Análisis de la distribución espacial de la pluviometría anual en la península ibérica a partir del Global Climate Monitor (1901-2016)

2 Julio 3 Índice Resumen .................................................................................................................................................. 4 1. Introducción y objetivos .................................................................................................................. 5 1.1 Comportamiento general de la precipitación ......................................................................... 5 1.2 Rasgos espaciales y temporales .............................................................................................. 8 1.3 Causas genéticas ................................................................................................................... 11 1.4 Estado de la cuestión ............................................................................................................. 13 2. Fuentes y datos ............................................................................................................................. 14 2.1 Datos de precipitación........................................................................................................... 14 2.2 Datos de límites físicos .......................................................................................................... 16 2.3 Programas informáticos utilizados ........................................................................................ 17 3. Metodología .................................................................................................................................. 17 3.1 Diseño del modelo de datos .................................................................................................. 19 3.2 Generación de la base de datos ............................................................................................ 20 3.2.1 Relación de consultas espaciales ................................................................................... 21 3.3 Selección de estadísticos ....................................................................................................... 22 3.4 Análisis de resultados ............................................................................................................ 24 3.4.1 Selección de resultados.................................................................................................. 25 3.4.2 Geovisor ........................................................................................................................ 25 4. Resultados ..................................................................................................................................... 26 4.1 Caracterización de la precipitación en la península Ibérica mediante estadísticos de tendencia central............................................................................................................................... 27 4.2 Caracterización de la precipitación en la Península Ibérica mediante estadísticos de dispersión .......................................................................................................................................... 35 4.2.1 Estadísticos de dispersión en valores absolutos ............................................................ 36 4.2.2 Estadísticos de dispersión en valores relativos .............................................................. 40 5. Conclusiones .................................................................................................................................. 43 5.1 Conclusiones a partir de las medidas de tendencia central .................................................. 43 5.2 Conclusiones a partir de las medidas de dispersión ............................................................. 44 5.3 Valoración final ...................................................................................................................... 45 6. Bibliografía ..................................................................................................................................... 46 ANEXOS ..………….………………………..…….……………………………………………………………………………………………..49 4 Resumen Uno de los principales cometidos históricos que ha desempeñado la Geografía ha sido el estudio y la descripción de la Tierra, en sus distintas dimensiones físicas y humanas. Y conforme al paso del tiempo, esta disciplina y quienes se dedican a ella han sabido adaptarse a los cambios acontecidos a su alrededor. Dejando a un lado los distintos paradigmas históricos adoptados por la Geografía, el mayor cambio producido en esta disciplina es el metodológico. A día de hoy, los datos geográficos presentan una componente espacial capaz de ser utilizada en las diferentes tecnologías de la información geográfica desarrolladas, lo que supone una gran utilidad a la hora de realizar los distintos análisis que pueden llevarse a cabo. Además, gran parte de ellos se encuentran en la red a disposición del público general. Esto supone un avance en el acceso libre a la información, de la que se nutre este trabajo. En el cual, a partir de una recopilación de información proveniente de grandes bases de datos y de su tratamiento, se desarrolla un análisis de distribución espacial e identificación de grandes patrones para una de las variables climáticas más estudiada en la disciplina geográfica: la precipitación. Todo ello acompañado de una serie de medidas estadísticas que permiten identificar con mayor precisión aquellas zonas con un comportamiento pluviométrico similar. Y enmarcado en una zona como la península ibérica, donde siempre se ha mostrado un especial interés hacia este tipo de fenómenos atmosféricos, debido a lo delicado de la gestión hidrológica en dicho ámbito.  Palabras clave: Precipitación, distribución espacial, patrones, estadística climática. Abstract One of the main historical tasks carried out for Geography has been the Earth’s study and description, in their different aspects: physic and human. According to the past of time, this discipline and who engage to her have known to adapt to changes happened around. Leaving distinct historical paradigms adopted for Geography aside, the greatest change occurred in this discipline is over methodological field. Nowadays, geographic data have a special component capable of been used in the different developed TIG’s, which supposes a great utility at the time of doing a great amount of analyses. Moreover, many of them are on the web at general public disposition. This implies an advance in free information access, whereof support this research. In which, based on a compilation of great databases’ information and its treatment, it’s developed a spatial distribution and large pattern analysis for one of the most studied climate variable in Geography: precipitation. All of that accompanied by a succession of statistical measures which allow for identify those areas with similar rainfall behaviour with high precision. And define in a zone like Iberian Peninsula, where has always show interest toward this atmospheric phenomenon, due to delicate hydrological management in the referred area.  Keywords: precipitation, special distribution, patterns, climate statistics. 