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Meteorologica

versión On-line ISSN 1850-468X

Meteorologica vol.32 no.1-2 Ciudad Autónoma de Buenos Aires ene./dic. 2007

 

ARTÍCULOS ORIGINALES

Análisis de tendencias de heliofanía efectiva en Argentina

Hugo Grossi Gallegos y María Isabel Spreafichi (*)

Servicio Meteorológico Nacional San Miguel, Argentina dirección electrónica: hgrossi@smn.gov.ar
(*) Personal CONICET

Manuscrito recibido el 24 de Mayo 2007, en su versión final el 2 de Junio 2009

RESUMEN

Se presentan resultados del análisis estadístico de series temporales de promedios anuales de heliofanía efectiva (horas de brillo solar) registrados en estaciones de Argentina, que compensan la insuficiencia de datos de irradiación solar y permiten estudiar tendencias relacionadas con el Cambio Climático Global. Se aplicó un estudio previo de consistencia teniendo en cuenta el error de medición, con la aplicación del test de Mann-Kendall y se discuten los resultados obtenidos. Aparecen algunas estaciones en las que los promedios anuales de la heliofanía efectiva decrecen significativamente, agrupándose fundamentalmente  en una  zona ubicada al noreste de la Pampa Húmeda y al sur de la Mesopotamia.

Palabras clave: Heliofanía; Series temporales; Tendencias; Cambio Climático.

ABSTRACT  

Results of the statistic analysis of time series of annual averages of hours of solar brightness registered in stations of Argentina are presented; these values compensate the insufficiency of data of solar irradiation and allow studying tendencies related to the Global Climatic Change. The measurement error was taken into account in a previous study of consistency, temporal analysis is made with the application of the test of Mann-Kendall and the obtained results are discussed.  They appear some stations in which the annual averages of hours of solar brightness decrease significantly, grouping itself essentially in a zone located to the northeast of Humid Pampas and to the south of the Mesopotamia. 

Key words: Sunshine hours; Time series; Trends; Climatic Change.  

1. INTRODUCCIÓN 

Conocer la energía que, proveniente del Sol, alcanza la superficie de la Tierra se considera necesario, entre otras cosas, para: a) estudiar el impacto que los cambios en los niveles de radiación debido a las variaciones periódicas o anómalas tienen sobre las condiciones climáticas (variaciones en la nubosidad, en la cantidad de partículas en suspensión en la atmósfera y en el agua que se puede precipitar, se verían inmediatamente reflejadas en la radiación medida),  b) determinar  la influencia  que la radiación solar a nivel de superficie tiene en el rendimiento de cosechas, c) evaluar la evapotranspiración potencial del suelo y determinar así su estado hídrico (agua disponible y necesidad de riego).
Por otra parte, la necesidad de contar con valores promedio de irradiación solar global diaria con el fin de planificar su aprovechamiento energético no tiene respuesta en las bases de datos disponibles que resultan escasas, incompletas o de dudosa calidad (Grossi Gallegos,  1998a y b) , lo que obliga a hacer uso de estimaciones basadas en correlaciones establecidas con otras  variables
meteorológicas de más frecuente y extensa medición, como la heliofanía y la amplitud térmica (Righini et al., 2004; Raichijk et al., 2005).
Por otra parte, las bases de datos de irradiación que se correlacionan  con los de las bases de heliofanía no tienen la misma extensión: los promedios mensuales o anuales de este último parámetro cuentan en todo el mundo con registros de larga data que permiten analizar su posible variación a través del tiempo y, luego de conocida, utilizar las correlaciones establecidas en un período limitado para obtener un trazado de cartas con peso climatológico de los promedios de irradiación solar global diaria por métodos geoestadísticos.
Vale la pena tal vez insistir en la necesidad de evaluar la incerteza que se comete  en la determinación de la heliofanía en las estaciones argentinas, tanto del Servicio Meteorológico Nacional  (SMN) cuanto del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Como ya se dijera antes en un trabajo en el que se intentó cuantificar ese error, un alto valor de umbral en la energía necesaria para quemar las fajas subestima sistemáticamente la heliofanía, dando como resultado valores estimados de irradiación solar inferiores a los reales, cualquiera sea el método de correlación usado (Roldán  et al., 2005); en el mismo se mostró la dispersión de valores obtenidos con las fajas utilizadas pero no se pudo cuantificar su umbral  (el término "error" se está refiriendo no a valores equivocados o disparatados sino a  las"incertezas" que son inherentes a toda medición y que n unca pueden ser totalmente eliminadas; por tal razón,  las dos expresiones se utilizan de manera indistinta a lo largo del texto). 
En este trabajo se utiliza el valor de incerteza determinado estadísticamente a partir de la extrapolación del análisis del comportamiento de la función estructura (Raichijk  et al., 2007).  Esta incerteza, además de la propia del método de quemado de la faja en el heliógrafo, surge fundamentalmente de la variación de la calidad y de la impresión del papel utilizado en los heliógrafos; la de las estaciones de Argentina difiere de las de los países vecinos, por lo que deberá tenerse en cuenta en la extrapolación de valores en las fronteras. Se analiza la existencia de posibles tendencias utilizando los métodos recomendados por el Grupo de Trabajo en Fluctuaciones Climáticas de la  Organización Meteorológica Mundial  (Dzerdzeevskii  et al.,
1965) , en particular, el planteado originalmente por Mann en 1945 y que fuera reformulado por Kendall en 1948 (Kendall and Stuart, 1961). Se tiene en cuenta en el análisis de consistencia la incerteza introducida en la medición de la heliofanía efectiva realizada en las estaciones, suponiendo que el umbral de respuesta de las fajas utilizadas no cambió a través del tiempo (lo cual no es una hipótesis fácil de defender ni posible de verificar ya que las mismas fueron destruidas en la sede central el SMN, en donde se almacenaban luego de su  lectura y envío desde las estaciones, siendo posible  proceder a su revisión en casos llamativamente dudosos; el volumen ocupado en los depósitos y la escasa consulta de las fajas llevó a la toma de esta decisión).  

