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Introducción
En algunas estaciones y localidades de Bolivia es difícil acceder a los datos de temperatura y precipitación, o existe la necesidad de completarlos, mediante datos satelitales, sin embargo, se debería analizar los datos meteorológicos antes de utilizarlos en diversos estudios climatológicos, hidrológicos, energéticos, agropecuarios, entre otros. Los datos meteorológicos satelitales, si bien evacuan información que necesariamente debieran ser contrastados con los terrestres, y de esa manera mejorar los dispositivos meteorológicos satelitales, o reducir el error mediante estadísticas para utilizarlos, en este sentido, existen estudios, que cotejan los datos de precipitación satelital con los pluviómetros en Nepal1, Australia2, China3,4, Brasil5 y Colombia6, entre otros. Así como la temperatura7,8, estudios realizados en Bolivia9, refieren que los datos de climate forescat system reanalysis (CFSR) para el modelo soil and water assessment tool (SWAT), provenientes de satélites, son aceptables para la temperatura media y mínima. También los datos meteorológicos satelitales, permiten completar la serie histórica de precipitaciones10, o corregir las series de precipitación locales en base a las satelitales11.
Por lo tanto, el objetivo de la investigación fue comparar estadísticamente los datos meteorológicos de estaciones del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI) en las cuencas de rio Mauri y Coroico, en relación a datos satelitales re analizados.
Materiales y métodos
El área de estudio se encuentra en 2 estaciones meteorológicas de la cuenca del Rio Mauri, esta cuenca es trinacional y transfronteriza, el rio Mauri nace en Perú y desemboca en el río Desaguadero en Bolivia12 y otra parte se encuentra en Chile, en la misma se tiene estaciones como son Calacoto - Bolivia, ubicado a 17.28oLS, 68.63o LO y 3826 m.s.n.m., y Chuapalca - Perú, localizado a 17.29 o LS, 69.63o LO y 4250 m.s.n.m., (Figura 1). La otra estación en Caranavi en la cuenca del rio Coroico, localizada a 15, 83º LS, 62,28 o LO y 600 m.s.n.m. (Figura 2).
Datos meteorológicos. En esta investigación se obtuvieron datos meteorológicos (temperatura máxima y precipitación) de las estaciones de Chuapalca en Perú13, la temperatura mínima no fue tomada en cuenta, debido a que existían varios datos no registrados.
Para las estaciones de Calacoto y Caranavi (cuenca del rio Coroico)14 en Bolivia, la temperatura máxima (oC), temperatura mínima (o C) y precipitación (mm) fueron obtenidas en formato Excel de la página del SENAMHI Bolivia15.
Datos meteorológicos satelitales. Se obtuvieron de POWER Data Access Viewer3, provienen de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio de Estados Unidos de Norte América (NASA), estos datos meteorológicos en POWER Release 8 se basaron en productos de GMAO (Global Modeling and Assimilation Office) y MERRA-2 (Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications) y Equipos de Instrumentos de Procesamiento Directo de GMAO (FP-IT)16.
Variables medidas. Las variables obtenidas del SENAMHI de Bolivia y Perú se presentan en la Tabla 1.
Tabla 1 Datos meteorológicos de las estaciones de Calacoto y Chuapalca en la Cuenca del río Mauri, y Caranavi en la Cuenca del rio Coroico
| Cuenca | Estación | Dato meteorológico | Fecha |
|---|---|---|---|
| Mauri | Calacoto SENAMHI -Bolivia | Tmax (oC), Tmin (oC), pp (mm). | 2000-2020 |
| Chuapalca SENAMHI -Perú | Tmax (oC), pp (mm). | 2000-2014 | |
| Coroico | Caranavi SENAMHI -Bolivia | Tmax (oC), Tmin (oC), y pp (mm). | 2010-2016 |
Tabla 2 Interpretación de los valores del NSE - coeficiente de suficiencia de Nash y Sutcliffe y coeficiente de correlación de Pearson (r = CoC)
| Valor de NSE | Interpretación | Valor de r = CoC | Interpretación |
|---|---|---|---|
|
NSE < .36 .36 < NSE< .75 NSE > .75 |
No calificado Calificado Bueno |
-.3 - .3 ±.3 - ±.7 ±.7 - ± 1 |
Débil Moderada Fuerte |
Análisis estadístico. Para el análisis estadístico se compararon los datos meteorológicos observados en las cuencas del SENAMHI de Bolivia y Perú, con los estimados y re analizados por la NASA, mediante los siguientes estadísticos: NSE (coeficiente de eficiencia de Nash y Sutcliffe)17, PBIAS (Porcentaje de Sesgo)18,19, y CoC (Coeficiente de correlación de Pearson)20. mediante Excel y R21.
