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INTRODUCCIÓN
La ocurrencia de tormentas eléctricas tiene una influencia sobre el hombre y la sociedad. La muerte por fulguración constituye la primera causa de muerte por fenómeno natural en Cuba y las descargas eléctricas provocan serios daños en los sectores eléctrico, de las comunicaciones y el transporte además de ser la única causa natural de ocurrencia de incendios forestales. Las tormentas en otro sentido también son fuente de precipitaciones sobre todo en verano, provocan la creación de compuestos de nitrógeno en la atmósfera y ayudan a mantener el equilibrio del circuito eléctrico global.
En Cuba se a constatado (Álvarez et al., 2014a, c) que para el periodo 1989 - 2010 en más del 50% de las estaciones meteorológicas del país existe un crecimiento interanual de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta contabilizadas a partir de la variable código de estado de tiempo presente que era de la que se poseía la información más completa (Álvarez et al., 2014b). Este crecimiento ha sido verificado también por otros autores en diferentes lugares del mundo (Boccippio et al., 2000; Christian et al., 2003; DeRubertis, 2006; Lay et al., 2007; Collier et al., 2013; Villarini & Smith, 2013; Pal et al., 2016) y en la actualidad se estudia la relación entre la ocurrencia de descargas y el cambio climático (Reeve & Toumi, 1999; Declan et al., 2018). Este crecimiento y puntualmente decrecimiento (Lolis, 2007; Valentí Pía et al., 2011) de la actividad eléctrica se asocia a cambios en otras variables, generalmente se consideran la temperatura (tanto en la superficie terrestre como la del mar), el contenido de aerosoles en la atmósfera como núcleos de condensación y el vapor de agua en la troposfera superior (Price, 2000; De Pablo & Rivas Soriano, 2002; Naccarato et al., 2003; Williams, 2005, Price & Asfur, 2006; Yuan et al., 2011; Middey & Kaware, 2016; Pal et al., 2016; Zhao et al., 2017).
La mayoría de los trabajos antes mencionados usan como información relativa a tormentas los conteos de descargas entre nubes y entre la nube y la tierra detectados a partir de redes de equipos diseñados al efecto (Orville et al., 2002; Lay et al., 2007; Virts et al., 2013) o mediante observaciones con dispositivos a bordo de satélites (Cecil et al., 2014, 2015). Desafortunadamente Cuba no cuenta con este tipo de información, por lo que la actividad de descargas se describe a partir de las tormentas observadas en las estaciones meteorológicas y descritas en las variables código de estado de tiempo presente y pasado.
El objetivo del presente trabajo es analizar la relación entre la marcha interanual de la ocurrencia de tormentas, la temperatura del aire en superficie y la ocurrencia de brumas y humo, para la estación meteorológica de Casablanca, en La Habana, donde la serie de mediciones es muy completa y consta de 45 años de información trihoraria continua. También se relaciona, para una serie más corta (2005 - 2016) la frecuencia anual de tormentas con el índice de aerosoles y otras informaciones aportadas por un instrumento que realiza mediciones de este tipo a bordo de un satélite.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para la caracterización de las tormentas se utilizaron los registros trihorarios de las variables código de estado de tiempo presente y código de estado de tiempo pasado en el periodo 1972 - 2016, para la estación meteorológica de Casablanca, en La Habana, donde la información es muy completa con muy pocas observaciones no realizadas. Los datos fueron extraídos de la Base de Datos Nueva_THOR (Álvarez-Escudero et al., 2014b) implementada en MS-ACCESS para su gestión. De estos mismos registros se sacó la información relativa a la ocurrencia de brumas y humo. Algunos parámetros relativos a la localización de la estación Casablanca se recogen en la Tabla 1 y su posición se refleja en la figura 1.
Tabla 1 Posición, altitud y horizonte máximo de la estación meteorológica de Casablanca, La Habana
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| No. de la estación | 325 |
| Nombre de la estación | Casablanca |
| Latitud (°) | 23.09 |
| Longitud (°) | 82.21 |
| Altitud (m) | 50.8 |
| Dirección del máximo horizonte | S |
| Distancia del máximo horizonte (km) | 15 |
Para la identificación de los tres fenómenos en estudio a partir del código de estado de tiempo presente se tomaron los valores de código, según la Tabla 4677, sobre “Tiempo presente, comunicado desde una estación meteorológica dotada de personal”, del Manual de Claves (WMO, 1988) y su identificación se recoge en la Tabla 2. Los códigos no representados en la Tabla 2 se refieren a casos de ocurrencia muy baja o nula para la región de estudio. El código de estado de tiempo pasado solo se tuvo en cuenta para identificar las tormentas, dado por el W1 = 9 (WMO, 1988), debido a que el humo no se representa en esta variable y las brumas se contabilizan junto con las neblinas y las nieblas.