5 1. Introducción y objetivos Este trabajo trata sobre un análisis de la pluviometría en la península ibérica a través de una serie de gradientes espaciales, que sirven como herramienta para un estudio más exacto del comportamiento de dicho fenómeno en una escala espacial y temporal determinada. Para la realización de dicho análisis se hace uso de una base de datos espaciales construida a partir de datos obtenidos en el visor Global Climate Monitor. Así pues, el objetivo que se persigue en este trabajo es el de lograr una caracterización espacial y descripción de la precipitación en el ámbito de la península ibérica, a partir de los datos de precipitación mensual para el periodo 1901-2016. De esta manera se intentarán determinar los factores explicativos de la misma, en una zona donde la gestión y el aprovechamiento del agua es una tarea fundamental para el desarrollo socioeconómico. La escasez del agua como recurso en la zona de estudio es una característica fundamental de la misma, por ello el papel que juega la precipitación se hace aún más importante si cabe que, en ocasiones y dependiendo del sector que tratemos, puede llegar a actuar como un factor limitante (Martín-Vide, 1996). Y más tratándose de una zona como la península ibérica, donde los fenómenos de precipitación se suceden de manera variable a lo largo del espacio y el tiempo. 1.1 Comportamiento general de la precipitación Por lo tanto, la precipitación es un factor fundamental en el establecimiento de una variedad climática dentro de la península, siendo además la variabilidad pluviométrica una de las características más influyentes y estudiadas en el clima Mediterráneo (Cortesi, González- Hidalgo, Trigo, & Ramos, 2014), el cual puede considerarse como el más influyente dentro del mosaico climático peninsular. Así pues, el conocimiento de las componentes tanto espacial como temporal de dicha variabilidad es necesario para una caracterización precisa de los efectos pluviométricos. Para ello, y de acuerdo a Martin-Vide (Martín-Vide, 1996), se pueden establecer una serie de características en el comportamiento de la pluviometría en la península ibérica que se pueden resumir en los diez siguientes puntos: 1. Modesta pluviometría. Aunque generalmente España y Portugal son denominados como países “secos”, es cierto que algunos puntos de la franja septentrional están entre los lugares más húmedos de toda Europa. Pero es la influencia mediterránea la que 6 marca el comportamiento generalizado, con medias anuales realmente bajas. En tres cuartas partes del territorio las medias están en valores inferiores a 700 mm anuales, casi la mitad por debajo del 500 mm y algunas zonas ni siquiera alcanzan los 100 mm al año. 2. Elevada variabilidad y disparidad pluviométrica. Como ocurre en los climas mediterráneos, la variabilidad interanual es muy acentuada en la península, lo que provoca grandes contrastes en la serie histórica. Este hecho provoca que el coeficiente de variación pluviométrico medio en la Península se sitúe alrededor del 30%, lo que hace necesario tomar series de más de 30 años para hallar un promedio anual con un bajo error estadístico. 3. Irregularidad pluviométrica diaria. Al igual que las cantidades anuales o mensuales de precipitación, las diarias son muy variadas. En algunas zonas mediterráneas un día de lluvias copiosas representa un elevado porcentaje del total anual. La ocurrencia o no de esos días puede marcar el carácter pluviométrico, seco o húmedo, de todo un año. 4. Alta intensidad pluviométrica diaria y horaria. En el ámbito mediterráneo es característica la lluvia torrencial, dando lugar a precipitaciones de alta intensidad. Las cantidades diarias máximas superan los 100 mm diarios para un periodo de retorno de diez años. Y en cuanto a los datos horarios, los máximos para ese mismo periodo de retorno rebasan los 60 mm. También es cierto que los aguaceros no son exclusivos de la fachada mediterránea, pudiéndose dar casos similares incluso en plena Meseta Central. 5. Largos periodos secos. Indudablemente, al existir un nivel de precipitaciones modestas y muy concentradas en el tiempo deben darse prolongados periodos secos. Esto trae consigo el problema asociado de la sequía. En zonas meridionales y orientales de la península se encuentran zonas con rachas de más de cien días si una sola gota de lluvia. 6. Diferencia negativa entre precipitación y evapotranspiración potencial. Conocida como déficit hídrico (o aridez) caracteriza a una amplia extensión de tierras peninsulares, a excepción de la franja cantábrica; desde Galicia a los Pirineos, incluyendo las principales cordilleras de la mitad norte. Y es en el periodo estival cuando esta aridez es más intensa, aunando las altas temperaturas con una prolongada insolación. 7. Diversidad de regímenes pluviométricos estacionales. A los ritmos pluviométricos típicos del clima mediterráneo y los climas de influencia oceánica en las costas 7 occidentales hay que añadirle ciertos matices. Así pues, en la fachada oriental el efecto del Mar Mediterráneo provoca un máximo de precipitaciones otoñal. Incluso en zonas del Pirineo catalán se puede llegar a invertir el régimen pluviométrico, con máximos en los meses de verano. En total se dan unos catorce regímenes distintos en la península ibérica, imposibilitando su caracterización en función de solo uno de ellos. 8. Desigual reparto estacional de la precipitación. Ligado directamente a la variabilidad interanual, puede suponer una variación bastante considerable del comportamiento medio. Presentando aportes de agua muy diferentes para un mismo lugar y estación a lo largo de los años. Esto, sin duda, dificulta la gestión de cultivos, riegos o abastecimientos. 9. Anomalías pluviométricas contrarias en distintas regiones simultáneamente. El conjunto de la península ibérica puede entenderse como un ámbito interconectado pluviométricamente. A la misma vez que se han registrado fuertes sequías en Euskadi, se dan intensas lluvias en Andalucía; y viceversa. También se da el caso estaciones meteorológicas cercanas en el espacio (como León y Gijón) con un coeficiente de correlación muy bajo en series largas. Estas situaciones anómalas pueden explicarse mediante la circulación atmosférica, con anticiclones de bloqueo que producen periodos secos en una zona de la Península mientras que las depresiones en altura asociadas a estos generen precipitaciones intensas en otras zonas. 10. Complejo mapa pluviométrico ibérico. Todo lo visto anteriormente puede explicar la complejidad del fenómeno de la precipitación en este ámbito, donde influyen decisivamente los factores del relieve. La disposición, orientación o la altitud del mismo sirve para establecer una serie de localizaciones bien diferenciadas entre sí por toda la Península. Estas dan lugar a las conocidas “sombras pluviométricas” e “islotes lluviosos”, haciendo aún más difícil una caracterización generalizada de la precipitación ibérica. Tanto el comportamiento de la precipitación, como su característica variabilidad son de especial relevancia a la hora de su estudio. La precipitación en la península tiene una fuerte componente estacional, relacionada principalmente en invierno con las perturbaciones baroclínicas a escala sinóptica. Mientras que la precipitación veraniega depende en gran medida de factores locales, tales como tormentas convectivas o el alto contenido de humedad e inestabilidad en las capas superiores de aire. Incluso la topografía, con su relieve diferencial y desniveles altitudinales de más de 3000 metros, tiene un peso importante a la hora de 8 caracterizar la pluviometría ibérica a gran escala. Puede ayudar a concentrar la precipitación en zonas favorablemente expuestas a los flujos de vientos húmedos y suprimirla en aquellas regiones más protegidas (Morata, Martin, Luna, & Valero, 2006). Además de la gran variabilidad mostrada por los regímenes estacionales de precipitación en la península ibérica, hay que sumarle los cambios que se han detectado en