Rejillas de Alta Resolución
Rejillas de Alta Resolución
En la última década se ha incrementado la demanda, por parte de diversos sectores socioeconómicos (p.e. agricultura, energía, hidrología o turismo, entre otros) de productos de alta y muy alta resolución espacial. Actualmente, las técnicas más utilizadas para el desarrollo de este tipo de productos son las basadas en métodos geoestadísticos, los cuales comprenden el subconjunto de técnicas estadísticas referidas a datos geo-referenciados (p.e. datos climáticos). Para obtener la resolución requerida, estas técnicas se apoyan en Modelos Digitales de Elevación (M.D.E.), los cuales permiten definir variables derivadas de la orografía (bloqueos, pendientes, curvaturas, continentalidad, etc.) que pueden ser relevantes para una aplicación concreta.
En Predictia tenemos amplia experiencia en la aplicación de este tipo de técnicas a datos climáticos (p.e. precipitación, temperatura, etc.). y en el desarrollo de rejillas diarias de muy alta resolución, a partir de datos de observación, las cuales son utilizadas en diferentes tipos de estudio como clasificación agroclimática, cambio climático o modelos de distribución, entre otros.
Características destacadas
Descripción
- Recolección de datos: en una primera fase deben recolectarse el mayor número de datos disponibles de las variables de interés sobre la región objetivo. Estos datos observados pueden provenir de fuentes diferentes y, por tanto, presentar formatos diferentes por lo que una parte importante del proceso de recolección es la homogenización de dichos formatos.
- Depuración de la base de datos: los datos recolectados pueden presentar numerosos errores por lo que, en una segunda fase, se aplican técnicas estadísticas para la detección y corrección de dichos errores.
- Modelo Digital de Elevación (M.D.E.): la segunda fuente de información necesaria para el desarrollo de las rejillas es el M.D.E. y las variables derivadas de él. Una vez obtenido el M.D.E. de la resolución objetivo, en base a las necesidades de cada variable, se obtendrán las variables derivadas de interés para cada problema particular.
- Desarrollo de la rejilla: una vez obtenidos todos los datos necesarios para el desarrollo de las rejillas, se calibrarán, validarán y aplicarán técnicas geoestadísticas a dichos datos para obtener tanto el producto final como la incertidumbre asociada a dicho producto. El formato final de entrega del producto será netCDF salvo que se especifique otro alternativo más adecuado para el usuario.
Caso de Estudio: Caracterización Agroclimática de Asturias
En el marco del proyecto de la Consejería de Medio Rural y Pesca del Principado de Asturias "Caracterización Agroclimática de Asturias: Elaboración de la cartografía agroclimática del Principado de Asturias" se desarrolló una clasificación agroclimática del Principado de Asturias siguiendo la clasificación de Papadakis.
Para ello, en un primer paso se desarrolló en dicha comunidad autónoma una rejilla diaria de precipitación y temperatura (máxima y mínima). La rejilla tenía una resolución espacial de 1x1 km y cubría el periodo 1971-2000. Para su desarrollo se consideró una red de observaciones de la Agencia Estatal de Meteorología de calidad contrastada, cubriendo la región y el periodo de interés, y un modelo digital de elevación (GTOPO30) de la resolución objetivo (1x1 km).
El proceso de interpolación se realizó en dos pasos. En un primer paso se ajustó un modelo de regresión a las medias mensuales de las variables, utilizando como variables independientes las derivadas del M.D.E. (bloqueos, continentalidad, etc.). A continuación, se interpolaron las anomalías diarias mediante Kriging ordinario y se combinaron ambos resultados. Finalmente, una vez obtenidas las variables meteorológicas se aplicó la definición agroclimática de Papadakis a cada punto de la rejilla para obtener el producto final.
Referencias
Artículos en los que se basan las metodologías utilizadas.
Clasificación de Papadakis:- F. Elías Castillo, L.Ruiz Beltrán. 1973. Clasificación agroclimática de España. Basada en la clasificación agroecológica de Papadakis. Instituto Nacional de Meteorología, Madrid.
- J. Papadakis. 1966. Climates of the world and their agricultural potentialities. Editado por el autor. Buenos Aires.
- J. Papadakis. 1970. Agricultural potentialities of the world climates. Edited by the author. Buenos Aires. 70 p.
- J. Papadakis. 1980. Ecología y manejo de cultivos, pasturas y suelos. Ed. Albatros. 304 p. Buenos Aires.
Método de Interpolación:
- Bedia, J., Herrera, S. y Gutiérrez, J.M. (2013) Dangers of using global bioclimatic datasets for ecological niche modeling. Limitations for future climate projections. Global and Planetary Change, 107, 1-12, 2013.