Los valores obtenidos del coeficiente de NSE y CoC = r22 se pueden interpretar de acuerdo a la Tabla 2 y 3.
Los valores de PBIAS (porcentaje de sesgo) se pueden calificar de la siguiente forma (Tabla 3).
Resultados
En esta investigación se obtuvieron datos meteorológicos (temperatura máxima, mínima y precipitación) de las estaciones de Chuapalca en Perú y Calacoto en Bolivia, ubicados en la cuenca del rio Mauri12, y la estación de Caranavi en la cuenca del rio Coroico14
Estaciones de la cuenca del rio Mauri. La Figura 3a y b, presentan la correlación entre la temperatura máxima para datos del SENAMHI versus la NASA para la estación de Calacoto y Chuapalca en la cuenca del rio Mauri.
Figura a izquierda y b derecha
Figura 3 Comparación de la temperatura máxima de las estaciones del SENAMHI versus NASA (a) Calacoto del año 2000 al 2020, (b) Chuapalca del año 2000 al 2014
La Tabla 4 y Figura 3a y b, presentan la comparación de las temperaturas máximas, medidas por el SENAMHI en comparación a los datos de la NASA, el NSE para la estación de Chuapalca en Perú muestra un valor de 0.6. Respecto al PBIAS la estación de Chuapalca muestra 1.58, y la estación de Calacoto un valor de 11.5. Para el coeficiente de correlación Chuapalca destaca con 0.7 y Calacoto presenta 0.4.
La Tabla 4 y Figura 3a y b, presentan la comparación de las temperaturas máximas, mínimas y precipitación medidas por el SENAMHI en las estaciones de Calacoto y Chuapalca, en comparación a los datos de la NASA.
Tabla 4 Coeficiente de eficiencia de Nash Sutcliffe (NSE), porcentaje de Sesgo (PBIAS) y el coeficiente de correlación (r), para las estaciones de Calacoto del año 2000 al 2020 y Chuapalca del año 2000 al 2014, comparadas con datos satelitales
| E. Calacoto | E. Chuapalca | ||
|---|---|---|---|
| Temperatura Máxima (oC) | NSE | -1.19 | .60 |
| PBIAS | 11.50 | 1.58 | |
| r=CoC | .40 | .78 | |
| Temperatura Mínima (oC) | NSE | .20 | - |
| PBIAS | 211.20 | - | |
| r =CoC | .61 | - | |
| Precipitación (mm) | NSE | -2.75 | .10 |
| PBIAS | -2.78 | 44.32 | |
| r =CoC | .10 | .37 |
En relación a la comparación de la temperatura mínima en la Tabla 4, se muestra para Calacoto un NSE de 0.2, el PBIAS 211.2 y CoC de 0.61. Por otro lado, la precipitación para Calacoto muestra un NSE de -2.75, PBIAS -2.78 y CoC 0.1, así como también para Chuapalca el NSE, PBIAS y CoC fueron 0.1, 44.32 y 0.37 respectivamente. Los coeficientes de correlación de la precipitación para Calacoto y Chuapalca son presentadas la Figura 4a y b.
Figura a izquierda y b derecha
Figura 4 Comparación de la precipitación del SENAMHI y NASA para (a) Calacoto del año 2000 al 2020 y (b) Chuapalca del año 2000 al 2014
Tabla 5 coeficiente de eficiencia de Nash Sutcliffe (NSE), porcentaje de Sesgo (PBIAS) y el coeficiente de correlación (r=CoC), para la estación SENAMHI - Caranavi del 2010 al 2016, comparadas con datos satelitales
| Tmax (oC) | Tmin (oC) | pp (mm) | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| NSE | PBIAS | r=CoC | NSE | PBIAS | r=CoC | NSE | PBIAS | r=CoC |
| -11 | 30 | .52 | -3.4 | 21 | .74 | -.3 | 8 | .2 |
Estación de la cuenca del rio Coroico. La Tabla 5 presenta los estadísticos de comparación entre SENAMHI estación de Caranavi y la NASA de la temperatura máxima, mínima y precipitación, donde para la temperatura máxima el NSE fue -11, PBIAS 30 % y r 0.52, tal como se aprecia también en la Figura 4a. La Tabla 5 muestra también que la precipitación de SENAMHI en Caranavi en relación a la NASA no están correlacionadas con un valor de r 0.2, sin embargo, presenta un PBIAS de 8 % y un NSE de -0.3.
