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Tecnología y ciencias del agua

versión On-line ISSN 2007-2422

Tecnol. cienc. agua vol.8 no.5 Jiutepec sep./oct. 2017  Epub 30-Jul-2021

https://doi.org/10.24850/j-tyca-2017-05-11 

Artículos

Validación espacial de datos climatológicos y pruebas de homogeneidad: caso Veracruz, México

Spatial validation of climatological data and homogeneity tests: The case of Veracruz, Mexico

Rafael Alberto Guajardo-Panes1 

Guadalupe Rebeca Granados-Ramírez2 

Ignacio Sánchez-Cohen3  * 

Gabriel Díaz-Padilla1 

Finlandia Barbosa-Moreno4 

1 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Cotaxtla. Km. 3.5 carretera Xalapa-Veracruz, Colonia Ánimas, 91190 Xalapa, Veracruz, México. Tel.: +52 (55) 3871 8700, ext. 87840, 87841. guajardo.rafael@inifap.gob.mx, diaz.gabriel@inifap.gob.mx.

2 Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Geografía. Circuito Exterior s/n, Ciudad Universitaria, Delegación Coyoacán 04510 Ciudad de México, México. Tel.: +52 (55) 5623 0222, ext. 45477. rebeca@igg.unam.mx.

3 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias/Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua, Suelo, Planta, Atmósfera. Canal Sacramento km. 6.5, Zona Industrial 4a Etapa 35140 Gómez Palacio, Durango, México. Tel.: +52 (55) 3871 8700, ext. 80515. sanchez.ignacio@inifap.gob.mx.

4 Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Valles Centrales de Oaxaca. Melchor Ocampo 7, Santo Domingo Barrio Bajo, 68200 Villa de Etla, Oaxaca, México. Tel.: +52 (55) 3871 8700, ext. 86208. barbosa.finlandia@inifap.gob.mx.


Resumen:

La fiabilidad de la información climática es sustancial en cualquier tipo de investigación, por ello es importante implementar herramientas y metodologías que permitan identificar datos que contengan errores, ya sea por la toma de datos, fallas en los sensores de los instrumentos, por la transcripción de la información y/o por la reubicación de las estaciones. En el presente trabajo se describe una propuesta metodológica para validar e identificar registros anómalos de precipitación, y temperatura mínima y máxima diaria. La propuesta detalla el desarrollo de una metodología que permitió seleccionar estaciones con información mínima necesaria, verificar su congruencia lógica, el proceso de un esquema de validación espacial y la aplicación de pruebas de homogeneidad normal estándar (SNHT), Pettitt y Buishand, para validar datos climatológicos, y comprobar la homogeneidad de datos de precipitación y temperaturas registrados en estaciones del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) ubicadas en el estado de Veracruz y áreas aledañas. Se observó que 72% de las estaciones con información de precipitación cumple el criterio de homogeneidad; en contraste, para la temperatura mínima y máxima, sólo el 31 y 30% de las estaciones cumplió dicho criterio. Lo anterior permitió fundamentar que es posible que los datos sean homogéneos, sin considerar ciclos o condiciones estacionales; sin embargo, es recomendable incluir el empleo de las pruebas sugeridas, tomando en cuenta los periodos de frío y/o calor, o bien la relación que exista con la dependencia de la precipitación (periodos húmedos y/o secos).

Palabras clave  pruebas de homogeneidad de varianza; prueba de homogeneidad normal estándar (SNHT); Pettitt; Buishand; precipitación; temperatura y validación

Abstract:

Given that the reliability of climate information is crucial for any type of research, it is important to use tools and methodologies that identify erroneous data resulting from data collection, faulty instrument sensors, transcription of information, and the relocation of stations. This paper describes a methodology to validate and identify anomalous records of rainfall and low and high daily temperatures. It presents: the development of a methodology to select stations based on the least possible amount of information, and verify its logical coherence; the development of a spatial validation process; and the use of the Pettitt and Buishand Standard Normal Homogeneity Test (SNHT) to validate climatological data and to test the homogeneity of data recorded at National Weather Service (SMN) stations located in the state of Veracruz and surrounding areas. In terms of rainfall data, we found that 72% of the stations met the homogeneity criterion, while for low and high temperatures only 31 and 30% met the criterion. Therefore, the data may be homogeneous, without taking into account seasonal cycles or conditions. Nevertheless, it is recommended that the suggested tests be used, taking into account cold and/or hot periods and any possible relationships with the dependence on rainfall (wet and/or dry periods).

