escuela politÉcnica nacional · la niÑa del 2007-2008 en la morrena. ..... 143 tabla 4.13:...

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL

FACULTAD DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL

INFLUENCIA DE LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA SOBRE EL CICLO ATMOSFÉRICO DIURNO EN LOS ECOSISTEMAS DEL ECUADOR:

CASOS DE ESTUDIO EN GALÁPAGOS Y EN EL VOLCÁNANTISANA.

PROYECTO PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERÍA AMBIENTAL

LEANDRO ROBAINA [email protected]

DIRECTOR: DR. MARCOS JOSHUA VILLACÍS [email protected]

QUITO, julio 2018

DECLARACIÓN

Yo Leandro Robaina Arla, declaro que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que

no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional y

que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento.

La Escuela Politécnica Nacional, puede hacer uso de los derechos

correspondientes a este trabajo, según lo establecido por la Ley de Propiedad

Intelectual, por su Reglamento y por la normatividad institucional vigente.

______________________

LEANDRO ROBAINA ARLA

iii

CERTIFICACIÓN

Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Leandro Robaina Arla, bajo

mí supervisión.

_____________________

DR. MARCOS JOSHUA VILLACÍS ERAZO

iv

AGRADECIMIENTOS

En orden cronológico, agradezco a mis abuelos. Pese a que no tuve mucho tiempo

junto a ellos, he visto su legado, mis padres. Gracias, mamá por ser un ejemplo

diario de orden, superación, constancia y evolución. Gracias, papá por mostrarme

como ser bondadoso, empático y sobre todo humano. Jose, gracias por estar

siempre para mí, por compartir tu tiempo conmigo desde que nací y por enseñarme

a reír hasta en las peores situaciones.

Gracias Yadira, mi compañera. Por ser una revolución en mi vida y mostrarme que

los límites son barreras mentales auto impuestas.

Les agradezco a todos los mencionados su confianza en mí, cuando muchas veces

yo no la tuve. Espero con esto poder decirles cuanto los amo.

Gracias a usted Marcos por prestarme su ayuda en una situación compleja, por ver

el potencial académico e incentivar el científico en mí para crear este excelente

tema poco estudiado a nivel nacional.

v

DEDICATORIA

Aunque suene utópico, lo dedico a los estudiantes a los que no se les regala nada.

Que tienen que lucharla desde el minuto 1, que sacar buenas notas es simplemente

con lo que deben cumplir. Los que trabajan, estudian que sacan tiempo de la nada,

los personas que aún creen en lo justo y honesto. También lo dedico a mis

compañeros más cercanos Erick, Kari, Noe, Brenda, Salomé, Miguel y Flavio.

Además, para personas que han sido influencia, apoyo, ejemplo y pilares

fundamentales en mi vida son ustedes Sandra, Raúl, Jose y Yadira.

vi

CONTENIDO

CERTIFICACIÓN .................................................................................................. III

AGRADECIMIENTOS........................................................................................... IV

DEDICATORIA ...................................................................................................... V

CONTENIDO......................................................................................................... VI

ÍNDICE DE TABLAS............................................................................................. XI

ÍNDICE DE FIGURAS .........................................................................................XIV

LISTA DE ABREVIATURAS.............................................................................XXIII

RESUMEN ....................................................................................................... XXIV

ABSTRACT....................................................................................................... XXV

PRESENTACIÓN............................................................................................. XXVI

CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN ........................................................................... 1

1.1 ANTECEDENTES........................................................................................... 1

1.2 ALCANCE....................................................................................................... 2

1.3 JUSTIFICACIÓN............................................................................................. 3

1.4 OBJETIVOS.................................................................................................... 4

1.4.1 OBJETIVO GENERAL. ............................................................................ 4

1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.................................................................... 4

1

1.5 SITIO DE ESTUDIO Y CLIMA. ....................................................................... 5

1.5.1 EL VOLCÁN ANTISANA. ......................................................................... 5

1.5.2 GALÁPAGOS........................................................................................... 6

1.5.3 CLIMATOLOGÍA. ..................................................................................... 6

1.5.3.1 Glaciar 15 del volcán Antisana.......................................................... 7

1.5.3.2 Cerro Gato de la Isla San Cristóbal de Galápagos. .......................... 7

CAPÍTULO 2 MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE .................................. 9

2.1 MARCO TEÓRICO ......................................................................................... 9

2.1.1. EL CLIMA................................................................................................. 9

2.1.1.1 El clima y su estudio. ........................................................................ 9

2.1.1.2 Sistemas climáticos. ....................................................................... 10

2.1.1.3 Radiación. ....................................................................................... 12

2.1.1.4 Temperatura. .................................................................................. 14

2.1.1.5 Humedad. ....................................................................................... 16

2.1.1.6 Precipitación. .................................................................................. 17

2.1.1.7 Velocidad y dirección del Viento. .................................................... 18

2.1.2 VARIABILIDAD CLIMÁTICA. ................................................................. 20

2.1.3 ESCALAS TEMPORALES DE LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA… ........ 20

2.1.3.1 Escala diaria o diurna. .................................................................... 22

2.1.3.2 Escala Estacional............................................................................ 23

2.1.3.3 Escala Interanual. ........................................................................... 24

2.1.4 FENÓMENOS QUE ALTERAN LOS CICLOS CLIMÁTICOS

PERTENECIENTES A LAS ZONAS DE INTERÉS. ......................................... 25

2.1.4.1 Fenómeno de “El Niño” y la Niña (ENSO). ..................................... 25

2.1.4.2 Zona de Convergencia Intertropical (ITCZ)..................................... 27

2.1.5 LA ESTADÍSTICA EN LA CLIMATOLOGÍA. .......................................... 28

2.1.5.1 Medidas de tendencia central. ........................................................ 28

2.1.5.2 Medidas de variabilidad. ................................................................. 29

2.1.5.3 Regresión. ...................................................................................... 31

2.1.5.4 Correlación. .................................................................................... 31

viii

2.1.5.5 Visualización de series de datos..................................................... 32

2.2 ESTADO DEL ARTE. ................................................................................... 35

2.2.1 EJE DE INVESTIGACIÓN. .................................................................... 35

2.2.2 DOCUMENTOS REVISADOS. .............................................................. 36

2.2.3 PRINCIPALES HALLAZGOS................................................................. 36

CAPÍTULO 3 DATOS Y METODOLOGÍA .......................................................... 38

3.1 MARCO CONCEPTUAL............................................................................... 38

3.2 ETAPA 1: OBTENCIÓN Y TRATAMIENTO DE LA INFORMACIÓN........... 40

3.2.1 RECOLECCIÓN DE DATOS. ................................................................ 40

3.2.1.1 Estaciones del ecosistema volcán Antisana. .................................. 40

3.2.1.2 Estaciones del ecosistema Galápagos. .......................................... 42

3.2.2 SELECCIÓN DE LAS VARIABLES........................................................ 47

3.2.3 CORRECCIÓN DE MEDICIONES. ........................................................ 48

3.2.3.1 Radiación solar incidente................................................................ 48

3.2.3.2 Velocidad del viento........................................................................ 49

3.2.3.3 Humedad Relativa. ......................................................................... 49

3.2.3.4 Otras variables................................................................................ 50

3.2.4 SELECCIÓN DE PERIODOS. ............................................................... 50

3.3 ETAPA 2: CONSTRUCCIÓN DE LA BASE DE DATOS.............................. 51

3.3.1 CORTE HORARIO................................................................................. 51

3.3.2 CORTE DIARIO. .................................................................................... 52

3.3.3 CORTE MENSUAL. ............................................................................... 53

3.3.4 CORTE ANUAL...................................................................................... 54

3.4 ETAPA 3: CONSTRUCCIÓN DE ESCALAS Y CICLOS.............................. 54

3.4.1 ESCALA INTERANUAL. ........................................................................ 54

3.4.1.1 Ecosistema Glaciar del volcán Antisana. ........................................ 55

3.4.1.2 Ecosistema Cerro Gato de la isla San Cristóbal, Galápagos. ......... 55

3.4.2 ESCALA ESTACIONAL. ........................................................................ 55

ix

3.4.2.1 Ciclo anual. ..................................................................................... 56

3.4.2.2 Determinación de periodos de estacionalidad. ............................... 57

3.4.3 CICLO DIURNO..................................................................................... 59

3.5 ETAPA 4: INFLUENCIA DE LOS FENÓMENOS REGIONALES. ............... 62

3.5.1 DATOS UTILIZADOS............................................................................. 62

3.5.1.1 Volcán Antisana .............................................................................. 62

3.5.1.2 Galápagos. ..................................................................................... 62

3.5.2 PERÍODOS DE ACTIVIDIDAD DE ENSO. ............................................ 62

3.5.3 CUANTIFICACIÓN DE INFLUENCIA. ................................................... 64

3.6 ETAPA 5: INFLUENCIA DE LAS VARIACIONES DE LA ESCALA

INTERANUAL EN EL CICLO DIURNO. .............................................................. 65

CAPÍTULO 4 RESULTADOS Y DISCUSIÓN ..................................................... 66

4.1 ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LAS ESCALAS INTERANUAL,

ESTACIONAL Y DEL CICLO ATMOSFÉRICO DIURNO EN

PERSPECTIVA ESTACIONAL............................................................................ 66

4.1.1 ESCALA INTERANUAL. ........................................................................ 66

4.1.1.1 Ecosistema volcán Antisana. .......................................................... 66

4.1.1.2 Ecosistema Galápagos. .................................................................. 71

4.1.2 ESCALA ESTACIONAL. ........................................................................ 73


4.1.2.2 Ecosistema Galápagos. .................................................................. 89

4.1.3 CICLO DIURNO EN PERSPECTIVA ESTACIONAL. ............................ 99


4.1.3.2 Ecosistema Galápagos. ................................................................ 108

4.2 EFECTO DE LA INFLUENCIA DE LOS FACTORES CLIMÁTICOS

REGIONALES.................................................................................................... 117

4.2.1 INFLUENCIA DEL FENÓMENO DE EL NIÑO Y LA NIÑA

(ENSO) EN AMBOS ECOSISTEMAS A ESCALA

INTERANUAL………………………................................................................. 117

x

4.2.1.1 Ecosistema volcán Antisana. ........................................................ 118


4.3 EFECTO DE LA VARIABILIDAD EN LAS ESCALAS ANUAL Y

ESTACIONAL SOBRE EL CICLO DIURNO...................................................... 129

4.3.1 ANÁLISIS DE LA INTENSIFICACIÓN O DEBILITACIÓN

DE LOS PATRONES DEL CICLO DIURNO POR ENSO. .............................. 129

4.3.1.1 Ecosistema volcán Antisana. ........................................................ 129


CAPÍTULO 5 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.............................. 149

5.1 CONCLUSIONES. ...................................................................................... 149

5.2 RECOMENDACIONES. .............................................................................. 151

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.................................................................. 153

ANEXOS ............................................................................................................ 158

xi

ÍNDICE DE TABLAS

TABLA 2.1: DOCUMENTOS REVISADOS. ........................................................ 36

TABLA 3.1: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN GLACIAR. ......................... 41

TABLA 3.2: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN DE LA ZONA

HÚMEDA………................................................................................................... 43

TABLA 3.3: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN DE LA ZONA MUY

HÚMEDA.............................................................................................................. 44

TABLA 3.4: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN M0221

SAN CRISTÓBAL................................................................................................ 46

TABLA 3.5: LISTA DE VARIABLES PRESENTES EN CADA ZONA. ............... 48

TABLA 3.6: VALORES DE RADIACIÓN CORREGIDOS. .................................. 49

TABLA 3.7: VALORES DE VELOCIDAD DEL VIENTO CORREGIDOS............ 49

TABLA 3.8: VALORES DE HUMEDAD RELATIVA CORREGIDOS. ................. 50

TABLA 3.9: PERIODOS TEMPORALES SELECCIONADOS. ........................... 51

TABLA 3.10: EJEMPLO DE MEDIA HORARIA EN UNA VARIABLE................ 52

TABLA 3.11: EJEMPLO DE MEDIA DIARIA PARA UNA VARIABLE. .............. 53

TABLA 3.12: EJEMPLO DE CICLO ANUAL DE UNA VARIABLE. ................... 57

1

TABLA 3.13: EJEMPLO DE PROMEDIO HORARIO DE UNA VARIABLE

EN UN MES. ....................................................................................................... 60

TABLA 3.14: EJEMPLO DE CICLO DIURNO TÍPICO DE UN MES EN

UNA VARIABLE. ................................................................................................. 61

TABLA 3.15: PONDERACIÓN DE LAS ALTERACIONES SEGÚN SU

PORCENTAJE DE VARIACIÓN.......................................................................... 65

TABLA 4.1: VALORES DEL CICLO ANUAL DE LA ESTACIÓN

METEOROLÓGICA MORRENA EN EL VOLCÁN ANTISANA........................... 74


METEOROLÓGICA M0221 SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS. .......................... 90

TABLA 4.3: EFECTOS DEL EVENTO EL NIÑO 2002-2003 EN EL

GLACIAR 15. ..................................................................................................... 119

TABLA 4.4: EFECTO DEL FENÓMENO LA NIÑA 1999-2000 EN EL

GLACIAR 15. ..................................................................................................... 121

TABLA 4.5: EFECTO DEL FENÓMENO EL NIÑO 2006, 2009-2010 Y

2015 EN LA MORRENA. ................................................................................... 123

TABLA 4.6: EFECTO DEL FENÓMENO LA NIÑA 2007-2008 Y

2010-2011 EN LA MORRENA. .......................................................................... 125

TABLA 4.7: PONDERACIÓN DE LAS DESVIACIONES EN EL EVENTO

EL NIÑO DEL 2002-2003 EN EL GLACIAR 15................................................. 131


NIÑA DEL 1999-2000 EN EL GLACIAR 15....................................................... 134

xiii


EL NIÑO DEL 2006 EN LA MORRENA. .......................................................... 136


NIÑO DEL 2009-2010 EN LA MORRENA. ....................................................... 138


EL NIÑO DEL 2015-2016 EN LA MORRENA. .................................................. 141


LA NIÑA DEL 2007-2008 EN LA MORRENA. .................................................. 143


NIÑA DEL 2010-2011 EN LA MORRENA. ........................................................ 145


NIÑO DEL 2015-2016. ....................................................................................... 148

xiv

ÍNDICE DE FIGURAS

FIGURA 1.1: GLACIAR 15 Y ESTACIONES GLACIAR Y MORRENA. ............... 5

FIGURA 1.2: DISTRIBUCIÓN DE ESTACIONES DEL CERRO GATO ................ 6

FIGURA 2.1: TIPOS DE CLIMA PRESENTES EN ECUADOR........................... 10

FIGURA 2.2: SISTEMA CLIMÁTICO................................................................... 12

FIGURA 2.3: INTERACCIÓN DE LA RADIACIÓN.............................................. 13

FIGURA 2.4: ÓRBITA DE LA TIERRA RESPECTO AL SOL. ............................ 14

FIGURA 2.5: DISTRIBUCIÓN DE LA TEMPERATURA EN LA TIERRA. .......... 15

FIGURA 2.6: CURVA DE RELACIÓN ENTRE HUMEDAD RELATIVA Y

TEMPERATURA.................................................................................................. 17

FIGURA 2.7: ENTRADA Y SALIDA DE AGUA EN LA NUBE. ........................... 18

FIGURA 2.8: FUERZAS Y DISTRIBUCIÓN DEL VIENTO.................................. 19

FIGURA 2.9: SERIE TEMPORAL DE TEMPERATURA. .................................... 21

FIGURA 2.10: FENÓMENOS QUE SE DAN A ESCALAS TEMPORALES

Y ESPACIALES. ................................................................................................. 21

FIGURA 2.11: EJEMPLO DE CICLO DIURNO. .................................................. 22

FIGURA 2.12: EJEMPLO DE ESCALA ESTACIONAL ...................................... 24

1

FIGURA 2.13: EJEMPLO DE ESCALA INTERANUAL. ..................................... 25

FIGURA 2.14: ALTERACIONES EN LA TEMPERATURA SUPERFICIAL

DEL MAR PROVOCADAS POR ENSO. ............................................................. 26

FIGURA 2.15: ITCZ EN EL MES DE FEBRERO................................................. 27

FIGURA 2.16: COMPARACIÓN DE CARACTERÍSTICAS EN MEDIDAS

DE TENDENCIA CENTRAL. ............................................................................... 29

FIGURA 2.17: TÉRMINOS DE LAS ECUACIONES............................................ 30

FIGURA 2.18: EJEMPLO DE HISTOGRAMA. .................................................... 33

FIGURA 2.19: EJEMPLO DE BOXPLOT. ........................................................... 34

FIGURA 2.20: EJEMPLO DE ROSA DE LOS VIENTOS. ................................... 35

FIGURA 3.1: MARCO CONCEPTUAL DEL TRABAJO...................................... 39

FIGURA 3.2: DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE DATOS Y SUS

PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN GLACIAR. ................................................. 41


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN MORRENA................................................ 42


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN DE LA ZONA HÚMEDA............................ 44

FIGURA 3.5: DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE DATOS CON SUS

PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN DE LA ZONA MUY HÚMEDA................... 45

xvi


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN M0221 SAN CRISTÓBAL. ........................ 47

FIGURA 3.7: EJEMPLO DE CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES. ................. 58

FIGURA 3.8: EJEMPLO DE CICLO ANUAL CON ESTACIONALIDAD. ............ 59

FIGURA 3.9: EJEMPLO DE ÉPOCA DE OCURRENCIA DE NIÑO O

NIÑA. ................................................................................................................... 63

FIGURA 4.1: ANOMALÍAS PRESENTES EN LA ESTACIÓN

METEOROLÓGICA GLACIAR. ........................................................................... 67

FIGURA 4.2: ROSA DE LOS VIENTOS DE PROMEDIOS ANUALES

PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA GLACIAR.............. 68


METEOROLÓGICA MORRENA.......................................................................... 69


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA MORRENA............ 71

FIGURA 4.5: ANOMALÍAS EN LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA

M0221 SAN CRISTÓBAL. ................................................................................... 72

FIGURA 4.6: CICLO ANUAL DE LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA

MORRENA DEL VOLCÁN ANTISANA. ............................................................. 75

FIGURA 4.7: CORRELACIÓN ENTRE LAS VARIABLES DEL

ECOSISTEMA ANTISANA. ................................................................................. 76

FIGURA 4.8: DELIMITACIÓN DE ESTACIONALIDAD EN LA

VARIABLE DOMINANTE DE LA MORRENA DEL VOLCÁN ANTISANA.......... 77

xvii

FIGURA 4.9: CICLO ANUAL CON LAS ESTACIONES DELIMITADAS

EN LA MORRENA DEL VOLCÁN ANTISANA. ................................................. 78

FIGURA 4.10: ANOMALÍAS PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN 1

DEL GLACIAR..................................................................................................... 79

FIGURA 4.11: ROSA DE LOS VIENTOS PERTENECIENTE A LA

ESTACIÓN 1 DEL GLACIAR. ............................................................................. 81

FIGURA 4.12: ANOMALÍAS PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN 2 DEL

GLACIAR. ............................................................................................................ 82


ESTACIÓN DEL 2 GLACIAR. ............................................................................. 83


DE LA MORRENA. .............................................................................................. 84


ESTACIÓN 1 EN LA MORRENA......................................................................... 86


DE LA MORRENA. .............................................................................................. 87


ESTACIÓN 2 DE LA MORRENA......................................................................... 89


M0221 SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS............................................................ 91


ECOSISTEMA GALÁPAGOS.............................................................................. 92

xviii


VARIABLE DOMINANTE DE SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS. ....................... 93

FIGURA 4.21: CICLO ANUAL CON LAS ESTACIONES DELIMITADAS

DE SAN CRISTÓBAL EN GALÁPAGOS. .......................................................... 94

FIGURA 4.22: ANOMALÍAS PRESENTES EN LA ESTACIÓN 1

PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN M0221. ................................................... 96


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN M0221 SAN CRISTÓBAL...................... 98

FIGURA 4.24: CORRELACIÓN ENTRE EN LAS VARIABLES DE

LA ESTACIÓN 1 DE LA MORRENA................................................................. 100

FIGURA 4.25: CORRELACIÓN ENTRE EN LAS VARIABLES DE

LA ESTACIÓN 2 DE LA MORRENA................................................................. 100

FIGURA 4.26: CICLO DIURNO DE LA RADIACIÓN EN LAS

ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA. .......................................................... 102

FIGURA 4.27: CICLO DIURNO DE LA VELOCIDAD DEL VIENTO

EN LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA. ............................................ 103

FIGURA 4.28: CICLO DIURNO DE LA DIRECCIÓN DEL VIENTO

EN LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA. ............................................ 104

FIGURA 4.29: CICLO DIURNO DE LA HUMEDAD EN LAS

ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA. .......................................................... 105

FIGURA 4.30: CICLO DIURNO DE LA TEMPERATURA EN

LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA. .................................................. 106

xix

FIGURA 4.31: CICLO DIURNO DE LA PRECIPITACIÓN EN

LAS ESTACIONES 1 Y 2 DEL DE LA MORRENA. .......................................... 107

FIGURA 4.32: CORRELACIÓN ENTRE EN LAS VARIABLES

DE LA ESTACIÓN 1 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.......................................... 108

FIGURA 4.33: CORRELACIÓN ENTRE EN LAS VARIABLES

DE LA ESTACIÓN 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.......................................... 109


ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA. ......................................... 110


EN LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA. ........................... 111

FIGURA 4.36: CICLO DIURNO DE LA DIRECCIÓN DEL VIENTO


FIGURA 4.37: CICLO DIURNO DE LA HUMEDAD RELATIVA


FIGURA 4.38: CICLO DIURNO DE LA TEMPERATURA EN LAS


FIGURA 4.39: CICLO DIURNO DE LA PRECIPITACIÓN EN LAS


FIGURA 4.40: PERIODOS EN LOS QUE SE HAN DETECTADO

EVENTOS EL NIÑO DESDE EL 1950............................................................... 117


EVENTOS LA NIÑA DESDE EL 1950............................................................... 118

xx

FIGURA 4.42: HISTOGRAMA DEL EFECTO DEL FENÓMENO

EL NIÑO 2002-2003 EN EL GLACIAR 15. ........................................................ 120


LA NIÑA 1999-2000 EN EL GLACIAR 15. ........................................................ 121


EL NIÑO 2006, 2009-2010 Y 2015 EN LA MORRENA. .................................... 124


LA NIÑA 2007-2008 Y 2010-2011 EN LA MORRENA. ..................................... 126

FIGURA 4.46: HISTOGRAMA DEL EFECTO DEL FENÓMENO EL

NIÑO EN SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS DESDE 1951 A 2015-2016. ......... 127

FIGURA 4.47: EFECTO DEL FENÓMENO NIÑA EN SAN CRISTÓBAL

GALÁPAGOS DESDE 1954-1955 A 2010-2011. .............................................. 128

FIGURA 4.48: DESVIACIONES EN CICLOS DIURNOS

PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2002-2003 EN EL

GLACIAR 15. ..................................................................................................... 130


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 1999-2000 EN EL

GLACIAR 15. ..................................................................................................... 132


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2006 EN LA MORRENA.............. 135


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2009-2010 EN

LA MORRENA. .................................................................................................. 137

xxi


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2015-2016

EN LA MORRENA. ............................................................................................ 139


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 2007-2008

EN LA MORRENA. ............................................................................................ 142


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 2010-2011

EN LA MORRENA. ............................................................................................ 144

FIGURA 4.55: DESVIACIONES EN CICLOS DIURNOS EN EL

EVENTO EL NIÑO 2015-2016 EN SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS............... 147

xxii

ÍNDICE DE ECUACIONES

ECUACIÓN 2.1: FÓRMULA DE LA VARIANZA (S2). ......................................... 30

ECUACIÓN 2.2: FÓRMULA DE LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR(S).................... 31

ECUACIÓN 2.3: FÓRMULA DE LOS COEFICIENTES MEDIANTE LOS

MÍNIMOS CUADRADOS DE LA REGRESIÓN LINEAL. .................................... 31

ECUACIÓN 2.4: FÓRMULA DEL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN. ............ 32

ECUACIÓN 3.1: FÓRMULA DE LA VARIACIÓN PORCENTUAL

PROVOCADA POR ENSO. ................................................................................. 64

1

xxiii

LISTA DE ABREVIATURAS

ENSO Fenómeno de oscilación del sur “el niño”

ITCZ Zona de Inter convergencia Tropical

Vel. del viento Velocidad del viento

Dir. del viento Dirección del viento

H. Relativa Humedad Relativa

Radiación Radiación Solar Incidente

Temp Temperatura

Rain Precipitación

OMM Organización Meteorológica Mundial

RESUMEN

El ecosistema presente en el volcán Antisana es de gran importancia a nivel

estratégico, es una reserva de agua del Distrito Metropolitano de Quito. Los

ecosistemas endémicos en Galápagos están amenazados ante los claros signos

del cambio climático

En el presente trabajo de titulación se estudia el ciclo meteorológico diurno de los

ecosistemas volcán Antisana y Galápagos. Creando y aplicando un método para

determinar estacionalidad, se analizan las variaciones en el comportamiento de

variables climatológicas durante las estaciones delimitadas. Se examina como se

ve afectado el ciclo diurno por fenómenos climatológicos externos.

