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TÉCNICAS ESTADÍSTICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN LA CLIMATOLOGÍA ESPAÑOLA: ESTADO DE LA CUESTIÓN Y EJEMPLOS DE APLICACIÓN*
Recibido: 1996-05-15
© Encarnación GALAN GALLEGO Universidad Autonoma de Madrid * Ponencia presentada al VII Coloquio sobre geografía cuantitativa, S.I.G.s y Teledetección de la AGE. Vitoria Gasteiz 1996. RESUMEN: En el presente trabajo se analiza la aplicación de técnicas estadísticas y SIG en la Climatología geográfica española. El estudio consta de dos partes claramente diferenciadas: La primera, aborda el análisis del panorama actual de los métodos cuantitativos en el campo de la Climatología y, la segunda, tiene por objetivo, mediante la exposición de tres ejemplos concretos, mostrar la idoneidad de la utilización conjunta de técnicas estadísticas y SIG en el campo de la Climatología Aplicada. ABSTRACT: In this work, the use of statistical techniques and GIS in the Spanish geographic Climatology is analysed. The study has two well defined sections: The first one performs an analysis of the present picture of the quantitative methods in Climatology and the second one attempt to show the pertinence of the combined use of statistical techniques and GIS in Applied Climatology with the presentation of three particular examples.
Esta ponencia doble –para la que tan amablemente he sido invitada– la dividiré en dos partes. Una primera, en la que realizaré un breve análisis, o mejor constatación testimonial, del uso de técnicas estadísticas y Sistemas de Información Geográfica en la Climatología geográfica española durante la última década1. Y, una segunda donde expondré, a título de ejemplo, tres trabajos en los que se aplican las citadas técnicas. I) TÉCNICAS ESTADÍSTICAS Y SIG: EL ESTADO DE LA CUESTIÓN La investigación sobre la producción cuantitativa en Climatología se ha basado, fundamentalmente, en una revisión y análisis de la mayoría de las revistas de Geografía españolas y de los libros de Actas de diversos Congresos y Coloquios celebrados en el período de tiempo comprendido entre 1985 y 1995. En concreto, las actas objeto de estudio han sido las correspondientes a los Congresos Nacionales de Geografía (AGE), Coloquios de Métodos Cuantitativos, Reuniones del Grupo de Climatología (AGE) y Congresos de la AESYGT (Asociación Española de Sistemas de Información Geográfica y Territorial). Así mismo, a la hora de evaluar el uso de técnicas estadísticas y S.I.G., hemos utilizado, como fuente de información complementaria, los resultados obtenidos en la encuesta realizada al grupo de geógrafos españoles que desarrollan su labor científica en el campo de la Climatología o áreas afines2. I.1. Aplicación de técnicas estadísticas En el proceso de revisión bibliográfica y, en aras de una descripción más detallada de los resultados, abordamos, en primer lugar, la clasificación de las publicaciones por campos de trabajo, y, posteriormente, efectuamos el encuadramiento técnico dentro de cada uno de ellos. Este último se determina en función de la técnica estadística más avanzada que se utiliza. Los resultados obtenidos nos permiten extraer una serie de conclusiones, tanto en lo que se refiere a la producción climática en general, como a la cuantitativa en particular. 1./ En total se han registrado 213 artículos o comunicaciones. De ellas, 164 han sido catalogadas como cuantitativas, lo que representa el 77% de la producción climática total analizada; este dato evidencia de forma inequívoca que la Estadística constituye la herramienta básica de trabajo en Climatología. Afirmación que se ve ratificada por el hecho de que ninguna tesis doctoral deja hoy de hacer un uso importante de la herramienta cuantitativa, incluso en el tratamiento de temas tradicionalmente menos permeables a ella como la Climatología sinóptica. 2./ La distribución por bloques pone de manifiesto el interés de los climatólogos españoles por un tema ya clásico en nuestra disciplina, pero a la vez de evidente actualidad, como es el de los riesgos climáticos, y, muy particularmente el de los riesgos hídricos (sequías e inundaciones)3; el 29,3% de los trabajos contabilizados se incluyen en este campo. A continuación se sitúan los referidos a cambios climáticos (21,3%), regionalización (18,3%) y clima urbano (13,4%). Estos últimos, así como los referidos a variaciones y cambios climáticos se erigen como las líneas de investigación más novedosas de la Climatología actual (cuadro I). 3./ El progreso en la producción cuantitativa aparece claramente manifiesto a partir de la presente década, suponiendo las aportaciones de este último sexenio el 73% del total. Nótese que el mencionado intervalo de tiempo coincide con la celebración de las dos primeras Reuniones del Grupo de Climatología y los tres últimos Coloquios de Métodos Cuantitativos, donde la participación de los climatólogos ha ido adquiriendo una relevancia cada vez mayor. 4./ Las técnicas aplicadas son muy variadas, comprendiendo, entre otras, la estadística descriptiva básica, el análisis de las correlaciones y regresiones bivariadas, el análisis multivariante, pruebas o test de significación estadística y los modelos probabilísticos o estocásticos –propios de la Estadística inferencial– (cuadro II). En conjunto, el porcentaje de publicaciones correspondiente al nivel estadístico más bajo (estadística descriptiva básica y niveles 1 y 2 del análisis de series temporales) se sitúa en un 42%, mientras que el 58% restante presentan un grado de sofisticación estadística mayor. CUADRO I Publicaciones cuantitativas de Climatología por bloques temáticos