su comportamiento durante la segunda mitad del siglo XX. La mayoría de estos se ven traducidos en una disminución significativa de las precipitaciones primaverales, produciendo una redistribución pluviométrica en la mitad húmeda del año (tendencia a la reducción en el mes de marzo y al incremento en el mes de octubre). Con la consiguiente concentración de las precipitaciones al comienzo del periodo de lluvias y el acortamiento del propio ciclo en los últimos meses (González-Hidalgo, Brunetti, & de Luis, 2010). Como aspecto importante a la hora de explicar el comportamiento de la precipitación en el ámbito de estudio, es necesario conocer el papel que juega el índice de la Oscilación del Atlántico Norte o NAO, por sus siglas en inglés (North Atlantic Oscilation). En él se toma como referencia dos puntos situados en el Atlántico norte y se relacionan los valores de presión atmosférica en cada uno de ellos. Normalmente, se elige un punto próximo al Atlántico subtropical y otro cercano al Atlántico subpolar. En la mayoría de estudios esos puntos se fijan en las Azores y Reikiavik, aunque también cuando se trata de caracterizar más acertadamente la precipitación peninsular se suele tomar como referencia Lisboa en vez de las islas Azores. En (Martín-Vide & Fernández Belmonte, 2001) se estudia la relación entre el índice NAO y la precipitación peninsular. Los resultados obtenidos aquí concluyen con la existencia de una correlación negativa entre este índice y los valores de precipitación para los meses de octubre a marzo en la zona central y suroccidental peninsular. Esta dependencia negativa se explica por la vinculación de los temporales del suroeste a las depresiones localizadas en el área del Golfo de Cádiz y sus inmediaciones. 1.2 Rasgos espaciales y temporales En cuanto a un análisis propiamente geográfico, al igual que cualquier otra variable, para el fenómeno de la precipitación es necesario conocer tanto su componente espacial como temporal. Con una especial dedicación a la distribución de la misma por el territorio, pues se trata de uno de los objetivos principales de este trabajo. A la vez que ese mismo 9 comportamiento diferencial en relación al área de afección es influenciado por los patrones temporales que, dependiendo de su mayor o menor dinamismo, provocan una determinada incertidumbre a la hora de realizar pronósticos, previsiones o proyecciones futuras en el comportamiento de la precipitación y sus eventos climáticos asociados, como las sequías e inundaciones. Como característica espacial propia de la península ibérica, y que afectan de manera directa a los fenómenos climáticos y meteorológicos como la precipitación, debe resaltarse su propia localización entre latitudes medias y subtropicales (en torno a los 36º y 44º N). Esa situación de transición entre los dominios húmedos del Océano Atlántico y Europa Central, y el cinturón árido y desértico del Norte de África provoca un alto dinamismo en los regímenes de circulación atmosférica, muy relacionados con los periodos secos y húmedos a lo largo del año. Este hecho trae aparejado una alta variabilidad a cualquier escala temporal: diaria, mensual o interanual (Dünkeloh & Jacobeit, 2003). En relación a la capacidad de predicción de la precipitación, es destacable aclarar que el establecimiento de un espacio acotado (como puede ser la misma península) dificulta la propia labor prospectiva, intentando para ello identificar las relaciones entre las características de la precipitación regional y la circulación de los patrones atmosféricos a gran escala; siendo esta la principal herramienta en los procedimientos de downscaling (Cortesi et al., 2014). A la hora de establecer unos rasgos espaciales para la precipitación es recomendable, en primer lugar, el establecimiento de una regionalización del área de estudio en la que se divida el territorio en zonas con un comportamiento climático similar. Son varios los estudios en los que se han hecho especial hincapié en esta cuestión, como los de Morata et al. (2006) y Luna Rico et al. (2004), en los que se consigue agrupar objetivamente las series de precipitación utilizadas en cada estudio en función de sus características comunes. En ellos se divide la península en tres zonas climáticas homogéneas: la primera, denominada Región Atlántica, que cubre todo el centro y oeste peninsular, desde Galicia a Almería abarcando toda la extensión interior de la meseta Central; la segunda, llamada Región Mediterránea, que ocupa la mayor parte de la costa mediterránea y los territorios del sur del valle del Ebro; y la tercera, denominada Región Cantábrica, que cubre la mayoría de la cornisa Cantábrica, los Pirineos y el norte del valle del Ebro. Sin embargo, parece que no se obtienen resultados concluyentes a la hora de realizar análisis de tendencias de precipitación anual, como se puede comprobar en Almarza Mata & 16 2016, recogida en las 283 celdillas que componen la malla completa del territorio peninsular ibérico. Ante tal cantidad de datos se hace completamente necesaria la utilización de sistema de gestión de base de datos, capaz de dar una respuesta rápida y eficaz a las necesidades que se plantean en el tratamiento de los mismos. 2.2 Datos de límites físicos Dada la propia naturaleza en rejilla de los datos de precipitación, la cual no se ajusta gráficamente a los límites físicos reales de la Península Ibérica, se hace necesaria la utilización de otro tipo de datos con unas características diferentes, para así adaptar la información pluviométrica a los límites del ámbito de estudio. Figura 1. Aspecto de la malla de datos antes y después de ajustarla a los límites peninsulares. Para ello también se va a utilizar una capa vectorial que contienen los límites físicos de las distintas unidades territoriales que conforman la zona de estudio (España y Portugal). Estos datos han sido obtenidos de la Oficina Europea de Estadística (Eurostat, http://ec.europa.eu/eurostat/), donde se ofrece una cobertura a escala 1:1.000.000 de las unidades estadísticas territoriales (NUTS, en sus siglas en francés) del territorio europeo para el año 2013. El Sistema de Referencia de Coordenadas mediante el cual se distribuye esta información es ETRS89 (EPSG: 4258), lo que supone un inconveniente a la hora de combinar esta con los datos pluviométricos. Por lo que mediante un geoproceso de transformación de coordenadas, posteriormente desarrollado, se consigue cuadrar ambos sistemas. 17 2.3 Programas informáticos utilizados Por último, cabe señalar la utilización de los distintos programas informáticos para el tratamiento de los datos y la obtención de resultados, como una parte esencial en este trabajo. En la siguiente tabla se muestra una relación detallada de todos aquellos programas empleados y una pequeña descripción de los procesos realizados en cada uno de ellos. Software / Aplicación / Programa Utilización PostgreSQL / PostGis Sistema de gestión de bases de datos relacional espacial, de código abierto, que ha sido utilizado para este trabajo. PgAdmin Plataforma libre utilizada en la administración y desarrollo de base de datos de código abierto para PostgreSQL. QGIS SIG de escritorio libre y de código abierto, mediante a través del cual se han exportado los resultados de la base de datos para su posterior composición cartográfica. Geovisor web Herramienta libre utilizada para la representación de los resultados y facilitar su posterior análisis. Tabla 1: Muestra de los programas utilizados en este trabajo. 