Tabla 2 Fenómenos meteorológicos utilizados en el estudio y códigos de estado de tiempo presente que los describen
| Fenómeno | Códigos de estado de tiempo presente |
|---|---|
| Humo | 4 |
| Brumas | 5 |
| Tormentas | 17, 29, 91, 92 , 95, 96, 97 , 99 |
Los registros de temperatura tuvieron dos fuentes, para el periodo 1972 - 2000 los datos fueron extraídos de la Base GRANMET de uso en el Instituto de Meteorología (INSMET) con datos verificados ampliamente y para el periodo 2000 - 2016 se tomaron de la Base de Datos del Centro Meteorológico Provincial de La Habana, Artemisa y Mayabeque, que es el encargado de atender en todos los aspectos de la observación meteorológica a la estación de Casablanca.
La variable utilizada para representar la marcha interanual de los fenómenos fue la frecuencia de ocurrencia de observaciones asociadas a determinado fenómeno, dado como la cantidad de observaciones referidas a cada fenómeno sobre el número total de observaciones válidas o realizadas. Para la temperatura se trabajó con tres variables: la temperatura promedio anual, la frecuencia de ocurrencia anual de valores de temperaturas mayores o iguales que 25 °C y la frecuencia de ocurrencia anual de valores de temperaturas mayores o iguales que 30 °C.
En el caso de los aerosoles se utilizaron los datos ofrecidos por el instrumento OMI a bordo del satélite AURA, que ofrece información diaria en lugares cercanos a la localización de la estación Casablanca con frecuencia diaria. Estas series están acotadas al periodo 2005 - 2016, ya que anteriormente las mediciones se hacían con otro instrumento (TOMS) y las diferencias son significativas para la homogeneidad de una serie más larga. Se valoraron tres parámetros:
AI: Índice de Aerosoles (en la zona UV del espectro)
SOI: Índice de SO2
Ozone: Total de ozono en la columna (en unidades Dobson)
Para la representación anual de los mismos se calculó el promedio sin tener en cuenta el signo en el caso del AI y el SOI, ya que para la formación de gotas y de nubes no es importante si los aerosoles reflejan o absorben la radiación. El AI en la zona UV del espectro es representativo de los núcleos de condensación de las gotas de lluvia que están entre 0.1 y 1 micra.
La metodología para el análisis de homogeneidad de las series en estudio es la misma desarrollada por Álvarez y colaboradores (2012) y los estadígrafos se calculan según lo planteado por Sneyers (1990).
Los análisis se hicieron con ayuda del programa WINSTAT de uso en el INSMET para estos fines y desarrollado por uno de los autores del presente trabajo.
Para determinar la relación entre series, se usó el coeficiente de correlación de Pearson (r) dado por:
Para tener un indicativo de la estimación de los valores “y” a partir de los de “x” se calculó el error típico dado por la relación:
donde “x” y “y” representa a las series que se quieren correlacionar y la barra significa valor promedio.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En la Tabla 3 se muestran las conclusiones de las pruebas de homogeneidad aplicadas a las series en estudio.
Tabla 3 Resumen del análisis de homogeneidad de la marcha interanual de las variables: Frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta clasificadas a partir del código de estado de tiempo presente y pasado (F-WW-W), Temperatura promedio (Tmed), Frecuencia de ocurrencia de valores de temperaturas mayores o iguales que 25 °C (F-T-25), Frecuencia de ocurrencia de valores de temperaturas mayores o iguales que 30 °C (F-T-30), Frecuencia de ocurrencia de observaciones con brumas (F-Brumas), Frecuencia de ocurrencia de observaciones con humo (F-Humo), Promedio del Índice de Aerosoles UV (P-AI), Promedio del Índice de SO2 (P-SOI), Promedio del total de ozono en la columna (P-O3), para la estación Casablanca
| Variable | Periodo | Carácter | Punto de cambio |
|---|---|---|---|
| F-WW-W | 1972 - 2016 | Creciente altamente significativo | 1989 |
| Tmed | 1972 - 2016 | Creciente altamente significativo | No concluyente |
| F-T-25 | 1972 - 2016 | Creciente altamente significativo | 1994 |
| F-T-30 | 1972 - 2016 | Creciente altamente significativo | 1993 |
| F-Brumas | 1972 - 2016 | Creciente altamente significativo | 1983 |
| F-Humo | 1972 - 2016 | Homogéneo | |
| P-AI | 2005 - 2016 | Creciente altamente significativo | 2008 |
| P-SOI | 2005 - 2016 | Homogéneo | |
| P-O3 | 2005 - 2016 | Homogéneo |
La relación entre las series dada por el coeficiente de correlación de Pearson (r) y el error típico (error) se muestra en la Tabla 4.