CUADRO II Métodos estadísticos
A modo de ilustración, en el cuadro III, hemos sintetizado algunos de los objetivos, procedimientos y técnicas aplicadas en diferentes áreas de trabajo. 1º) Regionalización climática.- Tiene entre sus objetivos fundamentales: a) el análisis de la variabilidad espacial de los principales elementos climáticos, b) determinar los factores de distribución espacial y las funciones que los correlacionan y, c) delimitar las diferencias y similitudes existentes entre los distintos sectores espaciales. El procedimiento seguido para alcanzar los objetivos citados consiste generalmente en la elaboración de modelos de distribución espacial y el establecimiento de áreas climáticamente homogéneas. Las técnicas estadísticas aplicadas son la propias de la estadística bivariada (correlación y regresión simple) y el análisis multivariante (regresión múltiple, análisis factorial, análisis de clusters y análisis discriminante) Como es sabido, uno de los principales problemas que aparecen en los estudios de Climatología regional es la ausencia de observatorios en extensas áreas, especialmente en zonas de montaña, donde las variaciones espaciales de los elementos climáticos son más acusadas. Es preciso, por ello, la elaboración de modelos que permitan extrapolar los datos puntuales a superficies más o menos extensas. El método más utilizado es el de la regresión (simple o múltiple), precedida normalmente por el cálculo de la matriz de correlación de Pearson. La regresión de la variable climática (variable dependiente) se realiza sobre un conjunto de variables geográficas (variables independientes o explicativas) que representan los diversos factores que rigen el comportamiento espacial de los elementos climáticos en la zona de estudio (altura, latitud, longitud, orientación, pendiente..etc.). Ejemplos de este procedimiento estadístico son los trabajos de Galán Gallego y Fernández García (1990, 1992 y 1993), Fernández García (1992), Salas Rey y Chuvieco Salinero(1993), Del Valle y San Román (1994), Rasilla Alvarez (1994), Sánchez Martín (1995), De la Riva Fernández (1994), Ortega Villazán (1992), Cañada Torrecilla (1989). Es evidente que la regresión nos permite determinar las tendencias espaciales de los parámetros climáticos y, por ende, las variables más significativas de regionalización; sin embargo no posibilita la fijación de los límites entre las diversas regiones, aspecto que sí puede ser abordado mediante la aplicación de técnicas de ordenación y clasificación (Creus Novau, 1983; Cañada Torrecilla, 1986; Cañada y Galán Gallego, 1987; Galán Gallego y Fernández García, 1990, 1992 y 1993; Rasilla Alvarez, 1994). Entre las primeras se encuentra el análisis factorial, cuya última fase –obtención de la matriz de puntuaciones o notaciones factoriales (factor scores)– es el punto de partida para una ordenación, clasificación de las unidades espaciales, en suma, para una regionalización. Entre las segundas se incluyen el análisis de conglomerados (cluster) y el análisis discriminante; ambas resultan particularmente apropiadas para el establecimiento de zonas climáticamente homogéneas, puesto que las dos tienen como objetivo la clasificación de los individuos (objetos, observaciones, elementos..), aunque difieren en el procedimiento y la información que proporcionan. 2º) Tipos de Tiempo.- El desarrollo del método sinóptico implica la clasificación de los tipos de tiempo y, en este sentido, se han venido aplicando técnicas de clasificación automática, a fin de superar algunas de las deficiencias tradicionalmente imputadas a la vertiente técnica del citado método. Diversas publicaciones (Galán Gallego, 1984, 1987, 1990, 1991) han puesto de manifiesto la idoneidad del análisis multivariante y, en particular del análisis discriminante, en la resolución del problema taxonómico en Climatología sinóptica dado que su aplicación ofrece, al menos, cuatro ventajas indiscutibles:
Ejemplos de clasificación de tipos de tiempo mediante el algoritmo discriminante pueden encontrarse en diversos trabajos de la autora de esta ponencia (Galán Gallego, op. cit), así como en los de Cañada Torrecilla (1990) y Rasilla Alvarez (1995)4. 3º) Riesgos hídricos (lluvias torrenciales y sequías).- La intensidad de la precipitación diaria y horaria constituye el objetivo preferente de análisis en estudios sobre lluvias extraordinarias, dado que es el parámetro climatológico que mejor caracteriza la torrencialidad de los chubascos. El procedimiento seguido suele consistir en el cálculo de las cantidades máximas esperadas, en esos intervalos de tiempo, para diferentes períodos de retorno en años; es decir, aquéllas cantidades que son, en el lenguaje probabilístico, igualadas o superadas una vez cada cierto número de años. El modelo probabilístico más utilizado es la distribución de máximos de Gumbel o Ley General de los Valores Extremos, que permite averiguar los períodos de retorno para diversas cantidades o inversamente las cantidades máximas esperadas para períodos de retorno conocidos (Martín Vide, 1987 y 