3. Metodología Para la realización de este estudio, con el objetivo de establecer una caracterización espacial de la precipitación en la península ibérica, se han llevado a cabo una serie de procesos y procedimientos que, de manera clara y concisa, quedan expuestos a continuación, en una secuencia de fases sucesivas de trabajo con un orden lógico en su implementación. Tal y como puede observarse en la Fig. 2, el flujo del proceso de trabajo ha sido el siguiente: 18 Figura 2: Diagrama del flujo de datos del proceso metodológico completo. Flujo Proceso Output Archivo / Base de datos Diseño de la base de datos (modelo conceptual y físico) Adquisición y exportación de datos Importación a la BD Base de datos espaciales Consultas en SQL Exportación a SIG de escritorio Global Climate Monitor GISCO (Eurostat) Datos de inicio (*.csv) Indexado de tablas Representación cartográfica Generación de estadísticos Generación de vistas espaciales Incorporación al geovisor 19 Se puede apreciar como en un primer momento destaca la adquisición de los datos desde las distintas fuentes ya mencionadas, que posteriormente pasan a formar parte de la base de datos propia. Una vez importado toda la información en la base de datos, mediante distintas operaciones se llega a la generación de consultas en lenguaje SQL para obtener distintos estadísticos y vistas espaciales que se analizarán posteriormente. Y que finalizará en una representación cartográfica final de los resultados. 3.1 Diseño del modelo de datos El primer paso a la hora de elaborar una base de datos es organizar y estructurar los propios datos que la conforman, de manera que toda la información que se utilice quede registrada en un sistema mediante el cual sea posible, tanto la interacción entre los propios datos como la accesibilidad o el tratamiento de los mismos, satisfaciendo así las necesidades para la que fue creada esa base de datos. Para ello es necesario un diseño previo, dentro del cual es fundamental establecer una estructura lógica donde los requisitos de los datos son investigados, definidos y modelados, de manera que sirva como base para implementar todo el sistema de información desarrollado (Camarillo et al., 2014). Figura 3: Esquema del modelo de datos del sistema. 20 En el diseño de ese modelo lógico es necesario el establecimiento de una estructura conceptual y relacional, que se utilice como herramienta para una correcta representación de los datos y su posterior interpretación. Dentro de esa estructura o modelo conceptual es donde se establecen las denominadas entidades, entendidas como la clasificación a grandes rasgos de esos mismos datos mediante tablas, y se identifican las relaciones existentes entre ellas. Se trata, por tanto, de una representación más abstracta de la realidad sin una profundización a un gran nivel de detalle. Para ello se elabora, a continuación, el denominado modelo entidad-relación, que conjuga las características de la parte conceptual con el conjunto de relaciones lógicas que se establecen entre las entidades, mediante la determinación de las cardinalidades y las claves tanto primarias como foráneas, que actúan como elementos estructurantes de una base de datos. Se consigue, de esta manera, un modelo definitivo que establezca un sistema de información robusto que cumpla, además, con la normalización de los datos a fin de evitar problemas relacionados con la redundancia entre los mismos. 3.2 Generación de la base de datos Entendiendo una base de datos como un gran conjunto de datos organizados especialmente para una veloz búsqueda y recuperación de los mismos, y habiendo establecido previamente el modelo mediante el cual se va a desarrollar su estructura y funcionamiento, el siguiente paso es el de la creación física de esa base de datos. Para este cometido lo primero es, según se resumía en el diagrama de flujo, la adquisición de los datos que van a formar parte de la base de datos. Y estos se obtienen de las dos fuentes ya mencionadas. Los referentes a la precipitación provienen del Global Climate Monitor, los cuales han sido seleccionados mediante una delimitación de la Península Ibérica por bounding box, directamente desde el mapa proyectado en este visor. Una vez elegida el área de estudio correspondiente, así como la variable adecuada y su escala temporal (precipitación mensual desde enero de 1901 a diciembre de 2016), se estaría en disposición de importar esa información a la base de datos propia. Además de estos, es necesario adquirir los datos relacionados con los límites físicos territoriales, a fin de delimitar la península de una manera precisa. Por tanto, una vez obtenida esa capa vectorial de la web de Eurostat se integraría igualmente a la base de datos. 21 A continuación, se procede a configurar esa base de datos a través de la plataforma PgAdmin a partir de la extensión PostGIS, pudiendo así trabajar con datos que poseen una componente geométrica, susceptibles de ser localizados espacialmente. Y a partir de ahí se empiezan a crear las tablas donde se importarán los datos recogidos en las distintas fuentes empleadas para este trabajo. Una vez ya estén creadas las tablas con los datos necesarios para el estudio pluviométrico propuesto, se procede a realizar las distintas consultas espaciales en SQL para generar las vistas que serán la parte fundamental en el desarrollo de los análisis posteriores. 3.2.1 Relación de consultas espaciales En cuanto a lo relacionado con la ejecución de las distintas consultas en SQL espacial, en este apartado se pone de manifiesto una relación sucinta de aquellas con una especial relevancia metodológica, justificando además su uso. Entre ellas podemos destacar las siguientes: - Consulta 1 (precip_1901_2017_espacial): Creación de vista para dotar de componente espacial a cada celdilla de la malla de datos, pudiendo así espacializar los valores de precipitación. - Consulta 2 (estad_precip_1901_2017): Creación de vista para calcular estadísticos anuales, útil para el análisis posterior. - Consulta 3 (est_precip_1901_2017_’nombre de la estación’): Creación de vista para calcular estadísticos de meses agrupados en estaciones. - Consulta 4 (peninsula_nuts): Creación de vista con las unidades territoriales que conforman la Península Ibérica, para un posterior ajuste espacial de los datos. - Consulta 5 (peninsula_nuts_3857): Creación de vista con la transformación del SRC del territorio peninsular, para que coincidan espacialmente con los de precipitación. - Consulta 6 (peninsula_union): Creación de vista con la unión de los territorios peninsulares, para disolver los límites internos y crear una sola unidad homogénea. - Consulta 7 (estad_precip_1901_2017_peninsula): Creación de vista con los estadísticos anuales intersecados con los límites de la península, para un análisis espacial más exacto. De esta manera quedarían definidas las principales consultas espaciales en SQL realizadas para la generación de la base de datos propia que contiene, tanto los datos en bruto del fenómeno de la precipitación mensual en la Península Ibérica en el periodo enero de 22 1901-diciembre de 2016, como las medidas estadísticas ya calculadas para su análisis; identificados además con su componente espacial. En definitiva, este método de trabajo mediante la gestión de un sistema de base de datos como la aquí propuesta permite el análisis de la precipitación en tres niveles distintos, que se resumen a continuación: - Un análisis en conjunto de la serie histórica, donde se recojan la totalidad de los valores mensuales registrados en la base de datos. - Otro análisis estacional, mediante la agrupación de los meses (en estaciones) con un comportamiento teóricamente similar que permita la comparación entre ellos. - Y un último análisis intraestacional, que otorga la posibilidad de estudiar estadísticamente el comportamiento y la variabilidad de la precipitación dentro de los meses de cada estación. 