RClimTool: Una aplicación libre para el análisis de series climatológicas

Escrito por: Lizeth Llanos y Patricia Alvarez.

Como apoyo a la toma de decisiones en el sector agropecuario se han desarrollado diferentes metodologías y herramientas que requieren como entrada, información climatológica. El uso de datos históricos con la suficiente calidad y cantidad es de vital importancia para obtener resultados en modelación de cultivos y predicción climática con el menor grado de incertidumbre posible. Es común encontrar errores tipográficos, datos faltantes, atípicos y tendencias en la información de series de tiempo, lo que implica ejecutar un proceso minucioso para el control de calidad, estimación de la información faltante y análisis de las series.

El software estadístico de libre acceso R, contiene paquetes como Climdex para el control de calidad y cálculo de indicadores para detectar señales de Cambio Climático y Climatol para la homogeneización de las series climatológicas. Sin embargo, estas herramientas no integran todos los análisis requeridos para detectar y corregir las anomalías presentes en las series, por esta razón surge la necesidad de integrarlos en una interfaz de acceso libre y fácil uso. RClimTool es la herramienta que está siendo desarrollada como parte de las actividades del Convenio: MADR-CIAT “Clima y sector agropecuario colombiano, adaptación para la sostenibilidad productiva” diseñada con el objetivo de facilitar a los usuarios el análisis estadístico de control de calidad, llenado de datos faltantes, análisis de homogeneidad y cálculo de indicadores para las series climatológicas diarias de temperaturas (máxima y mínima) y precipitación. Esto es posible a través de una interfaz gráfica, desarrollada bajo el lenguaje de R, que cuenta con siete módulos (Ver figura 1), los cuales ofrecen diferentes opciones para llevar a cabo un análisis completo.

Figura 1. Módulos de RClimTool

Figura 1. Módulos de RClimTool

Algunos de los módulos más relevantes se describen a continuación:

  • Análisis gráfico – descriptivo: Ofrece un resumen de las principales características para cada una de las series a través de un análisis descriptivo (medidas de tendencia central y dispersión) y gráficos como: diagramas de cajas (boxplot), diagramas de dispersión e histogramas, que permiten visualizar el comportamiento general de las series climatológicas.
  • Control de calidad: Se proponen algunos filtros gruesos y físicos que sirven para identificar datos no razonables y/o erróneos presentes en las series, verificación de coherencia interna, temporal y espacial. 
  • Llenado datos faltantes: Se utiliza el paquete RMAWGEN, el cual a partir de la estimación de modelos VAR, utiliza simultáneamente la información de estaciones climatológicas cercanas para completar la información faltante en cada estación. 
  • Análisis de homogeneidad: Se utilizan algunas de las pruebas formales estadísticas más usadas para comprobar la homogeneidad de la serie, e identificar cambios en media y varianza. Algunas de las pruebas incluidas son el Test Mann Kendall, Test U Man-Whitney, Test F, Test T y pruebas formales para detectar normalidad (contrastes de normalidad). 

Caso de estudio

RClimTool ha sido usado para el análisis de la información climatológica de las estaciones El Cucharo, El Palmar y Mogotes (ver figura 2), proporcionada por el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM), localizadas en el departamento de Santander, cercanas a la zona donde se encuentra la parcela experimental de fríjol arbustivo, establecida en el marco del Convenio MADR-CIAT. Esta información climática es requerida como dato de entrada para los modelos DSSAT y CropWat.

 

Figura 2. Salidas graficas RClimTool

Figura 2. Salidas gráficas RClimTool

Actualmente, se están estudiando otras metodologías mas robustas para el llenado de datos faltantes para la variable precipitación. Por otra parte, se proyecta implementar nuevas aplicaciones dentro de la herramienta, una de ellas será el cálculo de indicadores agroclimáticos prácticos y específicos, por ejemplo: indicadores de sequía (SPI), déficit de presión de vapor, frecuencia de eventos climáticos dentro de un rango establecido, unidades térmicas del cultivo, grados días acumulados, entre otros. Que permitan al usuario caracterizar la incidencia de fenómenos climáticos normales y extremos sobre los cultivos, y tener un soporte en la toma de decisiones al momento de implementar estrategias de adaptación y manejo del riesgo agroclimático.

Para mayor información sobre esta herramienta puede consultar el Manual del Usuario/Video Tutorial, ingresar al grupo en G+ o contactar a Lizeth Llanos (l.llanos@cgiar.org) y David Arango (d.arango@cgiar.org)

Nota aclaratoria: Esta herramienta ha sido diseñada para el apoyo, automatización de procesos y análisis de series climáticas dentro del convenio MADR-CIAT. No se pretende competir, ni suplantar otras herramientas disponibles y desarrolladas por otras entidades. Por el contrario, se busca un trabajo colaborativo y de retroalimentación constante entre metodologías y entidades como IDEAM e IRI.