Keywords: Homogeneity of variance test; Standard Normal Homogeneity Test (SNHT); Pettitt; Buishand; rainfall; temperature and validation data weather

Introducción

La información climática debe ser representativa y precisa del lugar donde las estaciones climatológicas se encuentran ubicadas pararealizar estudios relacionados con la predicción meteorológica y climática, permitiendo que se reduzcan los riesgos de desastre o realizar predicciones a diferentes plazos para minimizar los riesgos de desastre que pueden generarse por eventos de inundación, heladas, sequías o el cambio climático; los registros de información climática deben guardar comportamientos homogéneos (Cao & Yan, 2012). Los datos climáticos pueden no representar la variación del tiempo actual por fallas en los instrumentos de medición, errores que se ocasionan de forma accidental por la persona responsable en la toma de datos, la ubicación en la que se encuentra la estación, entre otras, dando a lugar a variaciones en datos reales, y provocando que el usuario de información climática obtenga resultados o realice inferencias erróneas. Contar con series de datos meteorológicos de largo plazo bajo condiciones homogéneas resulta de interés en la actualidad para la comunidad científica (Costa & Soares, 2006) y por ello debe ser validada para desarrollar cualquier aplicación. Para alcanzar este objetivo es necesario aplicar metodologíasde verificación y tratamiento que permitan identificar las estaciones que cumplen el supuesto de homogeneidad en variables de temperaturamínima, temperatura máxima y precipitación.

Objetivo

En este trabajo se desarrolla una propuesta metodológica para verificar que datos climáticos diarios registrados por estaciones del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) del estado de Veracruz y estados aledaños cuentan con un comportamiento homogéneo mediante la implementación de tres pruebas: homogeneidad normal estándar (SNHT), Pettitt y Buishand.

Antecedentes

Los investigadores con experiencia en el análisis de datos han citado el uso de estas pruebas que han empleado información climática de diversas latitudes del planeta, tal es el caso de Dhorde y Zarenistanak (2013), que utilizaron las pruebas de Pettitt, la prueba de homogeneidad normal estándar y la prueba de homogeneidad normal estándar desarrollada por Alexanderson y Moberg para determinar la homogeneidad en series de temperatura y precipitación tanto en periodos estacionales como anuales en la República Islámica de Irán. La aplicación de estas pruebas permitió clasificar las estaciones en útiles, dudosas y sospechosas. Las estaciones clasificadas como útiles presentaron como máximo una inhomogeneidad en las tres pruebas aplicadas; las que se especificaron como dudosas fueron aquellas que registraron dos condiciones de inhomogeneidad; las catalogadas como sospechosas contaron con tres condiciones de inhomogeneidad. Se estableció como conclusión que las series de precipitación y temperatura de las 20 estaciones consideradas en el estudio presentaron condiciones homogéneas. Ahmad y Deni (2013) reportan haber empleado pruebas de homogeneidad normal estándar; rangos de Buishand, de Pettitt y de razón de Von Neumann para probar homogeneidad en datos diarios de precipitación en series registradas de estaciones ubicadas en la Malasia peninsular ydetectaron que de las 59 estaciones consideradas en el estudio, el 22% presentó condiciones de inhomogeneidad y el 78% de homogeneidad. En el continente europeo, Stepánek, Zahradnicek y Farda (2013) llevaron a cabo todo un proceso completo de verificación de calidad de información y homogeneización de registros del tiempo en estaciones ubicadas en la República Checa, aplicaron la prueba de homogeneidad normal estándar, la prueba bivariada de Maronna y Yohai, y la prueba de Easterling y Peterson. Estas pruebas consideraron los registros mensuales, estacionales y anuales de precipitación; el empleo de tales intervalos permitió contar con diversidad de resultados. En la zona del mar Mediterráneo, específicamente en la región de la Campania, al sur de Italia, Longobardi y Villani (2009) aplicaron las pruebas t de Student y una modificación de la prueba de Ward para comprobar la homogeneidad en series de precipitación en el periodo 1981-1999, a fin de estudiar tendencias de variación. En el sur de Portugal, Costa y Soares (2006) implementaron las pruebas de homogeneidad normal estándar, de rangos de Buishand y de Pettitt a datos de precipitación. Como resultado, 13 estaciones cuentan con información homogénea, mientras que otras 15 no cuentan con esta condición. En 2001, Tuomenvirta empleó la prueba de homogeneidad normal estándar desarrollado por Alexandersson (1986) para analizar tres conjuntos de datos: medias anuales de temperatura para el periodo 1961-1990 en Finlandia; series de temperatura y precipitación monitoreadas en el Atlántico Norte, y series de temperatura mínimas y máximas diarias correspondientes al periodo 1910-1995. Se encontró que los registros de medias anuales de temperatura y las series diarias de temperaturas mínimas y máximas no mostraron comportamientos homogéneos debido a la reubicación de estaciones, sin considerar el sitio original de su ubicación para minimizar dichos cambios. Sin embargo, para el conjunto de datos de precipitación y temperatura registrados en el Atlántico Norte, no se presentaron cambios significativos en los registros. Pérez et al. (2011), en Argentina, comprobaron la existencia de cambios abruptos en series de precipitación anual en el periodo 1921-2004 de 17 estaciones en un área de transición de clima templado húmedo en el este y estepa en el oeste. Las pruebas empleadas fueron Buishand y Pettitt, sus resultados mostraron que se registró un aumento de la precipitación anual en la década de 1960 en estaciones ubicadas en el sur de la zona de estudio, mientras que en el norte se presentaron aumentos en la década de 1970. Guentchev, Barsugli y Eischeid (2010) dieron a conocer una opción metodológica en donde se emplean las pruebas de Alexandersson, la prueba de rangos de Buishand, la prueba de Pettitt y la prueba de Von Neuman, para verificar tres conjuntos de datos de precipitación reticulares en los estudios de la cuenca superior del río Colorado. Los resultados indicaron que las series de tiempo son suficientemente homogéneas para el análisis de la variabilidad en el periodo 1950-1999, cuando se agrega en una escala subregional. Naulier et al. (2015) emplearon la prueba de Buishand para analizar las tendencias de temperatura en Canadá nororiental a registros dendrocronológicos y encontraron que los veranos se volvieron más cálidos después de 1975 y un incremento de los grados día durante la última década (2000-2010). En México, López, Sánchez y Vargas (2013) usaron la prueba de Pettitt, la de homogeneidad normal estándar (SNHT), Buishand y la de Von Neumann, para verificar la homogeneidad de los datos empleados en la caracterización climatológica de la cuenca baja del río Bravo, Tamaulipas. Por otro lado, García (2013) utilizó las pruebas Pettitt, homogeneidad normal estándar, Buishand, Von Neumann y t de Student para probar homogeneidad y detectar puntos de cambio en la media para el análisis de la distribución de gastos máximos anuales en la república mexicana. Dada la importancia que implica contar con información climática confiable, el presente trabajo tiene como objetivo describir una propuesta metodológica para validar datos climatológicos, y comprobar la homogeneidad de datos de precipitación y temperatura registrados en estaciones del SMN ubicadas en el estado de Veracruz y en áreas aledañas.