3.3 Selección de estadísticos La principal razón para el cálculo de estadísticos en un trabajo como este reside en la posibilidad que ofrecen estos para describir y caracterizar el comportamiento y distribución de la variable precipitación. Algunos análisis estadísticos se realizan mediante medidas de tendencia central, identificando los valores alrededor de los cuales se agrupa una distribución, y de dispersión o variabilidad, informando sobre la heterogeneidad de la variable o la diversidad de valores que presenta. Es común encontrar entre los distintos estudios pluviométricos el uso de análisis estadísticos como esos para la caracterización de fenómenos relacionados con la precipitación, como en (Martín-Vide, 1996), (Rodriguez-Puebla, Encinas, Nieto, & Garmendia, 1998), (Goodess & Jones, 2002), (Martín-Vide, 2008) o (Álvarez‐Rodríguez, Llasat, & Estrela, 2017). Aunque cuando se analiza estadísticamente una variable como la precipitación, cuyos valores se muestran tan dispersos, el uso de medidas estadísticas no robustas como las utilizadas normalmente puede dar lugar a la obtención de unas conclusiones menos precisas a la hora de describir dicho fenómeno. Esto es debido a la influencia que ejercen los valores extremos de la variable sobre los resultados obtenidos, restándoles representatividad y relación con la realidad. 23 Figura 4: Histogramas de frecuencias de la precipitación mensual en el periodo 1901-2016 de algunos puntos representativos de la variedad pluviométrica peninsular. La Figura 4 intenta mostrar la necesidad de proporcionar tanto los estadísticos robustos, que por su manera de calcularse suprimen el efecto perturbador de los valores extremos sobre los resultados, como no robustos, para la comparación entre ambos y establecer una caracterización más cercana a la realidad. En cuanto a las medidas de tendencia central, al tratarse de distribuciones con una asimetría positiva, atendiendo al coeficiente de simetría de Fischer, y una concentración de los valores por encima de lo normal (distribución leptocúrtica en relación a su curtosis), un estadístico no robusto como la media aritmética se ve afectado por la presencia de valores extremos desplazan la centralidad buscada hacia uno de los extremos. Es por ello, que la utilización de una medida robusta como la mediana puede describir mejor esa centralidad de los datos al no verse influenciada por la existencia de valores más alejados del centro de la distribución. En cuanto a las medidas de dispersión, apropiadas para conocer cuál es la amplitud de un conjunto de valores, también es necesario diferenciar aquellas medidas robustas de las que no lo son. A menudo, se viene utilizando la desviación típica como estadístico de dispersión de los valores con respecto a la media. Pero al igual que la anterior, la presencia de valores 24 extremos distorsiona los resultados obtenidos y la interpretación que se les da. Para ello, una de las alternativas es la utilización de una medida de dispersión robusta como el rango intercuartílico. De esta manera se puede obtener una dispersión en torno a los valores centrales más acertada que con la desviación estándar. Y por otra parte, el estudio de la variabilidad de la precipitación a partir de cálculos realizados mediante el coeficiente de variación conlleva todos los inconvenientes ya planteados. Un coeficiente de variación en el cual se sustituya la media y la desviación por la mediana y el rango intercuartílico, respectivamente, posee unas características adecuadas para medir sin influencia de valores extremos, como es el caso de la precipitación, el grado de variabilidad que puedan presentar los datos. Este es el llamado coeficiente de variabilidad intercuartílico. Por tanto, las medidas estadísticas utilizadas para este trabajo se dividen en dos grupos: las medidas no robustas compuestas por la media aritmética, desviación estándar y coeficiente de variación; y las medidas robustas que comprenden a la mediana, rango intercuartílico y el coeficiente de variación robusto. El cálculo tanto de los estadísticos robustos como el de los no robustos, así como la posibilidad que ofrece su representación espacial en el ámbito de estudio, proporcionan unos resultados muy interesantes a la hora de estudiar la estructura espacial de la precipitación en la Península Ibérica, el cual es el principal objetivo del presente trabajo. 3.4 Análisis de resultados Tras la secuencia metodológica seguida en el anterior epígrafe se desprenden una serie de resultados que se procederán a explicar en el siguiente apartado. Para ello se hará uso de distintas cartografías como medio de representación de los distintos resultados que se obtengan. Aunque debido al gran volumen de datos manejados y estadísticos calculados se hace imposible la representación de todos ellos, por lo que se seleccionaran aquellos con una mayor relevancia para la explicación de los grandes patrones espaciales de precipitación o los que aporten información novedosa acerca del comportamiento pluviométrico en la Península Ibérica. Y a causa de esa gran cantidad de información generada en los resultados, es necesario buscar la manera de realizar una representación ordenada y fácilmente accesible para una mayor difusión de los resultados. 25 3.4.1 Selección de resultados La selección de resultados se llevará a cabo de manera que se expondrán aquellos con una mayor carga explicativa acerca de la distribución espacial de precipitación. De manera que se realizará una comparativa en los resultados obtenidos mediante las técnicas estadísticas robustas y no robustas, lo que permitirá determinar las posibles variaciones entre ambos métodos, si las hubiera, y su relación con estudios anteriores acerca de la variabilidad pluviométrica peninsular. Por tanto, la organización que se va a seguir a la hora de comentar y analizar los resultados obtenidos se divide en dos partes. En primer lugar, con los datos mensuales de precipitación agrupados anualmente, se procederá al análisis de las medidas estadísticas de tendencia central y su comparación con la distinta bibliografía referente a esta temática. Y en segundo lugar, mostrar la variabilidad espacial y dispersión de la precipitación interanual, mediante los distintos parámetros estadísticos seleccionados para ello. Todo ello aportando una nueva perspectiva del comportamiento pluviométrico al combinar el uso de estadísticos robustos y no robustos. 3.4.2 Geovisor Tal y como se recoge en (Zújar, 2010), la geovisualización es una temática emergente que está tomando un fuerte impulso, con un alto desarrollo en cuanto a transmisión de información y conocimiento geográfico se refiere. Y debido al carácter generalista propio de los medios de difusión actuales como Internet, se demanda el desarrollo de herramientas sencillas de visualización, pero con grandes capacidades. Y es ahí donde surgen los geovisores como respuestas a esas necesidades. Las características propias de un geovisor web favorecen las consultas dinámicas de grandes volúmenes de información geográfica, en un tiempo cada vez menor y desde cualquier dispositivo con conexión a Internet. Esas potencialidades ponen en valor los resultados obtenidos en este trabajo, acercándolos al público en general y dando pie a un posible uso futuro de la información generada en investigaciones, servicios, aplicaciones, estudios o cualquier otra actividad por parte de especialistas. 