1989; Milián Artola, 1988; Grimalt Gelabert, 1988 y 1989; Santos Deltell, 1991; Jardí Monserrat, 1986; Tobar Quintanar y Pérez Alberti, 1995; Vilar Bonet, 1995; Gil et alt., 1995). La duración del fenómenos extremo es otro de los aspectos relevantes de estudio ya que, como señala Pita López (1989) nos informa acerca del tiempo durante el cual la sociedad va a estar sometida a la situación anómala. En el caso de las sequías, uno de los procedimientos utilizados para evaluar su duración se basa en el análisis de las secuencias o rachas secas a través del modelo estocástico de las cadenas de Markov, que permite calcular la probabilidad de que una secuencia o racha seca dure exactamente n días. Este modelo probabilístico ha sido aplicado, por ejemplo, para el estudio de las sequías en el Sureste de la Península (Martín Vide y Moreno García 1985; Martín Vide, Conesa García y Moreno, 1992), en Zaragoza (Hernández Navarro, 1990), así como para el cálculo de la probabilidad de secuencias secas y lluviosas en Cataluña (Martín Vide et al., 1989) y en diversos puntos de la franja costera mediterránea (Martín Vide, 1987)5. 4º) Clima urbano.- Presenta dos vertientes esenciales de investigación: la alteración del clima y la contaminación atmosférica. El fenómeno de la isla de calor es el efecto más evidente y también el mejor estudiado de la modificación climática inducida por la urbanización; tales modificaciones aparecen claramente reflejadas en dos de los aspectos más significativos de la isla de calor como son la intensidad y la distribución espacial. La primera depende del tamaño del espacio urbano y de las condiciones meteorológicas dominantes y la segunda se halla relacionada con las diferentes estructuras urbanas. De acuerdo con ello, el procedimiento seguido suele consistir en el análisis de las correlaciones existentes entre las citadas características y los factores explicativos de las mismas; operación que se lleva a cabo aplicando el método de la regresión múltiple. En el caso de la intensidad, la regresión se establece con distintas variables meteorológicas-sinópticas (presión, viento, nubosidad..) y, en el de la distribución espacial, con variables urbanas como la densidad de edificación o los usos de suelo (Moreno García, 1991; Bello Fuentes, 1994 y 1995; Almendros Coca, 1992). El establecimiento del distinto comportamiento urbano-rural se ha abordado, también, mediante la aplicación del análisis de Fourier (Brunet India y Coronas Salcedo, 1992). Las técnicas de correlación y regresión son, igualmente, empleadas en el estudio de la contaminación atmosférica, a la hora de abordar los factores que determinan el ritmo temporal y la distribución espacial de la misma (Muscar, 1987; Clavero Paricio, 1990; Fernández García y Galán Gallego, 1993). 5º) Variaciones y cambios climáticos.- El análisis de las series temporales, generalmente de precipitaciones y temperaturas, constituye el objetivo básico de los estudios sobre variaciones climáticas, realizados por los climatólogos españoles. La metodología desarrollada comprendería, entre otros, los siguientes procedimientos: Comprobación de homogeneidad y aleatoriedad de la serie, determinar tendencias, ajustar tendencias, eliminar el “ruido”, búsqueda de periodicidades o ciclos, análisis de subseries...etc. La diversidad de procedimientos implica el uso de técnicas muy variadas que van desde las medias móviles al análisis espectral, pasando por las pruebas de homogeneidad y aleatoriedad, los test de tendencias, la correlación y regresión, las pruebas de comparación de muestras, el análisis multivariante..etc. Entre los diferentes estudios donde aparecen alguno o varios de estos métodos estadísticos cabría citar los de López Gómez et alt. (1986), Brunet India y López Bonillo (1991), Cuadrat Prats (1989), Creus Novau (1991), Pérez Grijalbo y Creus Novau (1994), Creus et alt. (1994), Fernández García y Galán Gallego (1993), Fernández García (1994), Martín Vide y Moreno García (1986 y 1994), Barriendos Vallvé y Martín Vide (1994), Raso Nadal (1987, 1990, 1992, 1994a y 1994b), Benito et alt. (1994), Rasilla Alvarez (1994), Labajo et alt. (1995), De la Fuente et alt. (1994), Valero et alt. (1994), Quereda Sala y Montón Chiva (1994). Todo lo expuesto hasta este momento nos permite afirmar que el útil estadístico es algo consustancial al análisis climático, aseveración que se ve ratificada por los resultados obtenidos en la encuesta a la que aludíamos anteriormente. En efecto, el 100% de los encuestados (30) indica hacer uso de técnicas estadísticas, si bien existen diferencias en el nivel alcanzado. CUADRO III Algunos objetivos, procedimientos y técnicas aplicadas en los distintos campos de trabajo
1º) El número de respuestas afirmativas obtenidas para cada una de las opciones planteadas, entendiendo que éstas no eran excluyentes, fueron las siguientes (figura 1):
2º) La clasificación de cada una de las encuestas, daría como resultado el siguiente reparto porcentual (porcentaje de investigadores) (figura 2):
En conclusión, la Estadística es una técnica habitual en el quehacer científico de los investigadores en Climatología. Y, no cabe duda, que su aplicación se ha visto extraordinariamente favorecida en los últimos años por el uso generalizado de la Informática, ya que ello ha permitido manejar volúmenes de información considerables.