2. DATOS Y METODOLOGÍA  

2.1. Tratamiento de los datos  

Para este trabajo se consideraron las estaciones que miden con heliógrafos  de Campbell-Stokes ubicadas en el territorio argentino; a partir de los valores promedios mensuales de heliofanía efectiva existentes en el SMN correspondientes al período 1956/2003, a los que se agregaron los de las estaciones San Miguel (1957-2005), Rafaela INTA (1961-2005), Paraná INTA (1964-2005), Alto Valle INTA (1971-1992) y Cerrillos INTA (1971- 2000)  y,  procediendo como se hizo en un trabajo anterior (Grossi Gallegos y Spreafichi, 2005), se eliminaron todos aquellos valores mensuales que se apartaban del promedio general en más de ±1.96s, compatible con el nivel de significancia del test a emplear (límites que se flexibilizaron teniendo en cuenta el error de determinación de la heliofanía, la obtención del cual se explica en el ítem 2.2). 
Se calcularon así los promedios anuales sólo para los años que tenían completos los registros mensuales, con lo cual la muestra se redujo, y se analizaron las series históricas restantes 
Finalmente se retuvieron aquellas series de promedios anuales con una extensión  no inferior a 20 valores, las que fueron analizadas con el test de Mann-Kendall (nivel de significancia del 5%). 

2.2. Estimación de la incerteza del sistema de medición

La forma habitual de analizar las condiciones de extrapolación de variables meteorológicas es la propuesta por Gandin (1970) a través de la función estructura, metodología ya aplicada en varios países (ver, por ejemplo, Suckling and Hay, 1976) y en Argentina para analizar los datos de irradiación solar global (Grossi Gallegos y Lopardo, 1988) y de heliofanía relativa (Grossi Gallegos y Atienza, 1992) en la Pampa Húmeda, suponiendo que la misma es una región homogénea y que ambos parámetros varían de manera isotrópica. 
Si se denomina con n(x,y) a las horas de insolación o heliofanía efectiva medidas en una localidad y se indica su valor medio con una barra sobre el símbolo, se puede notar la desviación con respecto al valor medio (anomalía) de la siguiente manera: 

 

En base a este formalismo podríamos definir la función estructura de la siguiente manera: 

Es más conveniente estudiar esta función estructura de las anomalías que la calculada directamente en base a los valores de heliofanía ya que su variación latitudinal será  en general diferente de la longitudinal (no será homogénea).
También debe tenerse en cuenta que la incerteza en la medición introduce un error sistemático en el valor de esta función, suma de los errores cometidos en cada una de las estaciones, que debe adicionarse a la función estructura; la suposición más simple es que dichos errores en diferentes lugares no están correlacionados entre sí o con los valores medidos, ni que dependen de las coordenadas. Como mostró Gandin  (1970), esto permitiría estimar la incerteza introducida en la medición si se extrapola la función estructura a distancia cero a partir de la expresión: 