Metodología

Delimitación geográfica del área de estudio

Se utilizaron datos de estaciones del SMN, que es el organismo encargado de proporcionar información sobre el estado del tiempo a escala nacional y local de México. La información se obtuvo a través de la aplicación desarrollada por dicho organismo para Google Earth (Conagua-SMN, 2014), donde se despliegan en total 5 420 estaciones climatológicas clasificadas en dos categorías: en operación (3 200) y suspendidas (2 220), las cuales se distinguen en color amarillo y rojo, respectivamente. La información se extrajo en formato “kmz” y se exportó a formato “shape” para facilitar su manejo en un Sistema de Información Geográfica (SIG). Se clasificaron las estaciones con base en su incidencia dentro de la cobertura vectorial de las unidades climáticas (INEGI, 2014). Dada la importancia de incluir en su totalidad el territorio de Veracruz, se delimitó un área adicional de 20 km en relación con el límite político del estado, para incluir estaciones de apoyo ubicadas en los estados vecinos de Tamaulipas, San Luis Potosí, Hidalgo, Puebla, Oaxaca, Chiapas y Tabasco, así como considerar un área representativa de la precipitación en dichos estados, pues de acuerdo con Cruz (2013), los datos de precipitación son representativos en una distancia de 10 km.

Selección de estaciones con información mínima necesaria

Se emplearon registros diarios de temperatura máxima (Tmáx), temperatura mínima (Tmín), y precipitación (Pp) de cada una de las estaciones; el periodo de tiempo considerado es desde que inició operaciones hasta su última fecha de registro. Para que la estación fuera considerada en el análisis, se seleccionaron aquellas que cumplieran los siguientes requisitos mínimos: 1) contar con al menos 25 años de información; 2) tener al menos 80% de registros históricos, y 3) que la estación no haya dejado de operar antes del año 2000.

Congruencia lógica o integridad de los datos

Conformada la base de datos climatológica de las estaciones de interés, se desarrollaron rutinas en macros de Excel, con el compilador Visual Basic, para verificar los siguientes criterios lógicos: 1) Pp mayores o iguales a 0; 2) Tmáx mayores a temperaturas mínimas (Tmín); 3) Tmín menores a temperaturas máximas (Tmáx), y 4) verificar que los registros se registren en fechas congruentes.

Los datos que no cumplieron los criterios fueron reemplazados con el valor -99, el cual se identifica como valor faltante en procesos posteriores.

