APLICACIÓN DEL ÍNDICE DE HOMOGENEIDAD MÚLTIPLE A DATOS CLIMATOLÓGICOS DE VENEZUELA

¹Neida Pineda, ²Edgar Jaimes y ³José Mendoza

1. Ingeniera Agrícola, Universidad de los Andes (ULA), Venezuela. M.Sc. en Ciencia del Suelo, Universidad Central de Venezuela (UCV). Profesora, Núcleo Universitario "Rafael Rangel" (NURR-ULA), Venezuela. Investigadora, Grupo de Investigación de Suelos y Aguas (GISA), Venezuela. Dirección: Av. Isaías Medina Angarita, Sector Carmona, Trujillo, estado Trujillo, Venezuela. e-mail: epineda@ula.ve

2. Ingeniero Agrónomo, La Universidad del Zulia (LUZ), Venezuela. Agrólogo, Centro Interamericano de Desarrollo e Investigación Ambiental y Territorial (CIDIAT-ULA), Venezuela. Doctor en Ciencia del Suelo, UCV, Venezuela. Profesor, NURR-ULA. Investigador, GISA, Venezuela. e-mail: jaimes@ula.ve

3. Ingeniero Agrícola. Agrólogo y M.Sc. en Manejo de Cuencas Hidrográficas y en Desarrollo Regional, ULA, Venezuela. Profesor, NURR-ULA. Coordinador, GISA, Venezuela. e-mail: jmendoz@ula.ve

RESUMEN

El Índice de Homogeneidad Múltiple (IHM) mide la homogeneidad espacial y temporal de acuerdo al intercambio de materia, energía e información dentro y entre los sistemas y el ambiente circundante. El objetivo de este trabajo es evaluar la aplicabilidad del IHM para determinar la homogeneidad de los valores medios mensuales y máximos absolutos mensuales de los elementos climatológicos: radiación global, temperatura, insolación, precipitación, evaporación, humedad relativa, velocidad del viento, presión atmosférica y nubosidad; medidos y registrados, con mayor frecuencia, en estaciones meteorológicas de Venezuela. Se utilizó la información climática recabada para 21 estaciones meteorológicas, entre los años 1961 y 1990, y el procesamiento automatizado de esta data fue a través del Sistema de Información Automatizado de Homogeneidad de Tierras (SIAHT). Se comprobó la aplicabilidad del IHM a la data climatológica de Venezuela, determinándose dos secuencias de homogeneidad entre los subsistemas climáticos estudiados.

SUMMARY

RESUMO

O Índice de Homogeneidade Múltipla (IHM) mede a homogeneidade espacial e temporal de acordo ao intercâmbio de matéria, energia e informação dentro e entre os sistemas e o ambiente circundante. O objetivo do trabalho é avaliar a aplicabilidade do IHM para determinar a homogeneidade dos valores médios mensais e máximos absolutos mensais dos elementos climatológicos: radiação global, temperatura, insolação, precipitação, evaporação, umidade relativa, velocidade do vento, pressão atmosférica e nebulosidade; medidos e registrados, com maior freqüência, em estações meteorológicas da Venezuela. Utilizou-se a informação climática recolhida para 21 estações meteorológicas entre 1961 e 1990, e o processamento automatizado destes dados foi através do Sistema de Informação Automatizado de Homogeneidade de Terras (SIAHT). Comprovou-se a aplicabilidade do IHM aos dados climatológicos da Venezuela, determinando-se duas seqüências de homogeneidade entre os subsistemas climáticos estudados.

Las técnicas para llevar a cabo un análisis climático generalmente se basan en la aplicación de los parámetros de la estadística descriptiva o univariada, es decir la media, mediana, desviación estándar, varianza, coeficiente de variación y los valores mínimos y máximos correspondientes a las variables climatológicas seleccionadas para un determinado período de registros (Berroterán et al., 1983). Recientemente, Amaro, Demey y Macchiavelli (2004) utilizaron series anuales de registros pluviométricos del período 1921-2000, de 10 estaciones climatológicas de Venezuela, para estudiar la dimensión fractal del elemento precipitación, aplicando el cociente R/S de Hurst, con la finalidad de determinar el nivel de persistencia de dichos registros a largo plazo.

No se conoce ningún parámetro multivariado que permita evaluar la homogeneidad de series mensuales de registros llevados por las estaciones climatológicas, considerando los elementos climáticos individualmente o agrupados de acuerdo con un determinado criterio. Sin embargo, Jaimes (1988) definió un índice de homogeneidad múltiple (IHM), como el valor o cantidad eficaz para determinar la homogeneidad de sistemas pedogeomorfológicos (análisis de las relaciones suelo-paisaje), caracterizados por atributos físicos, químicos, biológicos y mineralógicos. Según Jaimes y Elizalde (1991), tal valor permite establecer comparaciones con la finalidad de estudiar la estructura, el funcionamiento, la evolución, la estabilidad y la variabilidad espacial de dichos atributos dentro del sistema pedogeomorfológico y de éste en relación con otros sistemas vecinos, incluyendo la totalidad del ambiente circundante.