32 800 mm marcados por la isoyeta de referencia, pero de manera menos acusada en el suroeste debido a la entrada de los vientos húmedos por el pasillo natural que conforman Sierra Morena y los Sistemas Béticos en torno al valle del Guadalquivir, con una media alrededor de los 500-600 mm anuales. Aquí existe una diferencia entre los mapas resultantes y el de la AEMET, reflejando este último máximos pluviométricos que superan los 800 y los 1000 mm en zonas montañosas con una elevada altitud la zona de Sierra Morena, Grazalema y determinados puntos de las cordilleras Béticas. Por el contrario, en la mitad norte se aprecia en ambos mapas, de precipitación media y mediana, el efecto provocado por los sistemas montañosos circundantes a la meseta Central, que obligan a las masas de aire a ascender y ganar altitud, con la consiguiente pérdida de humedad, y generando un descenso más acusado de las precipitaciones en el centro de la submeseta Norte, quedando por debajo de los 500 mm al año. Del mismo modo, las sierras próximas como la de Gredos o Guadarrama presentan una pluviometría media anual por encima de los 600 mm. El mismo ejemplo se encuentra en el valle del Ebro, donde las precipitaciones son más modestas que en el Sistema Ibérico, ya que este último actúa como barrera orográfica. Aunque en las precipitaciones medianas todo el tramo bajo y medio del Ebro mantiene unos niveles de precipitación parecidos (inferiores a 500 mm), mientras en el mapa de precipitaciones medias la desembocadura del río está conectada con el sistema ibérico y la cordillera Costero-Catalana en un mismo intervalo pluviométrico por encima de 500 mm. Y al igual que en la mitad sur, en el mapa de la AEMET los máximos pluviométricos en zonas de gran altitud adquieren valores superiores a los resultados obtenidos, en concreto unos 700 mm en el sistema ibérico y más de 1200 mm en la sierra de Gredos. La zona árida es más reconocible en el mapa de precipitación mediana, concentrada en el sureste peninsular en torno al golfo de Almería y el Mar Menor. Principalmente, debido a la escasa llegada de vientos, y sin humedad, tras haber pasado por todos los grandes sistemas montañosos de la península en su recorrido de oeste a este. Por lo que las escasas precipitaciones que en estas zonas suceden responden a la acción de sistemas convectivos (Romero, Guijarro, Ramis, & Alonso, 1998). En los resultados que aquí se presentan los valores mínimos están situados en torno a los 300 mm, lo cual se acerca mucho a la realidad pluviométrica de la zona. Ya que los valores inferiores, que se dan en puntos muy localizados y de una extensión demasiado reducida, son difícilmente identificables a esta resolución. 33 Y en el mapa de diferencia entre precipitación media y mediana se observa a primera vista como, de manera generalizada, los valores de la precipitación media son mayores a los de la mediana en gran parte de la península. Esto es así por la distribución asimétrica que presentan los datos registrados en la mayoría de las celdillas que comprenden la Península Ibérica, y que ya se explicó anteriormente. Pero esa asimetría no se presenta en todas las celdillas, ni de igual manera. Las máximas diferencias se encuentran en torno a los Pirineos occidentales, en la vertiente cantábrica, donde las precipitaciones medias superan a las medianas entre 40 y 55 mm anuales; y en el extremo S-SO peninsular, con diferencias superiores a los 25 mm al año por todo el valle del Guadalquivir y un máximo de 41 mm a los pies de las Cordilleras Subbética occidentales. Mientras que en las costas gallegas atlánticas esa diferencia pasa a ser negativa, siendo la precipitación mediana en torno a unos 20 y 35 mm superior a la media. Estas desviaciones suponen una alteración en la estimación de la centralidad de la precipitación en esos puntos. Si bien es cierto que esas diferencias en cuanto a totales anuales no son demasiado elevadas, dichas cantidades implican y son el reflejo de diferencias mucho más acusadas si se tienen en cuenta las importantes variaciones intranuales y las que se dan entre las diferentes estaciones del año. En cuanto a los histogramas que se pueden apreciar en la Figura 7, muestran las distintas distribuciones que pueden seguir las precipitaciones anuales en dos puntos distintos de la península. Es observable como las diferencias entre la media y la mediana responden a distribuciones de frecuencias distintas en su forma y especialmente en su simetría, lo cual implica una relación entre la asimetría de una distribución y una mayor diferencia entre media y Figura 7. Histograma de frecuencias de dos localizaciones con distinta distribución estadística de la precipitación media anual. 34 mediana. De esta manera, cuanto más escorados estén los valores de precipitación hacia un lado y exista algún valor extremo por el otro, mayor será la distancia entre media y mediana. En aquellas zonas donde la media es muy superior a la mediana se estaría sobreestimando la centralidad de la precipitación, asumiendo valores mayores a los que realmente se dan. Esto es especialmente delicado en ámbitos del sur peninsular donde el agua es un recurso socioeconómico muy importante y sobre el que se ejerce una fuerte presión, como en el suroeste, especialmente el valle del Guadalquivir con los cultivos de regadío. Un ejemplo de esto se ve reflejado en distintos documentos oficiales sobre la gestión de las distintas cuencas hidrográficas, como en el Plan Hidrológico de la demarcación hidrográfica del Guadalquivir 2015-2021 (CHG, 2015), donde la estimación de los recursos pluviométricos se hace en consideración a los valores medios, con la desviación que eso conlleva. Mientras que en los ámbitos donde la mediana supera a la media se estaría subestimando. Por lo que se hace necesaria la comparación de estadísticos robustos con no robustos para una mejor compresión en cuanto a las medidas de centralidad en lo referente a la precipitación, que sirva además como una mejora en los procesos de gestión del agua. Y, por último, una vez realizada una descripción sobre la distribución espacial de la precipitación en la Península Ibérica, sería interesante cuantificar que superficie representa cada intervalo de precipitación ofrecidos en las cartografías resultantes, tanto para la precipitación media como para la mediana. Para ello, se hará en función al número de celdillas que cada uno de esos intervalos ocupa sobre el total de las 283 que conforman el grid peninsular. Los resultados aparecen recogidos en la siguiente tabla: Tabla 2: Distribución absoluta y relativa de las medidas estadísticas de centralidad por celdillas. Asociando los datos mostrados en la tabla con los grandes dominios climáticos de la Península Ibérica se puede afirmar que la gran mayoría de las celdillas que componen el área Intervalos Nº de celdillas (media) Porcentaje sobre el total de celdillas Nº de celdillas (mediana) Porcentaje sobre el total de celdillas Diferencia (media-mediana) 200 – 300 mm 0 - 2 0’71 % -2 444 300 – 400 mm 19 6’71 % 21 7’42 % -2 400 – 500 mm 64 22’61 % 70 24’73 % -6 500 – 600 mm 82 28’98 % 77 27’21 % 5 600 – 700 mm 28 9’89 % 24 8’48 % 4 700 – 800 mm 19 6’71 % 20 7’07 % -1 800 – 1000 mm 35 12’37 % 36 12’72 % -1 1000 – 1400 mm 31 10’96 % 28 9’89 % 3 1400 – 1800 mm 5 1’77 % 5 1’77 % 0 35 de estudio pertenecen al dominio mediterráneo, marcado por unas precipitaciones definidas clásicamente por las isoyetas de 300 y 800 mm anuales. Además, es el dominio donde se encuentran las mayores diferencias espaciales entre la media y la mediana, siendo la primera más abundante en los intervalos de 500 a 700 mm y la segunda en los intervalos más bajos, de 300 a 500 mm. En el intervalo de 700-800 mm están más igualadas