La metodología consiste en construir una base de datos conformada por cortes

horario, diario, mensual y anual de las variables radiación, precipitación, humedad

relativa, temperatura, velocidad y dirección del viento. Las anomalías interanuales

son la diferencia entre los cortes anuales y sus promedios. Los cortes horarios y

mensuales se utilizan determinar el ciclo diurno y anual. Con este último, la

utilización de correlaciones entre variables se delimitan estaciones y sus anomalías.

Se determinan los meses donde temperatura superficial del Océano Pacífico

(Región 3) muestra presencia del fenómeno El Niño o La Niña y se resta de su

promedio multianual respectivo. Por último, se repite el proceso para los ciclos

diurnos de meses afectados y se encuentran las anomalías dentro de 24 horas.

En los eventos el Niño de ambas zonas de estudio la radiación y precipitación

contienen excesos leves y severos entre las 09h00 y las 16h00, la temperatura y

velocidad del viento durante las 24 horas reflejan excesos leves y severo; mientras

que la humedad relativa experimenta el efecto contrario. En los eventos de la Niña

las variables experimentan efectos contrarios a los de el Niño, a excepción de la

radiación dónde no se describe una tendencia.

El método creado por el autor para definir estaciones climatológicas demuestra ser

efectivo en cortos y largos plazos. Además, las variables como humedad relativa y

velocidad del viento son sensibles a ENSO en escala diurna mientras que en escala

interanual no lo son.

xxv

ABSTRACT

The ecosystem present in the vulcano Antisana volcano is of great importance at a

strategic level, it is a water reserve of the Metropolitan District of Quito. The endemic

ecosystems in Galapagos are threatened by the clear signs of climate change.

In the present titration work, the diurnal meteorological cycle of the Antisana volcano

and Galápagos ecosystems is studied through the creation of a methodology.

Through this methodology, variations in the behavior of climatological variables

during different seasons are analyzed. It is examined how the diurnal cycle is

affected by external climatological phenomena.

With the data provided, a database consisting of time, daily, monthly and annual

cuts of the variables radiation, precipitation, relative humidity, temperature, wind

speed and direction is constructed. The interannual anomalies are with the

difference between the annual cuts and their averages. The hourly and monthly cuts

are used to determine the diurnal and annual cycle. With the latter, the use of

correlations between variables delimit stations and their anomalies. The months

where the surface temperature of the Pacific Ocean (Region 3) shows the presence

of the El Niño or La Niña phenomenon are determined and subtracted from their

respective multi-year average. Finally, the process for the diurnal cycles of affected

months is repeated and the anomalies are found within 24 hours.

In the Child events of both study areas, radiation and precipitation contain slight and

severe excesses between 09h00 and 16h00, the temperature and wind speed

during the 24 hours reflect slight and severe excesses; while the relative humidity

experiences the opposite effect. In the La Niña events, the variables experience

effects that are contrary to those of El Niño, except for radiation, where no trend is

described.

The method created by the author to define weather stations proves to be effective

in short and long terms. In addition, variables such as relative humidity and wind

speed are sensitive to ENSO on a diurnal scale while on an interannual scale they

are not.

xxvi

PRESENTACIÓN

El presente proyecto se enfoca en analizar el ciclo diurno, la variabilidad interanual

y estacional para conocer la influencia de los fenómenos El Niño y La Niña en los

mismos. Esto se logra mediante el tratamiento de los datos tal como llegan de las

estaciones e interpretación de la información que estos arrojan.

El Capítulo 1 presenta la introducción al estudio. Se explican los antecedentes, el

alcance, la justificación, los objetivos y los sitios de estudio con su clima.

El Capítulo 2 presenta el marco teórico donde se explican conceptos como clima,

variabilidad climática, escalas temporales, los fenómenos que afectan las escalas

temporales y como la estadística se implementa en la climatología. En la segunda

parte se presenta el estado del arte, donde se señala el eje de la investigación, un

resumen de documentos revisados y los hallazgos de estos.

En el Capítulo 3 se expone los datos utilizados en el proyecto y la metodología

utilizada para transformarlos. Primero se realiza una inspección de los datos, se

eligen las variables a analizar, se corrigen las mediciones y se seleccionan los

periodos a estudiar. Luego mediante el uso de R se construye la base de datos en

cortes horario, diario, mensual y anual. Con las bases de datos se construyen ciclos

y escalas estacionales e interanuales, por último, se determinan las anomalías

presentes.

En el Capítulo 4 se presentan los resultados, se analiza el ciclo diurno, el

comportamiento de estos en sus estaciones, las anomalías a escala interanual y

estacional y por último cómo afecta ENSO a los ciclos diurnos y a los acumulados

mensuales.

En el Capítulo 5 se presentan las conclusiones de los resultados obtenidos.

Además, se realizan recomendaciones respecto al tema de este estudio.

CAPÍTULO 1

INTRODUCCIÓN

1.1 ANTECEDENTES.

La variabilidad climática es de naturaleza compleja, se manifiestan cambios en el

ámbito temporal y espacial. El análisis climático puede variar inmensamente debido

a que se pueden analizar desde escalas temporales tan grandes como la paleo-

climática hasta algunas tan pequeñas como la diurna. Lo mismo sucede en la

escala espacial desde miles de kilómetros hasta unidades de metros. Identificar los

cambios en la variabilidad climática se hace más difícil por la alteración que

representa la presencia del hombre. Estudiar y comprender el ciclo anual y diurno

de insolación son de ayuda para explicar estos cambios (Poveda, 2004).

Los eventos generados por la variabilidad climática afectan en gran medida a las

sociedades. Por ejemplo, para nombrar algunos: en la zona Este del continente

africano, cada año la variación de las precipitaciones generadas por el Monzón

afectan a los cultivos y generan una crisis alimentaria (Sultan et al., 2007). En

Ecuador en el año 2009, la variabilidad climática desembocó en una ausencia de

precipitaciones. Esto provocó la incapacidad de las hidroeléctricas del proyecto

integral Paute para generar energía eléctrica y afectó la economía en el país (Espín,

2017). La expansión del verano en Cuba, ha provocado condiciones idóneas para

incubación del Aedes aegypti, debido a esto existe un aumento de casos de fiebre

amarilla (Ortíz Bultó et al., 2008). El número de incendios forestales en Chile ha

aumentado debido a la intensificación del fenómeno de El Niño, la vegetación se

acumula por las lluvias y luego en épocas en exceso secas provocadas por la Niña,

generan incendios (González et al., 2011)

Los patrones climáticos considerados normales han sido modificados por las

acciones antropogénicas. Los cambios se han visto reflejados en la variabilidad

climática que a su vez aumentan los riesgos sobre los ecosistemas (Yáñez-

Arancibia et al., 2016). El ecosistema presente en el volcán Antisana es de gran

2

importancia a nivel estratégico, influye en el clima regional y es una reserva de agua

del Distrito Metropolitano de Quito (Valladares, 2014). Los ecosistemas endémicos

en Galápagos está amenazada por los claros signos del cambio climático, una de

las posibles consecuencias es la extinción de especies y la inestabilidad del bosque

seco presente en esta zona (Cazar, 2015). Utilizar información proveniente de

estaciones meteorológicas, previamente procesada a través de una metodología

fiable y correctamente interpretada, es una respuesta efectiva a los efectos

negativos del cambio climático (Espín, 2017).

1.2 ALCANCE.

En el presente trabajo de titulación se busca estudiar el ciclo meteorológico diurno

de los ecosistemas volcán Antisana y Galápagos mediante la creación de una

metodología. Con el uso de esta metodología, analizar las variaciones en el

comportamiento de variables climatológicas durante estaciones diferentes.

Examinar la manera en la que el ciclo diurno se ve afectado por fenómenos

climatológicos externos y como cambia año tras año.

Para lograrlo, mediante el uso del software libre “R” y su gestor “RStudio” se tratarán

los datos provenientes de 4 estaciones ubicadas en los ecosistemas de interés. Se

creará una base de datos que contenga las variables que sean comunes entre las

4 estaciones en escala horaria, diaria, mensual y anual. Mediante la ayuda de

gráficos creados en RStudio y la observación de contrastes en las medidas a escala

mensual de la o las variables que contengan más influencia en las otras, se

determinará la estacionalidad presente en los ecosistemas.

Una vez determinada la estacionalidad se realizará el tratamiento de datos para

obtener el comportamiento de cada variable a la misma hora, día tras día durante

cada estación y así tener el ciclo diurno respectivo. Con el uso del ciclo diurno,

valores diarios y la variación de sus parámetros, se observará la influencia de

condiciones y fenómenos climáticos periódicos a los que las zonas están

expuestas.

Por último, observando los cambios que se producen a través del tiempo en la

escala interanual, se determinará como afectan estos cambios al ciclo atmosférico

3

diurno en los ecosistemas en estudio. Se buscará tendencias en el comportamiento

de estas variables anuales para nutrir posibles trabajos futuros relacionados con el

ciclo diurno.

1.3 JUSTIFICACIÓN.

Según la OMM (2011) “El objetivo fundamental de la gestión de los datos climáticos

consiste en conservar, captar, proporcionar datos y productos climáticos para que

las instancias planificadoras y decisorias, así como los investigadores los utilicen.”

(p. 3-2). Además de satisfacer la necesidad de una mayor cantidad de datos y

sistemas de gestión provocadas por el interés en el cambio climático (OMM, 2011).

Obtener en las bases de datos disponibles correlaciones entre las variables

meteorológicas, evitará subestimar o pasar por alto que tan predominante puede

ser un fenómeno climático en el periodo a estudiar. Mediante el uso de

herramientas estadísticas se puede determinar la presencia o ausencia de

relaciones en las variables de interés (Espín, 2017).

El registro de los datos climáticos facilita la observación de variables continuas y

discretas. Contando con datos semi horarios desde el 2005 al 2015 en el volcán

Antisana, desde el 2013 al 2016 en Galápagos. La construcción de una base de

datos meteorológicos permitirá obtener datos de vigencia actual, además de tener

por objetivo conservar y proporcionar productos de carácter climático (OMM, 2011)

El ciclo diurno de variables como la temperatura, precipitación y radiación ha sido

poco estudiado. Poveda, (2004) obtuvo diversos resultados. En este estudio se

lograron encontrar los mecanismos que explican la variabilidad climática del ciclo

diurno, dentro de estos se encuentra el ciclo de insolación superficial que a su vez

es un factor fundamental en la formación de lluvias tropicales, dentro de esta

investigación se utilizaron datos y metodología similares a las que se utilizarán en

este proyecto de titulación. Sin embargo, de acuerdo con el autor el ciclo diurno es

un tema de central importancia en el entendimiento de la hidroclimatología, sobre

el cual merece profundizarse la investigación. Los resultados que se generarán en

este proyecto de titulación servirán para una mejor descripción del clima mediante

4

la comprensión del ciclo diurno y como puede ser afectado por la variabilidad

climática a nivel regional en ambos casos de estudio.

Actualmente, no se identifica la presencia de estudios e investigaciones en las

bibliotecas de universidades nacionales o institutos como el INAMHI referidos al

ciclo diurno en las zonas de interés. Los datos disponibles en las zonas de estudio

del presente proyecto de titulación son precisos, claros, abundantes y confiables.

En Galápagos y el volcán Antisana existen las condiciones para procesar e

interpretar los datos contenidos en los registros. Procesar los datos para hallar

relaciones entre las variables, caracterizar el ciclo diurno de estas y analizar cómo

es afectado el ciclo diurno por el fenómeno ENSO, con el fin de satisfacer el vacío

de conocimiento existente.

1.4 OBJETIVOS.

1.4.1 OBJETIVO GENERAL.

• Generar una propuesta metodológica para identificar la influencia de las

variaciones del clima a escala interanual y estacional sobre el ciclo meteorológico

diurno en los ecosistemas del Ecuador: Casos de estudio en Galápagos y el volcán

Antisana.

1.4.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.

• Analizar las variaciones del clima en escalas interanual, estacional y del ciclo

atmosférico diurno con perspectiva estacional en los sitios de interés. Construyendo

una base de datos multianual a escala de tiempo horaria, diaria, mensual y anual.

• Analizar a escala interanual la influencia de los factores climáticos regionales

sobre el clima en los sitios de interés.

• Analizar la influencia de las variaciones del clima a escala interanual sobre el ciclo

atmosférico diurno promedio con perspectiva estacional, en los ecosistemas de los

sitios de interés.

5

1.5 SITIO DE ESTUDIO Y CLIMA.

1.5.1 EL VOLCÁN ANTISANA.

Dos de las estaciones que proveen los datos para este trabajo de titulación se

encuentran en el volcán Antisana, ubicado a 40 km de la ciudad de Quito latitud

0º25'S y longitud 78° 9'O (Delachaux, 2005).

El Glaciar 15 se encuentra en la ladera norte del volcán y se extiende desde los

4840 m s.n.m a 5760 m s.n.m. El Glaciar 15

las dos estaciones que proporcionan los datos referentes a este proyecto, llamadas

en español Glaciar 15 y Morrena las cuales están separadas unos 30 m como se

muestra en la figura 1.1.

FIGURA 1.1: GLACIAR 15 Y ESTACIONES GLACIAR Y MORRENA.

Adaptado de: Delachaux, 2005.

6

1.5.2 GALÁPAGOS.

Las estaciones que proporcionaron los datos referentes al ecosistema de

Galápagos se encuentran en la isla San Cristóbal.

La cuenca del Cerro Gato de latitud: 0°54'S y longitud 89°28'O, se encuentra en la

isla San Cristóbal, específicamente al sur Oeste y representa el 50% del agua

abastecida de toda la isla. Esta cuenca tiene como área 12 km2 desde la zona más

alta de 600 m a la zona costera y contiene gran cantidad de área destinada al

drenaje 6 km2. Como se muestra en la figura 1.2 se instalaron 3 estaciones en la

zona árida (0 m s.n.m), en la zona húmeda (300 m s.n.m) y la zona muy húmeda

(600 m s.n.m) (Domínguez, 2005).

FIGURA 1.2: DISTRIBUCIÓN DE ESTACIONES DEL CERRO GATO

Fuente: Domínguez, 2005.

1.5.3 CLIMATOLOGÍA.

El volcán Antisana y Galápagos tienen en común ser excelentes indicadores

medioambientales. El Glaciar presente en el Antisana refleja fluctuaciones en su

7

grosor y superficie debido a los cambios medioambientales (Favier et al., 2004).

Las islas Galápagos en condiciones normales están pobladas por fauna y flora

endémica, las islas demuestran ser sensibles a cambios climáticos ya que con la

alteración de estos se genera la invasión de especies (Trueman & D’Ozouville,

2010).

1.5.3.1 Glaciar 15 del volcán Antisana.

Entre las características principales de la zona se puede mencionar que la

temperatura que oscila en los 0°C no contiene grandes variaciones que sobrepasen

los ±0.7 °C. Existen periodos de precipitaciones pronunciadas en dos épocas del

año y no suelen sobrepasar los 1200 mm anuales, no existe una época seca como

tal. Considerando los parámetros anteriores la zona no tiene una estacionalidad

pronunciada, pero el viento si la tiene ya que se divide en periodos de vientos muy

fuertes constantes y vientos débiles e intermitentes (Francou et al., 2004).

De acuerdo con algunas condiciones como son la radiación recibida, la amplitud de

las temperaturas y la influencia de La Zona de Convergencia Intertropical (ITCZ),

se identifica al Glaciar volcán Antisana como un Glaciar Tropical (Valladares, 2014).

Los sistemas atmosféricos ubicados en la zona ecuatorial 10ºN – 25ºS, donde se

incluye el volcán Antisana, poseen una variabilidad en su clima condicionada por

varios factores. Al Este se encuentra el bosque amazónico, el cual, por los procesos

existentes de evapotranspiración reenvían gran cantidad de humedad hacia la

atmósfera. Los vientos alisios desde el norte y sur se encuentran en La Zona de

Convergencia Intertropical (ITCZ); durante el año la ITCZ realiza dos movimientos

condicionando la cobertura nubosa y precipitación (Martínez et al., 2011).

1.5.3.2 Cerro Gato de la Isla San Cristóbal de Galápagos.

El clima de Galápagos se puede definir como un clima tropical con una temperatura

media anual cercana a los 20°C. Con más detalle se puede decir que se detectan

dos estaciones. La primera estación es caliente y contiene grandes precipitaciones

debido a que es una Isla y la segunda estación es fría con poca lluvia con presencia

de inversión térmica (Domínguez, 2011).

8

Galápagos debido a su posición geográfica en el Pacífico Este, posee una

variabilidad climática atípica respecto a las demás islas de la zona ecuatorial.

Galápagos está expuesta a fenómenos como la ITCZ con sus movimientos y por el

Fenómeno de El Niño y La Niña (Trueman & D’Ozouville, 2010).

9

CAPÍTULO 2

MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE

2.1 MARCO TEÓRICO

2.1.1. EL CLIMA.

2.1.1.1 El clima y su estudio.

Definir al clima no es una labor sencilla, la existencia de muchas definiciones

respecto al tema es una clara muestra de la dificultad que lleva la definición.

Partiendo de la etimología, la palabra clima proviene del griego “klima”, el

significado de esta palabra en el español es inclinación por lo cual el primer

significado que tuvo fue relacionado con la latitud. Humboldt en el siglo XVIII, acercó

su definición a lo que conocemos hoy en día, pronunciando una definición

refiriéndose al clima como todo lo que engloba a los cambios atmosféricos que

afectan a los humanos (Escardó, 1998).

Para lograr una definición más completa se deben tomar en cuenta algunas ideas

importantes. El clima es dinámico, es decir no es constante a través del tiempo.

Está compuesto por un conjunto de elementos llamados variables climáticas, no se

puede representar como el resultado de solo una de estas. El clima es el resultado

de varios estados, un compilado de la evolución de estos en el tiempo, estado del

tiempo expresa cómo se comporta la atmósfera en un determinado lugar (Eslava

R., 1993).

La OMM adoptó el concepto creado por Lowry en el 1973 y define al clima de la

siguiente manera. “Las condiciones meteorológicas normales correspondientes a

un lugar y período de tiempo determinado” (OMM, 2011, p.10). Como ejemplo de

variedad de climas en un país se muestra en la figura 2.1 los climas definidos en el

Ecuador de acuerdo con el criterio de Pourrut en el 1938.

10

El estudio del clima es llamado Climatología, en este se estudian las variaciones,

extremos y la influencia que tiene el mismo sobre el medio ambiente. Una de las

mejores maneras de encontrar respuestas en el comportamiento del clima, es

mediante el uso de la estadística para el análisis de los elementos que componen

un sistema climático (OMM, 2011).

FIGURA 2.1: TIPOS DE CLIMA PRESENTES EN ECUADOR

Fuente: (Pourrut, 1983).

2.1.1.2 Sistemas climáticos.

De acuerdo con la OMM (2011) “El sistema climático es un conjunto interactivo y

complejo constituido por la atmósfera, la superficie terrestre, la nieve y el hielo, los

océanos, otras masas de agua y organismos vivos.” (p.11).

11

Es conocido que la Atmósfera es el resultado de mezclas de gases, como el

oxígeno, nitrógeno y el vapor de agua. La Hidrosfera engloba a los cuerpos de agua

en estado líquido. La Criósfera los cuerpos de agua en estado sólido. Todo lo que

engloba a las superficies como la corteza terrestre, es llamado Litosfera. Los

ecosistemas y organismos vivos se encuentran en la parte más sensible llamada

Biosfera. Los sistemas climáticos se desarrollan mediante la interacción de los 5

elementos mencionados (Escardó, 1998).

Los sistemas pueden ser clasificados de diferentes maneras, acercándose al tema

climático, la clasificación respecto a su naturaleza es la más adecuada. Los

sistemas cerrados en la climatología son irreales ya que son sistemas que son

considerados herméticos, el intercambio con el exterior no se da. Los sistemas

abiertos son los que van acorde a los sistemas climáticos, en estos existe

intercambio de energía y ambiente (Beralanffy, 1976).

Para estudiar los sistemas climáticos, se deben analizar las variables que

intervienen en ellos, en la figura 2.2 se muestra el sistema climático con las

variables que lo componen. La radiación es una variable externa que merece ser

analizada ya que inicia el intercambio de energía que se da por la influencia del Sol

y la insolación recibida en la superficie terrestre. En la atmósfera las variables que

son estudiadas con mayor frecuencia son la temperatura, la humedad, presión, la

precipitación, el viento en su intensidad y dirección (Escardó, 1998).

12

FIGURA 2.2: SISTEMA CLIMÁTICO

Fuente: OMM, 2011.

2.1.1.3 Radiación.

La radiación es un proceso de transmisión de energía en forma de ondas

electromagnéticas. Esta transmisión de energía no requiere ningún medio para

propagarse, por lo cual todos los cuerpos que contengan energía pueden irradiar

incluidos el Sol y la Tierra (Hernández & Jesús, 1996). El Sol es la principal fuente

de energía que provoca los procesos que se dan en el sistema climático. El sol

mediante la radiación transmite energía a los 5 componentes del clima (atmósfera,

hidrósfera, criósfera, litósfera y biosfera), que a su vez la absorbe y la reflejan como

radiación (Inzunza, 2008).

No toda la radiación que llega a la capa externa de la atmósfera llega a la superficie,

como se ilustra en la figura 2.3 pasa por barreras que disminuyen su intensidad. La

mayor parte de la disminución se da por la reflexión en materiales suspendidos,

otra gran parte la absorbe el Ozono y por último un pequeño porcentaje se pierde

por difusión (Inzunza, 2008).

13

FIGURA 2.3: INTERACCIÓN DE LA RADIACIÓN

Fuente: García, 1993.

Una cantidad determinada de radiación que incide en la superficie terrestre y

proviene del Sol se llama Insolación. La Insolación no es constante durante el día

ya que la tierra es esférica, tampoco lo es a lo largo del año, esto es debido a que

la órbita de la Tierra sobre el Sol es elíptica. Las estaciones son el resultado del

movimiento de traslación de la Tierra alrededor del Sol y la inclinación de la Tierra

en respecto a su eje, observar la figura 2.4. Representan para un mismo lugar

diferentes climas dependiendo la época del año (Nahle Sabag, 2011).

14

FIGURA 2.4: ÓRBITA DE LA TIERRA RESPECTO AL SOL.

Fuente: García, 1993.

2.1.1.4 Temperatura.

La temperatura normalmente se confunde con calor los términos son cercanos,

pero no son iguales. El calor es la cantidad de energía en forma térmica que

contiene un cuerpo, por esto el término involucra a la masa. La temperatura vista

desde la física es la medida que representa la energía interior que contiene un

cuerpo. También puede ser considerada como la medida que representa la

ausencia o presencia de calor, en otras palabras, mide la intensidad del calor

(Hernández & Jesús, 1996).

Dependiendo de la región, la temperatura media tiene un determinado valor, este

valor no varía en lapsos de tiempos cortos, es decir la tierra no se enfría y calienta

constantemente de 0°C a 50°C. La estabilidad del valor de la temperatura es debido

a que existe un balance de calor donde intervienen entradas y salidas energéticas.

Las salidas energéticas suelen ser independiente de la zona del planeta ya que es

precisamente la Tierra la que lo libera. Las entradas energéticas son diferentes ya

que la entrada de energía en este caso es la radiación solar que varía de acuerdo

15

con la latitud, inclinación y rotación del globo terráqueo. Como resultado el balance

energético es diferente al igual que la temperatura de acuerdo con la zona de la

Tierra (Inzunza, 2008). En la figura 2.5 se muestra la distribución de la temperatura

media en el planeta Tierra.

FIGURA 2.5: DISTRIBUCIÓN DE LA TEMPERATURA EN LA

TIERRA.

Adaptado de: Matsuura & National Center for Atmospheric Research Staff, 2017.

La temperatura es la variable que más influye en el estado del clima. Condiciona

indudablemente a la sociedad, los alimentos, ecosistemas, fotosíntesis; entre

muchas más. Las formas en las que se reportan la temperatura normalmente es en

medias diarias, mensual, anual y con los mínimos y máximos (Hernández & Jesús,

1996). La temperatura normalmente es cercana a la Insolación, estos efectos se

ven en los ciclos sobre todo el diurno que será comentado más adelante, en este

trabajo.

16

2.1.1.5 Humedad.

El concepto de humedad está estrechamente relacionado con agua,

específicamente con el agua en su estado gaseoso es decir el vapor de agua. Es

la medida de cuanto vapor de agua hay en el ambiente, existen varias formas de

expresar la Humedad. La Humedad Absoluta es la relación de vapor de agua en

peso por unidad de volumen de aire que lo contiene, la humedad específica es una

relación en peso de vapor de agua por unidad de peso del volumen de aire húmedo

que lo contiene. En climatología la más usada es la Humedad Relativa, es una

relación presentada en porcentaje de la presión de vapor de agua está el ambiente

respecto al máximo de presión de vapor que puede sostener (Andrades & Múñez,

2012).