Figura 1 Técnicas estadísticas aplicadas multivariante (no disponible = véanse datos)
Figura 2 Porcentaje de investigadores (no disponible = véanse datos)
I.2. Aplicación de los S.I.G. Panorama bien distinto, a tenor de los resultados obtenidos en la revisión bibliográfica, presenta la utilización de los Sistemas de Información Geográfica en la elaboración de estudios desde el campo específico de la Climatología. De hecho, únicamente hemos encontrado cinco trabajos donde se exponen ejemplos de aplicación de los S.I.G. a temas concretos de clima: dos referidos a contaminación atmosférica (Fernández García. y Galán Gallego, 1993; García Palomo y Medina Salcedo, 1993); dos a riesgos –incendios– (Salas Rey y Chuvieco Salinero, 1993 y 1994) y uno a base de datos climática (De la Puente et alt., 1993). No obstante, conviene matizar que, dado el evidente papel que juega el clima en la configuración del medio geográfico y en multitud de procesos que en él se desarrollan, la integración y modelización de la información climática es una práctica muy frecuente en el diseño de Sistemas de Información Geográfica orientados al estudio y gestión del medioambiente; recursos naturales, planificación..etc. En algunos de ellos únicamente se incluye la base de datos climática, con el objeto de facilitar consultas e informes y, en otros, además, se aborda la modelización espacial de las variables climáticas, con el objetivo de hacer posible la generación de una cartografía. Sin pretender ser exhaustivos podríamos citar como ejemplos:
Respecto a los resultados obtenidos en la encuesta cabe señalar que el 40% de los encuestados están aplicando los S.I.G. en su investigación, aplicación que se lleva a cabo, bien en el marco de proyectos o en estudios individuales. La temática de los estudios donde se está utilizando esta herramienta es diversa: desertización (Murcia), regionalización climática (Tarragona y Vitoria), riesgo de incendios (Alcalá de Henares), clima urbano (Santiago de Compostela), planificación del medio físico (Alicante), contaminación, gestión de recursos hídricos y Fitoclimatología en la Universidad Autónoma de Madrid. Esta información, unida al hecho de que en algunas de las aportaciones climáticas al presente Coloquio y a la III Reunión Nacional de Climatología6 ya se hace uso de los S.I.G., parece indicar que la aplicación de esta técnica comienza a ser una realidad en nuestra disciplina, si bien, es manifiesto que nos encontramos en la fase inicial o introductoria de su desarrollo. Confiamos en que la singladura emprendida continúe y se vayan incorporando a ella nuevos investigadores porque, es indudable, que el empleo de los SIG presenta numerosas ventajas; son una herramienta de gran utilidad para: la gestión y manipulación de la información climática, el análisis y generación de nueva información a partir de la inicial y en la representación cartográfica de las variables analizadas (Bosque et alts. 1994; Guimet, 1992). En suma, mejora sustancialmente la metodología tradicional debido a un mayor control de los resultados, al empleo de una información más precisa y a la posibilidad de experimentar distintas hipótesis de trabajo, a través de la utilización de un gran número de variables geográficas que influyen sobre los elementos climáticos.
