Vázquez, Luis

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La pluviometría
en las comarcas
catalanas
próximas al mar
Luis Vázquez
Instituto Nacional de
Meteorología
Territoris (1998), 1:
291-309
 
293
La pluviometria en las comarcas catalanas
proximas al mar
Luis Vázquez
Instituto Nacional de Meteorología
Resumen
Desde un punto de vista dinámico la región mediterranea es una zona de transición entre Europa, que
queda bajo la influencia de los Oestes, de la Circulación General Atmosférica, durante la mayor parte del año y el
Norte de Africa, con predominio de la aridez y los desiertos y bajo la influencia de cinturon de altas subtropicales.
La precipitación sobre este área es muy irregular y muestra gran variabilidad espacial y temporal.
En un territorio tan reducido como la franja costera catalana, hemos identificado un conjunto de
distribuciones de precipitación para los meses de otoño, en el periodo 1961-1990.
Abstract
From a dynamical standpoint the Mediterranean region forms a transitional zone between Europe, highly
influenced by the Westerlies during the whole year, and the deserts of North Africa, which lie within the arid zone
of the subtropical high-pressure belt.
The precipitation over this area is very irregular and shows high spatial and temporal variability.
In a territory as small as the catalan coast (Catalunya), a set of precipitation distributions have been
identified during the autum months of 1961-1990.
Recepción del manuscrito, enero de 1997
Introducción
Si bien el clima de la franja costera de la Cuenca Occidental del Mediterraneo se
puede considerar especificamente caracterizado en las principales clasificaciones
climáticas del mundo, precisamente según un prototipo que lleva su propio nombre
marítimo (el subtipo Cs de Köppen), quizás sea la alta variabilidad de la precipitación
mensual interanual lo que hace más compleja y delicada la interpretación y la gestión de
los recursos hidricos de esta región geográfica.
Recogemos aqui palabras de D. J.Mª Jansà en su Curso de Climatología: «El tipo C
es el tipo de la variedad; mejor aún, de la diversidad, y como esta diversidad se manifiesta
sobre todo en el régimen pluviométrico, conviene empezar por él» (pág. 348). «.... ahora
estamos en el dominio de la irregular regularidad; la variabilidad de los elementos es
mucho menor ( que en los tipos A y B), pero lo periodico brota sólo como un producto
estadistico... Hay que reconocer que esta diversidad tiene raices profundas, ya que las
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distintas comarcas clasificadas bajo el epigrafe común de clima de tipo C no constituyen
un conjunto físicamente homogeneo con mayores diferencias si cabe, que las existentes
entre el desierto cálido y el desierto frio». (pág 349).
Sirva la modesta contribución de este estudio como homenaje a quien por su actitud
humana,científica y profesional, continua siendo un referente y en particular para aquellos
que se interesan, viven, disfrutan y sufren las peculiaridades de Mediterraneo.
Localizandonos en Cataluña, se puede destacar el gran contraste de precipitaciones
entre unos años y otros, entre la sequedad de unos años y la elevada pluviometria de otros ,
aún refiriendonos a un mismo mes . Estas variabilidad y disparidad son tanto mayores
cuanto más nos aproximamos al mar, como criterio general.
En este artículo, se presentan algunos aspectos de estos contrastes en la franja
territorial que comprende las comarcas del litoral y prelitoral catalán. Se pretende destacar
una diferenciación espacial y temporal de la pluviometria mensual de los meses de otoño,
en un lugar y una época en que se producen con la mayor frecuencia intraanual los
fenomenos convectivos más intensos y eficientes, tipicos de la climatologia mediterranea,
con efectos económicos, sociales y ecológicos muy relevantes.
Finalmente, se presentan un conjunto de mapas pluviométricos compuestos,
correspondientes a probables prototipos de organización de la precipitación mensual en el
área.
Datos y su tratamiento
Un conjunto de 22 observatorios pluviométricos (mapa de localizaciones)
configuran la ‘malla’ de referencia sobre la cual disponemos de series homogeneas y
completas de la precipitación mensual de septiembre, octubre y noviembre durante el
treintenio 1961-1990. Constituyen la base empirica a partir de la cual tratamos de obtener
información sintética latente en la alta variabilidad espacial y temporal que las
observaciones básicas u originales contienen.
Su localizacción geográfica es apreciablemente homogenea y cubre el área con
aceptable regularidad como para que no aparezca ninguna parte de esta zona ‘aislada’
respecto de la red de observación, de modo que evitarémos que la cantidad de variancia
este subestimada ó sobrerrepresentada en alguna parte del territorio.
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Catalunya: localización de observatorios.