aunque con leve predominio de la mediana. Espacialmente, y según reflejan los mapas de la Figura 6, el incremento de los intervalos donde predomina la mediana se produce sobre los sistemas interiores de la península (meseta Central y valle del Ebro). Con respecto al intervalo inferior de 200-300 mm, que correspondería al dominio árido, la precipitación media no viene reflejada en el mapa. Mientras que la precipitación mediana ocupa las zonas del Mar Menor y el golfo de Almería. Y la presencia de áreas con valores de precipitación elevados, por encima de 800 mm, es mayor en el mapa de precipitaciones medias que en el de medianas. Principalmente, en el intervalo 1000-1400 mm, donde esa diferencia se hace más notable. En el resto de intervalos están más igualados. Esta diferenciación se presenta de manera evidente en el interior de la fachada atlántica de la península, donde los altos valores de precipitación media penetran más en el interior peninsular. Por tanto, y en base a esta tabla, se puede afirma que la precipitación mediana va a ocupar una superficie mayor en relación a la precipitación media cuanto menores sean los valores de dicha precipitación, y viceversa. Aunque no se darán grandes diferencias en virtud a los valores mostrados. 4.2 Caracterización de la precipitación en la Península Ibérica mediante estadísticos de dispersión A continuación, el análisis de los resultados va a ir encaminado hacia los distintos parámetros estadísticos calculados en referencia a la dispersión de los valores de precipitación. La realización de un estudio de la dispersión de los datos es útil estadísticamente a la hora de interpretar la representatividad de las medidas de tendencia central anteriormente descritas, de manera que se puede llegar a conocer el grado de variabilidad que presenta una determinada variable, en este caso la precipitación. Además, continuando con la misma metodología empleada anteriormente, se compararán los resultados 36 obtenidos mediante estadísticos robustos y no robustos para una mayor comprensión del fenómeno pluviométrico y una interpretación más cercana a la realidad. Para ello se hará uso de dos tipos de medidas de dispersión. Por una parte, se utilizarán estadísticos de valores absolutos en la misma escala que la variable, es decir, en mm. Se trata de la desviación típica y el rango intercuartílico. Ambas servirán para hallar la distribución seguida por los valores de precipitación en cada celdilla, dando la posibilidad de establecer distintos patrones espaciales en función a las características pluviométricas de cada zona. Y, por otra parte, se mostrarán las cartografías resultantes del cálculo de los dos índices de variabilidad relativa en torno a las medidas de tendencia central anteriores, el coeficiente de variación en relación a la media, y el coeficiente de variación intercuartílica en relación a la mediana. 4.2.1 Estadísticos de dispersión en valores absolutos La utilización de estadísticos de dispersión, como son la desviación típica o el rango intercuartílico, son especialmente importantes a la hora de realizar una descripción climática en general y pluviométrica en particular. Ya que el cálculo de sus valores medios, y de la variabilidad de esos valores en este caso, suele ir acompañada de distintas representaciones cartográficas con un uso específico en la regionalización o identificación de unidades geográficas homogéneas, con el fin de llevar a cabo un determinado modelo de gestión o desarrollar un planeamiento territorial concreto (von Storch & Zwiers, 2002). De esta manera, en la Figura 8 vienen representados los mapas de desviación típica y rango intercuartílico para los volúmenes de precipitación anual registrados en los datos del estudio, así como un tercer mapa que refleja la diferencia entre ellos de manera espacial y cuantitativa. 37 Figura 8. Cartografía de los parámetros de dispersión anuales (1901-2016); a) Desviación típica anual, b) Rango intercuartílico anual y c) Diferencia entre desviación típica y rango intercuartílico anual. La escasez de referencias bibliográficas acerca de patrones de distribución espacial según estos dos estadísticos hace difícil la comparación de estos resultados con estudios anteriores. Aunque el comentario de estos resultados se puede llevar a cabo mediante la interpretación de los mismos, aportando una visión distinta en relación a los patrones espaciales que se representan habitualmente para describir fenómenos pluviométricos. En primer lugar, en cuanto al mapa de desviaciones típicas, sus valores oscilan entre los 80 mm de la costa oriental almeriense y los más de 300 mm de la fachada atlántica sur de Galicia. Por el contrario, los valores del rango intercuartílico son claramente superiores, con unos mínimos en torno a los 100 mm en el Mar Menor y unos valores máximos sobre los 400 mm en la misma zona de la costa gallega que la desviación típica. Si bien es cierto que existen claras diferencias en los valores de ambas medidas, sus distribuciones espaciales son muy parecidas, con un marcado gradiente NW-SE. (c) (a) (b) 38 Este hecho viene a recalcar lo ya explicado anteriormente acerca de la distribución espacial de las precipitaciones medias y medianas anuales, siendo la variabilidad o dispersión de esos valores superior cuanto mayores sean las cantidades precipitadas, lógicamente. La explicación a este fenómeno viene marcada por la distribución estadística de las precipitaciones. La desviación típica, al medir las desviaciones de cada valor a la media, se hace menor cuanta mayor simetría presente en su distribución y más se ajuste a una curva normal. Tal y como se reflejaba en la Figura 6 (c), cuanto mayor diferencia entre media y mediana, mayor asimetría en la distribución de valores, por lo que mayor sería la desviación típica. Por lo que, tal y como se aprecia, existe gran similitud en la distribución espacial de la Figura 6 (c) y la Figura 8 (a). Por otra parte, la distribución de valores de dispersión por debajo de los 150 mm es mucho más extensa en la desviación típica, llegando a ocupar casi todo el territorio peninsular excepto toda la franja norte y la zona de influencia atlántica. Dentro de ese ámbito de bajos valores de dispersión destacan el litoral sureste y distintas áreas de la meseta Central con valores que no llegan ni a 100 mm. Y a medida que aumenta la influencia del Océano Atlántico y los sistemas frontales asociados los valores de dispersión van aumentando hasta sobre pasar los 300 mm. En cuanto al mapa del rango intercuartílico se observa una diferenciación mayor con respecto a sus valores. Existe un mismo patrón que concentra los mayores valores en el extremo noroccidental y los más bajos en el sureste. Sin embargo, para este estadístico son generalmente mayores que para la desviación típica. Por debajo de 100 mm solo se encuentra una pequeña zona localizada en la costa del Mar Menor. Mientras que el siguiente intervalo, de 100-150 mm, se ve reducido a únicamente las zonas que van desde la costa tropical andaluza hasta Valencia, la meseta Central y el valle del Ebro. En este mapa, tanto el sistema Ibérico como toda la costa mediterránea norte están en valores superiores a 150 mm y van aumentando conforme más al norte se sitúen, de manera que en el entrono de los Pirineos se marcan valores cercanos a los 300 mm. En el sur y suroeste peninsular los valores están situados entre los 150 y 250 mm, aumentando a medida que se toma proximidad con el Océano Atlántico. Es reseñable la situación, en el sureste, de Sierra Nevada y la Sierra de Cazorla que muestran valores superiores a los de su entorno próximo por encima de los 