La Figura 5, presenta la comparación de datos meteorológicos para la estación del SENAMHI Caranavi en relación a NASA. Se observa que los datos de temperatura mínima provenientes de la NASA con un promedio de 15o C, están por debajo de los medidos por el SENAMHI con un promedio de 20o C, aunque presentan la misma tendencia (Figura 4b), lo cual también es corroborado con un NSE de -3.40, PBIAS 21 % y CoC 0.74 (Tabla 5).
Discusión
Para las estaciones de la cuenca del río Mauri como son Calacoto y Chuapalca, el NSE fue 0.6 en Chuapalca, existió una correlación calificada, Tabla 2, entre la temperatura máxima medida por el SENAMHI y la NASA, esto también fue corroborado por el CoC cuyo valor 0.78, significa que existe una correlación positiva fuerte23, también el PBIAS tuvo un valor de 1.58 % fue categorizado como muy bueno24,25, este porcentaje significa que la variación entre los datos de temperatura máxima del SENAMHI y la NASA es mínimo y aceptable (Figura 3b).
En Calacoto la temperatura máxima medida por SENAMHI en relación a la NASA presento una (correlación moderada 0.4)23, es visible también con el PBIAS con un valor de 11.50 %, valor categorizado como bueno24,25, aunque también significa que la NASA subestima ligeramente la temperatura máxima en Calacoto en relación al SENAMHI, es muy probable que por esta razón el NSE fue -1.19, que de acuerdo a la Tabla 2, es mucho menor a 0.36, que lo categoriza como no calificado24,25. Estudios en Brasil reportaron alta correlación de los datos satelitales con los medidos en las estaciones para las temperaturas26. Una aplicación en las cuencas hidrográficas es que se necesitan datos meteorológicos (temperatura máxima), para calcular la evapotranspiración27, calcular el balance hídrico y la generación de caudales28, sin embargo, muchas veces no se cuenta con datos medidos en campo, o estos no son continuos29. Una alternativa podría ser obtener la temperatura máxima de la NASA (MERRA 2) para complementar esta información escasa o faltante30 en las áreas donde se necesita esta información.
Respecto a la temperatura mínima se advierte en la estación de Calacoto, el NSE con un valor de -0.2 es categorizado como no calificado, ya que está por debajo de (0.36)23,31, en relación a PBias con un valor de 105.20 %, significa que hay mucha diferencia entre ambas, principalmente en invierno, ya que la NASA con un promedio de 0.2o C, sobreestimo la temperatura mínima en Calacoto en relación al SENAMHI con un promedio de -3.5, respecto al CoC fue 0.4, que fue categorizado como moderado22. Un estudio realizado en Perú32, fue que efectivamente existe variación (sobrestimaciones y subestimaciones) entre los datos satelitales y los medidos en la estación terrestres para la temperatura mínima, el mismo autor32, recomienda que antes de utilizar los datos satelitales para la temperatura mínima se debe realizar correcciones. Esta diferencia muy probablemente se deba a que la dinámica de los procesos de temperatura mínima cambia significativamente con la altitud33.
Respecto a la precipitación los valores para NSE tanto para Calacoto como Chuapalca, están por debajo de (0.36)23, para PBIAS Calacoto se reportó -2.78 % categorizado como muy bueno, sin embargo también indican que los datos de la NASA sobrestiman la precipitación por ejemplo en algunas fechas como el 04/01/2000 el SENAMHI reportó 1.6 mm y la NASA 13.58 mm, al respecto un factor que afecto la precisión de los satélites en la estimación de la precipitación es la altitud, así un estudio en la Isla de Bali en Taiwán, tendió a sobreestimar los eventos de lluvia en altitudes elevadas34. Respecto al CoC el valor fue débil, ya que está por debajo de (0.3)22 como se observó Figura 4a. En Chuapalca el PBias fue 44.32 % valor categorizado como inadecuado24, también este valor refiere que los datos de la NASA subestiman la precipitación con un promedio diario de 0.7 mm y para el SENAMHI un promedio diario de 1.3 mm, sobre el CoC 0.37 fue moderado22,35.
