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Medio Ambiente

Metodología de cálculo de los indicadores presentes en el visor



Indicador nº 1: Anomalía de precipitación

Indicador nº 2: Anomalía de precipitación en porcentaje

Indicador nº 3: Precipitación acumulada

Indicador nº 4: Anomalía de la precipitación acumulada

Indicador nº 5. Anomalía de la precipitación acumulada en porcentaje

Indicador nº 6. Anomalía de temperatura

Indicador nº 7: Anomalía de temperatura en porcentaje

Indicador nº 8: Indice de torrencialidad

Indicador nº 9: Indice estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP)


Pronósticos del IESP





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Anomalías de precipitación



Definición: Indicador destinado a expresar el comportamiento pluviométrico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. La anomalía pluviométrica mensual resulta de restarle a la precipitación del mes la precipitación media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador denotan precipitaciones superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos reflejan lluvias inferiores a la normal.

Unidades: Milímetros.

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: apm1

donde:

apm1a = Anomalía pluviométrica del mes i.

apm2 = Precipitación del mes i.

apm3 = Precipitación media del mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Anomalía de precipitación en porcentaje



Definición: Expresa la anomalía pluviométrica mensual como porcentaje respecto a la precipitación media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía pluviométrica mensual por la precipitación media del mes y el resultado se multiplica por 100.

Unidades: Tanto por ciento (%).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: apmp1

donde:

apm1a = Anomalía pluviométrica del mes i en porcentaje.

apm2 = Precipitación del mes i.

apm3 = Precipitación media del mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Precipitación acumulada



Definición: Precipitación acumulada a lo largo del año hidrológico. Es el sumatorio de las precipitaciones mensuales registradas desde el mes de septiembre, inicio del año hidrológico, hasta el mes objeto del cálculo.

Es un indicador especialmente vinculado al seguimiento del comportamiento del año hidrológico de cara a la gestión de los recursos hídricos y también desde el punto de vista del seguimiento fenológico de la región.

Unidades: Milímetros (mm).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: apmp2

donde:

apmp3 = Precipitación acumulada por el mes i (i=1 corresponde a septiembre, i=12 corresponde a agosto) en el año hidrológico.

apmp4 = Precipitación del mes j.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Anomalía de la precipitación acumulada



Definición: Resulta de la diferencia entre la precipitación acumulada del mes objeto del cálculo y la precipitación acumulada media de periodo 1971-2000 para ese mismo mes.

Valores positivos del indicador indican precipitaciones acumuladas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan lluvias acumuladas inferiores a la normal.

Unidades: Milímetros (mm).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: apah1

donde:

apah1a = Anomalía de la precipitación acumulada por el mes i en el año hidrológico.

apah2 = Precipitación acumulada por el mes i en el año hidrológico.

apah3 = Precipitación acumulada media para el mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Anomalías de la precipitación acumulada en porcentaje



Definición: Expresa la anomalía de la precipitación acumulada como porcentaje respecto a la precipitación acumulada media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía de la precipitación acumulada del mes por la precipitación acumulada media de ese mes y el resultado se multiplica por 100.

Unidades: Tanto por ciento (%).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: apap1

donde:

apap1a = Anomalía de la precipitación acumulada por el mes i en el año hidrológico, expresada en porcentaje.

apah2 = Precipitación acumulada por el mes i en el año hidrológico.

apah3 = Precipitación acumulada media para el mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Anomalía de temperatura



Definición: Indicador destinado a expresar el comportamiento térmico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. Resulta de restarle a la temperatura media del mes objeto de cálculo la temperatura media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador indican temperaturas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan temperaturas inferiores a las normales.

Unidades: Grados centígrados (ºC).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: at1

donde:

at1a = Anomalía de la temperatura del mes i.

at2 = Temperatura media mensual del mes i.

at3 = Temperatura media del mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Regresión lineal con variables independientes (altitud, latitud, longitud, continentalidad) y Ordinary Krigging (residuos). Nº estaciones: 250.

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Anomalía de temperatura en porcentaje



Definición: Expresa la anomalía térmica mensual como porcentaje respecto a la temperatura media del mes. Para su obtención se divide la anomalía térmica mensual por la temperatura media del mes y el resultado se multiplica por 100.