                            

donde sn es el error de observación.
Con el  fin de tener independencia de los valores absolutos de heliofanía pareció conveniente utilizar la modificación introducida por Hay y Suckling
(1979) en la definición del coeficiente de variabilidad de Pearson, CV

 

donde los valores ubicados en el denominador indican los promedios de la heliofanía en las mismas localidades para  las cuales se calcula la función estructura.
Para 12 estaciones ubicadas en la Pampa Húmeda, Raichijk et al. (2007) hallaron que la relación entre el  coeficiente  de  variabilidad y la distancia entre estaciones puede ser aproximada, con un coeficiente de correlación  r = 0,89, por la siguiente expresión lineal:  

donde D es la distancia entre pares de estaciones medida en kilómetros. 
El uso de la función estructura en la Eq. (4), que juega el rol de un desvío estándar, implica sólo un nivel de confidencia del 67%. Niveles más altos de confidencia pueden alcanzarse multiplicando los coeficientes obtenidos por el valor de Z apropiado (Z es la denominada  variable Normal tipificada, según García, 2004), tal como 1,644 para el 90%. Suckling (1983) observó que, aunque los valores de las anomalías no estén normalmente distribuidos, la aproximación utilizada en la definición del coeficiente de variabilidad se comporta como tal cuando se la convierte al nivel de confidencia del 90%.  
Si se procede de la manera indicada, la expresión lineal hallada se convierte en: 

A partir de la Eq. (3), si se toma el valor de esta expresión a distancia D=0 y se lo divide por (2½) se encuentra que los promedios mensuales de heliofanía obtenidos en las estaciones argentinas están estimados con un error de ±7 %.

3. RESULTADOS

Los promedios mensuales de la heliofanía efectiva posteriores a octubre de 1967 ya habían sido consistidos por el Departamento de Climatología del SMN por  la  condición  de  que los valores diarios no superaran el valor de la astronómica (esto es, que la heliofanía relativa no fuera superior a 1), además de verificar los valores dudosos de las planillas con las libretas de observación. Para la última década se detectaron valores irregulares en los años 1991 a 1993 en algunas estaciones debido a la utilización de fajas erróneamente impresas provistas a los observadores; al no poder identificar su utilización, se decidió no tenerlos en cuenta en general para la preparación de las Estadísticas Climatológicas de la década, si bien los valores  no  fueron eliminados del Banco de Datos.
Luego de aplicar a los datos de las 93  estaciones el tratamiento explicado más arriba y de haber analizado cada uno de los gráficos que representan las series temporales registradas en cada estación (descartándose aquéllas en  las que era dable observar  extensas  faltantes producidas por falta de información o como consecuencia   del   filtrado  aplicado);  finalmente  se  consideraron las series de promedios anuales de heliofanía efectiva procedentes de 42 estaciones, cuyo listado se 
presenta en la Tabla I y su distribución geográfica en la Figura 1. En la Figura 2 se muestran algunas de las series temporales de las estaciones retenidas para el estudio.

Tabla I: Estaciones consideradas, sus coordenadas, el período de datos existentes, datos considerados y algunos de los resultados estadísticos obtenidos. S: Nivel de significancia 5%, NS: No significativo.


Figura 1. Distribución geográfica de las estaciones consideradas.


Figura 2. Series temporales de los promedios anuales de heliofanía efectiva (se indican las barras de error).

