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Reducción de escala espacial de datos diarios de precipitación y temperatura para estudios de salud pública en el departamento del Cauca, Colombia

Resumen

La variación de los parámetros climáticos en el planeta afecta los servicios ecosistémicos que la humanidad recibe del medio ambiente. Este es el caso de la salud humana pues esta variabilidad puede generar un ambiente propicio para la propagación de enfermedades sensibles al clima como es el caso del dengue. Se han desarrollado sistemas de alerta temprana (SAT) para el control, prevención y monitoreo de la propagación de este tipo de enfermedades permitiendo a las entidades responsables de la toma de decisiones trabajar hacia la minimización de los picos de contagio. Para la construcción de estos SAT se requiere la generación de mapas de favorabilidad ambiental que se alimentan de información meteorológica de alta resolución espacial con el objeto de ser aplicados a escalas locales; esto representa una gran limitante en Colombia pues, si bien se cuenta con información meteorológica, mucha de ella presenta fallas o datos ausentes, y no tiene la resolución espacial requerida para la implementación de dichos sistemas. En este proyecto se identificó e implementó la metodología geoestadística Kriging para la reducción de escala espacial de series diarias de las variables meteorológicas precipitación total y temperatura máxima, mínima y promedio en el departamento del departamento del Cauca, para su uso en el proyecto que adelanta el Instituto Nacional de Salud (INS) denominado “Estratificación espacial del dengue basado en la identificación de factores de riesgo: un ensayo piloto en el departamento del Cauca”. El proceso de escalamiento se aplicó a las bases de datos disponibles en las fuentes de información satelital y de reanálisis CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation With Station Data), ERA5-Land (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) y MSWX (Multi-Source Weather), logrando una reducción de escala de la resolución de 0.1° ofrecida por las bases de datos MSWX y ERA5-Land y 0.05° de CHIRPS a una escala de 0.01° en todas las variables. Los datos escalados se evaluaron respecto a las mediciones in situ de las estaciones IDEAM (Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales) usando métricas de desempeño relevantes (RMSE, MAE, r, MBE). Las métricas obtenidas de las bases de datos escaladas, presentaron un mejor rendimiento respecto a los bancos de datos originales. Adicionalmente, no se verificó una única fuente de datos que tuviera las mejores métricas de desempeño para todas las variables analizadas. Usando la métrica MAE, (diferencia absoluta entre el valor observado y el estimado) se encontró que ERA5-Land ofrece los mejores datos escalados para las variables precipitación total y temperatura mínima diaria (MAE oscilando entre 3 mm a 10 mm y 1 °C a 2.5 °C, respectivamente) mientras que MSWX es una mejor fuente para el caso de las variables temperatura máxima y promedio diaria (MAE oscilando entre 1.5 °C a 3 °C y 0.5 °C a 1.5 °C, respectivamente). Sumado a lo anterior, se identificó que las métricas obtenidas para temperatura se encuentran cercanos a los valores presentados por otras metodologías, sin embargo, para el caso de la variable precipitación se obtuvieron datos con un rendimiento inferior al presentado por otros estudios. No obstante, las bases de datos meteorológicas generadas en el proceso de escalamiento permitieron al Instituto Nacional de Salud (INS) mejorar los resultados en la estimación de modelos de reproducción del vector Aedes Aegypti, requeridos para la construcción de los sistemas de alerta temprana de dengue en los municipios de Patía, Piamonte y Miranda del departamento del Cauca.