La homogeneidad múltiple de un sistema natural cualquiera se refiere al grado de simplicidad estructural y posibilidad de ocurrencia espontánea de los flujos de intercambio de materia, energía e información dentro y entre los sistemas y el ambiente circundante, durante el desarrollo de los mismos. Un mayor grado de homogeneidad múltiple significa una mayor correlación entre variables y un menor grado de dispersión de los valores de éstas (Elizalde, 1997). Dicho índice ha sido aplicado por diversos autores en el análisis de la homogeneidad en sistemas pedogeomorfológicos (Gómez, 1990; Jaimes et al., 1992, 2005; Oballos, 1995; Elizalde, 1995, 1997; Pineda, 1998; Oballos et al., 1999; Ochoa y Oballos, 2002; Rivas et al., 2005).

El fundamento metodológico de este trabajo es el índice de homogeneidad múltiple (IHM; Jaimes, 1988), cuya definición está basada en el análisis por componentes principales (ACP; Morrison, 2004). El IHM se define como el producto acumulado de los valores propios (l_j) ³1,0000. Para este cálculo se multiplica el primer valor propio por el segundo (l₁×l₂) y el producto obtenido se multiplica por el tercero y así sucesivamente hasta utilizar todos los l_j ³1 (Jaimes y Elizalde, 1991). El IHM expresa el grado de pureza o similitud de sus componentes menores o atributos más simples; mientras mayor sea su valor, mayor es la homogeneidad múltiple del sistema. Algebraicamente se representa como

IHM = l₁×l₂×l₃×….×l_m-1×l_m (1)

donde l₁, l₂ y l₃ corresponden a los valores propios (eigenvalues o raíces características) del primero, segundo y tercer componente principal, respectivamente; y l_m-1 y l_m son los valores propios (penúltimo y último, respectivamente) de la serie completa de componentes principales que son ³1,0000.

Una generalización de la Ec. 1 fue presentada por Jaimes (1988) como

(2)

donde P: producto acumulado de los valores de l_j; l_j: valor propio del j-ésimo componente principal de magnitud ³1,0000; y m: número de componentes principales con valores propios ³1,0000.

Para la aplicación del IHM con datos climatológicos se utilizó el Sistema de Información Automatizado de Homogeneidad de Tierras (SIAHT, versión 2.1) diseñado por Elizalde y Daza (2001), que automatiza el cálculo del IHM.

Las bases de datos utilizadas para aplicar el IHM se estructuraron a partir de las normales climatológicas de Venezuela, para el período 1961-1990, preparadas a través del sistema CLICOM, versión 2.1, por el Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea Venezolana (FAV, 1993). Se seleccionaron 21 estaciones climatológicas, considerando los valores medios mensuales y máximos absolutos medios mensuales del período. En la Tabla I se indican las estaciones, su georeferenciación y períodos de registros utilizados.

Los criterios de clasificación o agrupamiento utilizados no contradicen la definición de sistema climático de Deza et al. (2003), según la cual el sistema climático se divide conceptualmente en dos subsistemas acoplados (atmósfera y océano) con escalas temporales muy diferentes para procesos que ocurren en la misma escala espacial; es decir, que mientras la circulación general de la atmósfera ocurre en semanas, la oceánica demora milenios. En este sentido, el océano actúa como "integrador de forzamientos de pequeña escala temporal" en lo que respecta a todos los elementos climatológicos considerados en este trabajo.

Los análisis de aplicación realizados consistieron en determinar los valores del IHM partiendo de dos bases de datos, una de valores medios mensuales de los elementos climatológicos y de los subsistemas climáticos que los agrupan y otra de los valores máximos absolutos mensuales de dichos elementos climatológicos y de los subsistemas climáticos que los asocian.

No fue posible construir una base de datos con los valores mínimos absolutos mensuales, análoga a las señaladas, debido a que algunos de los elementos climatológicos (velocidad del viento y evaporación) no tienen registros de tales valores. Además, otros elementos como insolación y precipitación presentan en algunas estaciones meteorológicas valores mínimos de cero, que anulan el procesamiento de cómputos en el programa SIAHT, utilizado para determinar el IHM. Esto se debe a que el cálculo de l a partir del cual se determina el IHM, se basa en el análisis por componentes principales, procedimiento estadístico multivariado que incluye operaciones de multiplicación y división con los valores ordenados en filas y columnas. Un valor de cero en cualquier celda anula las operaciones.

