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Estudio espacial de los campos de precipitación y temperatura para el departamento de Santander usando información observacional y satelital o de reanálisis

Resumen

Las variables climatológicas precipitación y temperatura son fundamentales para estudios aplicados de ingeniería, ambientales, salud pública, su calidad depende de la existencia de una red de estaciones in-situ de alta densidad y mantenimiento frecuente. Alternativamente, existen bases de datos satelitales y de reanálisis que pueden suplir la necesidad de este tipo de datos en zonas con poca densidad de estaciones o con disponibilidad de datos para ventanas de tiempo insuficientes; su uso para estudios regionales o locales requiere un proceso de escalamiento (downscaling). Este estudio utilizó datos CHIRPSv2 (precipitación) y ERA5-Land (temperatura máxima y mínima) en la ventana de tiempo 1990- 2010 para generar una base de datos diarios en una resolución adecuada para estudios regionales a locales (0.01°, ~1000 m) en el departamento de Santander (Colombia). Los datos descargados fueron escalados usando el método Kriging universal con el modelo digital de elevación de la zona de estudio como covariante. Con esta información se generaron superficies que muestran la distribución espacial de los promedios anuales y mensuales de precipitación y temperatura en el Departamento, evidenciando una clara concordancia con los promedios publicados por el IDEAM, pero con la ventaja de una mayor resolución espacial. Se evaluó el desempeño de los datos escalados realizando una comparación punto-píxel con los datos observacionales de las estaciones IDEAM. En general, se obtuvieron errores aceptables, aunque fueron mucho mayores para la precipitación. Adicionalmente, para esta variable los errores fueron mayores durante los meses más lluviosos del año (marzo-mayo y septiembre-noviembre). Para el caso de la temperatura, las métricas estadísticas son mucho mejores al hacer la comparación punto-píxel entre datos escalados y observados vs. datos crudos y observados. Para la precipitación las métricas de error son similares en los dos casos lo cual es un resultado satisfactorio teniendo en cuenta que se obtiene una mejor resolución y el grado de incertidumbre se mantiene. Se incluye en los apéndices de este trabajo las bases de datos consolidadas, las superficies generadas y los códigos implementados de tal manera que es factible reproducir el trabajo realizado o utilizar los recursos para generar datos similares en otras zonas de interés.