Anomalías de temperaturas medias mensuales al norte de los 40°S, versión 2.



Récords temperatura mínima
ValorEFMAMJJASOND
Mas bajo -1.7°C -1.6°C -2.7°C -3.1°C -3.4°C -3.8°C -2.8°C -3.2°C -2.2°C -2.0°C -2.1°C -2.3°C
(Año)199919711976197119881971200720072005197219731984
Mas alto +1.4°C +3.0°C +2.9°C +3.2°C +3.0°C +2.6°C +3.2°C +3.3°C +2.3°C +2.4°C +1.9°C +2.1°C
(Año)202220252023201819812005197820152018201420092013

Récords temperatura máxima
ValorEFMAMJJASOND
Mas bajo-1.9°C-3.2°C-2.4°C-2.6°C-3.3°C-4.2°C-3.4°C-3.7°C-2.6°C-2.7°C-2.5°C-3.2°C
(Año)198119981976199920161984199220071974201519921984
Mas alto+2.3°C+4.0°C+3.2°C+3.4°C+2.3°C+2.3°C+2.8°C+2.5°C+3.0°C+2.7°C+2.6°C+3.1°C
(Año)202320252023200919812024200620092024201420082013

Discusión.
Período bajo estudio: Desde enero de 1971 al presente.
Región bajo estudio: Argentina, al norte de los 40°S de latitud.
Datos utilizados: Se utilizaron datos diarios de temperatura mínima y temperatura máxima de estaciones oficiales del SMN, listadas en la Tabla 1. Quedaron excluidas aquellas con una fuerte influencia de la isla de calor urbana (principalmente las del Área Metropolitana de Buenos Aires).
Período de referencia: 1991-2020.
Pre-procesamiento de los datos:

Se realizó un pequeño control de calidad de los datos posteriores al año 1991 de varias de las estaciones que conforman este estudio, con la utilización de datos horarios. Para cada día se calculó una temperatura mínima horaria y una temperatura máxima horaria, siempre que se contara con 25 observaciones horarias (desde las 00 UTC del día en cuestión hasta las 00 UTC del día siguiente hay en total 25 observaciones, si la frecuencia es de 1 observación cada hora). Luego, estos extremos horarios fueron comparados con los datos diarios en búsqueda de inconsistencias y de datos llamativos. Se definió como inconsistencia a la ocurrencia de una temperatura mínima horaria que se encuentra por debajo de la temperatura mínima diaria reportada, o a la ocurrencia de una temperatura máxima horaria que se encuentra por encima de la temperatura máxima diaria reportada. Por otra parte, se definió como dato llamativo a aquella temperatura mínima diaria que es por lo menos 3°C menor que la temperatura mínima horaria, y a aquella temperatura máxima diaria que es por lo menos 3°C mayor que la temperatura máxima horaria. Estos criterios permitieron encontrar errores tanto en los datos horarios como en los diarios, principalmente en los posteriores al año 2000, con el adicional apoyo de la base de datos synops de Ogimet (Ogimet.com). Ejemplos de los errores más comunes encontrados se muestran en la Tabla 2.