Cálculo del IHM considerando valores medios mensuales

En la Figura 1 se representan las magnitudes del IHM para cada uno de los elementos climatológicos, considerando sus valores medios mensuales. El elemento insolación (I) es el de mayor homogeneidad, seguido por precipitación (P), evaporación (E) y humedad relativa (HR). La secuencia de elementos con menor IHM fue velocidad del viento (VV), radiación global (RG), presión atmosférica (PA), temperatura (T) y, por último, nubosidad (NUB).

Del análisis de la Figura 1 es de esperar que la homogeneidad total del subsistema hídrico sea la de mayor magnitud en comparación con la del subsistema circulación general, ya que los valores del IHM obtenidos para los elementos que conforman ese subsistema (P, E, HR) son mayores por tener menor dispersión que aquellos elementos que integran el subsistema circulación general (VV, PA, NUB), cuyas magnitudes son menores. La homogeneidad total del subsistema energético (RG, T, I) tendría un valor intermedio entre los de los otros dos subsistemas, ya que uno de sus elementos (I) es el de mayor IHM. En la Figura 2 se corrobora esta secuencia de homogeneidad por subsistemas climáticos:

Este resultado permite afirmar que el IHM es una herramienta útil para analizar la homogeneidad de los elementos climatológicos registrados en las 21 estaciones seleccionadas en este estudio, ya que es capaz de detectar una mayor correlación, o menor grado de dispersión, entre los valores medios mensuales de las variables climatológicas, específicamente las que conforman el subsistema hídrico. La correlación será menor entre las variables que definen el subsistema energético, y para los que integran el subsistema circulación general se observa un mayor grado de dispersión y menores valores de IHM.

Cálculo del IHM considerando valores máximos absolutos mensuales

En la Figura 3 se muestran los histogramas de homogeneidad determinados a partir de los valores máximos absolutos mensuales de cada uno de los elementos climatológicos considerados. El elemento insolación (I) continúa siendo el más homogéneo, seguido de la evaporación (E), precipitación (P) y temperatura (T). Por otra parte, la secuencia de elementos que tienen una menor homogeneidad, en orden decreciente, son: nubosidad (NUB), presión atmosférica (PA), velocidad del viento (VV), radiación global (RG) y humedad relativa (HR).

De la Figura 3 es evidente que los grados de dispersión entre los elementos que conforman a los subsistemas energético y circulación general son comparables entre si, diferenciándose solamente en el mayor valor de los IHM de los elementos temperatura e insolación, luego es de esperar que los valores del IHM de ambos subsistemas sean similares o comparables entre si. En efecto, los valores obtenidos para ambos fueron 2181 y 1912, respectivamente. Para el caso del subsistema hídrico el valor del IHM obtenido fue 9760, corroborándose así que los valores del IHM, obtenidos para cada uno de los elementos que lo conforman, presentan una mayor correlación entre si. Este hecho, sumado a que dos de los elementos del subsistema hídrico (P y E) tienen valores altos, determina que la homogeneidad total de éste sea significativamente mayor que la obtenida para los otros dos ambientes. En la Figura 4 se aprecia que la secuencia de homogeneidad, según la magnitud de los IHM determinados con los valores máximos absolutos mensuales para cada subsistema es también:

IHM_Hídrico > IHM_Energético >IHM_{Circulación general de la atmósfera}

Los resultados descritos permiten verificar la aplicabilidad del IHM como un parámetro adecuado para realizar estudios de homogeneidad climática con base en los valores máximos absolutos mensuales de los elementos climatológicos que frecuentemente son registrados en las estaciones meteorológicas de Venezuela.

Se comprobó la aplicabilidad del IHM como herramienta metodológica para conocer la homogeneidad de la data climática que conforma las normales climatológicas, para el período comprendido entre 1961 y 1990, en términos de sus valores medios mensuales y máximos absolutos mensuales de los 9 elementos climatológicos considerados en este estudio, los que con mayor frecuencia son medidos y registrados en las estaciones meteorológicas atendidas por el Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea de Venezuela.

La aplicación de esta metodología de análisis multivariado permitió la determinación de secuencias de homogeneidad entre los subsistemas climáticos definidos en este estudio (hídrico, energético y circulación general), dentro de los que fueron agrupados los elementos climatológicos utilizados para esta evaluación. Estas secuencias de homogeneidad fueron consistentes o similares en los dos análisis realizados, corroborándose la aplicabilidad del IHM a datos climatológicos de Venezuela.

Los autores agradecen a Eric Brown por la traducción del resumen al inglés, al Consejo de Desarrollo Científico, Humanístico y Tecnológico (CDCHT) de la Universidad de Los Andes (ULA) y al FONACIT, ambos de Venezuela, por el financiamiento otorgado (proyectos SE-NURR-02-05-01 y S2-2005000321, respectivamente) y a la Fuerza Aérea Venezolana por los datos suministrados correspondiente al período 1961-1990.

