Series temporales

Evolución temporal de los parámetros meteorológicos en el sitio de la Boya HydroMet del

27/06/19 al 07/04/22 (34 meses)

Las series temporales de datos presentados aquí son generados por la estación meteorológica Vaisala WXT536 de la Boya HydroMet. Cubren todo el período de despliegue de la boya HydroMet, del 29/06/19 al 06/04/22, en relación a 7 parámetros: Temperatura del aire (AirTemp_ºC) | Humedad del aire (RhPct_%) | Presión atmosférica (BaroPress_mm_Hg) | Pluviometría (RainAmount_mm) | Granizada (HailAmount_hitPercm2) | Radiación solar incidente (SolarRad_W/m2) | Dirección del viento (WindDir) Velocidad del viento (WindSpdAvg_m/s).
El programa LoggerNet genera dos archivos de datos en el datalogger Campbell de la Boya:

• a) Datos a cada 5 min : 278.111 líneas x 7 parámetros = 1.946.777 datos. OJO: Manipular tantos datos con Excel con 8 MB de RAM es muy pesado y la computadora se puede colgar. Se vuelve indispensable aumentar la memoria a 16 MB y/o utilizar el lenguaje R de programación (para el cálculo estadístico y los gráficos, www.r-project.org, Foundation for Statistical Computing), de código abierto y multiplataforma.

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  b) Datos diarios (24 horas) : 965 líneas x 7 parámetros = 6.755 datos.

OJO: La estación meteorológica Vaisala WXT536 funciono sin falla del 27/06/19 (desplegué) hasta el 01/01/22 (excepto un micro-corte del 01/10/19 al 02/10/19). A partir de enero 2022, comenzó a presentar interrupciones intermitentes durante algunos días sucesivos (Tabla 1). Descubrimos que resultó de una combinación de circunstancias: a) La carga de la batería de la Boya comenzó a disminuir solo después de casi 3 años; y b) A partir de enero, con el período lluvioso y el aumento de nubosidad, el número de horas soleadas por día no fue suficiente para recargar la batería a su nivel óptimo con los paneles solares. El 22/03/22 reinstalamos la batería después de > 36 horas de recarga en la red eléctrica, recuperó su nivel óptimo y el funcionamiento de la estación Vaisala se recuperó sin interrupción. 

1.- Temperatura del aire (ºC)

La evolución de la temperatura del aire (Fig. 1a), con frecuencia de 5 min, fluctúa con una gran amplitud de 8-12 ºC entre el día y la noche, y sigue una oscilación sinusoidal con una amplitud anual, mínimos en épocas secas (junio-julio, -1ºC, 0ºC; también en septiembre-octubre en 2019) y máximos en épocas húmedas (noviembre-diciembre, ≤ 18 ºC). Esta oscilación es relacionada con la variación estacional de la altura del sol, notoria con el nivel de radiación solar incidente (ver las Figs. 6a-6b). La ocurrencia de temperaturas negativas es muy rara sobre el espejo de agua (junio 2021). Más frecuentemente los mínimos son > 0 ºC. Esto es la consecuencia de la ubicación tropical del Lago Titicaca y la suavidad del clima producida por la gran masa de agua que almacena y retiene el calor mucho más tiempo que la tierra.

La evolución de la temperatura del aire (Fig. 1b), con frecuencia diaria, por supuesto sigue el mismo patrón. Se nota que la amplitud diaria es mayor durante las épocas secas y menor durante las épocas húmedas. El promedio anual llega a ~9,6 ºC. Una línea de tendencia ajustada a los datos sugiere un ligero aumento de temperatura del orden de ≤ 0,2 ºC en 3 años (o sea +0,67 ºC / década). Aunque no testamos su significancia estadística, este aumento demuestra que el calentamiento global ya esta en marcha en el Lago Titicaca y el Altiplano. 

