Interpretación de:
Identifying, attributing, and overcoming common data quality issues of manned station observations
https://doi.org/10.1002/joc.5037Hunziker, S., Gubler, S., Calle, J., Moreno, I., Andrade, M., Velarde, F., Ticona, L., Carrasco, G., Castellón, Y., Oria, C., Croci‐Maspoli, M., Konzelmann, T., Rohrer, M., Brönnimann, S., 2017: Identifying, attributing, and overcoming common data quality issues of manned station observations, Intl Journal of Climatology, 37, 4131-4145, https://doi.org/10.1002/joc.5037
Intérprete
Suarez Salas Luis Fernando
Fecha de interpretación
21/04/2023
Resultados y conclusiones
Para entender los cambios en el clima es importante tener bases de datos confiables y de largo plazo. Muchos problemas comunes de calidad de datos apenas se detectan con los enfoques habituales de control de calidad. Sin embargo, la visualización de datos es una herramienta eficaz para identificar y atribuir esos problemas y, por lo tanto, permite a los usuarios de datos corregir errores y decidir qué propósitos no se ven afectados por problemas específicos. El aumento resultante en registros de estaciones utilizables es particularmente importante en áreas donde las redes de estaciones son escasas. En dichas redes, la selección y el tratamiento adecuados de las series temporales sobre la base de un procedimiento completo de control de calidad pueden contribuir a mejorar la homogeneidad de los datos más que los métodos estadísticos de homogeneización de datos.
Metodología y datos
Este estudio incluyó la data meteorológica de estaciones manuales de la región central de los Andes. Esto incluye ubicaciones de Bolivia y Peru tales como Puno, Cuzco, and Junín. Las variables climáticas investigadas son temperatura máxima (TX), temperatura mínima (TN) y precipitación (PRCP), que son variables claves en climatología y son los parámetros medidos con mayor frecuencia en el área andina central. La data incluyó entre 2014 a 2016. Con este set de datos se identificó y atribuyó los problemas de calidad de datos comunes más importantes en los conjuntos de datos de temperatura y precipitación de Bolivia y Perú. Se encuentran errores iguales o similares en muchas otras redes de estaciones predominantemente manuales en todo el mundo. Una gran fracción de estos problemas se remonta a errores de medición por parte de los observadores. Por lo tanto, la forma más efectiva de prevenir errores es fortalecer la capacitación de los observadores y establecer un procedimiento de control de calidad (QC) casi en tiempo real.
Limitaciones de la investigación
Area de los Andes con alta variabilidad de registros meteorológicos.
Adaptación: ---
Mitigación: ---
Escala: Nacional
Ámbito geográfico: Andes Centrales
Palabras clave: Series de tiempo, medición meteorológica, control de calidad, estación manual, Andes centrales
Cita de la interpretación
Suarez Salas, Luis Fernando, 2023: Interpretación de Hunziker et al. (2017, doi:10.1002/joc.5037), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/82c972d8-1990-45bf-aefa-6e06b78149a9