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Un equipo internacional de climatólogos estudia cómo minimizar errores en las tendencias climáticas observadas – Agencia Estatal de Meteorologa

03/02/2021 – Expertos en climatología de la Universitat Rovira i Virgili, de la Agencia Estatal de Meteorología y de la Universidad de Bonn (Alemania) da un paso adelante en la identificación de los métodos más fiables que ayuden a corregir estos sesgos

El registro climático instrumental es patrimonio cultural de la humanidad, producto del trabajo diligente de muchas generaciones de personas en todo el mundo. Pero los cambios en la forma en que se ha ido midiendo la temperatura, así como en el entorno en el que se ubican las estaciones meteorológicas pueden producir tendencias espurias. Un estudio internacional llevado a cabo por investigadores de la U Rovira i Virgili (URV, España), la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET, España) y la Universidad de Bonn (Alemania), ha avanzado con éxito en la identificación de los métodos más fiables que ayuden a corregir esas tendencias. Estos “métodos de homogeneización” son un paso clave para convertir el enorme esfuerzo de los observadores en productos de datos fiables sobre el cambio climático. Los resultados de esta investigación, financiada por el
Ministerio de Economía y Competitividad de España, han sido publicados en la revista Journal of Climate de la American Meteorological Society.

Las observaciones climáticas a menudo se remontan a más de un siglo, antes incluso de que existieran la electricidad o los automóviles. Estos lapsos de tiempo tan largos hacen que sea prácticamente imposible mantener las mismas condiciones de medición a lo largo de los años. El problema más conocido es el crecimiento de las ciudades alrededor de estaciones meteorológicas urbanas. Sabemos que las ciudades tienden a ser cada vez más cálidas debido a las propiedades térmicas de las superficies urbanas o a la reducción de las superficies de evapotranspiración. Para comprobarlo basta comparar las estaciones urbanas con las estaciones rurales circundantes. Aunque menos conocido, también existen problemas similares debido a la expansión de los cultivos de regadío entorno a los observatorios.

La otra razón más común de los sesgos en los datos observados son las relocalizaciones de las estaciones meteorológicas derivadas, entre otras causas, de los cambios en las redes de observación. “Un cambio organizativo bastante típico consistía en que las oficinas meteorológicas, que solían estar en las ciudades, se trasladaban a aeropuertos de nueva construcción que necesitaban observaciones y predicciones.”, explica el Dr. Victor Venema, climatólogo de Bonn, y uno de los autores del estudio. “La estación meteorológica de Bonn solía estar en un campo en el pueblo de Poppelsdorf, que ahora es un barrio de Bonn, y, después de varias reubicaciones, la estación se encuentra actualmente en el aeropuerto de Colonia-Bonn”, añade.

Con relación a la estimación robusta de las tendencias globales, las alteraciones más importantes corresponden a cambios tecnológicos que se introducen simultáneamente en una red de observación: “en la actualidad estamos inmersos, por ejemplo, en un período de automatización generalizada de las redes de observación” explica el Dr. Venema.

Los programas informáticos adecuados para la homogeneización automática de las series temporales climáticas son el resultado de varios años de desarrollo. Funcionan comparando estaciones cercanas entre sí y buscando cambios que solo ocurren en una de ellas, a diferencia de los cambios climáticos, que influyen en todas las estaciones.

Para examinar estos métodos de homogeneización, el equipo de investigación generó un banco de pruebas en el que se incorporaron un conjunto de datos simulados que imitaban de forma fiable los conjuntos de datos climáticos observados, incluyendo los sesgos mencionados. De esta manera, esos cambios espurios son conocidos y se puede estudiar cómo son corregidos por los diferentes métodos de homogeneización testados.

En comparación con estudios anteriores, los conjuntos de datos de prueba generados mostraron una mayor diversidad y las redes de estaciones reales también mostraron una mayor variedad debido a las diferencias en su gestión. Los investigadores se encargaron de reproducir redes con densidades de estaciones muy variadas, ya que en una red densa es más fácil identificar un pequeño cambio espurio en una estación. El conjunto de datos de prueba que se utilizó en esta investigación fue mucho mayor que en el de estudios precedentes (se analizaron 1.900 redes de estaciones), lo que permitió a los científicos determinar con precisión qué diferencias existen entre los principales métodos de homogeneización automática desarrollados por grupos de investigación de Europa y América. Debido al gran tamaño del conjunto de datos de
prueba, solo se pudieron testar los métodos de homogeneización automatizados.