De las estaciones analizadas, sólo 8 presentan pendiente positiva de valor muy bajo, y de ellas, sólo 3 resultan significativas (Bahía Blanca, Comodoro Rivadavia y Río Gallegos). En particular, la ubicada en las Islas Orcadas muestra una pequeña pendiente positiva no significativa, a pesar de tratarse, junto con Río Gallegos, de una de las  dos estaciones argentinas en las  que  se detectó un incremento significativo en la temperatura ambiente a lo largo del siglo XX (Hoffmann et al., 1997; Cazeneuve et al., 2000), incremento cuyo origen podría ahora ser adjudicado a la influencia de las actividades humanas, como ya lo plantearan como alternativa Hoffmann et al. en su artículo.
Del resto, 15  muestran  una  tendencia  decreciente
significativa al 5%. Cabe destacar que 6 de ellas (Monte Caseros, Rafaela, Paraná, Rosario, Gualeguaychú y Junín) se agrupan en la zona noreste de la Pampa Húmeda y sur de la Mesopotamia, mientras que las 9 restantes se presentan dispersas; en general, no se observa ninguna correlación con la latitud. Por otra parte, los promedios anuales de heliofanía efectiva presentan un comportamiento variable  en 24 estaciones, por lo que se puede aceptar como válida en ellas la hipótesis de pendiente nula.
En cuanto al valor del coeficiente de variabilidad, sólo en 5 estaciones ubicadas al sur de la latitud 38°S supera el 10% (entre 11% y 18%), correspondiendo a series con pendiente positiva
pero sin guardar relación aparente con el nivel de significancia. 
Vale la pena recordar que, para que la media muestral sea estadísticamente representativa de la población (período que surge de exigirle que difiera del promedio poblacional en menos del error de medición determinado más arriba), deberían considerarse un número de años h tal que se cumpla con la condición (Roberti et al., 2005): 

en donde el coeficiente a está dado por el cociente entre Z (que depende del nivel de significancia) y el error relativo. Aplicada al mayor valor del coeficiente de variabilidad hallado (Cv=0,18, ver Tabla I), requiere que la extensión de las series no sea inferior a 18 años, condición que se cumple en todos los casos.   

4. DISCUSIÓN  

El comportamiento estadístico observado anteriormente muestra en general una tendencia a la disminución de los promedios anuales de heliofanía en un 36% de los casos y variable en un 57% (dentro de éstos, 5 estaciones presentaron pendiente positiva), a un nivel de significancia del 5%. En la Tabla I se incluyeron también los valores hallados para la pendiente y la ordenada al origen de las rectas de tendencia calculadas por cuadrados mínimos con sus  errores, como  así también el coeficiente de variabilidad, esto es, el desvío estándar dividido por el valor medio de cada serie. Raichijk (2007) analizó el comportamiento de la función estructura en la misma región para  promedios anuales, pero obtuvo como resultado que la curva resultaba prácticamente horizontal (la función estructura no dependería de la distancia entre estaciones), con un valor extrapolado que permitió evaluar que estos promedios anuales de heliofanía estaban afectados por un error no inferior al 7%, lo que estaría indicando que el  error del umbral de las bandas utilizadas por el SMN no permite su reducción al pasar a un nivel anual de integración.
Si se tiene en cuenta este resultado y se estima el error generado por la sensibilidad de las bandas sobre los valores medios calculados a lo largo del período de análisis (esto es, multiplicando el error
relativo por el valor medio correspondiente), los resultados obtenidos se modifican.
El error instrumental no enmascara las tendencias significativas halladas por el test de Mann-Kendall sólo en 9 casos  (Santiago del Estero, Reconquista, La Rioja, Gualeguaychú, Pigüé y Tres Arroyos, negativas, Bahía Blanca, Comodoro Rivadavia y Río Gallegos, positivas),  las enmascara en 6 (Monte Caseros, Rafaela, San Juan, Paraná, Rosario y Lago Argentino, todas negativas)  y deja dudas en 4 (Las Lomitas, Cerrillos, Junín y Alto Valle, todas negativas) ya que los extremos de las cotas de error coinciden.
Por otra parte, al separar los valores ubicados fuera del intervalo adoptado (± 1,96s)  no  se corrió el riesgo de dejar de lado evidencias de alguna perturbación importante a nivel local o regional que pudiera provocar efectos temporalmente ya que la misma se manifestaría  claramente  a nivel mensual o estacional pero no anual . En el caso de la heliofanía, tendría que estar asociada,  por ejemplo a una erupción volcánica intensa, como la del volcán Hudson, ocurrida en Chile en  agosto de 1991, con alta y duradera inyección de cenizas en la atmósfera; la disminución  se registró fuertemente en el mes de septiembre en  la estación Puerto Deseado, pero la  separación de este valor (por quedar fuera del intervalo fijado) no modificó la pendiente obtenida para el mes en cuestión, si bien provocó que el promedio anual no pudiera ser calculado. Algo similar ocurrió con el promedio de mayo de 1974, en el que el valor de heliofanía fue inusualmente bajo (aunque real) y su supresión no modificó ni la pendiente mensual ni la anual. Al ser la base de datos lo suficientemente extensa, la supresión de pocos puntos no provoca importantes modificaciones. 
Si bien excede los objetivos de este trabajo, se analizó el comportamiento temporal de dos de las bases de datos de heliofanía en base mensual con el fin de observar la presencia de alguna variación mensual o estacional de las tendencias halladas. Se tomaron los promedios mensuales correspondientes a Diciembre y Junio (meses en los que la heliofanía astronómica varía muy poco) de Bahía Blanca, que presentó una tendencia positiva estadísticamente significativa al analizar sus promedios anuales, y Reconquista, que presentó una tendencia de signo opuesto, también estadísticamente significativa. Se pudo observar que, si bien el signo de las tendencias no cambió, en el primer caso dejó de ser
significativa en Diciembre y en el segundo, en Junio, evidenciando una variación estacional que se presenta en la Figura 3 y en la Tabla II