Se ha tratado de especificar unas distribuciones típicas de precipitación por medio
de un análisis previo de funciones ortogonales empiricas tal como, por ejemplo, se presenta
en Kutzbach,1967.
En la matriz de datos básicos (dimensiones 30*22, m*i) correspondiente a cada uno
de los meses estacionales, Xmi, representa el valor pluviométrico del mes m en el
observatorio i. Convenientemente adimensionalizadas, tenemos
El conjunto de observaciones Xmi, con i=1,2,....I, puede ser considerado como un
vector mensual Xm en un espacio de dimensión I, tal que
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donde Bi (i=1,2,.....I) es la base vectorial unitaria . Como Xm es un vector I-dimensional,
se puede representar por I vectores de modelo linealmente independientes.
La estructura espacial del modo k está dada por las componentes Eki (i=1,2,.....I)
del vector Ek del modélo (las cargas); la estructura temporal del modo, está dada por el
coeficiente de expansión (puntuaciones)    Amk (m=1,2,......M) ( en este estudio M=30) tal
que
donde,
La ortogonalidad de los modos se expresa por
La estructura de espacio y tiempo de cada modo (Eki y Amk, respectivamente)
están conectados a los datos básicos según
Para cada modo, el coeficiente de expansión temporal es una serie de tiempo con
media cero y la suma de las variancias de todos los modos es igual a la variancia total de
los datos originales.
Estas propiedades enunciadas, son más generales en el sentido de que son aplicables
a cualquier conjunto ortonormal Ek (k=1,2,.....I). Las funciones ortogonales empiricas
pueden ser reconocidas como los autovectores (ó vectores propios) de la matriz de
covariancias
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Õ
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λ l, es el autovalor (ó valor propio) de la matriz de covariancias:
y puede comprobarse que
Es decir, las estructuras de espacio y tiempo de los modos de la matriz de
asociaciones son ortogonales y los podemos denominar modos empiricos.
si 1 = K
o sea, el
autovalor del modo empirico k es igual a su variancia, y
En este trabajo hemos utilizado la matriz de correlaciones como matriz de
dependencias.
En un orden práctico, tratamos de reducir la dimensión del espacio original de las
variables básicas a otro de menos dimensiones, ó de número reducido de componentes,
pero con la condición de que en este reducido espacio de pocas dimensiones quede
recogido un muy alto porcentaje de la variancia total del espacio original, ya que
maximización de la variancia explicada es equivalente a minimización del error total . La
elección de este número limitado de componentes, de la dimensión reducida del espacio de
las componentes, es susceptible de diferentes criterios y en parte puede estar orientado por
la significación de las mismas en una fase de interpretación. Aqui, se han considerado
aquellas cuyo valor propio asociado es mayor que la unidad, es decir, aquellas
componentes que expliquen al menos un porcentaje de variancia igual ó mayor que el de
las variables originales.
Cuando se analiza la matriz de correlaciones, las cargas de los modos empiricos
forman una matriz que proporciona las coordenadas de las variables originales en el
espacio reducido de las componentes, que a su vez coinciden con sus coeficientes de
correlación.
En una investigación exploratoria de los datos, como puede ser esta que se presenta,
tratamos de buscar implicaciones en el mundo real, para interpretar las componentes
obtenidas en función de las variables e individuos de la matriz básica que las caracterizan.
La primera componente, en cada mes tratado, presenta muy alta correlación con la
mayor parte de las variables originales, es decir, presenta un patrón de saturaciones
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elevadas y positivas en todas las variables básicas (criterio de múltiple positividad), lo cual
facilita poco nuestra pretensión de diferenciar subzonas dentro del área costera catalana,
que expresen homogeneidad en cuanto al comportamiento pluviométrico y los factores
geográficos,meteorológicos y climáticos que los producen.
Para tratar de obtener grupos homogeneos de variables originales que faciliten la
interpretación de las componentes latentes, puede adoptarse un cambio de base, por medio
de una rotación con el criterio de maximización de la variancia de las cargas , de modo que
aparezcan unas variables muy saturadas y otras muy poco, de acuerdo con el criterio de
estructura simple de Thurstone (se supone que existen varias componentes relacionadas
cada una de ellas con unas cuantas variables originales y no con las restantes).
A la matriz de coeficientes de expansión temporal, que expresan la medida en que
las componentes se dan en los sujetos (Xmi, i=1,2,.....I), le hemos aplicado un algoritmo de
agrupamiento (distancia euclidea, método de Ward), que nos proporciona una reagrupación
de los 30 ‘mapas’ de precipitación (1961-90) en unos pocos subconjuntos.