II. EJEMPLOS DE APLICACIÓN DE TÉCNICAS ESTADISTICAS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA EN CLIMATOLOGÍA Apuntados los aspectos más significativos del panorama actual de las técnicas estadísticas y S.I.G. en la Climatología española, seguidamente, expondré la metodología desarrollada en tres trabajos donde se han aplicado ambos. Los dos primeros referidos al análisis espacial y evaluación de las disponibilidades hídricas de la cuenca del Tiétar (Proyecto GEREHI) y de la Comunidad de Madrid, respectivamente, y, el tercero, al modelo de distribución espacial de la contaminación atmosférica en Madrid. II.1. Proyecto GEREHI. El estudio climático El Proyecto GEREHI (1991), cuya finalidad última es el diseño de un Sistema de Información Geográfica para la gestión de los recursos hídricos de la cuenca del Tiétar, se desarrolla en el marco de un convenio entre la Universidad Autónoma de Madrid y la empresa ERICSON SISTEMAS AVANZADOS. En su realización intervienen geógrafos, en el apartado climático y cartográfico (Servicio de Cartografía de la UAM) e hidrólogos7. El estudio climático tiene por finalidad determinar las precipitaciones registradas en la zona, como punto de partida del ciclo del agua. En este contexto interesa conocer la cantidad total de las mismas en cada uno de los puntos de la cuenca y su variabilidad. Como en la mayor parte de los estudios climáticos, el problema más importante que se plantea es el de la información, con extensas zonas desprovistas de estaciones meteorológicas y frecuentes lagunas en las series disponibles. Ante ello la única alternativa posible, al menos por el momento, es la elaboración de nuevas series de datos, a partir de los iniciales, y la extrapolación de los valores obtenidos en los distintos puntos de medida a las zonas carentes de información. El método seguido aparece sintetizado en la figura 3 e implica la superación de tres grandes etapas:
II.1.1. Creación de la base de datos climática y cálculo de estadísticos básicos. El relleno de la lagunas mediante la regresión para generar el fichero base conlleva, a su vez, el planteamiento y resolución de dos cuestiones previas: a) homogeneidad de las series y b) delimitación de criterios básicos para la aplicar la regresión. La primera de ellas se resolvió aplicando el método de las secuencias y, la segunda, tomando en consideración, a la hora de elegir el observatorio independiente o completo, tres aspectos fundamentales:
Figura 3 Metodología del análisis espacial y temporal de las precipitaciones en la cuenca del Tiétar
La utilización del primer criterio de selección lleva parejo el cálculo de la matriz de correlación de Pearson entre los diferentes observatorios de la zona de estudio, utilizando como variable los valores de precipitación anual de toda la serie. Determinado el observatorio independiente para cada uno de los dependientes o incompletos se aplica la regresión simple, cuyos resultados –valores predichos– nos permite configurar el fichero de datos definitivo para todos las estaciones de la cuenca. Posteriormente se han hallado los estadísticos básicos (parámetros de tendencia central y dispersión) de las precipitaciones mensuales, estacionales y anuales; el cálculo de los valores probables se realiza previo ajuste de las frecuencias a un modelo de distribución teórica (ley gamma en el caso de las precipitaciones mensuales y ley normal para las estacionales y anuales). La obtención del valor medio y los valores probables nos permite barajar en todo momento tres hipótesis de trabajo: meses o años secos, normales y lluviosos. II.1.2. Regionalización pluviométrica. Funciones de distribución espacial de las precipitaciones. La aplicación de la regresión múltiple, método elegido para el establecimiento del modelo de distribución, pasa necesariamente por un análisis previo de los factores climáticos que inciden en el comportamiento espacial y temporal de las precipitaciones, a fin de seleccionar adecuadamente las variables independientes o explicativas. Los dos aspectos fundamentales a considerar serán:
En el caso que nos ocupa la distancia al Atlántico y la altitud son las dos variables que mejor representan el factor dinámico y geográfico y, en función de ello procedimos a calcular la función de distribución general (conjunto de la cuenca), introduciendo como variables independientes la altura y la longitud. La cartografía de los residuos, práctica muy útil para estimar áreas “anómalas” o singulares asociadas a factores geográficos concretos, pone de manifiesto una clara diferencia entre ambas márgenes del río, con valores positivos en la derecha, donde las pendientes son más acusadas, mientras que en la izquierda son normalmente negativos (figura 4). Existe, por tanto, una clara diferenciación espacial en el reparto de las lluvias, que se corresponde con áreas topográficamente diferenciadas. De acuerdo con ello, abordamos la delimitación de áreas con un comportamiento pluviométrico similar aplicando el análisis de conglomerados e introduciendo como variables para cada uno de los observatorios: las precipitaciones (estacionales y anuales), la altura, la longitud y el valor de los residuos obtenidos con las funciones de distribución generales al conjunto de la cuenca. El resultado fue la existencia de dos sectores claramente diferenciados que se corresponden a grandes rasgos con las unidades fisiográficas del valle. Definidas las regiones pluviómetricas procedemos de nuevo a calcular las funciones de distribución en cada una de ellas (cuadro IV) CUADRO IV Funciones de distribución espacial de la precipitación anual en la cuenca del Tiétar