Figura 3. Series temporales de los promedios mensuales (Junio y Diciembre) de heliofanía efectiva en las estaciones Bahía Blanca y Reconquista.

Tabla II: Resultados del análisis del comportamiento temporal de los promedios mensuales (Junio y Diciembre) de la heliofanía efectiva en las estaciones Bahía Blanca y Reconquista.

Estos últimos resultados obligarían a revisar la metodología seguida en general para la depuración de las bases de datos (o para el cálculo de las anomalías estandarizadas) pues habría que hacerlo no con respecto a los valores medios en el período sino a los valores de las rectas de tendencia . Sin embargo, con el fin de completar el  análisis  de este trabajo, se ensayó la depuración de la base de datos en la estación Bahía Blanca  para  todos los meses tomando como referencia no el promedio sino la recta tendencia. El resultado  fue prácticamente coincidente, con una diferencia de a lo más 1 dato en cada mes. 

5. CONCLUSIONES  

Aparece en esta oportunidad un conjunto de localidades argentinas en las cuales se detectaron tendencias estadísticamente significativas, tanto a la disminución como al aumento de los valores medios anuales de heliofanía efectiva, con las consecuencias que ello podría traer asociadas sobre la producción agrícola, ya que una disminución de la heliofanía va asociada a un aumento de a nubosidad y viceversa (Grossi Gallegos y Magrin, 1993; Magrin et al., 1997). Sin embargo, el error introducido por la respuesta de las bandas reduce el número de estaciones con este comportamiento.
Varios autores han hallado tendencias significativas en otras  variables meteorológicas registradas en Argentina. Puede citarse entre ellos el trabajo de  Hoffmann  et al.  (1997) en el que compararon la década 1981/1990 con la 1941/1950 (esta última considerada como la globalmente más caliente entre 1900 y  1980); al norte de aproximadamente 42°S en Argentina los promedios anuales de las temperaturas máximas decrecieron mientras que los promedios de las mínimas aumentaron. O el de Marino (2007), en el que reportó un incremento significativo del número de días en el año con grandes precipitaciones, en el norte de la Mesopotamia, sur de Córdoba y noroeste de Buenos Aires. Observó también tendencias positivas en los tres parámetros, en Posadas, Monte Caseros e Iguazú. Los mayores totales de precipitación no se dan siempre por aumento de la frecuencia sino por mayor intensidad de las mismas. 
No se encontraron trabajos sobre  tendencias significativas halladas a nivel regional  que pudieran asociarse a un fenómeno de cambio climático en Sudamérica y permitir alimentar así alguna explicación para este comportamiento de la heliofanía en Argentina.
Será conveniente en futuros trabajos analizar las series temporales de los promedios mensuales de la heliofanía efectiva (o quizás, también, de la relativa, para independizarse así de su variación astronómica, es decir, de la latitud y de la declinación) para ver su posible correlación, por ejemplo, con  los promedios correspondientes de irradiación solar (en caso de disponerse de ellos), de precipitación o de nubosidad, o aún con los valores del Índice Multivariado ENSO (El Niño Southern Oscillation), conocido como MEI (Multivariate ENSO Index), ya que podría resultar que la posible "teleconexión" con alguna de las fases del evento "El Niño" produjera mayor cantidad de nubes o precipitaciones en esta región en determinada época del año, como indicaran algunos autores y, en consecuencia, una
disminución en los valores de la heliofanía efectiva (Grossi Gallegos y Spreafichi, 2008).

AGRADECIMIENTOS: Al señor José Ares, del Banco de Datos del SMN, y al Ing. Rafael Rodríguez y a las señoras Graciela Cazenave y Graciela Galvani, del Instituto de Clima y Agua del Centro de Instigaciones en Recursos Naturales del INTA Castelar.

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