Es importante recalcar que la Humedad Relativa se toma a una temperatura ya que

de esta depende que tanto vapor de agua puede sostener el aire en ese instante,

en la figura 2.6 se muestra la curva muestra la relación existente entre humedad

relativa y temperatura.

17

FIGURA 2.6: CURVA DE RELACIÓN ENTRE HUMEDAD RELATIVA

Y TEMPERATURA.

Adaptado de: Rodríguez Jimenez et al., 2004.

Cuando la humedad relativa llega a 100% significa que no se puede retener más

vapor de agua en el volumen de aire y cualquier cantidad de agua que se adicione

será en un estado diferente al gaseoso. Estos cambios de estado demandan mucha

energía en forma de calor latente, es por esto por lo que el estudio de la humedad

es un gran indicador climatológico de los fenómenos que ocurren en la zona a

estudiar (Hernández & Jesús, 1996).

2.1.1.6 Precipitación.

De forma resumida, las nubes se forman con masas de aire caliente que al

ascender se enfrían. Mediante la congelación y condensación el vapor se convierte

en gotas que se juntan unas con otras hasta tener un tamaño adecuado para caer

o en otras palabras precipitar, a esto se le llama precipitación en la figura 2.7 se

muestra la entrada y salida de agua en una nube (Rodríguez et al., 2004).

18

FIGURA 2.7: ENTRADA Y SALIDA DE AGUA EN LA NUBE.

Adaptado de: Andrades & Múñez, 2012.

Dependiendo de la altura a la que se originan las precipitaciones se pueden

clasificar en orográficas, ciclónicas y convección. Además, se clasifican por la fase

de la precipitación en los líquidos se encuentra la llovizna, chubasco, lluvia y en los

sólidos nieve y granizo (Rodríguez et al., 2004). Existen formas mixtas de lluvia,

pero al no ser tan comunes se prefiere no describirlas.

La cuantificación de la precipitación se da en milímetros, la transformación obedece

a una medida referencial de volumen donde cada milímetro es un litro de agua ya

que es en un área de 1 m2 (Andrades & Múñez, 2012).

2.1.1.7 Velocidad y dirección del Viento.

Por consecuencia de que la Tierra no es plana, las zonas de la Tierra reciben

diferentes cantidades de radiación y se calientan de diferente manera. Lo mismo

sucede cuando se calientan más las masas de aire cercanas a la Tierra. Estas

diferencias de temperatura crean dilataciones y contracciones de las masas de aire

que a su vez generan diferencias entre las presiones. La diferencia de presiones

19

genera movimientos de las masas aire, desde la más densa y fría hacia la menos

densa y caliente. El movimiento de aire se llama viento (Andrades & Múñez, 2012).

En condiciones teóricas y siguiendo el orden lógico el viento debe provenir desde

los Polos siendo la zona que menos radiación recibe al Ecuador que es lo opuesto.

La rotación de la Tierra cambia esto adicionando una fuerza llamada Coriolis que

hace que en el hemisferio Norte giren a favor de las manecillas del reloj y en el Sur,

al contrario. Debido a que los polos no son lo suficientemente extensos para

absorber todos los vientos de la masa terrestre mayor del ecuador, esta celda

teórica se divide en 3, en el lado derecho de la figura 2.8 se muestra la dirección

del viento y las 3 celdas en cada hemisferio. Para definir las componentes del

viento es necesario tomar en cuenta la fricción del viento con la superficie que entra

en contacto. La fuerza resultante entre la fricción, la diferencia de presiones y

Coriolis define la dirección y la velocidad del viento, en el lado izquierdo de la figura

2.8 se muestran las fuerzas que intervienen en el viento (Hernández & Jesús,

1996).

FIGURA 2.8: FUERZAS Y DISTRIBUCIÓN DEL VIENTO.

Adaptado de: Andrades & Múñez, 2012.

20

2.1.2 VARIABILIDAD CLIMÁTICA.

Objetivamente la climatología caracteriza a los climas por la representación

mediante medidas de tendencia central de las variables climatológicas en un

determinado tiempo. Las medidas de tendencia central representan los valores más

frecuentes o que más se ajustan a una serie de datos. La variabilidad climática yace

en la variación que contiene una medida determinada respecto a la medida de

tendencia central de esta. Los fenómenos que suelen inducir la variabilidad las

zonas ecuatoriales son la ITZC y el ENSO (Ruiz Barradas, 2015).

La distribución poco equitativa de radiación en la Tierra dispara movimientos en

toda la atmosfera que afectan a las situaciones consideradas normales. Las

oscilaciones de medidas normales son muestras claras de variabilidad, sequías,

olas de frio y calor en épocas donde no se suelen darse lo demuestran. Es

importante recalcar que los fenómenos que inducen la variabilidad están definidos

en una escala temporal determinada (Ruiz Barradas, 2015).

2.1.3 ESCALAS TEMPORALES DE LA VARIABILIDAD CLIMÁTICA.

Los registros de las variables meteorológicas son de vital importancia para la

climatología, pero más aún cuando la medición de estas variables fue registrada

con del tiempo en el que fueron efectuadas. Ordenar las observaciones de manera

cronológica componen a una serie temporal. En la figura 2.9 se muestra una serie

temporal de temperatura en años, graficar una variable con respecto al tiempo es

una herramienta perfecta para determinar tendencias, estacionalidades, contrastes

etc. (OMM, 2011).

21

FIGURA 2.9: SERIE TEMPORAL DE TEMPERATURA.

Fuente: OMM, 2011.

Las tendencias son medidas resumidas, cuando una tendencia cambia se muestra

un contraste en ella, ya que pueden ser parte de una oscilación de un periodo en

otra escala. Por esto, es de suma importancia definir los periodos de las series

temporales.

En la figura 2.10 se ilustran las escalas temporales, la escala espacial de los

fenómenos que se dan comúnmente en el planeta Tierra.

FIGURA 2.10: FENÓMENOS QUE SE DAN A ESCALAS

TEMPORALES Y ESPACIALES.

Fuente: OMM, 2011.

22

2.1.3.1 Escala diaria o diurna.

Uno de los medios donde más se desarrolla la variabilidad del sistema climático

global es la escala diurna. Las variaciones climatológicas tienen consecuencia en

la vida de los seres humanos, procesos biológicos y ecosistémicos. Es muy útil para

diferenciar lugares llanos de montañosos y polares de tropicales. Es asociado con

claras variaciones en las variables solares, ya que se registran contrastes muy

grandes entre el día y la noche (Pabón et al., 2005).

La escala diaria se puede estudiar mediante el ciclo diurno o diario se compone de

24 horas, véase la figura 2.11, estas pueden ser ordenadas de acuerdo con el

criterio del investigador. Poseer el ciclo diurno multianual permite realizar

comparaciones específicas, determinar su variabilidad e identificar como los

eventos externos influencian el ciclo diario. También permite determinar cómo se

comportan variables como el vapor de agua que condiciona totalmente todos los

procesos de nubosidad y precipitación (Ortiz de Galisteo, 2001).

FIGURA 2.11: EJEMPLO DE CICLO DIURNO.

Fuente: Ortiz de Galisteo, 2001.

23

En la región norte de los Andes tropicales el ciclo diurno ha permitido determinar

cómo se comporta la precipitación, se ha encontrado que hay dos regímenes.

Además, la escala diaria es afectado por formaciones de nubosidad y vapor de

agua, humedad producida durante el día, procesos de enfriamiento y secado del

ambiente en la noche (Martínez et al., 2011). En la figura 2.11 se muestra un

ejemplo del ciclo diurno de las anomalías de vapor de agua encontradas en durante

diferentes estaciones en Alicante.

2.1.3.2 Escala Estacional.

Como se explicó en la Figura 2.4, la Tierra gira alrededor del Sol en 365 días con

una órbita elíptica y con inclinaciones sobre su eje polar diferentes, lo cual genera

una distribución irregular de la radiación solar sobre el planeta. El ciclo estacional

se extiende precisamente a eso a estaciones dentro del año.

Debido a las latitudes del planeta y la incidencia del Sol en ellas las estaciones son

diferentes dependiendo de la región. De acuerdo con Ortiz de Galisteo, (2001) en

España los ciclos estacionales son “invierno los meses de diciembre a febrero,

primavera de marzo a mayo, verano de junio a agosto, y otoño de septiembre a

noviembre.”(p.3). En las latitudes ecuatoriales no están igualmente marcadas, por

ejemplo el volcán Antisana presenta estacionalidad con mucho viento de Junio a

Octubre y otra con calma de Noviembre a Mayo (Favier et. al, 2004) .

Los ciclos estacionales se encuentran en intervalos de series completas y contienen

comportamientos similares a lo largo del tiempo. La escala estacional está

compuesta por meses que componen secuencias periódicas (Montealegre, 1996),

véase la figura 2.12.

En la Zona Ecuatorial la escala estacional es alterada mayormente por la ITCZ,

crea perturbaciones en la nubosidad y precipitación condicionándola de forma

bimodal (Martínez et al., 2011).

24

FIGURA 2.12: EJEMPLO DE ESCALA ESTACIONAL

Fuente: Montealegre, 1996.

2.1.3.3 Escala Interanual.

La escala Interanual abarca las variaciones que se dan en el clima año tras año.

Independientemente de las estaciones, estas suelen sentirse más o menos

intensas, un verano más caluroso que el del año anterior o una época de menos

lluvia que el año pasado son ejemplos de esto. Esta escala permite ver efectos de

fenómenos externos y tendencias en la serie ya que se construye a partir de

diferencias de medidas anuales con respecto a su medida de tendencia central

(Montealegre, 1996), véase la figura 2.13.

El evento de mayor influencia dentro de la zona ecuatorial en la escala interanual

es ENSO. El fenómeno del niño altera las temperaturas superficiales del Pacífico,

como consecuencia altera la intensidad y la frecuencia de la precipitación (Martínez

et al., 2011).

25

FIGURA 2.13: EJEMPLO DE ESCALA INTERANUAL.

Fuente: Ponce et al., 2003

2.1.4 FENÓMENOS QUE ALTERAN LOS CICLOS CLIMÁTICOS

PERTENECIENTES A LAS ZONAS DE INTERÉS.

2.1.4.1 Fenómeno de “El Niño” y la Niña (ENSO).

Normalmente los vientos alisios mueven las masas de agua caliente de la zona

ecuatorial americana hacia Oceanía, dejando en su lugar masas de agua más frías.

El Niño Oscilación del Sur (ENSO por sus siglas en inglés), fue denominado como

“El Niño” por pescadores de Perú que percibían una corriente de agua caliente en

la costa Americana del Pacífico cerca de la navidad. Pese a ser un fenómeno

bastante estudiado no se entiende completamente (Beckendorf, 2015).

ENSO, es un fenómeno de origen natural que altera las temperaturas superficiales

del mar en la zona del Pacífico ecuatorial, es irregular en su intensidad y ocurrencia.

Está compuesto por dos fases, El Niño y la Niña que son las partes oceánicas y la

Oscilación del Sur es la atmosférica (OMM, 2014).

El Niño es la componente que calienta las masas oceánicas a mediados de año,

además trae cambios en la intensidad de los vientos alisios haciendo que estos no

tengan la suficiente capacidad para mover las masas de agua y la zona mantenga

temperaturas más altas de lo normal. Tiene su intensidad máxima entre noviembre

y enero para luego decaer, ocurre cada 2 a 7 años (OMM, 2014), véase figura 2.14

parte inferior.

26

La Niña es la situación contraria, es provocado por el aumento de la intensidad de

los vientos alisios que mueve la masa caliente y la mantiene alejada de la costa

este del Pacífico durante un periodo mayor que lo normal (Trasmonte & Silva,

2008), véase figura 2.14 parte superior.

FIGURA 2.14: ALTERACIONES EN LA TEMPERATURA

SUPERFICIAL DEL MAR PROVOCADAS POR ENSO.

Fuente: OMM, 2014.

Existen numerosos estudios referidos al efecto de ENSO en la región cercana a la

ecuatorial. En los Andes de Ecuador la fase cálida o el Niño tiene consecuencias

en el aumento de la temperatura ambiente y en el aumento de las precipitaciones.

Por su parte la fase fría o La Niña genera una menor temperatura ambiente y una

baja precipitación (Martínez et al., 2011).

2.1.4.1.1 Indicador de presencia de ENSO.

La naturaleza del evento ENSO se refleja en la temperatura superficial del mar (SST

por sus siglas en inglés). La observación de las diferencias de las SST respecto a

27

su promedio; es decir las anomalías es una excelente herramienta para detectar

ENSO. Las temperaturas se observan en toda la franja del Océano Pacífico

ecuatorial, desde los 80° Oeste hasta los 170° Oeste entre los 5° Norte y 5° Sur.

Esta franja se divide en 4 zonas que comienzan desde América hasta Australia, la

zona 3 es la más utilizada debido a que se considera más rigurosa con las fechas

de inicio y final (Montealegre, 2012).

2.1.4.2 Zona de Convergencia Intertropical (ITCZ).

La Zona de Convergencia Intertropical por sus siglas en inglés ITCZ, es el resultado

del calentamiento con gran intensidad de las masas de agua ecuatoriales. Cuando

las masas se calientan, emiten grandes cantidades de vapor de agua a la atmosfera

que se combinan con los vientos alisios. La convergencia de los vientos alisios de

ambos hemisferios en la zona Ecuatorial junto con las masas de vapor enfriado se

denomina ITCZ (OMM, 2014).

La ITCZ, también llamada cinturón de lluvias tropicales se encuentra entre los 10 °

N y 5 ° S. Se mueve de norte a sur a lo largo del año lo cual condiciona el clima

estacional de las regiones. Comenzando cerca del Ecuador en los meses de

Febrero, migrando al norte en Junio y estando lo más al norte posible en Septiembre

y regresando al sur desde Octubre hasta Marzo que alcanza su posición extrema

(Lindsey & Kennedy, 2011).

FIGURA 2.15: ITCZ EN EL MES DE FEBRERO.

Fuente: Lindsey & Kennedy, 2011.

28

La ITCZ condiciona la climatología de la región en la figura 2.15 se muestra la

precipitación arrastrada por la ITCZ en el mes de febrero. En Colombia se registran

dos temporadas lluviosas y dos secas debido al paso de la ITCZ (Poveda, 2004).

En la zona de Galápagos la ITCZ condiciona el clima a dos estaciones una húmeda

cálida y una seca fría (Trueman & D’Ozouville, 2010). ENSO influencia a la ITCZ,

durante las fases intensas la ITCZ suele moverse más al sur de lo normal llegando

a Perú (Martínez et al., 2011).

2.1.5 LA ESTADÍSTICA EN LA CLIMATOLOGÍA.

2.1.5.1 Medidas de tendencia central.

Las medidas de tendencia central son las mediciones a las que suelen aglutinarse

las demás, por lo tanto, el objetivo primordial de la medida central es resumir el

valor de varias medidas. La medida no sustituye a toda la serie de datos pero agiliza

la interpretación de las mismas (OMM, 2011).

La Media o promedio es frecuentemente utilizada por la facilidad de su cálculo, se

determina dividiendo la suma de los valores entre el número de valores sumados.

Es realmente útil cuando los valores que conforman la serie tienden a agruparse al

centro, es decir cuando no se encuentran dispersos; por ejemplo la temperatura de

cada hora en un día (OMM, 2011).

La Mediana es el valor central de toda la serie, existe el mismo número de valores

antes y después de, se calcula ordenando los datos y seleccionando el valor medio.

Es muy útil en los casos donde los valores están dispersos ya que es una medida

de posición (Domínguez, 2011).

La Moda es el valor de las mediciones que se repite con mayor, frecuencia. Es igual

que la Mediana una medida de posición por lo cual es útil en valores dispersos

(OMM, 2011).

En la figura 2.16 se muestra una comparación entre las características principales

de las medidas de tendencia central como son la media, mediana y moda.

29

FIGURA 2.16: COMPARACIÓN DE CARACTERÍSTICAS EN

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL.

Fuente: OMM, 2011.

2.1.5.2 Medidas de variabilidad.

La medida de tendencia central siempre debe ser acompañada por una medida que

represente que tanto varia la serie de datos respecto a la medida central. La medida

que representa esto se encuentra en la categoría de medidas de variabilidad.

El rango de observaciones es una medida de variación de carácter absoluto,

representa la distancia que existe entre el valor mayor y menor que componen la

serie (OMM, 2011).

Un derivado del rango es el rango Inter cuartil, tomando en cuenta que los cuartiles

son los valores que representan el 25% de la serie. El rango Inter cuartil es la

diferencia entre el 75% y 25% de los datos, en otras palabras el rango del 50%

central de los datos (Domínguez, 2005).

30

La figura 2.17, explica el significado de los términos utilizados en las ecuaciones

2.1, 2.2, 2.3 y 2.4.

FIGURA 2.17: TÉRMINOS DE LAS ECUACIONES.

Adaptado de: Domínguez, 2011.

La desviación media o varianza es la medida que representa la dispersión que

existe en una serie de datos respecto a su media. Es el promedio de las

desviaciones al cuadrado de cada medida respecto a la media, véase la ecuación

2.1.

ECUACIÓN 2.1: FÓRMULA DE LA VARIANZA (S2).


La desviación estándar o típica es la raíz de la varianza, puede representar una

ventaja que se encuentra en las unidades de la serie de datos y así dar una idea

más clara del valor (OMM, 2011), véase la ecuación 2.2.

31

ECUACIÓN 2.2: FÓRMULA DE LA DESVIACIÓN ESTÁNDAR(S).


2.1.5.3 Regresión.

Existen casos donde una variable puede condicionar a otra, llegando a existir una

dependencia entre una y otra. La regresión lineal es la determinación de la línea

recta que sea capaz de predecir un valor en el eje “Y” tomando como punto de

partida un valor “X”. En otras palabras una regresión busca una función que se

ajuste a los datos (Domínguez, 2011), véase la ecuación 2.3 los coeficientes a y b

son coeficientes de la función que ajusta la recta y=a+bx.

ECUACIÓN 2.3: FÓRMULA DE LOS COEFICIENTES MEDIANTE

LOS MÍNIMOS CUADRADOS DE LA REGRESIÓN LINEAL.


2.1.5.4 Correlación.

En climatología es de gran utilidad encontrar relaciones entre las variables, eventos,

estaciones. La correlación es una medida que denota que tan similar es una

variable con otra (OMM, 2011).

32

La correlación se encuentra mediante su coeficiente, el cual, evalúa si la línea de

regresión se ajusta de forma adecuada a ambas variables. Obtiene valores de -1 a

1 pasando por 0, un coeficiente por encima de ±0,7 describe una relación fuerte

mientras que por debajo de ±0,3 es despreciable; por ejemplo la correlación entre

la temperatura e insolación dentro del ciclo diurno suele estar cerca de 1 debido a

que varían de forma similar (Domínguez, 2011), véase la ecuación 2.4.

ECUACIÓN 2.4: FÓRMULA DEL COEFICIENTE DE

CORRELACIÓN.


2.1.5.5 Visualización de series de datos.

Interpretar tendencias, contrastes, modalidades en grandes cantidades de datos

mediante tablas resulta imposible. La comprensión de los datos se facilita mediante

la visualización de estos, por ejemplo, ordenarlos de mayor a menor permite ver el

rango y los extremos de las mediciones (OMM, 2011). Las series temporales fueron

explicadas en la sección 2.1.3.

2.1.5.5.1 Histograma.

La cantidad de ocurrencias de una medida en un intervalo dado, se denomina

frecuencia. Una forma de representar y entender la frecuencia de mediciones en un

intervalo es el Histograma. Está compuesto por rectángulos distribuidos en clases,

de acuerdo con la altura del rectángulo se ve la cantidad de frecuencia, es ideal

para poder observar la distribución del fenómeno (Domínguez, 2005), véase figura

2.18.

33

FIGURA 2.18: EJEMPLO DE HISTOGRAMA.

Elaboración: Leandro Robaina Arla.

2.1.5.5.2 Gráfico de cajas o BoxPlot.

Los gráficos de caja son ideales para representar como se distribuye

estadísticamente un conjunto de datos. Está compuesto por una parte central que

tiene forma de rectángulo, el alto del rectángulo es el rango Inter cuartil, la línea

central la mediana, los extremos el primer y tercer cuartil. A los lados del rectángulo

se extienden líneas llamadas bigotes, los extremos de los bigotes son los valores

máximos o mínimos cuando no existen valores extraños. Cuando existen valores

extraños los bigotes llegan hasta 1.5 veces el valor del rango intercuartílico

(Domínguez, 2011), véase figura 2.19.

34

FIGURA 2.19: EJEMPLO DE BOXPLOT.


2.1.5.5.3 La rosa de los vientos.

La rosa de los vientos es un diagrama de forma circular en el que se trazan los 4

puntos cardinales más frecuentes, pueden ser 8 o 16 de acuerdo con la necesidad

del investigador. Es ideal para representar simultáneamente la velocidad y dirección

del viento. La rosa de los vientos muestra visualmente la frecuencia de los vientos

cuando estos soplan en una determinada dirección, mientras más largo sea el trazo

más frecuente es. La velocidad está determinada en una escala de color (Gómez

& Medina, 2012), véase figura 2.20.

35

FIGURA 2.20: EJEMPLO DE ROSA DE LOS VIENTOS.


2.2 ESTADO DEL ARTE.

2.2.1 EJE DE INVESTIGACIÓN.

Después de realizar una revisión bibliográfica, se puede afirmar que la zona

ecuatorial es de gran interés para los estudios hidrometeorológicos. A nivel global

se estudia el ciclo diurno con el objetivo de determinar la influencia que tienen en

fenómenos como el Monzón Africano y ENSO sobre él clima. En la región cercana

a Ecuador, Colombia, Perú y Costa Rica han desarrollado numerosos estudios que

se enfocan en el tema. A nivel nacional existe un pequeño número estudios

referidos al ciclo diurno.

Dentro del tema “ciclo diurno”, la variable climática que más se encuentra estudiada

es la precipitación. Las investigaciones realizadas a nivel regional, con enfoque en

el ciclo diurno y el estudio de variables como son radiación, temperatura y humedad

relativa, son escasos (Pabón et al., 2005).

36

2.2.2 DOCUMENTOS REVISADOS.

La tabla 2.1 resume los documentos revisados que han servido de base y guía para

esta investigación.

TABLA 2.1: DOCUMENTOS REVISADOS.

TIPO DE TRABAJO

NÚMERO ÁMBITOAÑO DE

PUBLICACIÓN

Artículos científicos

15

Cambio climático- Ciclo diurno en perspectiva

estacional y anual-Escala inter-decadal a diurna-

Variabilidad climática-ElNiño y La Niña-Patrones de precipitación-Estacionalidad.

2000-2016

Tesis 3Ciclo diario de precipitación-

Variabilidad climática espacial y temporal.

2011-2017

Reportes e Informes

3Anomalías de la Niña y el

Niño- Escalas devariabilidad.

1996-2011

Libros 1Variabilidad climática en los

Andes.2011

Total 22Elaboración: Leandro Robaina Arla.

2.2.3 PRINCIPALES HALLAZGOS.

Se ha encontrado que en la zona que se encuentra dentro de los 5°N en el territorio

colombiano de Quibdo, el ciclo diario de las precipitaciones en los meses del año

presenta bimodalidad en la precipitación. Las lluvias son frecuentes por la noche y

madrugada (Pabón et al., 2005) .

Dividir los datos en escalas temporales para analizar los fenómenos externos,

permite obtener mejores resultados. El fenómeno de El Niño y La Niña, cuando se

estudia en la escala interanual muestra efectos en las variables como precipitación

37

y humedad. En la escala anual se puede observar la estacionalidad condicionada

por la ITCZ (Poveda, 2004).

Los efectos del El Niño encontrados en las zonas más al norte del Océano Pacífico,

Atlántico y el Mar Caribe dentro de la escala interanual, se ven reflejados en el

aumento de la temperatura del aire y la disminución en el volumen de la

precipitación en las zonas cercanas al Océano Atlántico y el Mar Caribe. La Niña

no muestra el efecto contario de manera evidente (Pabón & Montealegre, 2000).

Se ha comprobado que el ciclo diurno refleja la influencia de los fenómenos del El

Niño y la Niña. En una zona tropical como Quibdó, al norte de Colombia la radiación,

la temperatura y la velocidad del viento se ven influenciadas mientras la

precipitación no (Pabón et al., 2005).

Mediante varias investigaciones se ha determinado que los mecanismos que

condicionan la dinámica del ciclo diurno son: el calentamiento radiativo, la posición

del sitio de interés y como se traslada la ITZC (Marín et al., 2004).

38

CAPÍTULO 3

DATOS Y METODOLOGÍA

3.1 MARCO CONCEPTUAL.

En este capítulo se describen los datos recibidos y la metodología, mediante los

cuales se pudo estudiar el ciclo diurno atmosférico, la escala estacional e interanual

de los ecosistemas Cerro Gato de Galápagos y Glaciar 15 del volcán Antisana

previamente mencionados en la sección 1.5.

La metodología tiene sus bases en escritos de:

Montealegre (2012), “Análisis de la variabilidad climática interanual (El Niño y La

Niña) en la Región Capital, Bogotá-Cundinamarca”.

Pabón et al. (2005), “Sobre el régimen diario de las variables climatológicas en el

municipio de Quibdó”.