Estudios en condiciones de África, donde hay datos de precipitación escasos, los datos de la NASA tuvieron similitud estacional con las precipitaciones medidas, pero los valores fueron más elevados que los medidos10, estudios en Colombia, los datos satelitales presentaron correlaciones de 0.7, pero solo en algunas regiones y en otras fueron negativas6, como refiere en esta investigación en Calacoto y Chuapalca. Estas diferencias podrían atribuirse a las montañas, a sitios ambientales de alta humedad y al fenómeno del niño y la niña6, estudios en China, en algunas estaciones como verano, cuando existe un clima localizado por efecto de topografía que es especial, dificultan a los satélites estimar las precipitaciones correctas3, y en invierno tienden a sobrestimar o subestimar la precipitación dependiendo de los datos satelitales utilizados35. Otros estudios indican que los datos satelitales subestiman los picos de lluvia y la presencia de lluvias esporádicas o chubascos debido a las variaciones frecuentes de la humedad del suelo31. Por lo antes mencionado, previo a utilizar los datos satelitales para la precipitación de deben realizar correcciones, mediante regresiones u otras técnicas.
En la cuenca del rio Coroico, la estación de Caranavi, en relación a la temperatura máxima, el valor de 30 % del PBias estimado en la estación de Caranavi indico que los datos de la estación de SENAMHI, superan a los datos de la NASA, en otras palabras los datos de la NASA subestiman con un promedio de 24o C frente a 34o C del SENAMHI, se corrobora también con el NSE que fue -11 categorizado como no calificado ya que está por debajo de (0.36)23, estudios realizados para MERRA-2 también tienden a subestimar los valores de temperatura reales para condiciones del Perú25. Por otra parte, el CoC fue 0.52 de acuerdo a la Tabla 2 fue moderado, indica que los datos del SENAMHI y la NASA tienen la misma tendencia estacional, estudios en otros escenarios muestran que efectivamente los datos que provee los satélites para la temperatura presentan cierta confiabilidad en su tendencia36, fue también en este estudio para la temperatura minina con un CoC de 0.74 catalogado como fuerte Tabla 2, sin embargo el PBIAS 21 % valor categorizado como insuficiente, significa que a los datos de la NASA a pesar de tener la misma tendencia que el SENAMHI subestiman la temperatura mínima con un promedio de 15o C frente a 20º C del SENAMHI, el NSE resulto en -3.4 catalogado como inadecuado según la Tabla 2. Para la temperatura existe correlación moderada a fuerte, esto nos permite utilizar las ecuaciones de regresión36 para corregir los datos obtenidos de los satélites en la estación de Caranavi.
Para la precipitación en Caranavi tanto el CoC y NSE presentaron valores de débil e impropio según la Tabla 2, sin embargo, el PBIAS está categorizado como muy bueno con un valor de -8 %, el mismo significa que hay una ligera subestimación de la precipitación de la NASA con un promedio diario de 3.11 mm frente a 2.88 mm del SENAMHI, estas diferencias podrían deberse muy probablemente a la topografía relativamente accidentada en Caranavi, que crea ciertos microclimas que los satélites no puede acceder por la distancia37.
La investigación será utilizada para la modelación del caudal en las cuencas Mauri y Coroico. Según White16,38, los datos meteorológicos son relevantes en el modelo SWAT, ya que la precipitación es el principal componente, que genera, escurrimiento superficial, infiltración y percolación profunda que alimentan el caudal de un rio dentro de la cuenca39, y por otro lado las temperaturas son importantes para estimar la evapotranspiración27. Aparte de los datos climáticos, el caudal del río depende también del estado del manejo de la cuenca y su cobertura40. Otras utilidades de esta investigación son que se podría utilizar, para la previsión y evaluación del riesgo de inundaciones y sequías, la previsión de las precipitaciones, para periodos de estiaje, desertificación, estudios del cambio climático y la planificación de los recursos hídricos, evaluación de sequias en la agricultura41, evaluación de tendencias de la precipitación para análisis hidrológico42, mapeo histórico del nivel de los lagos43 y aplicación y análisis de modelos hidrológicos44,45.
Se puede concluir que, para estaciones del Altiplano (Calacoto y Chuapalca) en la cuenca del rio Mauri, se podría utilizar los datos de la temperatura máxima provenientes de la NASA (MERRA 2) directamente, si no se contara con datos terrestres o si se requiere complementar las mismas. Sin embargo, para la temperatura mínima y precipitación debido a sobreestimaciones o subestimaciones que presentan los datos satelitales, antes de utilizar los datos provenientes de la NASA (MERRA 2), se debería realizar correcciones mediante regresiones lineales, reducción de escala dinámica, estadística u otras técnicas.
Para condiciones subtropicales como Caranavi en la Cuenca del río Coroico, para la temperatura máxima, mínima y precipitación debido a sobreestimaciones o subestimaciones que presentan los datos satelitales, antes de utilizar los datos provenientes de los mismos, se recomienda realizar correcciones mediante regresiones lineales, reducción de escala u otras técnicas.