Finalmente, hemos obtenido unos mapas compuestos como promedio de los
integrantes de cada uno de los subconjuntos y esto nos ha permitido expresar unos
prototipos de precipitación mensual, en que mas probablemente se manifiesta la
precipitación de otoño en las zonas catalanas próximas al mar y que eventualmente podrian
asociarse a esquemas recurrentes de la circulación atmosférica en la región (meteorologia)
y más ampliamente con condiciones especificas del estado del sistéma climático
correspondiente, en el área ó fuera de ella.
Resultados y comentarios
En los gráficos adjuntos están transcritas las cargas de cada una de las tres
componentes  que explican el 76.5%, 85.6% y el 81.7% de la varianza total de las variables
originales para los meses de septiembre, octubre y noviembre, respectivamente.
Una observación que puede hacerse es que cada componente da señal más alta y
‘selecciona’ una particular área del conjunto del territorio.
Curiosamente, excepto en septiembre, en donde las componentes 1 y 2 aparecen con
una disposición elongada, casi paralela a la totalidad de la línea costera ( sobre todo la
componente 2), en los otros dos meses, octubre y noviembre, con cierta similitud entre
ambos, la señal de las componentes se vincula prácticamente a los tres tramos provinciales
del territorio, Girona, Barcelona y Tarragona.
Asi como en septiembre las componentes evocan la diferenciación entre la franja
litoral y la prelitoral, en octubre y noviembre los factores latentes parecen corresponder con
los tres tramos costeros tradicionalmente usados en la operativa de predicción marítima en
Cataluña.
En este articulo no pretendemos entrar directamente en aspectos interpretativos, si
bien, no es dificil especular con la peculiaridad geográfica de cada tramo costero y su
disposición relativa a los flujos perturbados predominantes en caso de episodios
importantes de precipitación , que inciden sobre las costas catalanas.
Efectivamente, además de otros elementos que no señalamos ahora, puede
imaginarse la zona preferencial de focalización de los factores meteorológicos
mesoescalares, en ambientes ciclónicos mediterraneos, más al norte ó más al sur en la
franja costera-precostera catalana, dependiendo de la dimensión y localización de los
centros de esos ciclones y sus flujos aereos asociados.
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Septiembre:
cargas de la componente 1.
Septiembre:
cargas de la componente 2.
Septiembre:
cargas de la componente 3.
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Octubre:
cargas de la componente 1.
Octubre:
cargas de la componente 2.
Octubre:
cargas de la componente 3.
301
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Noviembre:
cargas de la componente 1.
Noviembre:
cargas de la componente 2.
Noviembre:
cargas de la componente 3.
302
Se presentan también las distribuciones pluviométricas ‘prototípicas’ como mapas
pluviométricos compuestos. Cada uno de ellos es el promedio de un conjunto de años con
similar contribución de las componentes , como se indica a continuación:
Septiembre - mapa del tipo 1: 1961, 1963, 1971, 1972, 1975, 1989.
mapa del tipo 2: 1962, 1965, 1969, 1974, 1976, 1984.
mapa del tipo 3: 1964, 1967 ,1973, 1978, 1980, 1981, 1982, 1983, 1986,
1988, 1990.
mapa del tipo 4: 1966, 1968, 1970, 1977, 1979, 1985, 1987.
Octubre - mapa del tipo 1: 1963, 1971, 1974, 1978, 1980, 1983, 1988.
mapa del tipo 2: 1964, 1968, 1973, 1975, 1981, 1984, 1989.
mapa del tipo 3: 1961, 1966, 1967, 1970, 1976, 1977, 1985.
mapa del tipo 4: 1962, 1969, 1972, 1982, 1986.
mapa del tipo 5: 1965, 1979, 1987, 1990.
Noviembre - mapa del tipo 1: 1963, 1968, 1922, 1989.
mapa del tipo 2: 1961, 1967, 1971, 1987, 1990, 1964, 1969, 1977, 1980,
1984, 1985.
mapa del tipo 3: 1962, 1983, 1988.
mapa del tipo 4: 1965, 1966, 1970, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1978,
1979, 1981, 1986.
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Septiembre:
Mapa del tipo 1. (mm).
Septiembre:
Mapa del tipo 2. (mm).
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Septiembre:
Mapa del tipo 3. (mm).
Septiembre:
Mapa del tipo 4. (mm).
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Octubre:
Mapa del tipo 1. (mm).
Octubre:
Mapa del tipo 2. (mm).
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Octubre:
mapa del tipo 3. (mm).
Octubre:
mapa del tipo 4. (mm).
Octubre:
mapa del tipo 5. (mm).
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Noviembre:
Mapa del tipo 1. (mm).
Noviembre:
Mapa del tipo 2. (mm).
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Mapa del tipo 3. (mm).
Noviembre:
Mapa del tipo 4. (mm).
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