La metodología fue dividida en 5 etapas:

1. Obtención y tratamiento de datos.

2. Construcción de la base de datos.

3. Construcción de Escalas y Ciclos.

4. Influencia de fenómenos en la escala interanual.

5. Influencia de la variabilidad en la escala interanual sobre el ciclo diurno.

A partir de este punto se hizo uso del software R-studio, que trabaja con lenguaje

R. El programa es un gestor estadístico que acelera cualquier procesamiento de

datos, más aún de series temporales con gran contenido de mediciones. Además,

se complementó con Microsoft Excel.

En la figura 3.1 se presenta el Marco Conceptual con los detalles de las etapas.

39

FIGURA 3.1: MARCO CONCEPTUAL DEL TRABAJO.


40

3.2 ETAPA 1: OBTENCIÓN Y TRATAMIENTO DE LA

INFORMACIÓN.

3.2.1 RECOLECCIÓN DE DATOS.

3.2.1.1 Estaciones del ecosistema volcán Antisana.

Los datos recolectados para el ecosistema volcán Antisana se efectuaron en las

estaciones que se encuentran ubicadas geográficamente en el Glaciar 15 y

Morrena, mencionado en el punto 1.4.1.

Las estaciones Morrena y Glaciar 15 registran variables de radiación solar de onda

larga y corta, albedo, velocidad del viento, dirección del viento, precipitación y

humedad específica (Delachaux, 2005).

Gracias a el registro de datos se ha podido determinar que el retroceso del Glaciar

en el volcán Antisana, está correlacionado con la temperatura de la superficie del

nevado y esta a su vez, tiene una estrecha relación con la variabilidad climática de

la zona (Favier et al., 2004).

3.2.1.1.1 Estación Glaciar 15.

Los datos pertenecientes la estación Glaciar 15 fueron facilitados en intervalos de

30 minutos y contiene registros desde el 3 de septiembre del año 1998 al 28 de

noviembre año 2005. La estación contiene datos que poseen su propia

nomenclatura, la cual se traduce en la tabla 3.1.

41

TABLA 3.1: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN GLACIAR.

Nomenclatura Variable Unidad

SWin Radiación solar incidente W/m2

Swout Radiación solar reflejada W/m2

Albedo Albedo Adimensional

LWin Radiación terrestre incidente W/m2

LWout Radiación terrestre reflejada W/m2

Tvent Temperatura del aire °C

RH Humedad relativa %

u Velocidad del viento m/s

Dv Dirección del viento °

Pluvio Precipitación acumulada mm


El contenido en porcentaje de las mediciones y la distribución temporal de las

mediciones se representa en la figura 3.2.


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN GLACIAR.


42

3.2.1.1.2 Estación Morrena.

Los datos que fueron facilitados correspondientes a la estación Morrena van desde

1 de enero del 2005 al 31 de diciembre del 2015, en intervalos de 30 minutos. La

estación contiene datos que poseen su propia nomenclatura, la cual se traduce en

la tabla 3.1.

La figura 3.3 muestra el porcentaje de datos presentes en la estación Morrena y la

distribución temporal de los mismos.


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN MORRENA.


3.2.1.2 Estaciones del ecosistema Galápagos.

Los datos proporcionados para el ecosistema de Galápagos se efectuaron en las

estaciones ubicadas en las zonas húmedas y muy húmedas de la cuenca Cerro

Gato, mencionadas en el punto 1.4.2.

En el caso de la estación ubicada a 300 m s.n.m, se registran las variables de

precipitación, velocidad del viento, dirección del viento, radiación solar de onda

corta, humedad relativa y presión atmosférica. La estación ubicada a 600 m s.n.m

43

registra las variables de la estación de 300 m s.n.m y además puede registrar

valores referentes a la neblina (Domínguez, 2005).

Los datos históricos de Galápagos provienen de la estación del INAMHI M0221 San

Cristóbal que se encuentra en la isla de San Cristóbal. Contiene las variables como

son la heliofanía, evaporación, precipitación, velocidad del viento, humedad relativa

y temperatura, exceptuando las dos primeras el resto se mide con sus máximos y

en el caso de la temperatura máximo y mínimo (Instituto Nacional de Meteorología

e Hidrología, 2014).

Gracias al registro de variables climatológicas, se ha identificado estaciones cálidas

(enero-mayo) y frías (junio-diciembre). La temperatura superficial del mar (SST)

cercano a Galápagos y las precipitaciones totales en las temporadas cálidas están

estrechamente correlacionadas, en las estaciones frías no (Trueman & D’Ozouville,

2010).

3.2.1.2.1 Estación de la zona húmeda a 300 m s.n.m.

Los registros se facilitaron en intervalos de 15 minutos, desde el día 1 de junio del

año 2013, hasta el día 17 del Julio del año 2016. La estación de la zona húmeda

contiene datos con una nomenclatura específica, es necesario traducirla en la tabla.


HÚMEDA.


SlrW Radiación solar incidente W/m2

WS_ms Velocidad del viento m/s

WindDir Dirección del viento °

Temp Temperatura del aire °C


Rain_mm_Tot Precipitación acumulada mm

Pressure Presión hPa


El porcentaje de datos presentes y la distribución temporal en la estación de la zona

muy húmeda se muestra en la figura 3.4.

44


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN DE LA ZONA HÚMEDA.


3.2.1.2.2 Estación de la zona muy húmeda a 600 m s.n.m.

Los registros se facilitaron en intervalos de 15 minutos, desde el día 1 de junio del

año 2013, hasta el día 17 del Julio del año 2016. La estación de la zona muy

húmeda contiene datos con una nomenclatura específica del proyecto, es necesario

explicarlas en la tabla 3.3.


MUY HÚMEDA.


SlrW Radiación solar incidente W/m2


WindDir Dirección del viento °

Temp Temperatura del aire °C



Pressure Presión hPa

Th_fall Escurrimiento mm

Fog_Tot Neblina total mL

FogNet1_Tot Neblina neta 1 mL

FogNet2_Tot Neblina neta 2 mL


45

El porcentaje de datos de la estación y su distribución a través del tiempo se

muestra en la figura 3.5.

FIGURA 3.5: DISTRIBUCIÓN TEMPORAL DE DATOS CON SUS

PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


3.2.1.2.3 Datos históricos de Galápagos.

Los datos históricos de Galápagos fueron facilitados por el INAMHI provenientes

de la estación M0221 San Cristóbal, a escala mensual. Abarcan desde el mes 1 del

año 1951 al mes 5 del 2016 y son los promedios de las mediciones mensuales, en

el caso de evaporación y precipitación son las sumas acumuladas. La estación

contiene en sus datos su propia nomenclatura, por esto es adecuado aclararla en

la tabla 3.4.

46

TABLA 3.4: NOMENCLATURA DE LA ESTACIÓN M0221 SAN

CRISTÓBAL.


WS_ms_max Velocidad del viento máxima m/s


EVP Evaporación mm

HF Heliofanía min

RH Humedad Relativa %

Temp.min Temperatura mínima °C


Rain_Max.d Precipitación máxima mm

Temp Temperatura °C

Temp.max Temperatura máxima °C


El porcentaje de datos disponibles y su distribución en el tiempo se representa en

la figura 3.6.

47


PORCENTAJES EN LA ESTACIÓN M0221 SAN CRISTÓBAL.


3.2.2 SELECCIÓN DE LAS VARIABLES.

En este proyecto de titulación se tiene como objetivo crear una metodología para

describir y analizar el ciclo diurno de los ecosistemas. Tomando como punto de

partida que las zonas son distantes y que cada una de ellas contiene estaciones

que registran determinadas variables. Con el fin de realizar una metodología y tener

una mayor facilidad para realizar el análisis, se seleccionaron las variables

comunes entre las zonas. La tabla 3.5 muestra cuales son las variables que

coinciden en ambas zonas.

Es importante recalcar que los datos históricos no son tomados en cuenta en esta

selección. Es debido a que carecen de mediciones de Radiación Solar incidente y

Dirección del viento, ambos son fundamentales para los ciclos diarios y resulta

contraproducente prescindir de los mismos.

48

TABLA 3.5: LISTA DE VARIABLES PRESENTES EN CADA ZONA.

Variable. volcán Antisana. Galápagos.

Velocidad del viento SI SI

Dirección del viento SI SI

Radiación Terrestre incidente SI NO

Radiación Terrestre reflejada SI NO

Temperatura SI SI

Radiación Solar reflejada SI NO

Radiación Solar incidente SI SI

Precipitación SI SI

Presión atmosférica NO SI

Neblina NO SI

Escurrimiento NO SI

Humedad relativa SI SI

Albedo SI NO


Como se aprecia en la tabla 3.5 las variables coincidentes son: Velocidad del viento,

Dirección del viento, Temperatura, Radiación Solar incidente, Humedad Relativa,

Precipitación.

3.2.3 CORRECCIÓN DE MEDICIONES.

La corrección de los datos se realiza de acuerdo con los criterios descritos por

Delachaux (2005) en “La representatividad de la estación meteorológica “ORE” en

Ecuador, Glaciar 15 del volcán Antisana (0º25'S,78º09'O), Cordillera Oriental

Ecuador.”

3.2.3.1 Radiación solar incidente.

Los valores que sean conocidos como valores nocturnos, es decir entre las 18h00

y las 06h00, pueden tener valores entre -2 y 2, estos valores serán convertidos a 0.

En las horas de Sol, de 06h00 a 18h00, los valores que sean mayores que la

constante solar, es decir 1360 W/m2 serán reemplazados por los valores de 1200

W/m2 (Delachaux, 2005).

Los valores de radiación después de ser corregidos se encuentran en la tabla 3.6.

49

TABLA 3.6: VALORES DE RADIACIÓN CORREGIDOS.

Radiación (W/m2) Galápagos volcán Antisana

Húmeda Muy húmeda Glaciar 15 Morrena

Máximo 1210.00 1290.00 1358.00 1359.00

Mínimo 0.00 0.00 0.00 0.00


3.2.3.2 Velocidad del viento.

La velocidad del viento es una medida que no puede contener valores negativos,

en caso de encontrarlos se sustituyen con 0. Se asume que 0 es el valor que

representa la calma, por lo tanto estos valores son aceptados como correctos

(Delachaux, 2005), véase tabla 3.7.

TABLA 3.7: VALORES DE VELOCIDAD DEL VIENTO

CORREGIDOS.

Velocidad del viento (m/s)

Galápagos volcán Antisana

Húmeda Muy húmeda Histórico Glaciar

15 Morrena

Máximo 5.73 8.05 8.8 19.36 20.66

Mínimo 0.2 0.2 1.2 0 0


3.2.3.3 Humedad Relativa.

En ocasiones pueden existir valores mayores al 100% en pocas unidades que son

reales, en otros casos los valores en exceso mayores y distantes del 100% se

consideran como erróneos. Para tener una mayor facilidad en el análisis, todos los

valores mayores a 100% serán sustituidos por 100% (Delachaux, 2005), véase

tabla 3.8.

50

TABLA 3.8: VALORES DE HUMEDAD RELATIVA CORREGIDOS.

Humedad relativa (%)

Galápagos volcán Antisana

Húmeda Muy húmeda Histórico Glaciar

15 Morrena

Máximo 100 100 72 99.1 100

Mínimo 57.58 59.26 92 5.43 5.87


3.2.3.4 Otras variables.

Partiendo de que promediar ángulos es un error grave, en los valores de la dirección

del viento se acepta que los sensores toman medidas instantáneas y correctas. En

el caso de la temperatura solo se observa que sus máximos y mínimos estén acorde

a medidas cotidianas de las zonas. Respecto a la precipitación, no hay correcciones

solo se debe asegurar que sean medidas acumulativas (Delachaux, 2005).

Debido a que en estas 3 variables no se realizan correcciones numéricas, los

valores que ingresan son los mismos que se procesan.

3.2.4 SELECCIÓN DE PERIODOS.

Los datos proporcionados son datos de campo, una de las metas indirectas de este

proyecto de titulación es obtener resultados fieles a los datos medidos en el campo.

Por lo tanto, no se realiza relleno de datos.

Con la necesidad de trabajar a partir de información con la mayor longevidad

posible, se tomó en cuenta toda la extensión que contenga datos, sin importar si

los registros de otras mediciones simultaneas contengan blancos. Se tendrán

periodos vacíos, pero no se perderá información relevante de años pasados. Los

periodos resultantes de las estaciones se muestran en la tabla 3.9.

Los datos históricos no serán segmentados por vacíos para no prescindir de

información potencialmente importante. Se decide tomar estos datos tal como

fueron facilitados, comienzan desde el mes 01 de 1951 hasta el mes 05 del 2016.

51

TABLA 3.9: PERIODOS TEMPORALES SELECCIONADOS.

Estación Fecha inicial Fecha Final

Glaciar 15 3/9/1998 28/11/2005

Morrena 1/1/2005 31/12/2015

Zona Húmeda 1/6/2013 19/7/2016

Zona muy Húmeda 1/6/2013 19/7/2016

M0221 San Cristóbal 1/1/1951 1/5/2016


3.3 ETAPA 2: CONSTRUCCIÓN DE LA BASE DE DATOS.

La construcción de la base de datos se realizó con cortes temporales, estos cortes

son los datos llevados de intervalos en minutos a intervalos que sean de utilidad

para el presente y futuros proyectos. Los intervalos creados son llamados cortes

temporales que se efectuaron para ambos ecosistemas son horario, diario, mensual

y anual.

3.3.1 CORTE HORARIO.

La segmentación a nivel horario fue efectuada tomando los registros corregidos y

segmentados de la sección 3.2.4 y agrupando los que componen una sola hora. En

el caso del ecosistema volcán Antisana, cada variable en cada hora está compuesta

por 2 mediciones, realizadas cada 30 min. En Galápagos cada variable en cada

hora está compuesta de 4 mediciones realizadas cada 15 min.

Una vez agrupados los registros por variable y por hora se decide que sean

representadas por una medida de tendencia central, en este caso la media. La

precipitación no se representa por la media, se representa por la suma acumulada

de los registros que componen cada hora, llamándose entonces precipitación

acumulada.

Este proceso se repite para cada hora del día, todos los días de cada mes y año

tras año. Se aplica para los 2 ecosistemas Galápagos y volcán Antisana, en la tabla

3.10 s ejemplifica el proceso.

52

TABLA 3.10: EJEMPLO DE MEDIA HORARIA EN UNA VARIABLE.

Fecha Temperatura Suma de temperatura

Registros por hora

Media Horaria

1/6/2013 0:00 19.70

1/6/2013 0:15 19.75

79.09 4 19.77 1/6/2013 0:30 19.79

1/6/2013 0:45 19.82


Una vez realizados los cortes horarios en cada estación se divide por años para

tener cortes horarios segmentados por años.

3.3.2 CORTE DIARIO.

Partiendo de los mismos datos que en el corte horario, se agrupan todas las

mediciones que componen las 24 horas o un día. En el caso de volcán Antisana

cada corte diario son 48 mediciones por cada variable en cada día. Galápagos

contiene el doble de registros, 96 por variable por cada día.

Después de tener agrupados los datos de cada variable en un día, se realiza la

operación del promedio para obtener la media diaria de cada variable. En la

precipitación solamente se suman los registros ya que es la precipitación

acumulada.

Este proceso se reproduce para cada día de un mes, todos los meses del año y

año tras año. Se aplica para los 2 ecosistemas Galápagos y volcán Antisana, en la

tabla 3.11 se describe un ejemplo de cálculo.

53

TABLA 3.11: EJEMPLO DE MEDIA DIARIA PARA UNA VARIABLE.

Fecha Temp Fecha Temp Fecha Temp Fecha Temp

4/9/1998 0:00 -1.2 4/9/1998 6:00 -1.4 4/9/1998 12:00 1.0 4/9/1998 18:00 0.3

4/9/1998 0:30 -1.2 4/9/1998 6:30 -1.0 4/9/1998 12:30 1.5 4/9/1998 18:30 -0.1

4/9/1998 1:00 -1.3 4/9/1998 7:00 -1.4 4/9/1998 13:00 3.8 4/9/1998 19:00 -0.5

4/9/1998 1:30 -1.7 4/9/1998 7:30 -0.9 4/9/1998 13:30 3.5 4/9/1998 19:30 -0.5

4/9/1998 2:00 -1.4 4/9/1998 8:00 -0.1 4/9/1998 14:00 3.5 4/9/1998 20:00 -0.6

4/9/1998 2:30 -1.2 4/9/1998 8:30 1.4 4/9/1998 14:30 4.2 4/9/1998 20:30 -0.6

4/9/1998 3:00 -1.4 4/9/1998 9:00 1.8 4/9/1998 15:00 3.9 4/9/1998 21:00 -0.1

4/9/1998 3:30 -1.8 4/9/1998 9:30 0.2 4/9/1998 15:30 2.2 4/9/1998 21:30 -0.7

4/9/1998 4:00 -0.8 4/9/1998 10:00 -0.4 4/9/1998 16:00 1.5 4/9/1998 22:00 -0.9

4/9/1998 4:30 -0.5 4/9/1998 10:30 -0.6 4/9/1998 16:30 1.2 4/9/1998 22:30 -1.0

4/9/1998 5:00 -1.1 4/9/1998 11:00 -0.2 4/9/1998 17:00 1.3 4/9/1998 23:00 -0.6

4/9/1998 5:30 -0.7 4/9/1998 11:30 0.3 4/9/1998 17:30 0.9 4/9/1998 23:30 -0.8

Suma diaria 5.7 Número de mediciones 48 Promedio

diario 0.12


Una vez realizados los cortes diarios en cada estación se divide por años para

tener cortes diarios segmentados por años.

3.3.3 CORTE MENSUAL.

Partiendo de los mismos datos utilizados en el corte horario y corte diario. Se realiza

por cada variable una agrupación mensual, que es equivalente a 30 o 31 veces la

agrupación diaria. En el caso de volcán Antisana el corte mensual está compuesto

por 1440 o 1488 mediciones por variable. Los ecosistemas de Galápagos tendrían

en cada corte mensual 2880 o 2976 mediciones por variables.

Luego de tener agrupadas las variables en sus respectivos registros de un mes, se

promedian los valores que componen a cada una y se obtiene una medida

representativa del lapso de un mes. Para la precipitación solamente se suman las

medidas para obtener la precipitación acumulada de un mes.

El proceso se repite para todos los meses de un año, además de repetirse para

todos los años de la serie temporal. Se aplica para los 2 ecosistemas Galápagos y

volcán Antisana.

54

En esta sección no se ejemplifica en tabla debido a que resulta imposible incrustar

más de 2000 celdas en una sola hoja. Es la misma metodología descrita en los

puntos 3.3.1 y 3.3.2.

Una vez realizados los cortes mensuales en cada estación se divide por años para

tener cortes mensuales segmentados por años.

3.3.4 CORTE ANUAL.

Utilizando los datos de los cortes horario, diario y mensual. Se agrupa cada variable

que se encuentre en el mismo año, esta agrupación es equivalente a 12 veces la

agrupación mensual o 365 veces la agrupación diaria. En el caso de volcán

Antisana se agrupan 17520 mediciones y en el caso de Galápagos 35040

mediciones. Los datos históricos de la estación M0221 San Cristóbal, se agrupan

de 12 en 12 ya que son datos mensuales.

Al tener agrupadas las variables, se realiza el promedio en todas excepto en la

precipitación. La precipitación se suma ya que se busca el acumulado. Se obtiene

una medida representativa de cada variable para un año. Tal como en la sección

anterior resulta imposible ejemplificar estos cálculos en la metodología por su

extensión.

El proceso se debe repetir para todos los años de los registros, obteniendo así

tantos registros como años. Se aplica para los 2 ecosistemas Galápagos y volcán

Antisana.

3.4 ETAPA 3: CONSTRUCCIÓN DE ESCALAS Y CICLOS.

3.4.1 ESCALA INTERANUAL.

Esta sección se realiza siguiendo la metodología descrita en Russian et al.,(2010),

en el artículo “Variabilidad interanual a interdecádica de la precipitación en

Patagonia norte”.

La escala interanual es construida determinando las diferencias entre en los

promedios anuales y el promedio de toda la serie, estas diferencias se denominan

anomalías. Las anomalías son calculadas con el uso de los cortes anuales creados

55

en la sección 3.3.4. Se calcula la media para el periodo dado y se encuentra la

diferencia entre cada valor anual y su media. Este proceso se realiza en las todas

las variables y además en la dirección del viento se realiza una rosa de los vientos

explicada en la sección 2.1.5.5 para ejemplificar la frecuencia del periodo analizado.

Las anomalías son contadas y analizadas con el uso de histogramas y tablas.

3.4.1.1 Ecosistema Glaciar del volcán Antisana.

En el ecosistema volcán Antisana se carece de datos históricos, se utilizaron los

cortes anuales generados previamente en la base de datos de la sección 3.3.4.

La escala interanual se construyó ordenando cronológicamente las anomalías año

tras año (Pabón & Montealegre, 2000). La creación de esta secuencia se reproduce

para todas las variables.

3.4.1.2 Ecosistema Cerro Gato de la isla San Cristóbal, Galápagos.

En el Ecosistema Galápagos se tienen datos históricos provenientes de la estación

M0221 San Cristóbal, en escala mensual facilitados por el INAMHI. Los datos de la

estación M0221 San Cristóbal que fueron delimitados en la sección 3.2.4 se cortan

anualmente como se describe en la sección 3.3.4.

Para las variables que no contienen datos históricos como son la Radiación y la

Dirección del viento se utiliza solamente el periodo definido en la sección 3.2.4

correspondiente al sitio.

Luego se ordenan cronológicamente los acumulados anuales de este periodo y se

obtiene una secuencia que describe la evolución de las variables a través de los

años (Pabón & Montealegre, 2000).

3.4.2 ESCALA ESTACIONAL.

Como ya se definió en la sección 2.1.3.3, la estacionalidad es una época en el año

calendario donde existen características similares mes a mes de las variables

climatológicas. Por lo tanto, el cambio de una estación a otra se marca con

contrastes en estas variables.

56

Determinar el ciclo anual es de vital importancia para el objetivo de definir la

estacionalidad. En este ciclo se observan claramente los contrastes de variables

climatológicas (Pabón & Montealegre, 2000).

Una vez creado el ciclo anual y determinada la estacionalidad para cada

ecosistema se aplica la misma metodología descrita en la sección 3.4.1. La

diferencia radica en que se agrupan los meses según sus estaciones.

3.4.2.1 Ciclo anual.

El Ciclo anual se compone de 12 medidas y resume el comportamiento promedio

de determinada variable a través del año. Se construye mediante la utilización de

la base de datos. El punto de partida es el corte mensual definido en la sección

3.3.3.

Los datos en escala mensual van desde el mes 1 al 12 en cada año. Para cada

mes existen tantos registros como años observados. Por ejemplo, en la zona muy

húmeda se tienen 4 veces el mes 7 ya que existen 4 años de registro.

El ciclo anual se determina agrupando los meses de igual denominación año tras

año, es decir el mes 1 del año 1 con el mes 1 del año 2 y así sucesivamente. Una

vez agrupadas las variables en meses de cada año estas se promedian y se

obtienen 12 registros que son denominados como promedios mensuales

multianual. El Ciclo anual es la secuencia cronológica de los 12 promedios

mensuales multianual, en la tabla 3.10 se muestra un ejemplo del cálculo del ciclo

anual.

57

TABLA 3.12: EJEMPLO DE CICLO ANUAL DE UNA VARIABLE.

Fecha Temp Fecha Temp Fecha Temp Fecha Temp

2014-01-01 22.11 2014-02-01 23.13 2014-03-01 24.18 2014-04-01 23.77

2015-01-01 21.83 2015-02-01 23.42 2015-03-01 24.32 2015-04-01 24.47

2016-01-01 23.56 2016-02-01 24.62 2016-03-01 25.49 2016-04-01 23.97

Promedio 1 22.50 Promedio 2 23.72 Promedio 3 24.66 Promedio 4 24.07

2014-05-01 23.16 2013-06-01 19.07 2013-07-01 18.18 2013-08-01 17.01

2015-05-01 23.80 2014-06-01 21.79 2014-07-01 20.68 2014-08-01 19.50

2016-05-01 22.69 2015-06-01 23.18 2015-07-01 21.97 2015-08-01 20.03

2016-06-01 21.03 2016-07-01 19.51


2013-09-01 17.11 2013-10-01 17.57 2013-11-01 18.24 2013-12-01 20.52

2014-09-01 18.67 2014-10-01 19.15 2014-11-01 20.27 2014-12-01 21.00

2015-09-01 20.23 2015-10-01 20.98 2015-11-01 21.90 2015-12-01 23.13



3.4.2.2 Determinación de periodos de estacionalidad.

Una vez construido el ciclo anual se pueden visualizar los contrastes que existen

en las variables a través del año. Observar y analizar todas las variables puede

conducir a un error ya que puede provocar confusiones. Se decidió analizar la

variable que más relaciones contiene.