Unidades: Tanto por ciento (%).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: atp1

donde:

atp1a = Anomalía de la temperatura del mes i expresada en porcentaje.

at2 = Temperatura media del mes i.

at3 = Temperatura media del mes i en el periodo 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Regresión lineal con variables independientes (altitud, latitud, longitud, continentalidad) y Ordinary Krigging (residuos). Nº estaciones: 250.

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Indice de torrencialidad



Definición: El índice de torrencialidad de la lluvia es el porcentaje que supone la precipitación del mes objeto del cálculo respecto a la precipitación media anual del periodo de referencia 1971-2000.

Unidades: Tanto por ciento (%).

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: t1

donde:

t1a = Índice de torrencialidad de la lluvia en el mes i.

apm2 = Precipitación del mes i.

t2 = Precipitación media anual en el periodo de referencia 1971-2000.

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 300.

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Indice estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP)



Desde el siguiente enlace puede descargarse un archivo de Excel con un ejemplo de cálculo del IESP para el observatorio de Sevilla Tablada: Ejemplo_IESP

Definición: El IESP es un índice mensual de sequía pluviométrica que se basa en el cálculo de las anomalías pluviométricas mensuales acumuladas y estandarizadas, de modo similar al conocido Standardized Precipitation Index (SPI) de Mac Kee (Mac Kee et al., 1995).

Al igual que en el SPI, los valores negativos corresponden a meses secos, en tanto que los positivos reflejan meses no secos.

Unidades: Puntuaciones z.

Tipo: Indicador de estado.

Escala: Mensual.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual) e indicador espacializado al conjunto de Andalucía.

Cálculo: iesp1

donde:

iesp1a = Indice estandarizado de Sequía Pluviométrica del mes i.

iesp2 = Anomalía pluviométrica acumulada del mes i.

iesp3 = Valor medio de las anomalías pluviométricas acumuladas de todos los meses de la serie.

iesp3a = Desviación típica de las anomalías pluviométricas acumuladas de todos los meses de la serie


Por su parte, iesp2 responde a la expresión:

iesp4

siendo

iesp5 y iesp6 la anomalía pluviométrica del mes i.


A su vez:

iesp7


siendo:

apm2 = Precipitación del mes i.

iesp8 = Precipitación mediana del mes i para el periodo de referencia 1961-90.


La esencia del índice, y su seña de identidad frente a otros similares, es que reinicia los cálculos de las anomalías acumuladas cada vez que se produce un nuevo mes seco (iesp9) en el marco de un periodo excedentario (con iesp10 ); ello permite reflejar las secuencias secas de diferentes longitudes a partir de una única elaboración del índice, frente al SPI, que requiere una aplicación a múltiples escalas temporales para reflejar las diferentes duraciones de la sequía (Pita, 2001a; Pita, 2001b; Pita, 2007).


Fases del cálculo:


Los datos de partida utilizados por el índice son las precipitaciones mensuales y su cálculo se realiza en tres etapas sucesivas. En la primera etapa se calcula la anomalía pluviométrica de cada uno de los meses de la serie, a partir de la expresión:


iesp7

donde:

iesp8a = Anomalía pluviométrica mensual.

apm2 = Precipitación del mes i.

iesp8 = Precipitación mediana del mes i para el periodo de referencia 1961-90.


En la segunda etapa se calculan las anomalías pluviométricas acumuladas, desde el primer mes de la serie. En el momento en que se encuentra una anomalía acumulada negativa se iniciaría una secuencia seca, que concluiría con la aparición de una anomalía acumulada positiva, dando paso a una secuencia excedentaria en agua; durante esta secuencia excedentaria, las anomalías siguen acumulándose hasta que aparezca de nuevo una anomalía pluviométrica negativa, momento en que se iniciaría una nueva secuencia seca, que se obtiene por el mismo método, recomenzando el cálculo de las acumulaciones a partir de ese valor negativo de anomalía pluviométrica. En consecuencia, el cálculo de esta segunda fase se resume de la forma siguiente:


iesp4

donde:

iesp2 = Anomalía pluviométrica acumulada del mes i.

El subíndice r a partir del cual comienza la suma se calcula de la siguiente forma:


iesp5 , que marca el inicio de la última secuencia seca. Obsérvese que, si ocurre iesp9 y iesp10, entonces r=i y, en consecuencia, iesp11 , marcando el inicio de una nueva secuencia seca.


