ASPECTOS GENERALES PARA EL CONTROL DE CALIDAD
El control se inicia en el mismo observatorio, se deben tomar en cuenta: CONTINUIDAD TEMPORAL (comparación de datos inmediatamente posteriores y anteriores) CONTINUIDAD ESPACIAL (comparación con los datos simultáneos de observatorios próximos con las oportunas correcciones geográficas) CONTINUIDAD ESTADISTICA; (Comparación con los valores normales, viendo en que nivel de frecuencia cae, para lo cual se debe tener hecha una tabla de frecuencias acumuladas empíricas, y si cayese en un nivel extremo, comprobar si ocurrió en alguna estación cercana COHERENCIA O COMPATIBILIDAD; comparar con otros elementos (seria erróneo cielo despejado y lluvia, o humedad relativa del 20% y niebla.
SERIES CLIMÁTICAS
Para obtener normales climatológicos, depende de cada elemento climatológico y de la ubicación geográfica del punto de observación. Según autores rusos; la temperatura para periodos de 30 años sucesivos, la variación puede ser de 2 ºC; en el caso de la presión, la variación para periodos de 30 años es más de 4 mb; en la precipitación periodos de 30 o más años son adecuados para obtener promedios mensuales, mientras que para la humedad series menores a 30 años suministran promedios estables. En el caso de los vientos la velocidad media puede ser suficientemente representativa con 20 o 25 años. Para una mejor referencia Landsberg y Jacobs (1951) establecieron el siguiente cuadro
SERIES CLIMÁTICAS
Según el cuadro anterior, el elemento climático que tiene mayor variabilidad es la precipitación, el cual necesita 25 o más años para obtener normales, mientras que en los restantes elementos se requiere menos de 25 años. La ORGANIZACIÓN METEOROLÓGICA MUNDIAL (OMM) recomienda, que los elementos climáticos deben tener un récord de 30 años para obtener normales representativas del lugar.
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS
Para realizar la prueba de homogeneidad, las series tienen que estar ordenadas cronológicamente; estas pruebas se las realiza con los tests de aleatoriedad, para ver que la serie es homogénea y que no tiene tendencia ni oscilación. La homogeneidad de una serie se puede modificar debido a varias razones, entre los más comunes están; cambio de instrumentos, modificación del emplazamiento de la estación, cambio del entorno de la estación, cambio de las horas de observación. Los tests de aleatoriedad más utilizados son: Test de Rachas, Test de Helmert, Test de Abbe y Dobles Acumuladas
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS Test de Rachas. Para este test se halla la mediana y se compara con cada valor de la serie de la siguiente manera: Si Xi >= que la Me = a Si Xi < que la Me = b donde Xi es el valor anual de la serie y Me es la mediana; luego se obtiene; por ejemplo para Chulumani, bbbbabbbbaabaaaaaaababbaaaaabbbabb, para una serie de N = 34, siendo N el número de años de la serie dada. Se llama racha a cada grupo de a’s o b’s y se la simboliza con la letra u, en este caso el numero de rachas es, u = 13. La distribución de frecuencias de u en caso de aleatoriedad es conocida para cada N y, en la práctica, se tiene tabulados los umbrales de u que significan aleatoriedad con ciertos niveles de probabilidad, como los siguientes cuadros
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS
En el caso de la Estación “A” con N = 20, el numero de rachas será menor que 6, con 2.5% probabilidad, y mayor que 15, con probabilidad también del 2.5%, según la primera tabla y, según la segunda, dicho número de rachas, u, será menor que 8, con probabilidad del 10%, y mayor que 13, con igual probabilidad del 10%; por consiguiente, al haber obtenido 10, es aceptable la aleatoriedad con ambos niveles de significación; por lo tanto es una serie homogénea
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS
Dobles acumuladas o dobles masas Es un método que consiste en graficar los pares de valores acumulados de dos series (x1,y1), (x1+x2, y1+y2),.......generalmente la serie que esta en las abscisas tiene que ser homogénea y la serie que está en las ordenadas es la serie de la cual se quiere saber si es homogénea o no. La gráfica que resulta tiene que ser una recta para que la serie que se está investigando sea considerada homogénea y si la recta presenta quiebres o dos rectas paralelas las serie investigada tiene perturbaciones, que pueden ser sistemáticas o por cambio de emplazamiento de la estación. Aplicando las dobles acumuladas a las series de precipitaciones anuales de Chulumani, no se observan quiebres importantes ni rectas paralelas que hagan dudar de la homogeneidad de las mismas, por tanto se considera que la serie es homogénea, como se ve en el gráfico de Chulumani.
