.0585
0.1680
-0.0363
SHIP6
0.2809
0.1072
0.2694
0.1062
0.2617
0.0620
0.1645
0.0779
NIN12
0.2643
-0.0125
0.2552
0.0440
0.2462
-0.0535
0.1523
-0.0257
NIN3
0.2909
0.0255
0.2515
0.0509
0.2730
-0.0198
0.2079
0.0264
NIN4
0.2979
0.0663
0.2631
0.0597
0.3002
0.0346
0.1807
0.0598
NIN34
0.3018
0.0338
0.2674
0.0439
0.2892
-0.0035
0.1993
0.0459
NATL
0.0420
0.1735
0.0550
0.1205
0.0280
0.1459
0.0165
0.1371
SATL
0.0360
0.0284
-0.0413
-0.0991
0.0669
0.0969
0.0917
0.0855
TROP
0.3415
0.1196
0.2904
0.0641
0.3410
0.1063
0.2270
0.1114
(retorne a la tabla de contenidos)
Indices teleconectivos
En la Tabla 2 se presentan las correlaciones sin retardo entre las amplitudes estandarizadas de los índices teleconectivos y las anomalías de lluvia en las diferentes regiones y estratos, donde puede verse que para los meses del período seco el IE presenta las mayores correlaciones para todas las regiones, seguido por el SOI y los patrones Oscilación del Atlántico Norte (NAO), del Este del Atlántico (EA), el Pacífico Oeste (WP) y el Pacífico Norteamérica (PNA).
Para los meses del período lluvioso del año no existen correlaciones significativas (sin retardo) con ninguno de estos índices, lo que pone de manifiesto que en este período del año los Indices Teleconectivos no reflejan de forma adecuada las características de la circulación en la zona tropical, al menos los que se construyen partiendo del nivel de 700 hPa escogido para ello. Esta deficiencia deberá superarse en la búsqueda de teleconexiones que tengan relaciones fuertes con los elementos que se tratan de pronosticar, ya sea en patrones de superficie u otros niveles.
Tabla 2. Correlaciones entre los Indices Teleconectivos y las anomalías de totales mensuales de lluvia en Cuba y sus tres regiones. Los Indices se nombran como en el Cuadro 1. Las Correlaciones superiores a 0.10 son significativas a un nivel del 5 %. Ps y Pll son los estratos de meses del período seco y lluvioso del año. Los espacios en blanco significan que no se pueden calcular correlaciones por no presentarse ese patrón en esos meses.
Indice
Cuba
Ps PllOccidente
Ps PllCentro
Ps PllOriente
Ps PllNAO
0.0767
0.0427
-0.0499
0.0273
0.0558
0.0134
0.2412
0.0643
EA
0.1468
-0.0195
0.1288
0.0015
0.1781
-0.0233
0.0551
-0.0273
EAJET
-0.0424
-0.0136
-0.0436
-0.0136
-0.0266
-0.0128
-0.0357
-0.0041
WP
0.0594
-0.0062
0.0433
0.0178
0.1079
0.0071
-0.0067
-0.0475
EP
-0.0638
0.0266
-0.0739
-0.0010
-0.0558
0.0395
-0.0232
0.0266
NP
-0.0311
0.0492
-0.0318
0.0314
-0.0130
0.0540
-0.0337
0.0291
PNA
0.2140
0.0277
0.1820
0.0272
0.2106
0.0251
0.1460
0.0105
EAWR
-0.0244
-0.0019
-0.0100
-0.0081
-0.0383
-0.0068
-0.0155
0.0132
SCA
-0.0022
0.0195
-0.0329
0.0161
-0.0182
0.0090
0.0620
0.0212
TNH
0.0192
0.0147
0.0082 0.0277
POL
0.0306
0.0441
0.0116
0.0163
PT
0.0240
0.0111
0.0358
0.0085
SZ
-0.0338
-0.0126
-0.0430
-0.0245
ASU
-0.0120
-0.0062
-0.0012
-0.0230
SOI
-0.3366
-0.0066
-0.3140
0.0223
-0.3207
0.0111
-0.2018
-0.0592
IE
0.3738
-0.0289
0.3455
-0.0246
0.3457
-0.0316
0.2435
-0.0093
Al igual que con las ATSM, se calcularon las correlaciones con retardo entre los índices y las anomalías de lluvia para cada región y estrato. Para los meses del período poco lluvioso aparecieron correlaciones significativas con los Patrones del Pacífico Este y Norte, que no estuvieron presentes en el estrato de los meses del período lluvioso. Para los dos períodos resultaron el IE y el SOI los de mejores relaciones con las anomalías de lluvia. En la Fig. 3 se presentan las funciones de correlación con los totales de lluvia en Cuba para meses del período seco para SOI, IE y el patrón del Este del Atlántico (EA), incluido este último por ser el índice teleconectivo no relacionado directamente con el ENOS que presenta las mayores correlaciones. En la Fig. 3 puede verse que, a pesar de ser el IE el que presenta mayores relaciones para los primeros retardos, el SOI llega a ser significativo en retardos mayores, superando al IE para esos plazos. Una característica común a las correlaciones con retardo con los índices teleconectivos es que, excepto IE y SOI, estas correlaciones no llegan a retardos tan lejanos como con las ATSM, quedando en la mayoría de los casos con correlaciones significativas hasta 5 meses antes como mayores retardos.
(retorne a la tabla de contenidos)
Fig. 1. Correlaciones con retardo de los totales de lluvia en Cuba en meses del período poco lluvioso y las ATSM en Niño34.
re I-V. Handl. Suenska Vetensk Ak. 32.
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