Esta variable se determinó encontrando la correlación entre todas las variables,

radiación, velocidad del viento, dirección, temperatura, humedad relativa y

precipitación. La variable que contenga un mayor número de correlaciones altas fue

escogida. En la figura 3.7 se muestra gráficamente un ejemplo de correlaciones de

todas las variables, mientras más grande sea la circunferencia mayor es la

correlación, el color azul es una relación positiva y el rojo una relación negativa. La

ecuación 2.4 permite obtener los coeficientes de correlación.

58

FIGURA 3.7: EJEMPLO DE CORRELACIÓN ENTRE VARIABLES.


Para definir la estacionalidad se utiliza la variable que más relación tiene con el

resto. Se grafica su ciclo anual y se determinan los contrastes presentes el mismo.

En la figura 3.8 se ejemplifica el ciclo anual de una variable con un claro contraste,

para la estación 1 se emplea el color verde y para la estación 2 se emplea el color

azul.

59

FIGURA 3.8: EJEMPLO DE CICLO ANUAL CON

ESTACIONALIDAD.


3.4.3 CICLO DIURNO.

El ciclo diurno se compone por horas, 24 en total en este caso va de las 00h00

hasta las 24h00. Para la construcción de los ciclos diurnos o diarios se parte desde

los cortes horarios realizados en la sección 3.3.1.

Como se describe en Pabón et al. (2005), lo primero es delimitar los registros en

meses del 1 al 12 en cada año. Luego en cada mes se debe promediar todos los

días la misma hora, es decir el día 1 del mes 1 a las 10h00, con el día 2 del mes 1

a las 10h00 y así sucesivamente hasta el último día del mes. Normalmente se

tendrán 30 o 31 registros para 1 hora de acuerdo con el mes, en la tabla 3.13 se

detalla un ejemplo de esto. Esta operación debe ser repetida para las 24 horas del

día, teniendo así un promedio horario para cada hora en el lapso de un mes.

60

TABLA 3.13: EJEMPLO DE PROMEDIO HORARIO DE UNA

VARIABLE EN UN MES.

Fecha Temp Fecha Temp

2013-07-01 10:00:00 20.15 2013-07-16 10:00:00 18.85

2013-07-02 10:00:00 19.82 2013-07-17 10:00:00 19.34

2013-07-03 10:00:00 20.15 2013-07-18 10:00:00 19.04

2013-07-04 10:00:00 18.79 2013-07-19 10:00:00 18.89

2013-07-05 10:00:00 19.97 2013-07-20 10:00:00 19.13

2013-07-06 10:00:00 18.35 2013-07-21 10:00:00 19.27

2013-07-07 10:00:00 18.39 2013-07-22 10:00:00 18.97

2013-07-08 10:00:00 18.79 2013-07-23 10:00:00 17.71

2013-07-09 10:00:00 20.17 2013-07-24 10:00:00 18.97

2013-07-10 10:00:00 20.19 2013-07-25 10:00:00 18.31

2013-07-11 10:00:00 18.72 2013-07-26 10:00:00 17.83

2013-07-12 10:00:00 18.05 2013-07-27 10:00:00 19.96

2013-07-13 10:00:00 18.97 2013-07-28 10:00:00 17.77

2013-07-14 10:00:00 18.16 2013-07-29 10:00:00 17.88

2013-07-15 10:00:00 18.76 2013-07-30 10:00:00 19.45

Promedio horario de las 10h00

2013-07-31 10:00:00 19.45

18.98


El resultado de los 24 promedios horarios para cada variable es el primer ciclo

diurno de un mes. Cuando esta operación se repite para cada mes de todo el

periodo se obtienen numerosos ciclos diurnos. A través de los años los meses

coinciden, por lo tanto, se tendrán tantos ciclos diurnos para un mes como años de

mediciones (Pabón et al., 2005).

Estos meses coincidentes se promedian y se obtiene el Ciclo Diurno promedio o

típico del mes en cuestión. Esta operación se debe repetir para todos los meses y

todas las variables que conforman al ciclo diurno. Luego de realizar la operación

61

para los 12 meses se obtienen 12 Ciclos Diurnos típicos o promedio como se detalla

en la tabla 3.14.

TABLA 3.14: EJEMPLO DE CICLO DIURNO TÍPICO DE UN MES

EN UNA VARIABLE.

Ciclo diurno 2013-06




Ciclo diurno Típico

Horas Temp Horas Temp Horas Temp Horas Temp Horas Temp

1 18.41 1 21.27 1 22.59 1 19.99 1 21.62

2 18.35 2 21.2 2 22.55 2 19.91 2 20.27

3 18.29 3 21.15 3 22.51 3 19.85 3 20.21

4 18 4 21.07 4 22.44 4 19.81 4 20.18

5 18.25 5 21.05 5 22.4 5 19.83 5 20.16

6 18.17 6 21.13 6 22.41 6 19.87 6 20.15

7 18 7 21.25 7 22.52 7 20.05 7 20.27

8 18.62 8 21.58 8 22.91 8 20.63 8 20.72

9 19.01 9 21.9 9 23.3 9 21.33 9 21.21

10 19.48 10 22.35 10 23.77 10 21.99 10 21.74

11 19.92 11 22.64 11 24.18 11 22.56 11 22.22

12 20.34 12 22.89 12 24.5 12 22.85 12 22.56

13 20.58 13 23.02 13 24.62 13 22.98 13 22.72

14 20.69 14 23 14 24.51 14 23.12 14 22.77

15 20.66 15 22.8 15 24.25 15 22.98 15 22.63

16 20.33 16 22.59 16 23.94 16 22.55 16 22.27

17 19.88 17 22.19 17 23.57 17 21.94 17 21.79

18 19.15 18 21.82 18 23.24 18 21.28 18 21.22

19 18.64 19 21.48 19 22.82 19 20.5 19 20.653

20 18.51 20 21.37 20 22.74 20 20.26 20 20.50

21 18.45 21 21.35 21 22.7 21 20.18 21 20.44

22 18.44 22 21.34 22 22.68 22 20.1 22 20.40

23 18.39 23 21.29 23 22.65 23 20.07 23 20.37

24 18.37 24 21.23 24 22.64 24 19.99 24 20.33


Por último, para determinar el Ciclo diurno en perspectiva estacional se reúnen los

Ciclos Diurnos Típicos de meses que conforman una estación ya definida en la

62

sección 3.4.2.2 y se realiza el promedio entre los mismos. Se obtendrán tantos

ciclos diurnos en perspectiva estacional, como estaciones se delimiten.

3.5 ETAPA 4: INFLUENCIA DE LOS FENÓMENOS REGIONALES.

El fenómeno que afecta la escala interanual es ENSO. La metodología utilizada y

adaptada a las necesidades del presente proyecto es la descrita por Montealegre

(2012). Específicamente en la sección 5 del documento “Análisis de la variabilidad

climática interanual (El Niño y La Niña) en la Región Capital, Bogotá

Cundinamarca.”

3.5.1 DATOS UTILIZADOS.

3.5.1.1 Volcán Antisana

Los datos utilizados en el ecosistema de volcán Antisana son los creados en el

corte mensual de la sección 3.3.3. Como cada estación tiene periodos no

contemporáneos a excepción del año 2005, se utilizan los acumulados mensuales

disponibles.

3.5.1.2 Galápagos.

Para el ecosistema Galápagos se utilizaron los promedios mensuales históricos

descritos en la sección 3.2.1.2.3, desde mes 1 del año 1951 al mes 5 del año 2016.

Se obtiene un periodo cercano a los 65 años, en las medidas precipitación,

temperatura, velocidad del viento y humedad relativa, se decide no eliminar los

vacíos.

Para las variables radiación y dirección del viento se utilizan los cortes mensuales

de las estaciones de la zona húmeda y muy húmeda.

3.5.2 PERÍODOS DE ACTIVIDIDAD DE ENSO.

Tal como se mencionó en la sección 2.1.4.1.1, la zona de donde se toman los

indicadores de eventos El Niño o La Niña es la 3, véase sección 2.1.4.1.1, se

escoge esta zona debido a que los cambios de las anomalías son más drásticos y

por lo tanto fácilmente visibles (Montealegre, 2012). Se decidió señalar los grupos

de al menos 4 meses consecutivos en los que se encuentren anomalías a partir de

63

±0.7 °C, lo usual es ±0.5°C. La decisión se toma porque de acuerdo con el autor de

este proyecto, se desean analizar los periodos donde el evento sea más intenso de

lo normal.

Luego se representa gráficamente la duración de los eventos El Niño y La Niña

detectados mediante la examinación de las anomalías. La intensidad es un valor

categórico. Se determina mediante la comparación en porcentaje del valor

promedio de las anomalías que pertenecen al evento con respecto al valor máximo

histórico 3.9°C para el Niño y -2.02°C para la Niña (Montealegre, 2012).

En la figura 3.9 se representa gráficamente la extensión de un fenómeno climático

regional, los periodos en los que se manifiesta.

FIGURA 3.9: EJEMPLO DE ÉPOCA DE OCURRENCIA DE NIÑO O

NIÑA.

Fuente: Montealegre, 2012.

Con los periodos donde se manifiesta el fenómeno, se seleccionan los registros

mensuales que corresponden a la presencia de los fenómenos. Una vez

seleccionados se agrupan por su denominación mensual, por ejemplo, todos los

64

meses 3 donde exista presencia del fenómeno. Este proceso se repite para cada

variable.

3.5.3 CUANTIFICACIÓN DE INFLUENCIA.

Con los datos descritos en la sección 3.5.1 se realizan los promedios mensuales

multianuales, es decir el ciclo anual como se menciona en la sección 3.4.2.1.

Analizar las series temporales permite detectar fluctuaciones de relevancia en el

paso de los años. Se pueden identificar registros por encima o por debajo de lo

considerado normal (Montealegre, 2012).

Mediante la comparación porcentual o aritmética según corresponda. Los ciclos

anuales de las variables se relacionan con cada uno de los registros afectados. De

esta forma se determina cuantitativamente la afectación del fenómeno en la

variable. En la única variable que se utiliza la comparación aritmética es en la

temperatura.

En la ecuación 3.1 se describe la fórmula utilizada para cuantificar las alteraciones

provocadas por ENSO en los sitios de interés.

ECUACIÓN 3.1: FÓRMULA DE LA VARIACIÓN PORCENTUAL

PROVOCADA POR ENSO.

Adaptado de: Montealegre, 2012.

De acuerdo con los valores porcentuales obtenidos se realiza una ponderación de

la alteración, la cual se describe en la tabla 3.15.

65

TABLA 3.15: PONDERACIÓN DE LAS ALTERACIONES SEGÚN SU

PORCENTAJE DE VARIACIÓN.

Rango de variación Descripción Ponderación

I <= 40% Déficit severo -2

40% < I <=80% Déficit -1

80% < I <=120% Normal 0

120% < I <=160% Excedente 1

I >160% Excedente severo 2

Adaptado de: Montealegre, 2012.

3.6 ETAPA 5: INFLUENCIA DE LAS VARIACIONES DE LA ESCALA

INTERANUAL EN EL CICLO DIURNO.

Esta sección se lleva acabo utilizando la metodología descrita en Pabón et al.

(2005). Los periodos temporales en donde se lleva a cabo la comparación son los

definidos en la sección 3.2.4. Utilizando los periodos mensuales afectados por

ENSO definidos en la sección 3.5.2 y los ciclos diurnos creados en la sección 3.4.3.

Se realiza una comparación entre el Ciclo diurno Típico de un mes y su homónimo

perteneciente al mes afectado por ENSO. Este proceso se debe repetir para las

todas variables seleccionadas.

Al ser ciclos diurnos que contienen 24 valores, reflejar la alteración con un solo valor

resulta complejo. Por esto se debe realizar una comparación hora del ciclo diurno

típico con su hora correspondiente del mes afectado. Por último, se grafican las

diferencias y se ponderan de -2,-1,0,1,2. De acuerdo con que tan lejos o cerca se

encuentren del 0, que es la representación del promedio y se pondera según la

tabla 3.15.

66

CAPÍTULO 4

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1 ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LAS ESCALAS INTERANUAL,

ESTACIONAL Y DEL CICLO ATMOSFÉRICO DIURNO EN

PERSPECTIVA ESTACIONAL.

4.1.1 ESCALA INTERANUAL.

Para esta sección de resultados se siguió la metodología descrita en Russian et al.,

(2010). Las anomalías se encuentran calculando la diferencia entre el promedio de

toda la serie y cada media o acumulado anual de cada variable. No se realiza un

análisis previo de normalidad debido a que no son datos sin vacíos o completos

con extensión de más de 60 años (Svoboda et al., 2012).

4.1.1.1 Ecosistema volcán Antisana.

La escala interanual en el Ecosistema volcán Antisana se realizó en los dos

periodos comprendidos por la estación Glaciar 15 del 1998 al 2005 y Morrena del

2005 al 2015. Para estos periodos se calcularon las anomalías entre el promedio

de toda la serie y cada media o acumulado anual en cada variable.

4.1.1.1.1 Glaciar 15.

La figura 4.1 muestra las anomalías presentes en las variables precipitación,

radiación, temperatura, humedad relativa, dirección y velocidad del viento. La figura

4.2 muestra la rosa de los vientos pertenecientes a los acumulados anuales.

67


METEOROLÓGICA GLACIAR.


Las anomalías de la velocidad del viento son en mayor frecuencia positivas, sin

embargo, las anomalías de mayor magnitud son las negativas siendo la del año

2001 la más severa -1.12 m/s debajo de lo normal.

La temperatura suele estar cerca de la medida promedio teniendo una ligera

tendencia ser anomalías positivas. Al igual que en el caso de la velocidad del viento

la anomalía de mayor magnitud se denota al lado negativo con -0.8 °C en el año

2000.

Las anomalías de humedad relativa están equitativamente distribuidas a lo largo

del tiempo siendo los años 2000 y 2001 los de mayores anomalías positivas con

13% cada año.

68

La precipitación solo tiene registros de 4 años de anomalías. En su mayoría son

positivas, la única anomalía negativa se encuentra en el año 2003 con que indica

un déficit 292 mm.

La radiación contiene anomalías cercanas a 0 en la mayoría de los años y

magnitudes similares en los años de mayor y menor insolación. El mínimo se

reporta en el año 1998 con -30 W/m2.

La dirección del viento presenta anomalías en su mayoría en torno a los ±25°. La

anomalía de mayor desviación es la existente en el año 2001 con -71°.

Considerando que la media es 151° la mayor desviación está en torno a los 80°.


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA

GLACIAR.


69

En la figura 4.2, se describe que cerca del 25% de los vientos se encuentran en

dirección Sur y Sur Sudeste, mientras el resto abarca desde el Este al Sur

Sudoeste.

4.1.1.1.2 Morrena.

En la estación Morrena se analizaron las 6 variables destacadas en la sección

anterior. En la figura 4.3 se grafican las anomalías presentes y en la 4.4 se presenta

la rosa de los vientos de los promedios anuales.


METEOROLÓGICA MORRENA.


70

La velocidad del viento experimenta anomalías mayormente positivas entre -1 y 1.

Contiene su máximo en el año 2015 con una anomalía de 1.8 m/s y su mínimo en

el año 2013 con un valor de -2.13 m/s.

La temperatura en su mayoría no contiene anomalías mayores de ± 0.3 °C. El

máximo se encuentra en el año 2015 con 0.34°C y el mínimo en -0.5°C en el año

2008.

La humedad relativa tiene cerca del 80% de sus anomalías cercanas a 0. El déficit

mayor se encuentra en el año 2005 con un -4% y el exceso mayor en el año 2008

con un 4.7%.

La precipitación experimenta anomalías lejanas a 0 en su mayoría. Están cerca de

± 250 mm. Teniendo su mínimo en el año 2005 con -367 mm.

Las anomalías de radiación en su mayoría se encuentran en el rango de ± 25 W/m2.

Existen dos picos en el 2006 con -37 W/m2 y 2015 con 37 W/m2, este último

precedido de un año con una anomalía semejante en magnitud y contraria.

La dirección del viento tiene cerca de la mitad de sus anomalías cercanas a 0. Las

anomalías de mayor notoriedad se encuentran cerca de los ± 15° y el valor extremo

de 23° en el año 2011. Considerando que el promedio se encuentra en los 144°, el

extremo se encuentra en 167°.

La figura 4.4 muestra La Rosa de los vientos de los promedios anuales. Se visualiza

que el 70 % de los vientos, se encuentra en la dirección Sudeste y el resto en el

Sur Sudeste.

71


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA

MORRENA.


4.1.1.2 Ecosistema Galápagos.

En el ecosistema Galápagos se analizaron 3 estaciones meteorológicas. En el cerro

Gato San Cristóbal, se encuentran las estaciones de 300 y 600 m s.n.m que se

extiende del 2013 al 2016, estos datos son de poca extensión y por lo tanto se

necesitaron otros datos. En el extremo al Este de la Isla San Cristóbal se encuentra

la estación del M0221 San Cristóbal del INAMHI que contiene datos desde el 1951-

2016.

72

4.1.1.2.1 Estación M0221 San Cristóbal.

En la estación M0221 San Cristóbal se analizaron las variables velocidad del viento,

precipitación, temperatura y humedad relativa. En la figura 4.5 se muestran las

anomalías correspondientes a las variables previamente mencionadas.

FIGURA 4.5: ANOMALÍAS EN LA ESTACIÓN METEOROLÓGICA

M0221 SAN CRISTÓBAL.


La velocidad del viento contiene la mayoría de las anomalías se encuentran en el

segmento de ± 1 m/s. La frecuencia de las anomalías está equiparada en el lado

positivo y negativo. La anomalía extrema se encuentra en el año 2015 con un valor

de 2.47 m/s.

73

Las anomalías de la temperatura se encuentran en sus mayorías distribuidas entre

± 1.5 °C. En el número de anomalías negativas existe una ligera mayoría. El mínimo

de toda serie en -3.20 °C en el año 1965 y el máximo de 2.98 °C en el año 2015.

La humedad contiene más anomalías negativas que indican en general un déficit

de disponibilidad de agua. Existe un cambio en la tendencia de negativa a positiva

en el año 1983, su máximo se encuentra en el año 2015 con 7.6% y su mínimo con

el valor -5.66 % en el año 1963.

La precipitación contiene en gran cantidad mayores anomalías negativas en torno

a los 0 y -500 mm. Sin embargo, las anomalías positivas son las de mayor magnitud

teniendo 4 anomalías por encima de los 1000 mm y su máximo en 1810 mm.

4.1.2 ESCALA ESTACIONAL.

La estacionalidad se encontró utilizando un método creado por el autor explicado

en la sección 3.4.2. Es importante aclarar que las estaciones definidas en esta

sección se denominan estaciones climatológicas, estas son totalmente diferentes

de las estaciones meteorológicas que recogen datos creadas por el hombre.


4.1.2.1.1 Estacionalidad del ecosistema.

La estacionalidad se aplica a todo el ecosistema volcán Antisana, en ambas

estaciones se obtuvieron los mismos resultados, pese a ser periodos no

contemporáneos. Se muestra la estacionalidad de la estación Morrena por tener

menos vacíos y una mayor cantidad de registros a través del tiempo.

74


METEOROLÓGICA MORRENA EN EL VOLCÁN ANTISANA.

Meses RadiaciónV. del

viento

Dir. del

vientoTemperatura

H.

RelativaPrecipitación

1 209.97 3.81 137.96 1.18 79.89 84.53

2 201.85 3.65 142.28 1.15 83.14 72.19

3 196.38 3.13 147.58 1.11 86.03 74.35

4 192.73 3.32 149.77 1.27 87.13 99.16

5 212.76 4.20 144.42 1.38 82.34 96.88

6 241.78 5.85 122.69 0.98 80.02 130.66

7 261.60 6.04 126.41 0.65 76.68 83.04

8 266.13 6.35 136.37 0.71 75.18 48.83

9 255.87 5.54 148.54 0.90 73.78 41.87

10 202.73 2.79 164.56 0.96 80.90 70.29

11 184.95 2.37 166.71 1.12 80.74 72.61

12 193.46 3.28 147.94 1.02 82.62 77.89


En la tabla 4.1 se muestran los valores correspondientes al ciclo anual del

ecosistema volcán Antisana. En esta tabla se observa cómo evolucionan los

promedios mensuales multianuales.

75


MORRENA DEL VOLCÁN ANTISANA.

Elaboración: Leandro Robaina Arla

En la figura 4.6 se muestra el ciclo anual de las 6 variables estudiadas, donde se

pueden observar contrastes existentes en las variables a lo largo de los 12 meses.

La designación de la variable “dominante” que tenga la mayor cantidad de

relaciones con las demás se muestra en la figura 4.7. Mediante el uso de la

correlación se designa para este ecosistema la variable radiación como la

dominante. Al elegir una variable con la mayor relación posible, se puede asumir

que la delimitación de las estaciones es la misma para la mayoría de las variables.

76


ECOSISTEMA ANTISANA.


Como se puede observar en la figura 4.7 la variable radiación mantiene

correlaciones entre moderadas y fuertes con todas las variables excepto con la

precipitación (Moore et al., 2012). Supera en cantidad y número de relaciones a la

variable velocidad del viento con -0.66, -0.76, -0.83 y 0.97.

El ciclo anual de la variable radiación se encuentra en la figura 4.8, en él se pueden

observar contrastes. La radiación se mantiene cerca de los 220 W/m2 del mes 1 al

5. Desde este mes comienza a crecer hasta alcanzar su máximo en el mes 8 por

encima de los 300 W/m2. Luego desciende a partir del mes 9 hasta alcanzar un

nivel similar a los 220 W/m2 de enero.

77


VARIABLE DOMINANTE DE LA MORRENA DEL VOLCÁN

ANTISANA.


El mayor contraste se encuentra en el mes 5 y mes 9 por lo tanto, se delimitan dos

estaciones. La estación 1 corresponde a la de mayor insolación del día 1 del mes

5 al día 30 del mes 9. La estación 2 corresponde desde el 1 del mes 10 al mes 30

del mes 4. Se muestran los límites en líneas rojas.

El ciclo anual delimitado por las estaciones previamente mencionadas se aplica a

todas las variables. Al tener una correlación débil con la precipitación, esta variable

no obedece fielmente a la estacionalidad planteada. Es una debilidad del método.

El ciclo anual con las estaciones delimitadas se muestra en la figura 4.9. Se puede

observar que las variables de correlaciones fuertes poseen contrastes entre

estaciones. El área rosada corresponde a la estación 2 y el área azul corresponde

a la estación 1.

78

FIGURA 4.9: CICLO ANUAL CON LAS ESTACIONES

DELIMITADAS EN LA MORRENA DEL VOLCÁN ANTISANA.


La estación 1 es la época del año que recibe la mayor cantidad de radiación

alcanzando el máximo de 266.13 W/m2. En esta época se dan los vientos de mayor

velocidad 6.35 m/s y una tendencia al Sur Sudeste de estos. La temperatura, la

humedad relativa y la precipitación muestra variaciones pronunciadas respecto al

resto del año, pasando de mediciones mayores a las mínimas como son 0.65 °C,

73.78 y 41.87 mm.

La estación 2 está caracterizada por ser una época estable en condiciones

atmosféricas, recibe una cantidad sostenida de radiación que alcanza su mínimo

en los192 w/m2. Los vientos son débiles se alcanza el mínimo anual 2.37 m/s y se

79

mantienen cercanos al Sur. La precipitación, temperatura y humedad relativa

mantiene oscilaciones pequeñas.

Favier et al.,(2004) obtuvo resultados similares, las estaciones están distanciadas

15 días. Mantienen características similares considerando a la época 1 como una

fría, seca y de muchos vientos. La época 2 es húmeda de calma en los vientos y

un poco más caliente.

4.1.2.1.2 Glaciar 15.

4.1.2.1.2.1 Estación 1.

En la figura 4.10 se muestran las anomalías de la estación climatológica 1

perteneciente a la del Glaciar 15. En la figura 4.12 se encuentran las anomalías

pertenecientes a la estación 2 del Glaciar 15.


DEL GLACIAR.


80

Las anomalías presentes en la velocidad del viento son en su mayoría cercanas a

0. Teniendo su máximo en el año 2001 con 2.34 m/s y su mínimo en el año 1998

con -2.11m/s.

La temperatura no experimenta cambios de gran magnitud en el periodo estudiado,

salvo del año 2000 al 2001 donde pasa de -0.85 a 0.62. El resto de las anomalías

son cercanas a 0.

La humedad relativa contiene anomalías que en la primera mitad reportan un

exceso respecto al promedio y en la segunda mitad un déficit. Esto puede ser

muestra de que en un mayor lapso se observe un ciclo. Las mayores anomalías se

encuentran en los años 2000 y 2001 con un 14% y 15% respectivamente.

La precipitación muestra en sus 4 años un ritmo alternativo de anomalías. Se

encuentran 2 años positivos 2002 y 2004 al contrario de los años 2003 y 2005 que

son negativos. Puede ser índice de un ciclo bianual en la precipitación.

La radiación solar incidente contiene anomalías que en su mayoría se encuentra

entre ± 25 W/m2, distribuidas equitativamente en lado positivo y negativo. Con

mínimos de -30 W/m2 en el año 1998, 1999.

La dirección del viento contiene la mayoría de las anomalías entre 50° y -10° de

desviación. El número de anomalías es igual para las positivas que para las

negativas. Su mínimo de desviación es -70° en el año 1999, considerando que el

promedio es 140°, la desviación se encuentra en los 70°.