Tabla 4 Análisis de la relación entre series interanuales de las diferentes variables en estudio para la estación de Casablanca
| Serie 1 (y) | Serie 2 (x) | Periodo | r | error |
|---|---|---|---|---|
| F-WW-W | Tmed | 1972-2016 | 0.65 | 1.55 |
| F-WW-W | F-T-25 | 1972-2016 | 0.67 | 2.02 |
| F-WW-W | F-T-30 | 1972-2016 | 0.68 | 1.07 |
| F-WW-W | F-Brumas | 1972-2016 | 0.65 | 8.72 |
| F-WW-W | F-Brumas + F-Humo | 1972-2016 | 0.50 | 6.08 |
| F-Brumas | F-Humo | 1972-2016 | -0.82 | 6.52 |
| F-WW-W | P-AI | 2005-2016 | 0.77 | 0.60 |
| F-WW-W | P-SOI | 2005-2016 | -0.18 | 0.95 |
| F-WW-W | P-O3 | 2005-2016 | 0.59 | 0.78 |
| P-AI | Tmed | 2005-2016 | 0.59 | -2.75 |
De la anterior Tabla se constata que el ajuste entre la frecuencia de ocurrencia de tormentas y las tres variables relacionadas con la temperatura presenta correlaciones bastante similares aunque la mayor correlación es para la serie de frecuencia de ocurrencia de observaciones con temperaturas mayores o iguales que 30°C, que explica un 46 % de la varianza, lo que sugiere una relación entre el aumento del número de tormentas y el aumento de las temperaturas. En la figura 2 se representan las marchas interanuales de F-WW-W y F-T-30 donde puede observarse la similitud entre las series, sobre todo en su carácter creciente, aunque el crecimiento de las temperaturas es menos pronunciado y la diferencia se hace mayor en los años anteriores a 1987.
La relación entre tormentas y ocurrencia de brumas muestra valores similares a los de la comparación con la temperatura y explica un 32 % de la varianza. Si se compara en conjunto las observaciones con brumas y humo como indicativo de la calidad del aire en la estación se constata que el humo no aporta información significativa a la correlación, sin embargo, la correlación entre ocurrencia de brumas y humo presenta un coeficiente de -0.82 y de la representación de sus marchas interanuales (figura 3) se aprecia que hay una relación inversa entre los ciclos de estas variables lo que podría implicar un problema de métodos de observación.
Figura 2 Marcha interanual de F-WW-W y F-T-30 para la estación de Casablanca en el periodo 1972 - 2016.
Figura 3 Marcha interanual de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con brumas y con humo para la estación Casablanca en el periodo 1972 - 2016.
Una medida más objetiva de lo que la composición de la atmósfera puede aportar a la ocurrencia de tormentas está dado por el Índice de Aerosoles (AI) que también muestra tendencia creciente, aunque la serie para comparación es más corta. En este caso el AI explica el 61% de la varianza, mayor valor este que el que explica la temperatura, aunque si se hace una correlación entre la temperatura media y el AI promedio anual se obtiene un coeficiente de 0.59 por lo que estas dos variables no pueden considerarse independientes y explicarían en su conjunto aproximadamente el 50% de la varianza. Estos resultados implican que el crecimiento en la actividad de tormentas depende también de otras variables como el vapor de agua en la troposfera superior (Price & Asfur, 2006), de la temperatura del mar (Pal et al., 2016), de los flujos verticales en la atmósfera (Price & Rind, 1992) o de otras por relacionar. Las correlaciones entre la ocurrencia interanual de tormentas y el Promedio del Índice de SO2 (P-SOI) y el Promedio anual de ozono total en la columna (P-O3) son bajas.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
La marcha interanual de las variables frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta clasificadas a partir del código de estado de tiempo presente y pasado, temperatura promedio anual, frecuencia de ocurrencia de valores de temperaturas mayores o iguales que 25 °C, frecuencia de ocurrencia de valores de temperaturas mayores o iguales que 30 °C y frecuencia de ocurrencia de observaciones con brumas muestran tendencia creciente altamente significativa con un punto de cambio alrededor de 1990.
De las tres series relativas a aerosoles solo el promedio del Índice de Aerosoles presenta carácter creciente con un punto de cambio en el 2008.
Las tres variables relacionadas con la temperatura presentan correlaciones con la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta bastante similares, aunque el mayor valor corresponde a la serie de frecuencia de ocurrencia de observaciones con temperaturas mayores o iguales que 30°C que explica un 46 % de la varianza.
La relación entre tormentas y ocurrencia de brumas muestra valores similares a los de la comparación con la temperatura y explica un 32 % de la varianza.
El promedio anual del Índice de Aerosoles explica el 61% de la varianza con respecto a la frecuencia anual de ocurrencia de tormentas, valor mayor que lo que explica la temperatura.
La correlación entre las series interanuales de la temperatura media y del Índice de Aerosoles promedio alcanza un coeficiente de 0.59, por lo que estas dos variables no pueden considerarse independientes.
Se recomienda buscar series de otras variables que permitan correlacionar sus valores con los registros crecientes de la frecuencia de ocurrencia anual de observaciones con tormentas.