El grupo investigador descubrió que es mucho más difícil mejorar la señal climática media estimada para una red de observación, que mejorar la precisión de las series temporales de cada estación.

En la clasificación resultante, los métodos de homogeneización propuestos por los centros españoles superaron al resto. El método desarrollado en el Centro de Cambio Climático C3, de la URV (Vila-seca, Tarragona) por el climatólogo húngaro Dr. Peter Domonkos resultó ser el mejor en homogeneizar tanto las series de estaciones individuales como las series medias de la red regional. El método de la AEMET, desarrollado por el Dr. José A. Guijarro, le siguió a muy corta distancia.

Cuando se trata de detectar y minimizar errores sistemáticos de tendencia similares de muchas redes meteorológicas, especialmente en aquellas en las que esos sesgos se producen simultáneamente afectando a muchas estaciones en fechas similares, el método de homogeneización desarrollado por la Agencia Nacional Oceánica y Atmosférica de Estados Unidos (NOAA) obtuvo el mejor resultado. Este método fue diseñado para homogeneizar conjuntos de datos de estaciones a escala global donde la principal preocupación es la estimación fiable de tendencias globales.

Los resultados de este estudio han demostrado el valor de grandes conjuntos de datos de prueba. “Es otra razón más por la que los métodos de homogeneización automática son importantes: se pueden probar mucho mejor, y esto ayuda a su desarrollo”, explica el Dr. Peter Domonkos, que empezó su carrera como observador meteorológico y ahora escribe un libro sobre la homogeneización de series climáticas temporales.

“El estudio muestra lo importantes que son las redes de estaciones muy densas para hacer que los métodos de homogeneización sean más robustos y eficientes, y, por lo tanto, calcular las tendencias observadas con mayor precisión”, explica la Dra. Manola Brunet, directora del C3 de la URV, miembro visitante de la Unidad de Investigación Climática de la Universidad de East Anglia, Norwich, Reino Unido y vicepresidenta de la Comisión de Servicios y Aplicaciones Meteorológicos, Climáticos, Hidrológicos y Ambientales de la Organización Meteorológica Mundial.. “Desafortunadamente, todavía es necesario digitalizar muchos datos climáticos para contribuir a una homogeneización y un control de calidad aún mejores”, concluye.

El Dr. Javier Sigró, también del C3, asegura que la homogeneización es a menudo un primer paso “que nos permite ir a los archivos y averiguar qué sucedió con aquellas observaciones afectadas por cambios espurios. Mejorar los métodos de homogeneización significa que podemos hacer esto de una manera mucho más eficiente”.

“Los resultados del proyecto pueden ayudar a los usuarios a elegir el método más adecuado a sus necesidades; pero también a sus desarrolladores para mejorar su software mostrando sus fortalezas y debilidades, lo que permitirá más mejoras en el futuro” apunta el Dr. José A. Guijarro de la Agencia Estatal de Meteorología en las Islas Baleares y coautor del estudio.

En estudios anteriores de características similares, el grupo investigador observó que los métodos de homogeneización que fueron diseñados para detectar sesgos múltiples simultáneamente eran claramente mejores que los que identifican uno a uno los cambios espurios introducidos artificialmente. “Curiosamente, nuestro estudio no lo corroboró. Puede que sea más una cuestión de usar métodos cuidadosamente ajustados y probados” puntualiza el Dr. Victor Venema de la Universidad de Bonn.

Los expertos aseguran que la precisión de los métodos de homogeneización probablemente mejorará todavía más. “Sin embargo, nunca debemos olvidar que las observaciones climáticas espacialmente más densas y de alta calidad son el pilar más importante de nuestro conocimiento sobre la variabilidad climática” concluye el Dr. Peter Domonkos.

Fuente: http://www.aemet.es/es/noticias/2021/01/Articulo_metodos_homogeneizacion