La rosa de los vientos perteneciente a los promedios anuales de la estación 1 se

presenta en la figura 4.11, muestra vientos de 4 a 8.5 m/s. Siendo los que tienen a

la dirección Sur los más frecuentes con un 40%. El resto se distribuye entre el Sur

Sudeste y el Este Noreste.

81


ESTACIÓN 1 DEL GLACIAR.


4.1.2.1.2.2 Estación 2.

La estación 2 es la de mayor estabilidad, comparada con la estación 1. Las

anomalías son menores en magnitud, a excepción de la temperatura, pero similares

en frecuencia a las de la estación 1.

82


DEL GLACIAR.


Las anomalías en la velocidad del viento en su mayoría se encuentran entre ± 0.4

m/s. El máximo se encuentra en el año 2003, con 0.8 m/s.

La temperatura contiene anomalías equitativamente distribuidas, en frecuencia y

magnitud. Con su mínimo en el año 2000 de -0.8°C, se observa que las anomalías

positivas y negativas tienen una distribución temporal similar.

Las anomalías presentes en la humedad relativa tienen una distribución similar a

su homónimo de la estación 2, reforzando el indicador de que existe un ciclo tetra

anual. Con máximos consecutivos en los años 2000 y 2001 cercanos al 12%.

83

La precipitación presenta una distribución bianual similar a la de la estación 1 pero

en menor magnitud. Su mayor déficit es -173 en el año 2003 y su máximo 163 en

el año 2005.

Las anomalías presentes en la radiación en su mayoría se encuentran ± 20 W/m2,

distribuidas todo el periodo. Los años 2003 y 1998 son los extremos con 27 W/m2

y -26 W/m2 respectivamente.

Las desviaciones presentes en la dirección del viento son mayoritariamente

positivas. La medida más lejana es el mínimo de -85° que corresponde al año 2001,

considerando que la media es 164° la desviación se encuentra en los 80°.


ESTACIÓN DEL 2 GLACIAR.


84

Los promedios anuales realizan un abanico desde el Este al Sur Sudoestes. La

acumulación de las frecuencias se da en la dirección Sur Sudoeste.

4.1.2.1.3 Morrena.

En la figura 4.14 se muestran las anomalías presentes en la estación 1 y en la 4.16

la estación 2 de la Morrena.

4.1.2.1.3.1 Estación 1.


DE LA MORRENA.


La velocidad del viento tiene la mayoría de sus anomalías cercanas a ±1 m/s,

distribuyéndose equitativamente en positivas y negativas. Su máximo se encuentra

en el año 2015 con 2.33 m/s y su mínimo en el año 2013 con -3.14 m/s.

85

La temperatura contiene la mitad de las anomalías cerca de 0, distribuidas

mayormente en las anomalías negativas. El año 2008 presenta el mínimo con 0.4

°C y el máximo se encuentra en el año 2015 con 0.27. Las anomalías de

temperatura son de una magnitud que no sobrepasa los 0.5°C.

Las anomalías existentes en la humedad relativa son cercanas a 0. Solamente

existen dos anomalías pronunciadas en el año 2005 de -6% y en el año 2008 de

5.51%.

La precipitación varía en su mayoría entre los ±120mm de anomalías, contiene

pocos valores cercanos a 0. Su máximo se encuentra en el año 2014 con 169 mm

y su mínimo en el año 2012 con -161 mm.

La radiación contiene déficits continuos del año 2005 al 2008, por el contrario del

año 2009 al 2013 existen excesos. El año de mayor déficit es el 2014 con -36 W/m2

y el de mayor exceso el año 2015 con 41 W/m2.

La dirección del viento contiene desviaciones negativas continuas del año 2005 al

2009 siendo este cercano a 0. Además, existen anomalías positivas en los 3 años

consecutivos para volver a las desviaciones negativas en los 3 años restantes.

Considerando que la media es 134° y su máxima desviación 30°, la mayor

desviación se encuentra en 174 °.

86


ESTACIÓN 1 EN LA MORRENA.


Los vientos en la estación 1 de la Morrena, se encuentran entre el Sur Sudeste y el

Este Sudeste, siendo el último el de mayor frecuencia con aproximadamente el 38%

junto a los vientos del Sudeste. Se registran vientos en su mayoría cercanos a los

7.92 m/s.

87

4.1. Estación 2.


DE LA MORRENA.


La velocidad del viento contiene anomalías de menor magnitud que en la estación

1. Las anomalías son en mayor frecuencia negativas, el máximo se encuentra en

el año 2013 con -1.43 m/s y el máximo en el año 2015 1.47 m/s.

La temperatura contiene anomalías de magnitudes pequeñas la mayoría se

encuentra entre ± 0.3°C. Su valor extremo se encuentra en el año 2008 con -0.63

°C.

88

La humedad relativa tiene anomalías en su mayoría negativa que indican una

tendencia al déficit, sin embargo, su anomalía más grande en magnitud es positiva.

Se encuentra en el año 2008 y tiene un valor de 3.78 %.

La precipitación contiene anomalías distribuidas equitativamente. Existen varias

entre los valores ± 150 mm. Sus extremos son las medidas del año 2005 con -297

mm y 2006 con 238 mm que son prácticamente el doble de las anomalías extremas

de la estación 1.

La radiación registra anomalías cercanas a los ± 20 W/m2. Son anomalías positivas

mayormente y no contiene extremos distantes como en el caso de la precipitación.

Por último, la dirección del viento tampoco posee registros anómalos lejanos a 0.

Están distribuidas equitativamente entre ± 18°.

La figura 4.17 muestra la rosa de los vientos que pertenece a los promedios anuales

de la estación 2 de la Morrena. Los vientos con relación a la estación 1 son débiles

y casi todos se encuentran en la dirección Sur Sudeste.

89


ESTACIÓN 2 DE LA MORRENA



4.1.2.2.1 Estacionalidad del ecosistema.

Al tener varios datos disponibles para definir la estacionalidad se decidió utilizar los

acumulados mensuales pertenecientes a la estación M0221 San Cristóbal, para la

muestra de resultados. Debido a que se tienen cerca de 60 años versus los 3 años

de las estaciones de la zona húmeda y muy húmeda. Cabe recalcar que el mismo

proceso se utilizó en las estaciones no mostradas en esta sección, mediante el uso

de una variable dominante diferente con los mismos resultados.

Se unirán al ciclo anual delimitado en sus estaciones las variables radiación y

dirección del viento de la zona muy húmeda porque es la que ligeramente contiene

más datos. Con el objetivo de visualizar las 6 variables.

90

En la tabla 4.2 se muestran los valores de los promedios multianuales mensuales

que describen como se comportan en promedio las variables a lo largo del año.


METEOROLÓGICA M0221 SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS.

MesesV. del

vientoTemperatura

H.

RelativaPrecipitación Radiación

Dir. Del

viento

1 4.99 25.38 81.96 59.50 97.75 201.60

2 4.06 26.25 82.46 111.32 157.29 223.15

3 3.19 26.32 82.86 95.47 210.80 243.71

4 4.53 25.97 82.67 82.76 154.44 227.27

5 5.55 25.25 80.76 29.91 100.70 207.41

6 5.63 23.92 80.03 19.24 105.27 196.42

7 5.60 22.77 80.08 14.12 103.66 193.30

8 5.86 21.87 80.33 8.08 110.26 189.59

9 5.84 21.68 80.48 6.24 118.90 185.32

10 5.57 22.24 78.57 8.70 112.73 181.10

11 5.42 22.95 77.90 9.08 101.85 187.42

12 5.16 23.97 80.48 32.31 83.66 191.25


El ciclo anual del ecosistema Galápagos se muestra en la figura 4.18. Se

encuentran los promedios mensuales multianuales ordenados cronológicamente.

91

FIGURA 4.18: CICLO ANUAL DE LA ESTACIÓN

METEOROLÓGICA M0221 SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS.


La variable dominante fue elegida en base al mismo criterio seguido en la sección

4.1.2.1.1. En este caso la variable dominante es la precipitación, debido al número

de promedios anuales elevados se consiguen correlaciones fuertes por encima del

0.85 con el resto de las variables.

En la figura 4.19 se muestra la correlación de todas las variables presentes en los

datos de la estación M0221 San Cristóbal. Donde se evidencia que la precipitación

es la variable con más correlaciones altas contiene en comparación con las demás

variables, como son 0.86, 0.90 y -0.92.

92


ECOSISTEMA GALÁPAGOS.


La variable precipitación muestra claros contrastes en su ciclo anual. La

precipitación se mantiene en sus valores máximos mensuales en los meses 1, 2, 3

y 4. Comienza la caída del acumulado mensual entre el mes 4 y 5, para llegar a los

mínimos anuales entre los meses 6 y 12. En la figura 4.20 se delimita la

precipitación en los meses 1 y 5 ya que es donde más contrastes se observan.

93


VARIABLE DOMINANTE DE SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS.


La delimitación se extiende a las variables velocidad del viento, temperatura y

humedad relativa de la estación M0221 San Cristóbal y a las variables de las

estaciones de la zona húmeda y muy húmeda las cuales se ajustan claramente a

esta estacionalidad.

En la figura 4.21 se muestra el ciclo anual delimitado de las variables velocidad del

viento, temperatura y humedad relativa y precipitación de la estación M0221 San

Cristóbal. Se agregan los ciclos anuales de radiación y dirección del viento de la

zona muy húmeda. La estación 1 está marcada en azul y la estación 2 en rosado.

94

FIGURA 4.21: CICLO ANUAL CON LAS ESTACIONES

DELIMITADAS DE SAN CRISTÓBAL EN GALÁPAGOS.


La estación 1 está caracterizada por tener una velocidad y dirección del viento

variable en el tiempo que además alcanza el punto más bajo 3.19 m/s en la

velocidad y orientaciones a cerca del Sudoeste. La humedad relativa, la radiación

y la precipitación se caracterizan por ser altas y alcanzar sus máximos 111.32 mm,

82.86% y 210W/m2. La temperatura se mantiene en los valores más altos del año

26.32 °C.

La estación 2 se caracteriza por ser más estable en sus registros, la velocidad del

viento es máxima con 5.86 m/s y se mantiene así a lo largo del periodo. La dirección

95

se mantiene cerca de la dirección Sur en todo el periodo. La temperatura se

caracteriza por experimentar un descenso a su mínimo anual de 21.68 °C. La

radiación, precipitación se mantienen en niveles bajos y estables alcanzando sus

mínimos anuales 83 W/m2, 6 mm y 78.57%.

Los resultados obtenidos por el método creado por el autor de este trabajo

concuerdan con diversos autores que definen dos estaciones en la zona. Trueman

& D’Ozouville, (2010) afirman que en Galápagos existen dos estaciones, una

caracterizada por ser húmeda y cálida y su opuesto una estación seca y fría. Estas

estaciones han sido segmentadas en el pasado, la época cálida y húmeda de

Enero a Junio y la época de garúa de Junio a Diciembre (Domínguez, 2011).


4.1.2.2.2.1 Estación 1.

La figura 4.22 muestra las anomalías registradas para la estación 1, que es la cálida

y húmeda.

96


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN M0221.


Las anomalías en la velocidad del viento se encuentran equitativamente distribuidas

entre positivas y negativas. La mayoría de estas se encuentran en el rango de

anomalías cercanas a ± 1 m/s. Sus extremos son -2,29 m/s en el año 1983 y 2.20

m/s en el año 2015.

Las anomalías en la temperatura se encuentran ligeramente superiores en el lado

positivo. La mayoría de las anomalías se registran en el rango ± 0.5 °C. Su mínimo

es de -2.48 °C en el año 1965 °C y su máximo 1.83 °C en el año 1998.

La humedad relativa presenta anomalías equitativamente dispersas a ambos lados,

el mayor número de anomalías se encuentra entre los 0 y -2 %. Su máximo y

mínimo tienen la misma magnitud 6.5% en los años 1963 y 2016.

97

Las anomalías presentes en la precipitación se encuentran mayoritariamente

distribuidas en el lado negativo, sin embargo, las de mayor magnitud son las

anomalías positivas con valores como 1348 mm, 1049 mm,1046 mm en los años

1998,1983 y 1952 respectivamente.

4.1.2.2.2.2 Estación 2.

En la figura 4.23, se muestran las anomalías presentes en la estación 2 conocida

como fría y seca denominada garúa. En esta estación las anomalías son de menor

magnitud, lo cual va acorde a la estabilidad de la estación 2 comentada en la

sección 4.1.2.2.1.

98


PERTENECIENTES A LA ESTACIÓN M0221 SAN CRISTÓBAL.


La velocidad del viento contiene anomalías mayormente negativas, y la mayor

frecuencia de estas se encuentra entre 0 y -0.5 m/s. El mínimo se encuentra en el

año 1983 con un valor de -1.51 m/s y su máximo 2.45 m/s en el año 2015 m/s.

La temperatura presenta anomalías distribuidas equitativamente a ambos lados. La

mayor frecuencia de anomalías se encuentra entre -1 y 0. Su máximo y mínimo son

aproximadamente ± 3.6 °C, en el año 1965 y 1997.

Las anomalías existentes en la humedad relativas son en su mayoría anomalías

negativas. Se encuentran en su mayor frecuencia entre 1 % y -3 %. Su máximo se

encuentra en el año 1988 con un valor 8.73 % y su mínimo -5.50% en el año 1958.

99

En la precipitación se encuentra enormemente distribuida en el lado negativo, la

mayor frecuencia de anomalías se encuentra entre 0 y -50 mm. Existen 3 picos de

anomalías en los máximos en los años 1982, 1983 y 1997 que sobrepasan los 500

mm. Considerando que la estación 2 contiene épocas de sequía encontrar estos

eventos son claros indicadores de alteraciones externas.

4.1.3 CICLO DIURNO EN PERSPECTIVA ESTACIONAL.

En ambos ecosistemas las estaciones meteorológicas que los componen reflejan

ciclos diurnos con comportamientos similares. Existen diferencias en cuanto a la

magnitud de los valores de cada hora, pero no en como varían a lo largo del día.

Es por esto, por lo que se presenta el ciclo diurno con perspectiva estacional de

cada variable mediante la representación de 1 estación meteorológica en vez de

las 2 presentes en cada ecosistema.

La descripción del ciclo diurno se realiza por variable estudiada, se presentan dos

gráficos por cada figura, por ejemplo, en la figura 4.26 el gráfico superior

corresponde a la estación climatológica 1, denominada “Estación 1” y el inferior a

la estación climatológica 2, denominada “Estación 2”. Es importante diferenciar que

en este proyecto de titulación las estaciones meteorológicas son equipos que

recogen información creadas por el ser humado, mientras que las estaciones

climatológicas son las conocidas como invierno, verano, seca húmeda.

Las estaciones climatológicas fueron delimitadas en la sección 4.1, en la sección

4.1.3.1 se describe el ecosistema del volcán Antisana, representado por la estación

meteorológica Morrena. En el punto 4.1.3.2 la se describe el ecosistema Galápagos

mediante la estación meteorológica ubicada en la zona muy húmeda también

denominada estación del cerro gato a 600 m s.n.m.


En las figuras 4.24 y 4.25 se presentan las correlaciones encontradas en la estación

1 y 2.

100

FIGURA 4.24: CORRELACIÓN ENTRE EN LAS VARIABLES DE LA

ESTACIÓN 1 DE LA MORRENA.



ESTACIÓN 2 DE LA MORRENA.


101

4.1.3.1.1 Radiación.

El ciclo diurno de la radiación se presenta en la figura 4.26. En ambas estaciones

se presenta un comportamiento monomodal típico del ciclo diurno de estas

variables (Pabón et al., 2005). En ambas estaciones se observa la ausencia de la

radiación solar incidente desde las 19h00 a las 06h00 y un ascenso desde las

07h00 que alcanza su máximo a las 12h00-13h00 para descender cerca de las

18h00. Contiene correlaciones cercanas a 0.9 en sus dos estaciones con la

temperatura y la precipitación.

La estación 1 está caracterizada por contener los meses que mayor radiación

reciben, siendo los meses de julio, agosto y septiembre sus máximos. El máximo

de radiación en esta estación se encuentra a las 13h00, agosto es el mes que más

radiación recibe con 921 W/m2.

La estación 2 se caracteriza por contener meses de radiaciones más bajas, los

meses octubre, noviembre, diciembre abril. El mes de menos radiación es

noviembre con 662 W/m2, en la mayoría de los meses presentes la hora de máxima

radiación es las 12h00.

102


ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA.


4.1.3.1.2 Velocidad del viento.

En la figura 4.27 se representa el ciclo diurno de las velocidades del viento por

estaciones. En ambas estaciones se observa un comportamiento similar a lo largo

del día. Las velocidades describen velocidades cercanas a sus máximos con

bastante estabilidad de las 00h00 a las 07h00. Luego experimentan un aumento en

la velocidad alcanzando su pico entre las 08h00 y las 12h00. Desde las 12h00 a las

19h00 se observa una caída de gran magnitud en las velocidades alcanzando sus

mínimos. En horas de la noche la velocidad aumenta hasta alcanzar valores

cercanos a los mencionados a las 00h00. En ambas estaciones existe una fuerte

correlación con la humedad relativa por encima de los 0.9.

103

La estación 1 se caracteriza por tener vientos de mayor velocidad, el mes de mayor

velocidad es agosto con 7.4 m/s a las 10h00.

La estación 2 contiene vientos de poca velocidad, el mes de menor velocidad es

noviembre con un mínimo 1.62 m/s de a las 19h00.


EN LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA.


4.1.3.1.3 Dirección del viento.

El ciclo diurno de la dirección del viento se describe en la figura 4.28. Para ambas

estaciones experimenta estabilidad en sus registros desde la media noche 00h00

hasta las primeras horas de sol 08h00. Con el aumento de la radiación, se

experimentan cambios leves hasta las 12h00, donde se inician cambios de mayor

104

magnitud. En ambas estaciones se observa que el periodo vespertino es el de

mayor variabilidad alcanzando su pico a las 18h00. Luego las direcciones del viento

disminuyen su variación para converger en la estabilidad de la noche y madrugada.

La estación 1 se caracteriza por tener desde las 21h00 a las 14h00 sus vientos

cercanos a la dirección Sudeste. En su pico de variabilidad se mueven al Sur de

14h00 a 21h00.

La estación 2 se caracteriza por su estabilidad desde las 22h00 a las 08h00 en

direcciones entre el Sudeste y el Sur Sudeste. Experimenta dos cambios

pronunciados a lo largo del día. De 09h00 a las 12h00 donde los vientos tienden al

Sur y de 13h00 a 21h00 los vientos cambian su dirección al Sur Sudoeste.

FIGURA 4.28: CICLO DIURNO DE LA DIRECCIÓN DEL VIENTO EN

LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA MORRENA.


105

4.1.3.1.4 Humedad relativa.

La humedad relativa se muestra en la figura 4.29 en sus dos estaciones. La

humedad relativa en las dos estaciones describe un comportamiento contrario a la

velocidad del viento. La correlación entre los mismos es de -0.91 en la estación 1 y

-0.96 en la estación 2. Desde las 00h00 a las 07h00 la humedad se mantiene en

valores constantes. Alcanza su mínimo del día a las 09h00 y desde esta hora existe

un aumento hasta a las 20h00 que alcanza su máximo. Desde las 20h00 a las

00h00 disminuye hasta alcanzar los valores estables mencionados.

La estación 1 contiene meses con menor humedad relativa el mes de menor valor

es septiembre alcanzando a las 09h00 de 69.18%. La estación 2 tiene meses con

valores de humedad relativa superiores a los de la estación 1, abril es el mes de

mayor humedad relativa, a las 19h00 alcanza el valor de 90%.

FIGURA 4.29: CICLO DIURNO DE LA HUMEDAD EN LAS



106

4.1.3.1.5 Temperatura.

En la figura 4.30 se muestra el ciclo diurno de la temperatura, en ambas estaciones

está estrechamente relacionado con la radiación, 0.9 en la estación 1 y 0.87 en la

estación 2. También posee correlaciones altas por encima del 0.8 con la

temperatura. Muestra comportamiento monomodal, desde las 00h00 hasta las

07h00 los registros son estables alcanzando valores mínimos a las 07h00. De las

07h00 a las 14h00 las temperaturas aumentan alcanzando sus máximos a las

14h00. El resto del día experimentan descensos pronunciados de14h00 a 20h00 y

descensos leves de 20h00 a las 00h00.

La estación 1 y 2 no presentan diferencias en las magnitudes de las temperaturas

entre sí. Se mantienen ambas en el intervalo de los 0°C a los 3°C.




107

4.1.3.1.6 Precipitación.

El ciclo diario de la precipitación en ambas estaciones se muestra en la figura 4.31.

La precipitación posee correlaciones cercanas a 1 en ambas estaciones con la

radiación y en menor medida con la temperatura. En ambas estaciones la noche y

la madrugada no contienen registros de precipitación, es decir desde las 20h00 a

las 08h00 no existen precipitaciones. Desde las 08h00 a las 20h00, se registran

precipitaciones alcanzando sus máximos en el día entre las 10h00 y las 12h00.

La estación 1 contiene la mayoría de sus meses con precipitaciones máximas entre

0.2 mm y 0.4 mm. Mientras la estación 2 contiene la mayoría de sus meses con

precipitaciones entre 0.3 mm y 0.5 mm.


ESTACIONES 1 Y 2 DEL DE LA MORRENA.


108


En las figuras 4.32 y 4.33 se muestran las correlaciones presentes entre las

variables del ecosistema galápagos. Se destaca que en ambas estaciones la

precipitación posee correlaciones débiles o nulas de acuerdo con la clasificación de

Moore et al., (2012).


ESTACIÓN 1 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


109


ESTACIÓN 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


4.1.3.2.1 Radiación.

La radiación al igual que en volcán Antisana es monomodal, se muestra en la figura

4.34, en ambas estaciones mantiene correlaciones altas cercanas a ±1 con la

humedad relativa, velocidad del viento y temperatura. Los máximos se alcanzan a

las 13h00 y entre las 19h00 y las 7h00 los registros son 0 o cercanos.

La estación 1 está compuesta por meses que en su mayoría reciben más radiación

solar, por encima de los 450 W/m2. Marzo es el mes de mayores registros

alcanzando el valor de 698 W/m2 a las 13h00.

La estación 2 se compone de meses de menores valores, los cuales se mantienen

entre 300 W/m2 y 400 W/m2. El mes de menor valor a las 13h00 es diciembre con

301 W/m2.

110


ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


4.1.3.2.2 Velocidad del viento.

La velocidad del viento describe un comportamiento monomodal al igual que la

radiación. Por esta razón posee correlación en ambas estaciones cercanas a 1 y

un poco menores con la temperatura y humedad relativa. En ambas estaciones las

horas desde las 00h00 a las 07h00 describen incrementos leves. Desde las 07h00

hasta 12h00 se describe un periodo de una variabilidad notoria, las velocidades

aumentan hasta llegar al máximo diario entre las 12h00 y 13h00. Para desde esta

111

hora descender de manera pronunciada hasta las medidas mínimas de la noche y

madrugada anteriormente mencionadas.

En la estación 1, se encuentran los meses de menor velocidad como enero. El

máximo se alcanza a las 13h00 es de 1.92 m/s.

La estación 2 como la radiación contiene meses con mediciones similares. En estos

meses no hay velocidades máximas debajo de los 3 m/s. El valor máximo se

encuentra en el mes Julio con 3.54 m/s a las 12h00.


EN LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


112

4.1.3.2.3 Dirección del viento.

La dirección del viento se muestra en la figura 4.36 tiene correlaciones moderadas

con las demás variables, es por esto por lo que no tiene comportamiento similar a

estas.

La estación 1, está compuestas por meses en los que la dirección del viento

describe poca variabilidad. La dirección de estos meses a través del día se

mantiene constante.

La estación 2, muestra en los meses una alta variabilidad. Desde las 00h00 a las

13h00 la dirección varía desde el Sur al Sudoeste y luego del Sudoeste al Sur.

FIGURA 4.36: CICLO DIURNO DE LA DIRECCIÓN DEL VIENTO EN

LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


113

4.1.3.2.4 Humedad Relativa.

La humedad relativa, se encuentra en la figura 4.37 tiene correlaciones cercanas a

± 1 con la radiación, temperatura y velocidad del viento por esto describe una curva

monomodal. En ambas estaciones se describe el máximo diario de cada mes entre

las 20h00 y las 07h00. A partir de las 07h00 hasta las 13h00 o 14h00 descienden

los valores, luego desde las 14h00 en adelante se registra un aumento hasta llegar

al máximo a las 20h00.

En la estación 1, todos los meses excepto marzo alcanzan valores máximos del

100%. Se experimenta un descenso de mayor magnitud que en la estación 2. El

mínimo se encuentra a las 13h00 de Marzo con 85.84%.

La estación 2 está compuesta por meses que no descienden del 98% en el

transcurso del día a excepción de noviembre. El mes que contiene la menor pérdida

de humedad en 24 h es agosto con 99.19% a las 14h00.

114

FIGURA 4.37: CICLO DIURNO DE LA HUMEDAD RELATIVA EN

LAS ESTACIONES 1 Y 2 DE LA ZONA MUY HÚMEDA.


