Regionalización de lluvias en contexto árido

Fig 1. Regionalización de lluvias
 en la costa peruana
(Rau et al. 2016)

Generalmente los términos: región "árida", "semi-árida" y "sub-húmeda" son generalizados solo como "región árida" en la literatura en español. Así como el término "dryland region" lo es en la literatura en inglés. Estas regiones en donde la evapotranspiración logra superar a la precipitación anual, abarcan casi un 30% de la superficie del planeta y que en la ultimas décadas han adquirido una gran importancia en el contexto de la gestión del agua y el cambio climático, clasificándolos como ecosistemas frágiles.
Razón por la cual, la regionalización como método pilar de la hidrologia para resolver el problema de la insuficiente instrumentalización-medición en áreas como en las zonas áridas, toma un mayor realce en la definición de zonas climáticamente homogéneas.

En función de su indice de aridez (IA) resultante de dividir la precipitación entre la evapotranspiración, o solo en función de la precipitación anual, una región hiper-árida (IA~0.03) es aquella que presenta una precipitación anual inferior a 100 mm, una región árida (IA~0.03-0.2) es aquella que presenta una precipitación entre 100 y 300 mm, una semi-árida (IA~0.2-0.5) entre 300 y 800 mm y así una región sub-húmeda puede alcanzar hasta un IA~0.75. Aquí unos comentarios sobre la regionalización de lluvias en estas regiones.

1. Contexto árido sudamericano:

La relación entre aridez y lluvia es mucho mas compleja que los limites dados lineas arriba, sin embargo es posible relacionar la escasez de lluvia con 4 factores: 1) la falta de humedad suficiente, 2) aire estable, 3) subsidencia y 4) flujo de aire divergente. Dependiendo de la influencia de cada factor, se obtienen los diversos tipos de ambientes áridos. En el continente sudamericano se cumple estos 4 factores determinantes gracias a las características  de la circulación general atmosférica (ver Fig 2 de la izquierda). Por ejemplo es conocido la subsidencia existente a lo largo de la Costa Peruana y también la influencia de los 4 chorros de bajo nivel o "low level jets LLJ" en la costa del Pacifico (LLJ Peruano, LLJ Chileno costero) y LLJ del Caribe, así como el conocido LLJ Sudamericano para la delimitación de las zonas áridas en la Fig 2 de la derecha. Sin olvidar la influencia del Fenómeno El Niño como principal fuente de alteración de la circulación general atmosférica.

Fig 2. Principales caracteristicas de la circulacion general que afectan a Sudamerica en la baja y alta troposfera (Satyamurty et al. 1998). Localizacion aproximada de las regiones tipo "dryland" (Nicholson, 2011). CL = Chaco Low; LLJ = lowlevel jet; ET = equatorial trough; MCC = mesoscale convective complex; CONV = convective activity; STH = subtropical high; EA = extra-tropical anticyclone; L = low-pressure center; CCV = cold-core vortex; CV = cyclonic vortex; STJ = subtropical jet; PJ = polar jet.

2. Métodos de regionalización de lluvias

Los algoritmos estadísticos y geoestadísticos a emplear en una regionalización de lluvias, deberán ser capaces de simular estas características importantes del régimen de lluvias en ambientes áridos: 

1) Marcada variación de la distribución de la lluvia en invierno y verano.

2) Marcada variación entre un año a otro, siendo esta variación mas fuerte a nivel mensual, es decir la precipitación media anual no podría representar un indicador muy significativo. 

3) Marcada intensidad a escalas mas finas de tiempo.

Las metodologías en general no se diferencian mucho de las aplicadas a ecosistemas diferentes a los áridos, pero es interesante notar las variaciones propuestas, así como el caso del análisis de áreas climaticamente heterogéneas y la definición final notable de las regiones áridas comprendidas.

Dependiendo de la escala de tiempo y espacio, las metodologías han evolucionado desde: el análisis de vinculación elemental y sus variaciones, pasando por la correlación espacial, las funciones empíricas ortogonales (EOF) o componentes principales (PCA) incluyendo también rotaciones (RPCA, REOF), clusterización (particional y jerárquico) y la combinación de todas las anteriores. La homogeneidad de las regiones pueden ser medidas según la recomendación de cada método (i.e. siluetas para una clusterización kmeans) o a base de indicadores para un vector regional, el método de momentos, máxima probabilidad, momentos de probabilidad ponderada (i.e. L moments, LL moments, LH moments).

A continuación, algunos casos de aplicación:

Munoz-Diaz and Rodrigo, 2004 compararon la clusterización jerárquica y el PCA para la regionalización mensual en España.

Jerabi et al. 2007 regionalizaron eventos de lluvia desde la escala del minuto al diario mediante la correlación espacial y los EOF con influencia de la topografía en Túnez.

Chen et al. 2009 emplearon los EOFs para la regionalización de las precipitaciones en China.

Meddi et al. 2013 regionalizaron las precipitaciones en el nord-oeste de Algeria combinando el PCA y la clusterización kmeans.  

Darand and Mansouri, 2014 utilizaron el método de componentes principales y el cluster jerárquico basado en un producto grillado de precipitación en Iran.

Rau et al. 2016 realizamos una regionalizacion de la vertiente del Pacifico del Peru empleando la clusterización kmeans y el método del vector regional. La costa peruana representa la región árida de mayor superficie latitudinal del mundo.

Con esta entrada se intenta motivar al estudio de estas regiones que adolecen de la falta de estudios profundos, especialmente en el contexto sudamericano.

Biblio:
Satyamurti P et al. 1998. South America. In Meteorology of the Southern Hemisphere. American Meteorology Association. US.
Nicholson S. 2011. Dryland climatology. Cambridge University Press UK.