Ejercicio de homogeneización y relleno de series diarias de temperatura máxima, mediante el uso de CLIMATOL

Abstract

[ES]Disponer de series diarias de variables climáticas con un periodo temporal suficientemente largo es necesario para un análisis profundo de la variabilidad natural, y fundamental en el análisis de extremos. No obstante, las inhomogeneidades y lagunas presentes en las series son un gran inconveniente requiriéndose para ello el uso de métodos de homogeneización y relleno de lagunas, la mayoría de ellos pensados para la escala mensual. En este estudio se presentan los resultados de diferentes pruebas de homogeneización y relleno de 83 series diarias de temperatura máxima ubicadas en la Región de Murcia. Las pruebas fueron efectuadas con el paquete estadístico Climatol (R software) que genera series de referencia con la información de las estaciones disponibles y evalúa la homogeneidad de las series de anomalías entre cada estación y su referencia mediante el test SNHT. Los resultados evidencian la necesidad de emplear valores de los estadísticos para el rechazo de la homogeneidad muy superiores a los propuestos por otros autores en la escala mensual.

[EN]In order to study the natural variability of climatological series of temperature and to analyse extremes, it is necessary obtaining long and homogeneous reference series. However, climatological records often contain inhomogeneities and missing data. Therefore, homogenization and missing data filling methods are required, most of them applied only to monthly data. In this study, the results of some homogenization and missing data filling tests, applied to 83 maximum temperature daily series, distributed over the Murcia Region, are shown. Tests were carried out with the statistical package Climatol (R software), which creates reference series from data of stations and also, it evaluates the homogeneity of anomaly series between each station and its reference, by means of the SNHT test. Results show the necessity of using higher statisticals values to reject the homogeneity than those suggested by other authors for monthly data.