4.1.3.2.5 Temperatura.

La temperatura se encuentra en la figura 4.38, como ha sido mencionado

anteriormente es una variable con correlaciones cercanas a ± 1. Guarda estrecha

relación en su variabilidad con la radiación, temperatura y humedad relativa. En

ambas estaciones se observan periodos de estabilidad de 20h00 a 07h00 en todos

los meses. Los máximos diarios se observan entre las 13h00 y 14h00 y las

variaciones se encuentran entre las 08h00 y las 20h00.

115




En la estación 1 se encuentran los meses más cálidos, la amplitud del ciclo diurno

en cada mes es mayor que en los meses de la estación 2. El máximo registrado se

encuentra a las 13h00 del mes marzo con 25.82 °C.

En la estación 2 se encuentran meses denominados fríos, las variaciones entre

máximos y mínimos diarios no sobrepasa los 2 °C. El ciclo diurno con la menor

medición en su máximo diario es agosto con 18.42 °C.

116

4.1.3.2.6 Precipitación.

La precipitación en sus 2 estaciones contiene correlaciones por debajo de ± 0.5. No

describe comportamientos similares a los mencionados en las secciones

anteriores. Ambas estaciones tienen a tener precipitaciones diarias de poca

magnitud.




La estación 1, muestra cierta tendencia a las precipitaciones bimodales. Los

eventos de mayor magnitud se dan entre las 03h00 y las 10h00 y los de menor

entre las 15h00 y 18h00.

117

La estación 2, contiene meses con precipitaciones de poca magnitud con un solo

evento de estas en el día entre las 03h00 y las 08h00, el resto del día son leves en

magnitud y se mantienen por debajo de los 0.5 mm.

4.2 EFECTO DE LA INFLUENCIA DE LOS FACTORES

CLIMÁTICOS REGIONALES.

4.2.1 INFLUENCIA DEL FENÓMENO DE EL NIÑO Y LA NIÑA (ENSO) EN

AMBOS ECOSISTEMAS A ESCALA INTERANUAL.

Los periodos afectados por ENSO, en su fase El Niño se muestran en la figura 4.40.

Su fase opuesta La Niña se encuentra en la figura 4.41.


EVENTOS EL NIÑO DESDE EL 1950.


Como se puede observar la mayoría de los eventos se dan entre dos años,

normalmente en el final del primer año e inicio del segundo. Los eventos

contemporáneos con los registros de este trabajo son los analizados.

E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

1951

1957-1958

1965-1966

1969-1970

1972-1973

1976-1977

1982-1983

1986-1987

1991-1992

1997-1998

2002-2003

2006

2009-2010

2015-2016

DURACIÓN DEL EVENTO

AÑO 1UBICACIÓN

TEMPORAL

DURACIÓN DEL EVENTO

AÑO 1

118


EVENTOS LA NIÑA DESDE EL 1950.


Los eventos La Niña son menos frecuentes que los eventos El Niño. Al igual que

los eventos El Niño se manifiestan en la segunda mitad del primer año y en la

primera mitad del segundo año.


El ecosistema volcán Antisana coincide con los eventos El Niño de los años 2002-

2003, 2006, 2010-2011 y 2015-2016. También coincide con los eventos La Niña de

1999-2000, 2007-2008 y 2010-2011.


4.2.1.1.1.1 El Niño 2002-2003.

Para la estación Glaciar, el evento del El Niño se muestra en la tabla 4.3. Se

clasifican las variaciones en respecto a los registros promedio mensuales

multianuales de acuerdo con la clasificación escrita en la tabla 3.15.

E F M A M J J A S O N D E F M A M J J A S O N D

1954-1955

1964

1967-1968

1970-1971

1973-1974

1975-1976

1984-1985

1988-1989

1999-2000

2007-2008

2010-2011

UBICACIÓN

TEMPORAL

DURACIÓN DEL EVENTO DURACIÓN DEL EVENTO

AÑO 1 AÑO 1

119

TABLA 4.3: EFECTOS DEL EVENTO EL NIÑO 2002-2003 EN EL

GLACIAR 15.

FechaV. del

vientoPrecipitación Temperatura Radiación

Dir. del

viento

H.

Relativa

2002-10-01 0 2 -1 0 0 0

2002-11-01 1 2 -1 0 0 0

2002-12-01 0 1 2 0 0 0

2003-01-01 1 2 1 1 0 0


La humedad relativa, radiación, velocidad y dirección del viento en su mayoría de

meses con actividad de El Niño se encuentran en sus rangos normales y en su caso

más extremo con excedentes.

La temperatura es afectada con excedentes y déficits. En los meses octubre y

noviembre las temperaturas experimentan enfriamientos y en los meses de

diciembre enero calentamientos severos y calentamientos leves.

La variable mayormente afectada por este fenómeno es la precipitación. En 3 de

los 4 meses analizados se encuentran registros de excedentes severos. Los

resultados coinciden con la OMM,(2014) la cual afirma que los meses donde se

manifiesta el Niño experimentan precipitaciones severas.

Los histogramas basados en la tabla 4.3 son transformados en histogramas de las

variables más afectadas y se muestran en la figura 4.42.

120


NIÑO 2002-2003 EN EL GLACIAR 15.


4.2.1.1.1.2 La Niña 1999-2000.

La influencia del evento la Niña en la estación Glaciar se muestra en la tabla 4.4.

La Niña tiene un efecto similar al El Niño en las variables como humedad relativa.

La velocidad y dirección experimentan alternadamente déficits y excesos leves en

la mayoría de los meses al igual que la radiación.

La temperatura experimenta en prácticamente todos los meses enfriamientos

excesivos, coincidiendo con la OMM (2014).

La precipitación en todos los meses donde se da el fenómeno experimenta déficits

severos que son índices claros de que en esos meses existieron sequías.



121

TABLA 4.4: EFECTO DEL FENÓMENO LA NIÑA 1999-2000 EN EL

GLACIAR 15.

FechaV. del


Dir. del

viento

H.

Relativa

1999-06-01 -1 -2 1 -1 -1 0

1999-07-01 1 -2 NA 0 -2 NA

1999-08-01 1 -2 -1 -1 -1 0

1999-09-01 0 -2 -2 0 0 0

1999-10-01 0 -2 -2 0 -1 0

1999-11-01 0 -2 -2 0 0 0

1999-12-01 0 -2 -2 0 0 0

2000-01-01 0 -2 -2 0 1 1

2000-02-01 -1 -2 -2 0 1 0


FIGURA 4.43: HISTOGRAMA DEL EFECTO DEL FENÓMENO LA

NIÑA 1999-2000 EN EL GLACIAR 15.


122


La estación Morrena contiene un mayor registro de años que coinciden con los

eventos del El Niño y La Niña. Específicamente coincide con 3 de cada uno.

4.2.1.1.2.1 El Niño 2006, 2009-2010 y 2015.

Durante los eventos del El Niño mostrados en la tabla 4.5 la radiación humedad

relativa y dirección del viento apenas experimentan déficits o excesos, es un

comportamiento que se repite con el Glaciar.

La velocidad del viento en su mayoría es afectada levemente al exceso, esto quiere

decir que los vientos experimentan aumentos de aproximadamente un 60% durante

el Niño.

La temperatura es afectada en la mayoría de los meses entre 1 y 2 es decir entre

excesos leves y excesos pronunciados de temperaturas fuera de lo considerado

normal, en el fenómeno donde más se observa el calentamiento es el 2009-2010.

Al igual que en la estación Glaciar, el Niño genera temperaturas cálidas.

La precipitación presenta un número similar de déficits y excesos, siendo los

excesos severos más frecuentes que los déficits severos y el mayor número de

meses en medidas consideradas normales. En los 3 fenómenos existen meses sin

alteraciones, alteraciones leves que son las más frecuentes y alteraciones severas.



123

TABLA 4.5: EFECTO DEL FENÓMENO EL NIÑO 2006, 2009-2010 Y

2015 EN LA MORRENA.

FechaV. del


Dir. del

viento

H.

Relativa

2006-09-01 0 2 -1 0 -1 0

2006-10-01 1 0 1 0 0 0

2006-11-01 0 0 -1 0 0 0

2006-12-01 -1 0 0 -1 0 0

2009-07-01 1 2 0 0 -1 0

2009-08-01 1 1 1 0 0 0

2009-09-01 2 -1 2 1 0 0

2009-10-01 1 -1 1 0 0 0

2009-11-01 0 -2 2 1 0 0

2009-12-01 0 -1 2 0 0 0

2010-01-01 1 -1 2 0 0 0

2010-02-01 2 1 2 1 0 0

2015-05-01 1 2 1 1 0 0

2015-06-01 1 1 -1 0 0 0

2015-07-01 1 2 1 0 0 0

2015-08-01 1 0 1 0 0 0

2015-09-01 1 0 2 0 0 0

2015-10-01 1 0 2 0 0 0

2015-11-01 1 0 1 0 0 0

2015-12-01 2 -1 2 1 0 0


124


NIÑO 2006, 2009-2010 Y 2015 EN LA MORRENA.


4.2.1.1.2.2 La Niña 2007-2008 y 2010-2011.

Los meses afectados por la Niña se muestran en la tabla 4.6. Al igual que su fase

contraria, la influencia de sus 3 fenómenos en la radiación, dirección del viento y la

humedad relativa es prácticamente nula.

La velocidad del viento posee meses en los que no se ven afectados por el

fenómeno y otros donde se ve mayormente la debilidad en la velocidad del viento.

A excepción de los dos primeros meses la temperatura experimenta enfriamientos

severos en la mayoría de los meses donde se desarrollan los fenómenos.

Coincidiendo con el fenómeno de la Niña reportado en la estación Glaciar 15.

La Niña al igual que el Niño contiene déficit y excesos de precipitaciones en los 3

fenómenos. De los cuales los déficits son ligeramente superiores. En el evento del

2007-2008 se encuentran los déficits y en el 2010-2011 los excesos.

125



TABLA 4.6: EFECTO DEL FENÓMENO LA NIÑA 2007-2008 Y 2010-

2011 EN LA MORRENA.

FechaV. del


Dir. del

viento

H.

Relativa

2007-07-01 -1 -1 2 0 0 0

2007-08-01 0 2 0 0 -1 0

2007-09-01 NA -2 NA NA NA NA

2007-10-01 -1 -1 -2 0 0 0

2007-11-01 2 -1 0 0 -1 0

2007-12-01 0 -2 -2 0 0 0

2008-01-01 0 -1 -1 0 0 0

2008-02-01 0 -2 -2 0 0 0

2010-07-01 -1 0 0 0 1 0

2010-08-01 0 1 -2 0 0 0

2010-09-01 -1 2 -2 0 0 0

2010-10-01 1 0 0 0 0 0

2010-11-01 -1 2 -2 0 0 0

2010-12-01 0 1 -2 0 0 0

2011-01-01 0 -1 -2 1 0 0

2011-02-01 -1 1 -2 0 0 0

2011-03-01 0 1 -2 0 1 0


126

FIGURA 4.45: HISTOGRAMA DEL EFECTO DEL FENÓMENO LA

NIÑA 2007-2008 Y 2010-2011 EN LA MORRENA.



En el ecosistema Galápagos se analizaron eventos El Niño y La Niña desde el año

1951 hasta el 2016. Al ser numerosos eventos resulta imposible presentarlos en

tablas de valores, por esto se recurre a los histogramas.


4.2.1.2.1.1 El Niño desde 1951 a 2015-2016.

En los eventos El Niño, la humedad relativa no se ve afectada sus alteraciones de

acuerdo con la ponderación son 0. La velocidad del viento es debilitada en los

eventos El Niño, mayormente se encuentran las debilitaciones ligeras.

En la figura 4.46 se muestra el histograma de frecuencias de la precipitación,

temperatura.

127


NIÑO EN SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS DESDE 1951 A 2015-

2016.


La precipitación en los eventos del El Niño no muestra una tendencia clara el

exceso o déficit ya que están equitativamente distribuidos los efectos. Se puede

afirmar que en su mayoría los fenómenos El Niño afectan de manera severa la zona

de Galápagos, ya sea en exceso o déficit. Estos resultados son similares a los que

afirma Pabón & Montealegre, (2000) “El Niño no sigue un patrón común, ni ha sido

el mismo durante su ocurrencia en los 5 últimos eventos documentados. Por el

contrario, es diferencial a lo largo y ancho del territorio nacional.” (p.17).

La temperatura muestra claramente que experimenta calentamientos severos en

un porcentaje mayoritario de los meses. Al igual que en volcán Antisana el evento

niño eleva las temperaturas por encima de 0.5 °C de lo considerado normal.

128

4.2.1.2.1.2 La Niña desde 1954-1955 a 2010-2011.

En la figura 4.47 se muestran los histogramas de las afectaciones en la temperatura

y precipitación durante eventos La Niña. La velocidad del viento y la humedad

relativa no experimentan afectaciones tan numerosas como para ser discutidas.

FIGURA 4.47: EFECTO DEL FENÓMENO NIÑA EN SAN

CRISTÓBAL GALÁPAGOS DESDE 1954-1955 A 2010-2011.


Los eventos La Niña en la precipitación de Galápagos tienen el efecto de sequía

severa. Es indudable que la acumulación de registros negativos de -2, es la mayoría

de estos.

La temperatura se encuentra al igual que la precipitación con efectos claros de

déficit. En este caso la tendencia es a un enfriamiento severo en los meses

afectados por la Niña.

129

4.3 EFECTO DE LA VARIABILIDAD EN LAS ESCALAS ANUAL Y

ESTACIONAL SOBRE EL CICLO DIURNO.

4.3.1 ANÁLISIS DE LA INTENSIFICACIÓN O DEBILITACIÓN DE LOS

PATRONES DEL CICLO DIURNO POR ENSO.

En análisis de esta sección tal como se describe en Pabón et al.,(2005) es

cualitativo. Se analizaron los ciclos diurnos de meses que coinciden con eventos El

Niño o La Niña y en comparación con el ciclo diurno promedio multianual del mes

respectivo. Cada gráfico contiene las diferencias de cada hora entre el ciclo diurno

del mes y su promedio multianual correspondiente. Las tablas son la cuantificación

de las desviaciones visuales.


En el ecosistema volcán Antisana es donde se presenta el mayor número de ciclos

diurnos afectados debido a la extensión de los registros.


4.3.1.1.1.1 El Niño 2002-2003.

En la figura 4.48 se muestran los 4 meses que se encuentran en el fenómeno

correspondiente a los años 2002-2003. En la tabla 4.7 se muestran los valores

dados a las desviaciones observadas. Se puede decir que el Niño no altera el ritmo

de los ciclos diurnos, pero si altera su magnitud o amplitud.

130


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2002-2003 EN EL

GLACIAR 15.


131

La temperatura en los meses 10 y 11, entre las 10h00 y 15h00 es menor que en los

meses promedio. Mientras que en los meses 12 y 1 la temperatura se eleva por

encima de la media respectiva. En todo el periodo de este fenómeno se distribuye

en dos meses la reducción y amplitud del ciclo diurno de la temperatura.

La radiación en 3 de 4 meses experimenta un déficit entre las 09h00 y las 10h00.

Un exceso entre las 10h00 y 15h00. En este periodo, la radiación de los meses es

mayor al promedio.

La precipitación experimenta excesos leves en 3 de 4 meses y 1 exceso severo en

1 de los 4. El ritmo de precipitaciones no se altera, pero si la magnitud de estos

entre las 11h00 y 14h00.

La humedad relativa en sus 4 meses muestra déficits que llegan a sobre pasar los

5 % entre las 10h00 y 15h00.

La velocidad del viento en el mes 10 se encuentra levemente por debajo de lo

normal. En el resto de los meses se denota un aumento leve y severo según sea el

mes que se ve reflejado en valores entre 1 m/s y 2 m/s, más de lo común entre las

10h00 y las 20h00.

La dirección del viento en la mayoría de los meses se desvía 25° sin mucha

variabilidad a lo largo del día. Mientras que en el mes 12, experimenta altas

variaciones entre 0° y 50°.

TABLA 4.7: PONDERACIÓN DE LAS DESVIACIONES EN EL

EVENTO EL NIÑO DEL 2002-2003 EN EL GLACIAR 15.

Variable A M J J A S O N D E F M A M

Radiación 1 1 0 2

Temperatura -1 -1 2 1

Precipitación 1 2 1 0

H. Relativa -1 -2 0 0

V. del viento -1 2 1 2

Dir. Del viento 1 1 -2 1


132

4.3.1.1.1.2 La Niña 1999-2000.


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 1999-2000 EN EL

GLACIAR 15.


133

En la figura 4.49 se muestran las variaciones registradas en el evento La Niña que

se manifestó en el 1999 y 2000. El ciclo diurno de agosto del 1999, no se analiza

debido a que contiene vacíos de 00h00 a 19h00.

La temperatura en 6 de los 7 meses experimenta déficits por debajo de los -0.5 °C.

Estos déficits son severos significan enfriamientos fuera de lo normal. A lo largo del

día se registran temperaturas más frías alcanzado su mínimo entre las 10h00 y las

15h00.

La radiación incidente no muestra una tendencia clara, existen tantos ciclos diurnos

de meses con déficits como ciclos diurnos de meses con excesos. Las variaciones

son más pronunciadas que durante el niño.

La precipitación durante este evento presenta déficits en todos los meses. Se

observa la tendencia al déficit severo entre las horas 10h00 y las 15h00. Es un

efecto contrario al observado en el ciclo diurno de los meses con El Niño.

La humedad relativa experimenta en 6 de los 7 meses excesos de hasta 20% de

humedad. La humedad suele disminuir entre las 10h00 y 15h00 para luego subir en

las horas de menos radiación. El efecto es contrario al observado en el efecto del

El Niño.

La velocidad del viento se mantiene constante a lo largo del día. Existen déficits

severos, así como excesos severos, pero la mayoría se encuentra cercano al

promedio mensual. El comportamiento es similar a los observados en el evento El

Niño. Lo cual puede significar una independencia de la variable con ENSO.

La dirección del viento contiene meses con desviaciones con déficit y excesos por

igual. La variación de las desviaciones es mucho más grande en magnitud que en

los meses donde se manifiesta el Niño. Se observa una tendencia entre las 11h00

y las 19h00 de las desviaciones al promedio mensual.

En la tabla 4.8 se muestra la ponderación a cada ciclo diurno de cada mes. En este

evento la humedad relativa, temperatura y precipitación muestran una tendencia

clara en cada uno de sus comportamientos.

134


EVENTO NIÑA DEL 1999-2000 EN EL GLACIAR 15.


Radiación -2 0 2 1 1 2 0 1

Temperatura 1 -1 -1 -2 0 -2 -2 -2

Precipitación -2 -2 -1 -1 -1 -2 0 -1

H. Relativa 0 2 2 2 1 2 2 2

V. del viento -2 2 0 0 0 0 -1 -2

Dir. Del viento -1 -2 0 1 1 0 2 2



4.3.1.1.2.1 El Niño.

A continuación, se ejemplifica el comportamiento de los ciclos diurnos mensuales

involucrado en los eventos El Niño de 2006, 2009-2010 y 2015-2016.

4.3.1.1.2.1.1 Evento El Niño 2006.

En la figura 4.50 se muestran las desviaciones que ocurren durante el evento El

Niño 2006 en la Morrena.

La temperatura al igual que en el evento del El Niño de 2002-2003, posee dos

meses por encima del promedio con excesos ligeros y dos meses con déficit en las

mismas. En los meses 9 y 10 se experimentan déficits entre las 06h00 y las 12h00,

estos enfriamientos ocurren de igual manera en los meses 11 y 12 pero entre las

12h00 y las 18h00.

En la precipitación todos los meses repiten variaciones entre déficits y excesos. En

horas tempranas de la mañana la precipitación muestra excesos y cerca del medio

día déficits. Este patrón de variabilidad continua a lo largo del día con menor

amplitud hasta las 19h00 donde las desviaciones se mantienen en 0.

La humedad relativa posee 3 de 4 meses con exceso y 1 con déficit, describe un

comportamiento diferente el Niño 2001.

135


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2006 EN LA MORRENA.


136

La velocidad del viento contiene 2 meses con ciclos diurnos en exceso, 1 mes

cercano al promedio y uno en déficit. Los 4 meses muestran las mayores

desviaciones entre las 03h00 y las 10h00. No existen comportamientos similares

entre los meses.

La radiación en todos los meses muestra déficits, entre 12h00 y las 14h00 se

alcanzan los mínimos. Se observa un comportamiento simétrico de las

desviaciones.

La dirección del viento se desvía en las horas de la mañana en todos los meses al

déficit y en horas del mediodía y la tarde migra a las zonas de exceso para por la

noche regresar a las desviaciones negativas.

La tabla 4.9 muestra las desviaciones ponderadas de los ciclos diurnos de cada

mes involucrado la radiación, la dirección del viento y la temperatura está vinculada

con déficits, la humedad y precipitación al contrario se encuentra con excesos

leves. La velocidad del viento no muestra tendencias claras.


EVENTO EL NIÑO DEL 2006 EN LA MORRENA.


Radiación -1 -1 0 -2

Temperatura -2 1 -2 0

Precipitación 1 2 2 0

H. Relativa 1 -2 2 0

V. del viento 2 2 0 -2

Dir. Del viento -2 -1 -1 0


4.3.1.1.2.1.2 Evento El Niño 2009-2010.

En la figura 4.51 se muestran las desviaciones del ciclo diurno en el evento El Niño

del 2009-2010.

La temperatura, experimenta en 5 de los 8 meses que se ven afectados

calentamientos severos. Esto se debe a un exceso en las horas entre las 9h00 y

las 19h00, con respecto a la media.

137


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2009-2010 EN LA

MORRENA.


138

La radiación contiene en 6 de sus 8 ciclos diurnos, excesos que están por encima

de los 100W/m2. Los picos de diferencia se dan cerca del mediodía. Esta afectación

se encuentra acorde a las elevadas temperaturas.

La precipitación experimenta en su mayoría variaciones cercanas a 0 o leves. La

zona horaria donde se ven más las afectaciones es entre las 11h00 y las 14h00.

Existe un ciclo diurno anómalo que corresponde a Julio donde se encuentra un

exceso en las precipitaciones.

La humedad relativa al contrario que en el evento El Niño anterior y acorde al evento

El Niño del 2002-2003. Comprende en gran cantidad de meses déficits que se

encuentran entre ligeros y excesivos. Las desviaciones suelen tener poca variación

durante el día.

La velocidad del viento posee desviaciones normales, excesos ligeros y pocos

excesos severos. Cabe recalcar que en ningún evento ENSO la velocidad del viento

cambia repentinamente su valor. Se mantiene cercano una velocidad en el

transcurso del día.

En la tabla 4.10 se muestra la ponderación correspondiente a los eventos descritos

en esta sección.


EVENTO NIÑO DEL 2009-2010 EN LA MORRENA.


Radiación 0 2 1 1 1 0 1 2

Temperatura 0 0 1 1 2 2 2 1

Precipitación 2 0 0 0 -1 -1 0 1

H. Relativa 0 0 -2 -1 -2 -2 -2 -2

V. del viento 1 1 2 0 0 0 2 1

Dir. Del viento 1 0 0 1 1 0 2 0


4.3.1.1.2.1.3 Evento El Niño 2015-2016.

En la figura 4.52 se muestran las desviaciones provocadas por el evento El Niño

más reciente, del 2015 al 2016. Solamente se analiza hasta diciembre del 2015 ya

que no existen registros del 2016.

139


PERTENECIENTES AL EVENTO EL NIÑO 2015-2016 EN LA

MORRENA.


140

Las desviaciones presentes en la temperatura se caracterizan por ser constantes a

lo largo del día en la mayoría de los meses. Los ciclos de mayor desviación en

horas de la noche, cercanos al medio día se acercan a los valores mensuales

normales. La mayoría de los ciclos experimenta calentamientos leves.

La precipitación experimenta excesos en prácticamente todos los meses. Entre las

11h00 y las 17h00 se llevan a cabo las variaciones y el resto del día las mediciones

son cercanas al promedio. Los meses restantes se mantienen en medidas

normales.

La velocidad del viento al igual que en el evento El Niño anterior son todas medidas

superiores al promedio. En las primeras horas del día se mantienen constantes y

desde las 11h00 a las 20h00 se encuentran cercanas a las normalmente obtenidas.

La radiación repite el comportamiento observado en el evento El Niño del año 2002-

2003. Presenta déficits ligeros entre las 09h00 y las 10h00 para luego desplazar las

desviaciones por encima de las medidas consideradas normales e incluso alcanzar

en mayo niveles excesivos todos estos entre las 12h00 y las 13h00.

La humedad relativa en la mayoría de los ciclos diurnos se mantiene en límites de

mediciones consideradas normales. Existen dos meses donde la radiación fue

elevada como son mayo y septiembre que se encuentran en los meses de déficit.

La dirección del viento tiene desviaciones en su mayoría cercanas a las medidas

promedio. Los meses que presentan excedentes o déficit tienen sus picos entre las

15h00 y las 17h00.