Por último, en la tercera etapa se estandarizarían estas anomalías acumuladas mediante su conversión en puntuaciones Z:


iesp13

donde:

iesp14 = Anomalía pluviométrica acumulada estandarizada del mes i = iesp1a

iesp2 = Anomalía pluviométrica acumulada del mes i.

iesp3 = Valor medio de las anomalías pluviométricas acumuladas de todos los meses de la serie.

iesp3a = Desviación típica de las anomalías pluviométricas acumuladas de todos los meses de la serie

Número de estaciones para el valor en estaciones: 78 (estaciones de referencia de calidad testada)

Método de espacialización: Inverse Distance Weighted (IDW). Power: 2. Nº estaciones: 78.

Leyenda: Con base en las frecuencias empíricas adoptadas por los valores del IESP para 78 estaciones de observación andaluzas en el periodo 1951-2011, se han establecido las siguientes categorías o intensidades de sequía:


Nivel de sequía

Valor del índice

Umbral

Probabilidad de excedencia (%)

Periodo retorno (años)

Observaciones

Sin sequía

IESP>-0,4

 

 

 

El 70% de los valores se sitúan en esta categoría

Sequía moderada

-1<IESP<=-0,4

-0,4

30%

3,33

 

Sequía severa

-1,7<IESP<=-1

-1

14%

7

 

Sequía extraordinaria

-2,3<IESP<=-1,7

-1,7

5%

20

 

Sequía excepcional

IESP<=-2,3

-2,3

2%

50

 


En consecuencia, el umbral -0,4 en el IESP delimita la aparición de la sequía moderada; a partir del valor del IESP de -1 se iniciaría la sequía severa (con un periodo de retorno de 7 años); el umbral -1,7 da paso a la sequía extraordinaria (periodo de retorno de 20 años) y, por último la sequía excepcional se establecería a partir del valor del IESP de -2,3 (periodo de retorno de 50 años). Hay que mencionar que solo en un 1% de las ocasiones (periodo de retorno de 100 años) se rebasa el umbral de -3 en el IESP. El valor de -2,3 (fenómenos con periodo de retorno de 50 años) podría servir para delimitar las sequías excepcionales a las que alude la Directiva Marco del Agua.


Referencias:


- Mac Kee et al., 1995: "Drought Monitoring with multiple time scales". Proceedings of the 9th Conference on Applied Climatology, Dallas, TX, 233-236.

- Pita, M.F., 2001 a: "Sequías en la cuenca del Guadalquivir", en Gil Olcina, A. y Morales Gil, A.: "Causas y consecuencias de las sequías en España". Alicante, Instituto Universitario de Geografía de la Universidad de Alicante y Cajade Ahorros del Mediterráneo, pp. 303-343.

- Pita, M.F., 2001 b: "Un nouvel indice de sécheresse pour les domaines méditerranéens. Application au bassin du Guadalquivir (sudouest de l'Espagne)". Publications de l'Association Internationale de Climatologie, vol. 13, Nice, pp. 23-35.

- Pita, M.F. (2007): "Recomendaciones para el establecimiento de un sistema de indicadores para la previsión, el seguimiento y la gestión de la sequía", en Cabrera, E. y Babiano, L.: La sequía en España. Directrices para minimizar su impacto, Madrid, Ministerio de Medio Ambiente, pp. 107-132.

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Pronósticos del IESP



Definición: El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso.

La probabilidad baja para sequía o no sequía implica: P < 33,3%.

La probabilidad media para sequía o no sequía implica: 66,6% > P > 33,3%.

La probabilidad alta para sequía o no sequía implica: P > 66,6%.

Ámbito espacial: Indicador en estaciones meteorológicas de referencia (puntual).

Cálculo: Para conocer los detalles del cálculo de este indicador, ver Blanquero, R. et al, 2012.


Referencias:

- Blanquero, R., Carrizosa, E., Pita, M.F., Camarillo, J.M. y Alvarez-Francoso, J.I. (2012): "Modelo estadístico para la predicción del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en Andalucía", En "Cambio climático. Extremos e Impactos", Asociación Española de Climatología y Universidad de Salamanca, pp. 261-270.



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