Fuente: Fernández García, F. y Galán Gallego, E. (1993) II.1.3. Integración en el S.I.G.- Una vez elaborado el modelo de distribución espacial de las precipitaciones se integra toda la información generada en el S.I.G.(ARC/INFO). A partir de la misma y en función del modelo digital del terreno se producen automáticamente los mapas de isoyetas (figura 5). Tanto la elaboración del modelo digital del terreno como los distintos procedimientos analíticos realizados en el S.I.G. fueron cometido del Grupo de Cartografía. La metodología aquí expuesta ha sido utilizada, total o parcialmente, en ulteriores trabajos de investigación donde se plantea la modelización de las variables climáticas a partir del S.I.G. (Salas, J. y Chuvieco, 1993 y 1994; De la Riva, 1994). II. 2. Análisis espacial de la precipitación útil en la Comunidad de Madrid El estudio sobre la distribución espacial de la precipitación útil en la Comunidad de Madrid (Fernández García et alt., 1996), ha sido presentado a la III Reunión del Grupo de Climatología, de inminente celebración, y puesto que será objeto de análisis y discusión en las citadas jornadas, me van a permitir que en este foro únicamente haga una brevísima referencia al plan de trabajo seguido en el entorno del S.I.G. Este comprende a grosso modo tres grandes fases (figura 6 ): 1ª) Obtención de información básica, 2ª) Modelización de las variables climáticas en el S.I.G., 3ª) Producción de mapas. Figura 4 No disponible
Figura 5 No disponible
Figura 6 Estudio de la precipitación útil en la Comunidad de Madrid Plan de Trabajo
La información básica utilizada se halla constituida por:
Toda esta información es importada a un SIG tipo raster (IDRISI) donde se aborda, en primer lugar, la elaboración del modelo de distribución espacial de las dos variables que intervienen en el cálculo de la lluvia útil (Precipitación y ETP) y, en segundo lugar, la producción de mapas. La modelización de las precipitaciones y la ETP se efectúa mediante el método de la regresión simple, introduciendo como variable independiente la altura, factor determinante en la distribución de los elementos climáticos tal como ponen de manifiesto las funciones de correlación resultantes. Los coeficientes de determinación son superiores al 85% y los gradientes altitudinales oscilan entre los 77 mm/100 m. en los años húmedos y los 56 mm/100 m. en los secos. La correlación de la ETP es también muy elevada, aunque el gradiente tiene un signo negativo opuesto al de las precipitaciones e indica el descenso que las temperaturas experimentan con la altura (cuadro V) CUADRO V Funciones de regresión lineal entre la altitud (h), variable independiente y la precipitación y la ETP
Fuente: Fernández García, F et alt. (1996)
Obtenidas las funciones de regresión, el paso siguiente es la creación de los mapas de precipitaciones, ETP y lluvia útil, mediante unas sencillas operaciones de álgebra de mapas. En primer lugar, se elaboran los mapas de precipitación y ETP con el módulo SCALAR y, a continuación el de precipitación útil por sustración entre el primero y el segundo (modulo OVERLAY). Finalmente, el módulo RECLASS permite agrupar los valores iniciales en un número de clases menor, que se consideran las más adecuadas para los objetivos propuestos. Un ejemplo ilustrativo de los resultados obtenidos aparece en la figura 7, donde se pone de manifiesto el dominio de las condiciones de aridez en un extenso sector de la Comunidad de Madrid. Las zonas con excedentes hídricos se localizan en las elevadas cumbres del Sistema Central y en sus aledaños. Por otra parte, además del análisis estadístico y la generación automática de mapas, la aplicación del S.I.G. nos permite extraer información que nos puede ser de gran utilidad, como por ejemplo, el valor de los residuos o la extensión del área cubierta por los distintos intervalos de la precipitación útil. II.3. Modelo de distribución espacial de la contaminación atmosférica en Madrid. El modelo de la distribución espacial de la contaminación atmosférica en Madrid a través de un S.I.G. se inscribe dentro de un estudio más amplio, que elaboramos para la Oficina Municipal de Gerencia y Urbanismo del Ayuntamiento de Madrid, y, cuyo objetivo final era la evaluación de los principales contaminantes y su distribución espacio-temporal en los distintos sectores de la ciudad (Fernández García y Galán Gallego, 1993).