A continuación, se muestra la tabla 4.11 donde se ponderan las desviaciones

presentes en todo el ciclo diurno de cada mes. Se puede decir que las medidas

más afectadas son la precipitación, radiación, velocidad del viento y la temperatura.

141


EVENTO EL NIÑO DEL 2015-2016 EN LA MORRENA.


Radiación 2 1 1 1 1 1 0 1

Temperatura 0 0 -1 1 1 1 1 2

Precipitación 2 2 1 0 1 0 0 -1

H. Relativa 0 1 1 0 -2 0 0 -2

V. del viento 1 1 1 2 2 1 1 2

Dir. Del viento -1 0 0 0 0 1 2 0


4.3.1.1.2.2 La Niña.

4.3.1.1.2.2.1 Evento La Niña 2007-2008.

En la figura 4.53 se muestran las desviaciones existentes en las 6 variables. El mes

septiembre del año 2007 se encuentra vacío y por esto no se muestra un ciclo

diurno. En la tabla 4.12 se muestra la ponderación realizada a la desviación que

sufre cada ciclo diurno de cada mes.

Descartando el mes de Julio, los meses que componen el evento La Niña del 2007-

2008 contienen desviaciones en el ciclo diurno negativas, es decir existe una

tendencia al enfriamiento en el día durante el evento la Niña. No existen mínimos o

máximos en estas desviaciones se mantiene constante durante todo el día.

La precipitación en la mayoría de los ciclos diurnos muestra déficit, es decir una

tendencia a la sequía. Los déficits son notorios entre las 10h00 y las 16h00.

La velocidad del viento se encuentra cerca de las medidas consideradas normales

y no experimenta desviaciones o variaciones en las medidas respecto al promedio.

La radiación conserva el comportamiento del evento la Niña anterior. Es constante

en las horas donde no existe la luz solar pero cuando existe presencia del Sol las

desviaciones en los ciclos diurnos se disparan, varían entre déficits y excesos.

142


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 2007-2008 EN LA

MORRENA.


143

La humedad relativa en la mayoría de las desviaciones de los ciclos diurnos se

encuentra en el rango de variaciones normales y constantes. Solamente los meses

de julio y agosto muestran desviaciones atípicas.

Al contrario del evento el Niño la dirección del viento experimenta un gran número

de desviaciones a lo largo del día en todos los ciclos diurnos.

En la tabla 4.12 se puede observar que el evento la Niña 2007-2008, afecta a la

temperatura y precipitación en forma de enfriamiento y déficit. La dirección del

viento es prácticamente estocástica todo el día en todos los ciclos.


EVENTO LA NIÑA DEL 2007-2008 EN LA MORRENA.


Radiación -1 0 -2 2 -1 -2 -2

Temperatura 2 1 -1 0 -1 -1 -2

Precipitación -1 2 -1 -2 -1 -2 -1

H. Relativa -2 0 0 0 0 1 1

V. del viento -2 0 -1 2 0 0 0

Dir. Del viento 1 -2 2 -2 0 1 0


4.3.1.1.2.2.2 Evento La Niña 2010-2011.

En el evento La Niña 2010-2011, no se presenta el ciclo diurno del mes febrero

debido a vacíos de datos. En la figura 4.54 se muestran las desviaciones del ciclo

diurno con respecto al promedio multianual mensual.

La temperatura muestra desviaciones en su mayoría negativas, los enfriamientos

leves y severos se observan en varios ciclos diurnos mensuales. Las mayores

variaciones en los valores se dan entre 10h00 y 15h00.

La precipitación reporta desviaciones contrarias a los eventos La Niña pasados. Se

encuentran prácticamente todos los ciclos diarios con excesos leves o severos. La

mayor variación se produce entre las 10h00 y las 13h00.

144


PERTENECIENTES AL EVENTO LA NIÑA 2010-2011 EN LA

MORRENA.


145

La velocidad del viento coincide con eventos anteriores, existen debilitamientos en

las velocidades que se mantienen a lo largo del día. La mayoría de estos déficits

son leves.

La radiación sigue el mismo patrón de eventos La Niña anteriores. En las horas de

sol las variaciones en las desviaciones son altas. Existen ciclos diurnos cercanos

al promedio, con déficit y con excesos. No se observa una tendencia.

La humedad relativa contiene la mayoría de las desviaciones de los ciclos diurnos

por encima de la medida promedio. Estas desviaciones son constantes a lo largo

del día y suelen presentar excesos leves.

La dirección del viento presenta un solo patrón en sus desviaciones. Se desvía

desde las 00h00 a las 10h00 en exceso de 10h00 a 19h00 oscila en déficit y vuelve

al exceso en el resto del día.

A continuación, se expone la ponderación de las desviaciones analizadas para el

fenómeno La Niña del 2010-2011. Se puede observar que la Niña influencia la

temperatura con enfriamientos entre leves y severos mientras la precipitación

muestra un exceso leve. La humedad relativa, el viento y la radiación no ofrecen

desviaciones que sigan una tendencia marcada.


EVENTO NIÑA DEL 2010-2011 EN LA MORRENA.


Radiación -1 0 -1 1 0 0 2 0

Temperatura 1 -1 -1 0 -2 -2 -2 -1

Precipitación 0 1 1 0 2 1 -1 1

H. Relativa 2 1 0 -1 1 0 -2 0

V. del viento -2 1 -1 1 0 0 0 -1

Dir. Del viento 2 1 1 0 0 -1 -2 1



Con los datos horarios de Galápagos, solamente se puede analizar el evento El

Niño 2015-2016. En ambas estaciones prácticamente las mismas desviaciones, por

146

esto en la siguiente sección se exponen los datos pertenecientes a la estación de

la zona muy húmeda o de 600 m s.n.m.

4.3.1.2.1 Evento El Niño 2015-2016.

En la figura 4.55 se presentan las desviaciones presentes en las variables,

radiación y temperatura.

La temperatura en la mayoría de los ciclos diurnos refleja desviaciones de exceso

severo en prácticamente la totalidad. Solamente los meses junio y julio están

levemente por debajo o cercanos a 0. A lo largo del día los ciclos convergen en 1.5

°C y 3°C de desviaciones entre las 12h00 y las 13h00.

La radiación muestra desviaciones leves en ciclos con meses de déficit y en los

meses de exceso muestra desviaciones severas. Las horas de mayor variabilidad

para ambos sectores se encuentra entre las 10h00 y las 17h00.

La humedad relativa experimenta desviaciones de déficits leves en dos ciclos

diurnos. Los 10 ciclos diurnos restantes se encuentran cerca de las medidas

consideradas normales. Esto se da en todo el transcurso del día lo cual descarta

que el Niño influencie la humedad relativa en Galápagos.

La precipitación está compuesta por desviaciones cercanas a la medida promedio,

desviaciones severas y ligeras. Las desviaciones son en exceso es decir se

experimentan precipitaciones mayores a lo normal en la mayoría de los ciclos

diurnos.

La velocidad del viento no presenta deficiencias con respecto al promedio. Lo cual

es indicador de que no se tiene una influencia en el evento del El Niño sobre esta

variable.

La dirección del viento presenta en mayor número registros cercanos al promedio.

En menor medida excesos y déficit severos. El comportamiento del rango cercano

al promedio es constante en todo el día mientras los excesos varían cerca de las

15h00.

147

FIGURA 4.55: DESVIACIONES EN CICLOS DIURNOS EN EL

EVENTO EL NIÑO 2015-2016 EN SAN CRISTÓBAL GALÁPAGOS.


148

En la tabla 4.14 se presenta la ponderación de la influencia del evento El Niño en

Galápagos. Se puede resumir en un aumento considerable de la precipitación y

temperatura en los ciclos diurnos. El resto de las variables muestra resultados que

indican independencia entre estas y el Niño.


EVENTO NIÑO DEL 2015-2016.


Radiación 2 2 0 0 -1 -2 -1 -1 0 2 2 2

Temperatura -1 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

Precipitación 1 1 1 0 0 1 0 2 2 2 0 0

H. Relativa 0 0 0 0 0 -1 0 0 0 -1 -2 -2

V. del viento 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -1

Dir. Del viento -2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2


149

CAPÍTULO 5

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.

5.1 CONCLUSIONES.

La generación de una propuesta metodológica que permita identificar

variaciones del clima a diferentes escalas temporales sobre el ciclo diurno es

satisfactoria. Partiendo de datos provenientes de estaciones meteorológicas y

mediante el procesamiento de estos en R, se puede detectar como los eventos

El Niño y La Niña que con normalidad solamente afectan a variables como la

precipitación y temperatura a escala interanual y estacional, también afectan a

variables como la humedad relativa y la velocidad del viento en escalas

temporales menores como es el ciclo diurno.

Dentro de la propuesta metodológica se generó un proceso que permite

encontrar satisfactoriamente la estacionalidad climatológica. Este proceso

creado por el autor consiste en utilizar correlaciones entre las variables

climatológicas disponibles y sus ciclos anuales, mediante la identificación de la

variable dominante (la variable con mayor número de correlaciones cercanas a

± 1 respecto a las otras) y el análisis de contrastes en su ciclo anual, se

identifican las estaciones climatológicas.

El proceso es efectivo en lapsos de tiempo largos y cortos esto es ratificado con

las estaciones presentes en Galápagos donde se tenían registros de 3 años y

de más de 50 años la estacionalidad encontrada fue la misma. Además, es

aplicable a ecosistemas con diferentes características como son el cerro Gato

en San Cristóbal, Galápagos y el Glaciar 15 en el volcán Antisana.

Construir una base de datos para realizar un análisis posterior es una decisión

acertada. Tener a disposición datos horarios, diarios, mensuales y anuales es

de gran utilidad para este trabajo y otros futuros.

Mediante el uso de los promedios anuales se puede definir las variaciones en

escala interanual y detectar que existen años realmente lejanos a su promedio.

El uso de los promedios mensuales permite construir ciclos anuales para

150

analizar la estacionalidad de los ecosistemas. Además, con las estaciones

climatológicas delimitadas correctamente y sus promedios anuales se puede

repetir el mismo análisis en perspectiva estacional detectando así que existen

estaciones más intensas o débiles de lo considerado normal.

Los datos horarios son el núcleo del ciclo diurno, con estos se obtienen ciclos

de 24 horas que representan mes a mes lo que sucede a lo largo del día. Al

tener estos ciclos agrupados de acuerdo con sus estaciones, se obtiene un

enfoque más detallado de las diferencias presentes en los valores de una misma

variable a la misma hora y diferente estación, por último, con los ciclos diurnos

construidos es sencillo determinar cuándo se producen máximos, mínimos y

anomalías en los valores de las variables estudiadas.

El análisis a escala interanual en ambos sitios de interés muestra la influencia

notoria del evento externo ENSO en sus dos fases El Niño y La Niña. La

evidencia de la influencia no se da en todas las variables estudiadas la humedad

relativa, radiación, velocidad y dirección del viento se mantienen en medidas

cercanas al promedio, con lo cual se puede afirmar que son insensibles al

fenómeno en esta escala.

La fase El Niño a escala interanual tiene influencia en las variables temperatura

y precipitación. En ambos ecosistemas la afectación desemboca en

temperaturas elevadas y lluvias excesivamente mayores al promedio.

La fase La Niña al igual que el Niño influencia a la temperatura y precipitación

en escala interanual, lo hace de manera más intensa, pero con el efecto

contrario, es decir las temperaturas disminuyen y las precipitaciones se

ausentan.

Las influencias generadas por variaciones climáticas en la escala interanual

sobre la climatología presente en la escala diurna de ambos sitios de estudios

son inobjetables. Las alteraciones producidas por ENSO alteran el

comportamiento de variables que son insensibles en escalas mayores como son

la humedad relativa, velocidad del viento durante las 24 horas del día, mientras

que en la radiación, temperatura y precipitación las alteraciones por ENSO se

concentran entre las 10h00 y 16h00.

151

La fase El Niño en la escala diurna afecta a las precipitaciones, radiación,

temperatura y velocidad del viento con excesos leves y a la humedad relativa

con déficits leves.

La fase La Niña a escala diurna provoca los efectos contrarios en las mismas

variables a excepción de la radiación que no muestra tendencias claras, es decir

provoca menos precipitaciones, velocidades más bajas del viento, temperaturas

más frías y humedades relativas mayores.

El ecosistema dónde se encuentra la estación meteorológica 600 m s.n.m o la

zona muy húmeda ubicado en Cerro Gato, es afectado por El Niño igual que la

estación meteorológica ubicada en la Morrena; excepto en las variables

velocidad del viento y humedad relativa que no muestran anomalías fuera del

promedio.

5.2 RECOMENDACIONES.

A nivel nacional se denota escasez en la investigación del ciclo diurno. Se pueden

tomar como guía los estudios de Colombia por la cercanía y por los fenómenos en

común con el Ecuador.

Comparar los ciclos diurnos de meses afectados por los eventos El Niño y La Niña

respecto a los ciclos diurnos promedios de los meses correspondientes sin

presencia de El Niño o La Niña. De esta manera observar cómo cambia el efecto

del fenómeno en el ciclo diurno respecto a un ciclo sin alteraciones.

Expandir el número de variables estudiadas para determinar relaciones entre las

mismas dentro del ciclo diurno. Para luego enfocar el estudio entre las variables

que contengan mayor relación.

Mejorar el estado de los datos históricos de Galápagos y volcán Antisana, sobre

todo en volcán Antisana donde existen periodos como 1998 donde se dio el

fenómeno El Niño con enormes vacíos.

Encontrar datos previos al año 2013 a escala horaria en Galápagos para analizar

cómo afectan otros eventos El Niño y La Niña al ciclo diurno a esta zona de estudio.

152

Realizar estudios enfocados en la influencia de ENSO sobre la ITCZ y como esto

desplaza a el ritmo normal de las precipitaciones en los sitios de estudio.

Implementar el método creado por el autor para definir estaciones en varios

ecosistemas a nivel nacional. De esta forma definir los ciclos diurnos estacionales

de los sitios.

Realizar comparaciones contemporáneas en los ciclos diurnos de diferentes sitios.

De esta manera definir los contrastes existentes en el transcurso del día en las

diferentes regiones del Ecuador.

Se recomienda aumentar el conocimiento del programa R en la climatología, dar a

conocer este lenguaje puede ser de gran utilidad en estudios futuros. De esta forma,

implementar modelación numérica al clima regional para entender las causas de

las anomalías detectadas.

153

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS.

Andrades, M., & Múñez, C. (2012). Fundamentos de Climatología. (U. de Rioja,

Ed.), Universidad de la Rioja. Rioja: Universidad de Rioja.

Beckendorf. (2015). El Nino | National Oceanic and Atmospheric Administration.

Recuperado 12 de mayo de 2018, a partir de http://www.noaa.gov/resource-

collections/el-nino

Beralanffy, L. (1976). Sistemas. En Sistemas (pp. 1-39). México. Recuperado a

partir de https://www.elsaber21.com/wp-content/uploads/2017/01/TGS.pdf

Cazar, S. I. (2015). Vulnerabilidad ante el cambio climático de los ecosistemas y

especies icónicas de Galápagos (Monografía previa la obtención del título de

Licenciado en Ciencias Biológicas). Quito, Ecuador.

Delachaux, F. (2005). Représentativité de la station météorologique ORE Equateur

par rapport à la météo locale du glacier 15 de l’ Antizana (0o25’S, 78o09’O),

Cordillère Orientale d’Equateur, 17,18.

Domínguez, C. (2005). SAN CRISTOBAL MONITORING NETWORK Abstract

Meteorological and Soil Monitoring Sites, (May 2013).

Domínguez, C. (2011). Análisis de la variabilidad espacial y temporal de la

trascolación en la isla Santa Cruz (Proyecto previo a la obtención del título de

ingeniero ambiental). ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL. Recuperado a

partir de http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/3982

Escardó, A. L. (1998). Contribución al concepto de clima, 203-213.

Eslava R., J. A. (1993). Climatología y diversidad climática de Colombia. Rev. Acad.

Colomb. Cienc. Recuperado a partir de

http://www.accefyn.com/revista/Volumen_18/71/508-538.pdf

Espín, S. (2017). Análisis de la variabilidad climática de la ciudad de quito en un

período de 100 años de datos asociada a procesos océano-atmosféricos

regionales (Proyecto previo a la obtención del título de ingeniera ambiental).

Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador.

154

Favier, V., Wagnon, P., Chazarin, J. P., Maisincho, L., & Coudrain, A. (2004). One-

year measurements of surface heat budget on the ablation zone of Antizana

Glacier 15, Ecuadorian Andes. Journal of Geophysical Research Atmospheres,

109(18), 1-15. https://doi.org/10.1029/2003JD004359

Francou, B., Vuille, M., Favier, V., & Cáceres, B. (2004). New evidence for an ENSO

impact on low-latitude glaciers: Antizana 15, Andes of Ecuador, 0°28’S. Journal

of Geophysical Research Atmospheres, 109(18), 1-17.

https://doi.org/10.1029/2003JD004484

García, A. (1993). La Ciencia desde México. (Primera ed). México, D.F.

Recuperado a partir de

http://www.cubaeduca.cu/media/www.cubaeduca.cu/medias/cienciatodos/Libr

os_3/ciencia3/119/htm/sec_6.htm

Gómez, L., & Medina, M. de la paz. (2012). Guía de métodos estadísticos en

climatología, 94.

González, M. E., Lara, A., Urrutia, R., & Bosnich, J. (2011). Cambio climático y su

impacto potencial en la ocurrencia de incendios forestales en la zona centro-

sur de Chile (33o - 42o S). Bosque (Valdivia), 32(3), 215-219.

https://doi.org/10.4067/S0717-92002011000300002

Hernández, N., & Jesús, R. (1996). Implementación de un sistema automatizado de

adquisición de datos meteorológicos y solarimétricos. Universidad de Sonora.

Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología, I. (2014). Anuario Metereológico

2011. Anuario Metereológico, 51, 149. Recuperado a partir de

http://www.serviciometeorologico.gob.ec/wp-

content/uploads/anuarios/meteorologicos/Am 2011.pdf

Inzunza, J. (2008). Radiacion solar y terrestre. En Ciencias integradas (p. 15).

Lindsey, & Kennedy. (2011). Annual Migration of Tropical Rain Belt | NOAA

Climate.gov. Recuperado 13 de mayo de 2018, a partir de

https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/annual-

migration-tropical-rain-belt

155

Marín, L. M., Poveda, G., & Moreno, H. A. (2004). Análisis del ciclo diurno de la

humedad relativa en 17 aeropuertos de Colombia. XVI Seminario Nacional de

Hidráulica e Hidrología Sociedad Colombiana de Ingenieros.

Martínez, R., Ruiz, D., Andrade, M., Blacutt, L., Pabon, D., Jaimes, E., …

Euscátegui, C. (2011). Synthesis of the climate of the tropical Andes. En S.

Herzog, R. Martinez, P. Jørgensen, & H. Tiessen (Eds.), Climate change and

biodiversity in the tropical Andes (pp. 97-109). Quito, Ecuador: IAI-SCOPE.

Matsuura, K., & National Center for Atmospheric Research Staff. (2017). The

Climate Data Guide: Global (land) precipitation and temperature: Willmott &

Matsuura, University of Delaware. Recuperado a partir de

https://climatedataguide.ucar.edu/climate-data/global-land-precipitation-and-

temperature-willmott-matsuura-university-delaware

Montealegre. (1996). Escalas de la Variablidad Climatica. Pnuma, 9. Recuperado a

partir de www.rds.org.co/aa/img.../Escalas_de_la_variabilidad_clim_tica.pdf

Montealegre. (2012). Análisis de la variabilidad climática inter-anual (El Niño y La

Niña) en la Región Capital, Bogotá-Cundinamarca. Plan Regional Integral de

Cambio Climático, 24-25. Recuperado a partir de

http://saga.cundinamarca.gov.co/apps/PRICC/resources/Informes/01.pdf

Moore, D. S., Notz, W. I., & Flinger, M. A. (2012). Scatterplots and Correlation. En

The Basic Practice of Statistics (6.a ed.). New York: W. H. Freeman and

Company. . Recuperado a partir de

https://www.westga.edu/academics/research/vrc/assets/docs/scatterplots_and

_correlation_notes.pdf

Nahle Sabag, N. (2011). Radiación Solar en la Capa exterior de la Atmósfera

Terrestre y sobre la Superficie Terrestre (Suelo y Océano). Biology Cabinet.

OMM. (2011). Guía de prácticas climatológicas. Organización Meteorológica

Mundial (Vol. 100). https://doi.org/OMM-No 168

OMM. (2014). El Niño/Oscilación del Sur. Organización Meteorológica Mundial

Tiempo-Clima-Agua, 1, 12.

156

Ortíz Bultó, P. L., Pérez Rodríguez, A. E., Rivero Valencia, A., Pérez Carreras, A.,

Juan Ramón, C., & Lecha Estela, L. B. (2008). La variabilidad y el cambio

climático en Cuba: potenciales impactos en la salud humana. Revista Cubana

de Salud Pública, 34(1). https://doi.org/10.1590/S0864-34662008000100008

Ortiz de Galisteo, J. P. (2001). Ciclo diurno del contenido de vapor de agua.

Delegación Territorial de AEMET de Castilla y León., (1).

Pabón, & Montealegre. (2000). La Variabilidad Climatica Interanual Asociada Al

Ciclo El Niño-La Niña–Oscilacion Del Sur Y Su Efecto En El Patron

Pluviometrico De Colombia. Meteorología Colombiana, 7-21. Recuperado a

partir de

https://www.researchgate.net/publication/281605886_La_variabilidad_climtica

_interanual_asociada_al_ciclo_El_Nio-La_Nia-

Oscilacin_del_Sur_y_su_efecto_en_el_patrn_pluviomtrico_de_Colombia

Pabón, Palomino, & Murillo. (2005). Sobre el régimen diario de las variables

climatologicas en el municipio de Quibdó. Meteorología Colombiana, 9, 59-66.

Recuperado a partir de

http://ciencias.bogota.unal.edu.co/fileadmin/content/geociencias/revista_mete

orologia_colombiana/numero09/09_08.pdf

Ponce, G., Lluch, S. E., Bautista, J. J., Lluch, D., Bermejo, M., de Santa Rita, C. P.

P., & de Ciencias Marinas, C. I. (2003). Caracterización multiescala de la

temperatura del mar en una zona de bancos de abulón (Haliotis spp.) en Bahía

Asunción, Baja California Sur,. Ciencias Marinas, 29(3), 291–303. Recuperado

a partir de http://redalyc.uaemex.mx/pdf/480/48000304.pdf

Pourrut. (1983). . QUITO.

Recuperado a partir de http://horizon.documentation.ird.fr/exl-

doc/pleins_textes/divers11-10/21848.pdf

Escala Inter-Decadal Hasta La Escala Diurna. Revista de la Academia

Colombiana de Ciencias, XXVIII(107), 201-222.

157

Rodríguez, R. M., Capa, Á. B., & Portela, A. (2004). Meteorología y Climatología.

https://doi.org/M-XXXXX-2004

Ruiz Barradas, A. (2015). Variabilidad Climática y Oscilaciones. REVISTA DE

DIVULGACIÓN CIENTÍFICA Y TECNOLÓGICA DE LA UNIVERSIDAD

VERACRUZANA, XXVIII, 11. Recuperado a partir de

http://www.atmos.umd.edu/~alfredo/VariabilidadyOscilaciones_final.pdf

Russian, G., Agosta, E., & Compagnucci, R. (2010). Variabilidad interanual a

interdecádica de la precipitación en patagonia norte. GEOACTA Buenos Aires

Argentina, 35, 27-43.

Sultan, B., Janicot, S., & Drobinski, P. (2007). Characterization of the diurnal cycle

of the West African monsoon around the monsoon onset. Journal of Climate,

20(15), 4014-4032. https://doi.org/10.1175/JCLI4218.1

Svoboda, M., Hayes, M., & Wood, D. (2012). Guía del usuario sobre el Índice

normalizado de precipitación (OMM-No 1090). Organización Meteorológica

Mundial, 1-23. https://doi.org/978-92-63-31090-3

Trasmonte, G., & Silva, Y. (2008). La Niña event: proposal of definition and

classification according to the sea surface temperature anomalies in el Niño

1+2 area. Informe Instituto del Mar del Perú, 35(3), 199-207.

Trueman, M., & D’Ozouville, N. (2010). Characterizing the Galapagos terrestrial

climate in the face of global climate change. Galapagos Research, 67, 26-37.

Valladares, M. (2014). Estudio de la variabilidad espacial y temporal de los

Glaciares y ecosistemas locales del Volcán Antisana. Enfoque UTE, 5(4), 1-16.

Recuperado a partir de http://oaji.net/articles/2015/1783-1426288266.pdf

Yáñez-Arancibia, A., Twilley, R., & Lara-Domínguez, A. L. (2016). Los ecosistemas

de manglar frente al cambio climático global. Madera y Bosques, 4(2), 3.

https://doi.org/10.21829/myb.1998.421356

158

ANEXOS

159

Con el objetivo de ahorrar papel, se entrega un CD con la base de datos creada

para cada estación con los cortes horario, diario, mensual y anual de las variables

estudiadas.

escuela politÉcnica nacional · la niÑa del 2007-2008 en la morrena. ..... 143 tabla 4.13:...

Documents