160 mm. Y en la parte más 39 occidental, los valores van aumentando gradualmente desde los 200 mm hasta los más de 400 mm en las costas gallegas. En este mapa se muestra, principalmente, la amplitud en el rango de valores de la precipitación centrados en la mediana. Por lo que puede tomarse como una medida de representatividad de la mediana, en la medida que se combinan ambas puede configurarse una descripción estadísticamente robusta de la precipitación, sin interferencia de los extremos. Si se compara el mapa de precipitación mediana de la Figura 6 (b) con el del rango intercuartílico se observan muchas similitudes en su patrón de distribución espacial. Y por último, en el mapa de diferencias entre desviación típica y rango intercuartílico, Figura 8 (c), se reflejan las desviaciones entre los valores de cada uno de los dos estadísticos. Como ya se ha comentado en la práctica totalidad del territorio el rango intercuartílico es superior a la desviación típica, por lo que el valor de esa diferencia va a ser negativo. Excepto en el ámbito de la desembocadura del Guadalhorce, donde esa diferencia es positiva (+13 mm); debido a un apuntalamiento leptucúrtico muy acentuado con respecto a una distribución estadística normal, lo que implica una concentración de datos en torno a ciertos valores disminuyendo la diferencia entre el primer y tercer cuartil. Por el contrario, donde la diferencia adquiere mayores proporciones es en el ámbito del dominio climático atlántico; desde el sur de Portugal extendiéndose por todo el interior del país, hasta la costa norte gallega adentrándose hasta los montes de León. En esta zona es fácil encontrar puntos con valores entre los 100 y 120 mm de diferencia. Otra de las zonas con una mayor diferenciación es por toda la cordillera pirenaica, como en los Pirineos orientales donde también se localiza un ámbito con valores por encima de 100 mm. Todos estos valores de diferencia, independientemente de su mayor o menor grado de intensidad, indican la heterogeneidad que muestran los valores de precipitación en función de su media y mediana. Esto hace suponer que la variabilidad que va a mostrar la precipitación en determinadas zonas de la península Ibérica, estimada a través de la relación entre las medidas de tendencia central y la de dispersión ya analizadas, va a tomar valores relativamente elevados para una variable como esta. 40 4.2.2 Estadísticos de dispersión en valores relativos En último lugar, y debido a la influencia existente sobre las medidas de desviación típica y rango intercuartílico por ser dependientes de los valores absolutos de precipitación, para poder establecer una correcta comparación entre los datos es absolutamente imprescindible calcular estadísticos de dispersión relativos. Para ello se representarán tanto el coeficiente de variación pluviométrica, estadístico no robusto que relaciona las precipitaciones medias con su desviación típica, como el coeficiente de variación intercuartílica, medida estadística robusta calculada a partir de la mediana y el rango intercuartílico de los datos de precipitación. Ambos coeficientes serán igualmente representados en dos salidas cartográficas distintas tal y como se muestra en la Figura 9. Figura 9. Cartografía de los parámetros de dispersión relativos anuales; a) Coeficiente de variación anual y b) Coeficiente de variación intercuartílica anual. 41 Según el autor Martín-Vide, a la hora de evaluar la variabilidad pluviométrica en un territorio determinado, uno de los índices más utilizados en diversos estudios ha sido el coeficiente de variación, por tratarse de un parámetro estadístico de dispersión relativa con capacidad para combinar valores de precipitación muy amplios y permitir así su comparación. Y en el caso particular de la península Ibérica el uso del coeficiente de variación de la precipitación anual permite la distinción entre los dominios climáticos predominantes, el mediterráneo y el oceánico de latitudes medias. Puesto que si se establece únicamente el criterio clásico de los totales pluviométricos en torno a los 800 mm, el resultado sería un mapa repleto de anomalías en aquellos puntos, como Grazalema o Ronda, donde las precipitaciones son abundantes pero con claramente identificados con el clima mediterráneo (Martín-Vide, 2008). En ese mismo estudio, se señala un claro límite en el 20% (o una horquilla entre el 20- 22%) para delimitar los dos dominios climáticos presentes en la península. Aquellas zonas que están por encima de ese límite se consideran mediterráneas, mientras que las que se sitúan por debajo serían clasificadas como oceánicas. Y los valores de este coeficiente ahí calculados se representan en un mapa a partir de las distintas cuencas hidrográficas con un claro patrón espacial, que va aumentando de norte a sur y de oeste a este. En el caso de los resultados que se muestran en la Figura 9 (a), se aprecian algunos matices. Se asemeja en el sentido de una disminución considerable de norte a sur, aunque el patrón longitudinal, de oeste a este no es tan notorio. Toda la franja norte está situada en los primeros intervalos, por debajo del 20% de variabilidad, o en su defecto por debajo del 22% marcado por Martín-Vide. También es destacable la franja costera portuguesa desde Lisboa hacia el norte, donde la variabilidad pluviométrica tampoco supera el umbral del 22%. Pero conforme se va descendiendo meridionalmente se observan las primeras discrepancias. A pesar de estar en latitudes muy parecidas, la submeseta Norte presenta valores por encima del 25%, mientras que la zona del norte del sistema Ibérico en su unión con la cordillera Cantábrica (con una situación más oriental) registra un coeficiente de variación por debajo del 20%, con un marcado carácter atlántico pese a su proximidad al Mar Mediterráneo. El intervalo de variabilidad 20-25% ocupa el resto de la península hasta llegar a la zona de influencia de Sierra Morena por el sur y del Mar Mediterráneo por el este, donde estos valores comienzan a ascender. El tercio sur de Portugal, el valle del Guadiana hasta la altura 48 Ojeda Zújar, J. (2010). Geovisualización: espacio, tiempo y territorio. Ciudad Y Territorio: Estudios Territoriales, (165), 445–460. Quadrelli, R., Pavan, V., & Molteni, F. (2001). Wintertime variability of Mediterranean precipitation and its links with large-scale circulation anomalies. 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(a) (d)(c) (b) 52 Anexo I: Mapas estacionales de medidas de tendencia central Figura III: Cartografía de las diferencias entre media y mediana para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b) 53 Anexo II: Mapas estacionales de medidas de dispersión absolutas Figura IV: Cartografía de las desviaciones típicas para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b) 54 Anexo II: Mapas estacionales de medidas de dispersión absolutas Figura V: Cartografía del rango intercuartílico para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b) 55 Anexo II: Mapas estacionales de medidas de dispersión absolutas Figura VI: Cartografía de las diferencias entre desviación típica y rango intercuartílico para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b) 56 Anexo III: Mapas estacionales de medidas de dispersión relativas Figura VII: Cartografía de los coeficientes de variación para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b) 57 Anexo III: Mapas estacionales de medidas de dispersión relativas Figura VIII: Cartografía de los coeficientes de variación intercuartílica para cada una de las estaciones durante el periodo 1901-2016; a) Invierno, b) Primavera, c) Verano y d) Otoño. (a) (d)(c) (b)