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS DOBLES ACUMULADAS 45000 40000 35000
CHULUMAN
30000 25000 20000 15000 10000 5000 0 0
10000
20000
30000
MEDIA DEL GRUPO
40000
50000
HOMOGENEIDAD DE LAS SERIES CLIMÁTICAS Test de Helmert.Se halla la serie de desviaciones respecto de la media, δi = xi – x media , ordenada según el tiempo, y se dice que hay “permanencia” al pasar de un término al siguiente si ambos son del mismo signo, y que hay “cambio” si son de distinto signo; se cuenta el número p de permanencias y el c de cambios. Para que exista aleatoriedad, debe ocurrir que p debe diferir poco de c, y como límite de aceptación se toma: │p-c │ ≤ √ N-1 Por ejemplo, para N = 20, si p = 10 y c = 9 resulta. │10-9 │ ≤ √ 19; 1 ≤ 4.35 serie homogenea Ejemplos de casos extremos: Para N = 17, si p = 15 y c = 1 resulta p >> c tendencia │15-1 │ ≤ √ 16; 14 ≤ 4 la serie muestra “tendencia” Para N = 17, si p = 0 y c = 16 resulta p << c oscilación │0-16 │ ≤ √ 16; 16 ≤ 4 la serie muestra “oscilación
80.0 60.0
Delta
40.0 20.0 0.0 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 -20.0 -40.0 Años
20.0 15.0 10.0
Delta
5.0 0.0 -5.01974 1976 1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 -10.0 -15.0 -20.0 años
SERIES CLIMÁTICAS Reducción de medias de una serie a un mismo lapso de tiempo.Para poder comparar el valor medio An, obtenido de una serie corta de duración n, con el de otra serie larga del mismo elemento en otro lugar y duración mayor, M, con valor medio BM, y teniendo simultáneos los n valores de la duración corta, se admite que hay regresión lineal entre los valores Ay B de ambas series, y se estima el valor A’M que correspondería al BM, y entonces se sustituye An por su estima A’M: (A’M – An)/SA = r(A, B) (BM – Bn)/SB (I) donde r(A,B) es el coeficiente de correlación entre ambas series, SA y SB, son las respectivas desviaciones típicas. En la práctica se aplica cuando r(A,B) > 0.5, e incluso, a veces, para simplificar se considera igual a uno, y además es frecuente la presentación de estos dos casos:
SERIES CLIMÁTICAS a) que SA sea casi igual a SB, y entonces se consideran iguales, con lo cual (I) queda. A’M – An = BM – Bn De donde A’M = BM + (An – Bn) (II) Se denomina “método de las diferencias” que es útil para temperaturas b) que los que son casi iguales son los coeficientes de variación: SA/An = SB/Bn Con lo cual (I) queda: A’M – An/Bn (BM – Bn) De donde: A’M = BM An/Bn (III) Se denomina “método de las razones” precipitaciones
que es útil para las
RELLENO DE DATOS Los datos faltantes a nivel mensual y a nivel anual se pueden rellenar mediante: a) Método de los promedios b) Método de los promedios ponderados c) Método de la recta de regresión. d) Método de correlación multiple Método de los promedios.- El valor promedio de la estación “X” no debe variar en mas del 10% con respecto a los valores promedios de la estaciones de referencia. Método de las medias ponderadas.- Se aplica cuando el valor promedio de la estación “X” varia en mas del 10% con respecto a los valores promedios de la estaciones de referencia
RELLENO DE DATOS
RELLENO DE DATOS