2.- Humedad del aire (RhPct, %)

La humedad del aire varia ampliamente durante el día de ≥ 10 a ≤ 90 % durante las épocas secas (mayo-septiembre) y en menor proporción de ≥ 20-40 a ≤ 95 % durante las épocas lluviosas (diciembre-abril). Se nota tanto con una frecuencia de 5 min (Fig. 2a) o diaria (Fig. 2b). Aparentemente, los tres primeros meses de los años (enero-abril) son más secos (mínimos 30 %, máximos 90 %).

3.- Presión atmosférica (barométrica, mm Hg)

La presión atmosférica oscila de manera sinusoidal, según un patrón invertido con la temperatura, o sea con máximos en épocas secas (junio-septiembre, 483-489 mm Hg) y mínimos en épocas lluviosas (diciembre-marzo, 481-487 mm Hg). En épocas secas varía diariamente en ~ 6 mm Hg, contra ~5 mm Hg en épocas lluviosas, o sea que esta amplitud es relativamente constante durante el año.

4.- Pluviometría (mm/5 min)

Con mediciones en alta frecuencia (5 min; Fig. 4a), se observa que las duraciones de los períodos de lluvias más intensas se reducen a lo largo de los tres años de estudio: del 12 sept 2019 al 09 mayo 2020; del 06 sept 2020 al 04 mayo 2021; del 31 oct 2021 al 29 abril 2022. También, las intensidades máximas de las lluvias bajan de 11 mm/5 min en 2019-2020, 9 mm/5 min en 2020-2021, a ≤ 6 mm/5 min en 2021-2022, lo que aparentemente contradice la hipótesis de aumento de las intensidades de los eventos y de sus frecuencias; sin embargo, nuestro período de estudio es demasiado corto para inferir conclusiones significativas con relación a las tendencias futuras. Sin embargo, estos son indicios de un aumento notorio de las condiciones de aridez. O sea que ya el cambio climático

Con la acumulación de los datos en una frecuencia diaria (Fig. 4b), la tendencia de reducción de las intensidades máximas es menos notoria: ≤ 40 mm/día en 2019-2020, ≤ 25 mm/día en 2020-2021 con un pico en 47 mm/día, ≤ 20 mm/día en 2021-20222 con un pico en 30 mm/día. Sin embargo, la concentración de las lluvias en períodos más cortos si se confirma: septiembre-mayo en 2019-2020, septiembre-abril en 2020-2021, y noviembre-marzo en 2021-2022.

Con la acumulación mensual de la pluviometría (Fig. 4c) se confirman las tendencias en: a) la reducción de la intensidad a lo largo de los tres años: máximos en 288 mm/mes en 2019-2020, 162 mm en 2020-2021, y 135 mm en 2021-2022; y b) en la concentración de las lluvias en períodos más cortos: julio-mayo en 2019-2020, septiembre-abril en 2020-2021, y noviembre-marzo en 2021-2022.

La Tabla 2 ilustra los datos de la Fig. 4c, donde se nota la reducción de la pluviometría tanto si se compara las épocas lluviosas, como si se compara los años. La Fig. 4 ilustra gráficamente esta reducción entre las épocas lluviosas. 

5.- Granizada (golpes por cm2)

En alta frecuencia (5 min), los períodos de granizada fueron bastante semejante entre 2019-2020 (diciembre-abril) y 2020-2021 (diciembre-abril, con una ocurrencia puntual en octubre), sin embargo muy distinto en 2021-2022 con una sola ocurrencia puntual al inicio de febrero (Fig. 5a). Las intensidades de los eventos fueron muy distintas: 0,1-0,7 golpes/cm2 en 2019-2020, 0,1-0,9 golpes/cm2 en 2020-2021, y 0,2 golpes/cm2 en 2022.

El acumulo en frecuencia diaria (Fig. 5b), revela el mismo patrón con máximos en enero-marzo, excepto en 2022.

