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Contrastes climáticos en la isla de La Palma y su repercusión biogeográfica
Title: Contrastes climáticos en la isla de La Palma y su repercusión biogeográfica
Authors: Álvarez Ferraz, UlisesMartí Ezpeleta, Alberto
Keywords: Variabilidad climática; Modelos climáticos; Topoclimas; Monteverde canario; Alisios; Climate variability; Climate models; Topoclimates; Canarian monteverde; Trade winds
Issue Date: 2022
Publisher: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Martí Ezpeleta, A., Lorenzo González, N., Royé, D., y Díaz Poso (Eds.). Retos del cambio climático: impactos, mitigación y adaptación. [Madrid]: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2022, pp. 113-123
Series/Report no.: Publicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;12
Abstract: [ES]Este trabajo tiene como objetivo caracterizar el clima de la isla de La Palma y analizar su influencia en la distribución espacial de la vegetación y la localización de los cultivos. Se han elaborado modelos digitales de precipitación, temperatura y humedad con el método de regresión múltiple a partir de los datos climáticos disponibles. Las variables predictoras han sido la altitud, la latitud, la longitud y la distancia al mar. Con el cálculo de los valores residuales se han reducido los errores de los modelos. Esto ha permitido confirmar la alta correlación de las variables empleadas en la elaboración de los modelos climáticos, siendo la altitud y la distancia al mar las de mayor determinación. Se han identificado las zonas con un clima más húmedo y fresco (vertientes este y norte) y más árido (vertiente oeste). Posteriormente, el cálculo de dos índices bioclimáticos ha permitido valorar la importancia del clima en la distribución espacial del monteverde canario, y determinar que la temperatura es la variable climática más condicionante para la localización de los cultivos.
[EN]The objective of this research is to characterize the climate of La Palma Island and analyze its influence in the spatial distribution of the vegetation and the location of crops. Digital models of precipitation temperature and humidity have been developed using the multiple regression method from the available climate data. The predictor variables have been the altitude, the latitude, the longitude, and the distance to the sea. With the calculation of the residuals values, the errors of the models have been reduced. This has made it possible to verify the high correlation of the predictive variables used in the elaboration of climate models, with the altitude and the distance to the sea being the most determined. Areas with a more humid and temperate climate (eastern and northern slopes) and more arid (western slope) have been identified. Later, the calculation of two bioclimatic indices has made it possible to assess the importance of the climate in the spatial distribution of the Canarian monteverde, and to determine that the temperature is the most conditioning climatic variable for the location of crops.
Description: Ponencia presentada en: XII Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Santiago de Compostela entre el 19 y el 21 de octubre de 2022.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/14047
ISBN: 978-84-125772-1-1
Appears in Collections:(2022, Santiago de Compostela). XII Congreso AEC


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