Figura 7 Precipitación útil en años medios Ilustración no disponible Fuente Fernández García ET ALT., 1996 Figura 8 Localización de los puntos de alta, media y baja contaminación Ilustración no disponible Fuente Fernández García y Galán Gallego, 1993
El análisis de los datos recogidos en los diversos puntos de control de la contaminación existentes en Madrid nos permitió distinguir tres grupos, clasificados por su grado de contaminación alta, media o baja, que a su a vez se localizan en zonas concretas de nuestra ciudad, como podemos observar en la figura 8. Cada una de las estaciones de control, en efecto, refleja la incidencia de los múltiples focos de emisión existentes en las zonas donde se localizan; sin embargo uno de los principales problemas que se plantea es delimitar la extensión de estas áreas. Los modelos al uso (Munn, 1980; OMS, 1982), son bastante adecuados y precisos cuando se analizan focos aislados, pero no tanto cuando, como en el caso de la ciudad, son tan numerosos los emisores de contaminantes y las variables sufren tantas modificaciones debidas al complejo entramado urbano. En este contexto pensamos que la aplicación de un Sistema de Información Geográfico puede ser un buen método, ya que nos permite la caracterización zonal de la contaminación y, además, posibilita la incorporación de nuevas variables o la modificación y mejora de las que hemos utilizado. La modelización se efectuó para distintos contaminantes, aunque en esta exposición me centraré en el SO2; contaminante más significativo de la calidad del aire en las zonas urbanas. La metodología aplicada en la elaboración y valoración del modelo de distribución espacial de la contaminación (cuadro VI) se plasma en la ejecución de tres grandes etapas: 1ª) Evaluación de las variables urbanas como factor de contaminación; 2ª) Producción de mapas en el SIG y 3ª) Análisis e interpretación de los resultados. II.3.1. Evaluación de las variables urbanas como factores de contaminación. La incidencia de las distintas variables urbanas sobre la contaminación se evaluó mediante el cálculo de la matriz de correlación entre los valores de SO2, correspondientes a los distintos percentiles, y las siguientes variables urbanas: • densidad de tráfico de las áreas próximas a las estaciones de contaminación; • densidad de viviendas y de población de los distintos barrios de la capital como variables representativas de los focos de emisión domésticos, ante la falta de un mapa de localización de las calderas de calefacción, • el coeficiente de localización recogido en el anuario estadístico del Ayuntamiento, como posible indicador de la importancia de la actividad industrial en nuestra ciudad, y • la distancia de las distintas estaciones con respecto a la más contaminada, la nº 6, situada en la Castellana. Todas ellas aparecen como explicativas de la contaminación y el signo negativo de la distancia es un claro indicativo del descenso que se observa hacia la periferia (cuadro VII). No obstante, al aplicar la regresión múltiple, considerando variable dependiente la contaminación e independientes el resto, únicamente la densidad de tráfico y la de población son significativos al 95%. CUADRO VI Modelo de distribución espacial de la contaminación por SO2 en Madrid Metodología
CUADRO VII Matriz de correlación del SO
Fuente: Fernández García y Galán Gallego (1993)
II.3.2. Producción de mapas en el S.I.G.- En función de los resultados obtenidos se procedió a la elaboración de mapas de densidades de población, vivienda y tráfico. Así mismo, a partir de los valores observados en cada estación de la red municipal, se elaboraron superficies de tendencia de SO2, por el procedimiento de la distancia media ponderada del módulo INTERPOL del IDRISI (Eastman, R., 1992) y a continuación se obtuvo la contaminación media por barrios Este último valor se calculó a partir de la función de distribución obtenida por regresión múltiple entre los valores medios de densidad de tráfico y de densidad de población correspondiente a cada barrio (CuadroVIII). CUADRO VIII Modelo de distribución espacial de SO2 en Madrid
Fuente: Fernández García y Galán Gallego, 1993
Una información más detallada de las fases de actuación en el SIG se muestra en el cuadro IX. Como puede apreciarse, se digitalizó vectorialmente con ATLAS*GIS los distintos elementos geográficos, que nos proporcionaron las siguientes coberturas: • Curvas de nivel y cotas de altura para generar el Modelo Digital del Terreno • División administrativa en barrios del municipio de Madrid, que por agregaciones sucesivas generó la división administrativa en distritos y el límite municipal; • Estaciones de control de la contaminación; • Puntos de control de tráfico, en cuadrados de un Km, que por interpolación generaron una superficie estadística del mismo. Tanto la cobertura de división administrativa en barrios como la de estaciones de control de contaminación tenían asociadas distintas variables temáticas como densidad de edificación, densidad de población y tráfico para los barrios y valores de SO2 para las estaciones. La mayor parte de las operaciones analíticas (interpolación, algebra de mapas, superposición de coberturas...) se realizaron en el S.I.G. IDRISI (sistema raster) al que fueron importadas todas las coberturas generadas con ATLAS*GIS. Posteriormente la información fue exportada desde el SIG a formato dBase y con ella se realizaron una serie de análisis estadísticos con el paquete STATGRAPHIC. Finalmente, se llevaron de vuelta los resultados obtenidos al SIG vectorial para la generación de cartografía de calidad. CUADRO IX Modelo de distribución espacial de la contaminación por SO2 en Madrid Fases de actuación en el S.I.G.