1. Amaro R, Demey J, Macchiavelli R (2004) Aplicación del análisis R/S de Hurst para estudiar las propiedades fractales de la precipitación en Venezuela. Interciencia 29: 617-620        [ Links ]

2. Berroterán J, Jaimes E, Peñaloza A, González V (1983) Análisis climático de la región centro meridional del estado Guárico. Síntesis Geográfica 7: 37-49.        [ Links ]

3. Deza R, Pérez-Muñuzuri V, Lozano N (2003) Variabilidad climática y procesos estocásticos. XII Congreso de Física Estadística. Pamplona, España. p. 5.        [ Links ]

4. Elizalde G (1995) Ensayos del índice de homogeneidad múltiple en la cartografía detallada de suelos. Instituto de Edafología, Facultad de Agronomía, Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 15 pp.        [ Links ]

5. Elizalde G (1997) El índice de homogeneidad múltiple y su utilidad para la cartografía detallada del sistema pedogeomorfológico. Rev. Fac. Agron. (Maracay) 23: 187-206.        [ Links ]

6. Elizalde G, Daza M (2001) Sistema de información automatizado de homogeneidad de tierras. (SIAHT, Versión 2.1). Instituto de Edafología, Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 20 pp.        [ Links ]

7. FAV (1993) Estadísticas climatológicas de Venezuela. Período 1961-1990. Publicación especial Nº 5. Servicio de Meteorología, Fuerza Aérea Venezolana. Ministerio de la Defensa. Caracas, Venezuela. 143 pp.        [ Links ]

8. Gómez J (1990) Variabilidad espacial de los suelos de la Estación Experimental del Instituto de la Uva de la UCLA. El Tocuyo - Estado Lara. Tesis. Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 103 pp.        [ Links ]

9. Jaimes E (1988) Determinación de índices de homogeneidad múltiples globales en sistemas pedogeomorfológicos de la Cordillera de la Costa, Serranía del Litoral Central. Tesis. Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 226 pp.        [ Links ]

10. Jaimes E, Elizalde G (1991) Determinación de un índice de homogeneidad múltiple en sistemas pedogeomorfológicos montañosos. Rev. Agric. And. 6: 25-46.        [ Links ]

11. Jaimes E, Mendoza J, Pineda N, Rodríguez H (2005) Homogeneidad pedogeomorfológica y pedogénesis en la cuenca del río Motatán, Trujillo, Venezuela. Interciencia 30: 73-80.        [ Links ]

12. Jaimes E, Oballos J, Ochoa G (1992) Determinación de la homogeneidad múltiple utilizando diferentes niveles de taxones en perfiles de suelos de la cuenca media y alta del río Motatán. Estados Mérida y Trujillo. Venezuela. Suelo Planta 2: 433-446.        [ Links ]

13. Morrison DF (2004) Multivariate Statistical Methods. 4ª ed. Brooks Cole Thompson. Belmont, CA, EEUU. 469 pp.        [ Links ]

14. Oballos J (1995) Caractérisation des sols de la région de Las Cruces - Santa Elena de Arenales (Mérida, Venezuela). Contribution á la connaissance de la pédogenése en montagne tropicale humide. Tesis. Université de Toulose-Le Mirail. Francia. 204 pp.        [ Links ]

15. Oballos J, Ochoa G, Jaimes E (1999) Homogeneidad múltiple de los suelos de la región de Las Cruces-Santa Elena de Arenales, Mérida, Venezuela. Agron. Trop. 49: 413-433.        [ Links ]

16. Ochoa G, Oballos J (2002) La homogeneidad múltiple y la evolución de los suelos en la región de Socopó-Barinas, Venezuela. Agrochimica 46: 220-230.        [ Links ]

17. Pineda N (1998) Definición de tipologías de suelos para la evaluación de tierras de la planicie aluvial del río Motatán, estado Trujillo. Tesis. Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. 109 pp.        [ Links ]

18. Rivas S, Oballos J, Ochoa G, Santiago J (2005) Ensayo metodológico de evaluación de tierras para la captación de agua en dos microcuencas del río Santo Domingo, Mérida, Venezuela. Interciencia 30: 347-355.        [ Links ] ]]> 1 2004 29 617-620 2 1983 7 37-49 3 2003 5. 4 1995 15 5 1997 23 187-206 6 2001 20 7 1993 143 8 1990 103 9 10 1991 6 25-46 11 2005 30 73-80 12 1992 2 433-446 13 2004 469 14 1995 204 15 1999 49 413-433 16 2002 46 220-230 17. 1998 109 18 2005 30 347-355