Tras la corrección de posibles datos erróneos, también se utilizaron datos horarios para la estimación y relleno de datos diarios faltantes posteriores al año 1991. Para ello se elaboraron dos factores de corrección, corMin y corMax. La primera consiste en la mediana de la diferencia entre la temperatura mínima diaria y la temperatura mínima horaria dentro del período 1991-2020, y de manera análoga se define a la segunda. Cada estación con la cantidad suficiente de datos horarios (25 por día durante una buena cantidad de tiempo) cuenta con un corMin y un corMax. Para que un dato diario faltante sea estimado y rellenado, como mínimo ese día debe contar con 23 observaciones horarias. La estimación consiste en simplemente sumarle la corrección correspondiente al extremo horario mínimo o máximo, según sea el caso.
Datos mensuales y normales: Las temperaturas medias mensuales fueron calculadas siempre que la cantidad de datos faltantes no fuese superior al 15%. El mismo criterio se adoptó para el cálculo de los valores normales mensuales. La anomalía es la diferencia entre el valor observado y el valor normal. Particularidades en el cálculo de valores normales (y por lo general de algunos valores mensuales) se presentan en la Tabla 3.
Grilla: Se dispuso una grilla de 17x18 cuadrículas de 1°x1° (17 cuadrículas a lo largo de una línea de latitud y 18 cuadrículas a lo largo de una línea de longitud). Las cuadrículas más al norte tienen su centro en los 22.5°S de latitud, las que están más al sur en los 39.5°S de latitud. Asimismo, las cuadrículas más al oeste tienen su centro en los 70°W de longitud, y las que se encuentran más al este en los 54°W.
Método: Las anomalías fueron interpoladas linealmente con el paquete Akima de R, obteniendo un valor de anomalía para cada cuadrícula. Luego, fueron eliminadas a discreción aquellas cuadrículas no situadas enteramente en suelo argentino. Con las restantes, y utilizando el paquete ClimProjDiags de R, se obtiene un valor de anomalía media ponderada (por el tamaño de cada cuadrícula, recordando que una cuadrícula 1°x1° tiene una mayor área mientras menos sea la latitud). Esta es la anomalía final al norte de los 40°S.
Futuras versiones: (1) Inclusión de datos del INTA. (2) Estimación de datos faltantes con métodos alternativos al anteriormente descripto, principalmente para datos anteriores a 1990. (3) Inclusión de estaciones oficiales desactivadas. (4) Extensión hacia atrás en el tiempo del período bajo estudio.

Tabla 1. Estaciones utilizadas.
(1-6) Azul (fusionada) Bahía Blanca Benito Juárez (1980-) Bernardo de Irigoyen (1984-) Bolivar Catamarca (1973-)
(7-12) Ceres Chacras de Coria (-2019) Chamical Chilecito Concordia Córdoba Aero
(13-18) Coronel Pringles (1993-2023) Coronel Suárez Corrientes Dolores El Trébol (1989-2023) Formosa
(19-24) General Pico Gualeguaychú Iguazú Jáchal Jujuy Aero Jujuy UN (1987-)
(25-30) Junín La Plata La Rioja Laboulaye Las Flores (1987-) Las Lomitas
(31-36) Malargüe Mar del Plata Marcos Juárez Mendoza Aero Monte Caseros Neuquén
(37-42) Nueve de Julio Oberá (1990-) Olavarría (1987-) Orán Paraná Paso de los Libres
(43-48) Pcia Roque Saenz Peña Pehuajó Pigüé Pilar Observatorio Posadas Punta Indio B.A.
(49-54) Reconquista Resistencia Rio Colorado (-2022) Rio Cuarto Rosario Salta
(55-60) San Juan San Luis San Martín MZA San Rafael Santa Rosa Sauce Viejo
(61-66) Santiago del Estero Tandil Tartagal Tinogasta Trenque Lauquen Tres Arroyos
(67-71) Tucumán (fusionada) Venado Tuerto (1992-) Villa Dolores Villa María del Río Seco Villa Reynolds

Tabla 2. Ejemplos de errores encontrados en el control de calidad con datos horarios.
Errores en el synop 12z. La temperatura máxima reportada en Neuquén el día 24-3-2003 fue de 29.8°C. La temperatura máxima horaria fue de 25.3°C, por lo tanto esta diferencia de 4.5°C lo convierte en un dato llamativo. Una revisión de los datos en Ogimet da cuenta de que la máxima reportada se trata de un error en el synop de las 12 UTC, en el que se repitió la máxima del día anterior. El error se acentúa teniendo en cuenta que el dato horario más alto entre las 00 UTC y las 12 UTC fue de 17.2°C. La máxima correcta de aquel día fue de 25.8°C como lo muestra el synop de las 00 UTC.
Errores en el synop 00z. En Malargüe, la temperatura mínima reportada el 3 de noviembre del 2008 fue de -3.8°C, sin embargo la mínima horaria fue de 7.7°C. Una visita a Ogimet permite detectar el error: en el synop de las 00z la temperatura mínima de las últimas 12 horas fue codificada como 21038 (-3.8°C) en lugar de 20138 (13.8°C), lo que originó esta diferencia. De esta manera, un error de más de 10°C pudo ser corregido.
Errores en extremos diarios sin una razón aparente. .
Dato horario sin sentido. Existen datos horarios que no guardan ningún sentido con la marcha horaria inmediatamente anterior y posterior a ella, pero recobran sentido cuando se considera que podrían haberse equivocado en la cifra de las decenas.
Repetición de datos horarios de otro día. Existen casos donde extrañamente se repite la marcha horaria del día anterior.