6.- Radiación solar (W/m2)

En alta frecuencia (5 min), la radiación solar incidente sigue una oscilación sinusoidal (Fig. 6a), con máximos durante los períodos de lluvias (hasta 550 W/m2, diciembre-marzo), cuando la nubosidad es mayor y más frecuente. De hecho, según la estacionalidad, corresponde al verano en Bolivia que es la época en la cual llega mayor radiación solar a la superficie terrestre. Al opuesto, los mínimos se encuentran durante los períodos secos (≤ 280 W/m2, junio-julio) del invierno.

En acumulación en frecuencia diaria (Fig. 6b), es notorio que el promedio es bastante estable en ~90 W/m2, con una nítida fluctuación de los máximos como descrito anteriormente.

7.- Dirección del viento (grados)

La dirección de los vientos térmicos varía a lo largo del día (Fig. 7a), principalmente en las tardes cuando se levantan más fuertes. La evolución temporal de la dirección del viento no se puede interpretar con un gráfico linear clásico. Se tiene que representar con un gráfico tipo ‘Rosa del viento’, lo que es bastante moroso en realizar con Excel. Se presentará próximamente esta Rosa del viento. La dirección promedio del viento es de ~148º, lo que es de Noroeste, casi Norte.

8.- Velocidad promedio del viento (m/s)

En alta frecuencia (5 min, Fig. 8a), la velocidad del viento oscila con una frecuencia aparentemente inferior a un año, con máximos durante el período de los vientos (agosto-septiembre), como es conocido, hasta 17 m/s, o sea > 61 km/h.
En frecuencia diaria (Fig. 8b), se observa promedios de ~4,7 m/s o sea ~17 km/h, a ~6 m/s o ~22 km/h durante el período de los vientos. Los mínimos oscilan entre 0-1 m/s y los máximos de 10-17 m/s o 36-61 km/h.

Estos análisis gráficos preliminares solo presentan patrones y amplitudes de valores brutos. Los análisis de series temporales permitirán una mejor visualización y cuantificación de los fenómenos.

9.- Para recordar

Este análisis preliminar muestra que todos los indicadores meteorológicos relevantes sugieren que el cambio climático, como el calentamiento y la alteración de la estacionalidad, están ya en marcha acelerada. Esto debería elevar la consciencia ambiental de todos. A pesar del corto período de nuestro estudio (34 meses), esperando los resultados de los análisis estadísticos de las series temporales, son particularmente notorios:

• a) El ligero gradual aumento de temperatura del aire, en torno de < 0,2 ºC en 3 años (Fig. 1b), o sea 0,67 ºC por década.

• 
  b) El ligeramente mayor promedio (70 %) y menor rango de amplitud de la humedad del aire en enero-marzo 2022 (40-90 %), en relación a los años anteriores (Figs. 2a, 2b

• c) La más notoria tendencia en la reducción de la pluviometría estacional y anual (en torno de -200 mm/año; Figs. 4c, 4d), así como la reducción de la duración del período lluvioso, progresivamente más corto: julio-mayo en 2019-2020, septiembre-abril en 2020-2021, y noviembre-marzo en 2021-2022.

• d) Los eventos de granizadas progresivamente más intensos (2 eventos aislados de 0,9 golpes/cm2 en febrero y abril 2021) y más escasos (un solo evento de 0,2 golpes/cm2 en febrero 2022) (Fg. 5b).

• e) Una ligera tendencia al incremento del nivel de radiación solar incidente durante la época de lluvias (verano, diciembre-enero) en relación con los dos años anteriores (Fig. 6b).

• f) Eventos más frecuentes de ráfagas de viento hasta máximas velocidades superiores a 16 m/s (> 58 km/h), como en 2021 en relación a los dos años anteriores (Fig. 8b).

Este contexto es bastante preocupante y requiere mayor atención. Lo que justifica plenamente la sostenibilidad del observatorio OLT a largo plazo, para comprobar tendencias y tentar anticipar los eventos extremos. El OLT genera además dos beneficios importantes para: 1) optimizar las previsiones de los modelos climáticos regionales y globales, y 2) afinar el balance hídrico del lago, aprovechando mediciones encima del espejo de agua (en complemento de los datos de SENAMHI en la cuenca).