Taller de Homogenización de Series de Tiempo usando R - AtmosCol 2023

Introducción

Cuando se analizan las series de tiempo climáticas, en particular, la de precipitación, constituye un elemento climático (Eslava, 1999; Jaramillo, 2005), en dichas series se pueden detectar heterogeneidades relacionadas con cambios en la ubicación de la estación, posibles fallas en los instrumentos de medición o de transmisión, u otro tipo de errores en los datos. Es por ello que los diversos tipos de usuarios de datos de variables climáticas requieren realizar un análisis encaminado a la calidad de los datos. Así cuando se hace referencia a la homogenización de series de tiempo, lo que se desea es lograr series que posean una coherencia temática, espacial y temporal.

El taller tiene como objetivo presentar la metodología de homogenización de series de tiempo de precipitación, que incluye las siguientes etapas (Bernal et al., 2012; Lombana et al., 2018): i) identificación de estaciones meteorológicas vecinas, ii) definir la estación de análisis y estación de referencia, iii) detección de puntos de cambio en el promedio y iv) ajuste de la serie de análisis, precisamente, se le denomina homogenización de las series, siempre y cuando sea necesario realizarlo, pues es probable detectar heterogeneidades que no constituyen errores en los datos, pues las heterogeneidades, pueden detectar datos particulares en la serie o un tramo de la serie que corresponden al efecto de fenómenos meteorológicos o climáticos, por ejemplo, en la escala de la variabilidad climática interanual, la ocurrencia de eventos El Niño o La Niña generan un efecto temporal en la precipitación, que se pueden analizar con estudio de las anomalías (Pabón y Montealegre, 2017), por lo tanto, se puede señalar que sólo se realizará la homogenización siempre que se detecten errores en los datos, en este contexto, el contraste y la comparación de la serie de análisis con otra (s) estaciones de referencia resulta importante, pues ello permite que las series comparadas guarden una coherencia entre ellas.

Autores

Néstor Ricardo Bernal Suárez - Grupo de Investigación GIIAUD, Ingeniería Ambiental, Universidad Distrital Francisco José de Caldas.

José Daniel Pabón Caicedo - Grupo Tiempo, Clima y Sociedad, Departamento de Geografía, Universidad Nacional de Colombia

Casos de Estudio

Se ilustran tres estudios de caso empleando las series de tiempo mensuales de precipitación de la red hidrometeorológica del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) en Colombia (Sur América). El primer caso, corresponde a la región de la Sabana de Bogotá, el segundo en la región del Bajo Magdalena, para estos primeros casos se emplea la curva de dobles masas (Barrero y Sabogal (s.f.); Montealegre, 1990); y el tercero en la región del Alto Cauca, para este caso, se emplea como estación de referencia, la serie de tiempo de precipitación de GPCC (Scheiner et al., 2022) y se ilustra el script en el software R-Studio para ilustrar de forma general la metodología de homogenización. El enfoque metodológico que se presenta tiene similitudes y aportes con el desarrollo de Mesa et al., 1997; Henríquez, 2012; Martínez et al., 1996 y Nieto y Ruíz, 2002.

Figura: Estación meteorológica de referencia: 2120516 (izquierda) y estación meteorológica de análisis: 2120557 (derecha).

Estructura

| Hora | Contenido | Tutor | Duración | | :-----------------: | :----------------------------------------------------------------: | :-----------: | :-------: | | 01:30 PM - 03:00 PM | Homogenización de series de tiempo mensuales de precipitación en R | Néstor Bernal | 1.5 horas |

Ejecutar de manera local

Si está interesado en ejecutar este material localmente en su computadora, deberá seguir este flujo de trabajo:

1. Clone el repositorio https://github.com/nrbernals/Homogenizacion_series.git usando el siguiente comando de consola:

bash git clone https://github.com/nrbernals/Homogenizacion_series.git

1. Entre en la carpeta de Homogenizacion_series bash cd Homogenizacion_series

2. Vaya a la carpeta src y comience una sesión de RStudio bash cd src/ rstudio

Los cógigos aquí contenidos se escribieron en R-Studio versión 3.6 y requieren de los siguientes paquetes para su correcto funcionamiento: i) tidyverse, ii) lubridate, iii) TSstudio, iv) COR, v) dplyr, vi) trend, vii) xlsx y viii) SPEI

Agradecimientos

Al Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), a Ruth Correa y María Inés Cubillos de la Subdirección de Meteorología. A Gustavo Cabrales por el procesamiento y descarga de los datos de GPCC, a Yenny Sánchez por la colaboración en la elaboración de algunos mapas. También a Alfonso Ladino, Nicole Rivera y Fernanda Moreno, y al Prof. Andreas Becker de GPCC.