Tabla 3. Particularidades en el cálculo de valores medios mensuales o valores normales.
Trenque Lauquen. Trenque Lauquen cuenta con valores normales sólo en los meses de mayo, junio, septiembre, octubre y diciembre. En los demás meses, el porcentaje de datos faltantes es superior al 15%, violando el límite máximo establecido para el cálculo de valores normales. La serie temporal posterior a 1971 presenta, desde 1977, baches que poseen una frecuencia anual y una duración aproximada de un mes, principalmente en los meses de verano. Entendemos que se trata de las licencias (principalmente vacaciones) del observador, dando por sentado que la estación contaba con uno sólo. Estos baches se hacen más extensos en duración con el correr de los años, en concordancia con el aumento en los días de vacaciones del observador. A partir de fines 1994, cambia el plan de labor de la estación y deja de observar los días domingos. Esta situación se mantiene hasta por lo menos diciembre del 2022 (salvo un pequeño lapso entre 2014 y 2016). El problema es que los datos faltantes no son el resultado de la ausencia del termómetro de mínima o de máxima, sino de la inexistencia de la observación, por lo tanto no pueden ser estimados usando datos horarios. Se recurrió al armado de modelos de regresión lineal, uno por cada mes, utilizando como variable predictora a los datos de la estación Pehuajó, tomando el período 1991-2020. Se apartaron los datos del período 1971-1990 para usarlos como de entrenamiento. El promedio del valor absoluto de los errores osciló entre 1.0°C y 1.2°C para la temperatura mínima, y entre 0.8°C y 0.9°C para la temperatura máxima. De esta manera, la cantidad de datos faltantes dentro del período 1991-2020 (donde fueron aplicadas las regresiones) se redujo de 2349 a 2 para el caso de la temperatura mínima, y de 2371 a 5 para la temperatura máxima. Esta nueva serie fue tomada como sustituto de la anterior.
Villa María del Río Seco. Presenta un bache importante sin temperaturas mínimas entre 2005 y 2016. Para estimar y rellenar estos faltantes se utilizaron modelos lineales, uno para cada mes, con 2 predictores: El valor horario más bajo entre las observaciones de las horas 9, 15 y 21 HOA (21 HOA del día anterior y del día presente) y la mínima diaria en Ceres (correlaciones mayores a 0.8). Para la elaboración de los modelos se usó el período 1991-2020. Así, los faltantes se redujeron de 2970 a 310. Esta nueva serie fue tomada como sustituto de la anterior.
Rio Colorado. Sin observaciones en los días domingos entre 1986 y 2013. A esto se le suman faltantes por licencia del observador. Para estimarlos y rellenarlos, se usaron datos diarios de las estaciones Viedma Aero y Bahía Blanca Aero, período 1986-2013, elaborando un modelo de regresión lineal por mes. Para la temperatura mínima, el valor absoluto promedio de los errores oscila entre 1.7°C y 2.0°C, y la cantidad de faltantes se redujo de 2682 a 484. Para la temperatura máxima, el valor absoluto promedio de los errores oscila entre 1.5°C y 2.0°C, y la cantidad de faltantes se redujo de 2756 a 207. Esta nueva serie fue tomada como sustituto de la anterior.
Rivadavia. Es el caso más grave porque no cuenta con ningún valor normal. Lamentablemente no pudieron estimarse valores normales aún usando modelos de regresión lineal con datos horarios de la misma estación y datos diarios de Las Lomitas. Es la única estación en un área importante, por lo que se está trabajando en la estimación de valores normales que serán utilizados en una futura versión.

Tabla 4. Estaciones excluidas.
Por isla de calor urbana: Aeroparque, Buenos Aires Observatorio Central, Córdoba Observatorio, El Palomar, Ezeiza, Morón, San Fernando.
Régimen climático singular: La Quiaca.
Cercanía a otras estaciones: Mendoza Observatorio.
Demasiados datos faltantes: Chepes, Cipolletti, Ituzaingó (Ctes), Mercedes (Ctes), Rivadavia, Villa Gesell

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