Interpretación de:
The influence of station density on climate data homogenization
https://doi.org/10.1002/joc.5114Gubler, S., Hunziker, S., Begert, M., Croci‐Maspoli, M., Konzelmann, T., Brönnimann, S., Schwierz, C., Oria, C., Rosas, G., 2017: The influence of station density on climate data homogenization, Intl Journal of Climatology, 37, 4670-4683, https://doi.org/10.1002/joc.5114
Intérprete
Botetano Bastidas Gianella Mercedes
Fecha de interpretación
02/05/2023
Revisor
Huerta Julca Adrián Marko
Resultados y conclusiones
Las series de tiempo de variables climatologicas deben ser homogeneizadas previo a cualquier tipo de analisis climatologico, de esta forma se asegura la confiabilidad de los datos. La homogenización es comumente aplicado en regiones con alta densidad de estaciones, por ende, con alta correlación temporal. Pero en Perú, la densidad de estaciones es escasa y con baja correlación temporal. Los principales resultados y conclusiones del trabajo fueron: - La aplicación del algortimo de homogenización en su forma manual puede mejora la variabilidad temporal de los datos de precipitación y temperatura del aire, a pesar de la baja densidad de estaciones disponibles - No se recomienda la aplicación del algoritmo de homogenización en su forma automatica en regiones con baja densidad de estaciones, puede reducir la confiabilidad de los datos, principalmente de temperatura del aire - Información de metadata (información de cambios en la estación meteorologica), debe ser usada solo para confirmar la fecha de punto de cambio detectado por el algoritmo - Agregar puntos de cambio de acuerdo a información de metadata puede generar correciones erroneas debido a la baja relación señal-ruido (baja detección de un cambio temporal de una estación objetivo con una estación vecina)
Metodología y datos
Datos: estaciones meteorologicas de precipitación y temperatura del aire Peru (región no densa) y Suiza (región densa) Algoritmo de homogenizacion: HOMER Variaciones del algoritmo: Aplicación en su forma automatica y manual. Adición de metada y no metadata Metricas: error cuadratico medio, tendencias (regresión lineal) Evaluación de la eficiencia de homogenización: Comparación con una base de referencia (tendencias reales) Evaluación del impacto de homogenización en redes no densas: Información meteorologica de Suiza fue reducida de forma artiticial y comparada con su cantidad original, y comparado con lo analizado en Peru
Limitaciones de la investigación
- Solo se utilizo un algortimo de homogeneización - No uso de otras series de tiempo de otras redes meteorologicas privadas y/o publicas
Adaptación: ---
Mitigación: ---
Escala: Regional
Ámbito geográfico: Andes Sur del Perú y Suiza
Palabras clave: Homogeneización, densidad de estacioes, HOMER, metadata, consistencia temporal, precisión de tendencias
Cita de la interpretación
Botetano Bastidas, Gianella Mercedes, 2023: Interpretación de Gubler et al. (2017, doi:10.1002/joc.5114), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/f19e468a-13f7-4e61-88e0-3dd9ef7c83ed