II.3.3. Análisis e interpretación de los resultados.- Los mapas resultantes de la interpolación ofrecen una visión bastante real de lo que, al menos en teoría, debería ser la contaminación en nuestra ciudad. Así en la distribución de los valores medianos de SO2 (figura 9) se destaca la mancha de la ciudad respecto a la periferia en un trazado de los umbrales de contaminación descendente desde el interior de la ciudad. Figura 9 SO2 Decil 50 por interpolación Ilustración no disponible
Figura 10 Contaminación por SO2 Media de los valores diarios Ilustración no disponible
Los bordes presentan un corte brusco hacia el W. y NW donde las grandes extensiones boscosas del Monte del Pardo y la Casa de Campo llegan hasta el límite urbano. Hacia el E y SE; la actividad industrial se combina con la residencial y los límites son mas irregulares. Así mismo se observa como los grandes ejes viarios son puntos de avance de la contaminación urbana hacia el exterior. Dentro de la ciudad las diferencias no son muy acusadas, se mantienen los niveles medios bajos; las dos áreas más contaminadas se localizan en el centro, a lo largo del gran eje de tráfico que es la Castellana y se extiende a los barrios de Cuatro Caminos y Río Rosas; al sur aparece otro núcleo, que afecta a parte de los barrios de la periferia sur. Por su parte las zonas próximas a Arturo Soria y Moratalaz, periferia E.SE., aparecen con valores similares a los del extrarradio. Los matices son mayores cuando abordamos los resultados referidos a los barrios madrileños, cuyos valores han sido calculados a partir de la recta de regresión. La bondad de este método se pone de manifiesto en el mapa de concentraciones medias (figura 10) en el que dentro del área central, la más contaminada, se individualizan los barrios del Viso, los Jerónimos y las Cortes, de morfología urbana bastante diferenciada de la dominante en esta zona central (viviendas unifamiliares, abundante vegetación y menor densidad de tráfico). En suma, los resultados muestran la adecuación de las zonas a las variables urbanas que intervienen sobre la contaminación en Madrid.
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NOTAS 1. El objetivo de la ponencia es la climatología geográfica española y, en función de ello, las fuentes de información utilizadas han sido exclusivamente de carácter geográfico, no obstante, en las mismas pueden aparecer, tal como señalamos en las referencias blbliográficas, algunos trabajos no realizados por climatólogos geógrafos. 2. Desde estas páginas, quiero expresar mi más sincero agradecimiento a todos los compañeros por la colaboración prestada. 3. Los estudios sobre riegos asociados a las precipitaciones se refieren a dos aspectos: el cuantitativo, a veces con técnicas muy depuradas, y el causal, que entra de lleno en el análisis sinóptico. Si bien en este trabajo nos centramos en el primero, no obstante queremos dejar constancia de que las investigaciones referidas al segundo son muy abundantes; entre ellas se encuentran las de Capel Molina, Olcina Cantos, Marzol Jaén, Pérez Cueva; Quereda Sala; Martín Vide; Gil Olcina; López Gómez; Albentosa Sànchez...etc. 4. En el momento de escribir estas líneas, se encuentra en avanzada fase de elaboración la tesis doctoral de Pedro Dorta Antequera (Universidad de la Laguna), donde e utiliza como técnica de clasificación el análisis discriminante. 5. En el momento de la exposición pública de esta ponencia, se está ultimando en la Universidad de Barcelona la elaboración de la tesis doctoral de Lidia Gómez Navarro, cuyo objetivo fundamental es la regionalización climática de la España Peninsular mediante el análisis markoviano de las sequías. 6. Al VII Coloquio de Geografía Cuantitativa se han presentado tres comunicaciones que versan sobre: regionalización climática (Aquilar Anfrons, 1996), radiación solar (Pons, 1996) y Fitoclimatología (Fernández, F. et alt., 1996) y en cuya elaboración se ha utilizado los S.I.G. Así mismo, entres los trabajos presentados a la III Reunión Nacional de Climatología (La Laguna, septiembre, 1996) aparecen otras tres comunicaciones donde se aplica esta herramienta; la temática de dos ellas está relacionada con la evaluación y gestión de recursos hídricos (Fernández García, F. et alt., 1996) y la tercera versa sobre cartografía bioclimática (Ferrrer, F. y Cabrera, P., 1996). 7. El cometido asignado a cada grupo fue el siguiente: Estudio climático (Grupo de Climatología: Fernández García, F. y Galán Gallego, E.). Estudio hidrológico (Grupo de Hidrología), Configuración del sistema de base de datos y manejo del S.I.G. (Servicio de Cartografía).
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