Validación espacial de la información

Otro filtro empleado para verificar la información climática fue la validación espacial, que se realizó considerando lo expuesto en la norma UNE 500540:2004, y que describen Estévez y Gavilán (2008) como un nivel de validación opcional. El procedimiento consistió en identificar las estaciones vecinas más cercanas a una estación de referencia (figura 1); a cada estación de referencia se calculó un intervalo de confianza de los registros diarios históricos de cada variable climática con base en la expresión:

x¯±zα/2sn (1)

Figura 1 Identificación de estaciones vecinas cercanas a una estación de referencia. 

donde x¯ es el promedio y s la desviación estándar de las variables Tmáx, Tmín o Pp; n, el número de datos en la serie de datos climáticos, y zα/2 es el valor estadístico 2.58 de la curva normal de frecuencias asociado con un nivel de confianza de 99% o significancia de 1% (α = 0.01) (Steel & Torrie, 1985).

Los valores registrados en las variables Tmáx, Tmín o Pp que no se encontraron dentro de los intervalos de confianza se reemplazaron con el valor -99 para identificarlo como valor faltante en procesos posteriores (figura 1 y cuadro 1).

Cuadro 1 a) Registro histórico diario de una estación de referencia de las variables Tmáx, Tmín y Pp; b) registros diarios de las estaciones vecinas. 

a)
Estación
Histórico Tmáx Tmín Pp
Mes Día LI LS LI LS LI LS
30026 1 1 15.13 39.46 6.04 26.79 0.00 8.53
30026 1 2 16.15 39.63 6.95 25.25 0.00 6.03
30026 ... ... ... ... ... ... ... ...
30026 1 30 17.26 39.04 4.84 27.38 0.00 13.94
30026 1 31 18.00 39.39 5.69 26.08 0.00 7.75
30026 2 1 17.55 39.34 6.80 25.62 0.00 0.00
30026 2 2 16.64 40.45 6.10 25.48 0.00 0.47
30026 ... ... ... ... ... ... ... ...
30026 2 28 16.81 40.70 5.77 26.23 0.00 3.10
30026 2 29 17.38 40.72 5.83 26.79 0.00 2.10
30026 . . . . . . . .
. . . . . . . .
. . . . . . . .
30026 12 1 18.54 38.61 6.98 27.59 0.00 11.20
30026 12 2 18.15 38.88 5.68 28.45 0.00 21.50
30026 ... ... ... ... ... ... ... ...
30026 12 30 13.58 41.47 4.67 26.97 0.00 5.05
30026 12 31 15.71 39.54 4.57 26.68 0.00 5.16
b)
Estación
Año Mes Día Tmáx Tmín Pp
30075 1961 1 1 23.50 20.00 0.00
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 2009 1 1 26.00 15.50 0.00
30075 1961 1 2 25.50 19.00 0.00
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 2009 1 2 27.50 15.50 0.00
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 1961 1 31 23.00 16.00 0.00
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 2009 1 31 22.00 18.00 0.00
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 1961 12 1 26.00 18.50 0.90
30075 ... ... ... ... ... ...
30075 2009 12 31 27.00 16.50 0.00
30452 1956 1 1 26.50 20.00 0.00
30452 ... ... ... ... ... ...
30452 2007 1 1 29.00 15.00 5.50
30452 1955 1 2 23.00 16.00 9.20
30452 ... ... ... ... ... ...
30452 2007 1 2 31.50 12.50 0.00
30452 1955 1 31 25.50 15.50 61.80
30452 ... ... ... ... ... ...
30452 2007 1 31 30.00 19.00 0.00
30452 1955 12 1 30.00 20.00 0.00
30452 ... ... ... ... ... ...
30452 2005 12 31 29.00 17.00 3.50

Al igual que en el apartado anterior, para realizar la validación espacial, se desarrollaron rutinas en macros de Excel con el compilador Visual Basic; se consideraron grupos de no más de cinco estaciones por cada estación de referencia ubicadas dentro de un perímetro de 50 km y situadas dentro de la misma unidad climática.

Aplicación de pruebas de homogeneidad

Las pruebas empleadas en este trabajo fueron: 1) homogeneidad normal estándar (SNHT); 2) Pettitt, y 3) Buishand, las cuales se describenbrevemente a continuación, junto con sus estadísticos de prueba de acuerdo con lo planteado por Ahmad y Deni (2013):

  • 1. Homogeneidad normal estándar (SNHT), por sus siglas en inglés, desarrollada por Alexandersson (Alexandersson, 1986) y que modificó con Moberg (Alexandersson & Moeberg, 1997); un valor T(d) compara elpromedio de los primeros d años registrados con los últimos (nd); este valor se obtiene con la expresión:

Td=dz¯1+(nd)z¯2 para d=1,2,,n (2)

donde:

z¯1=1di=1d(yi+y¯)s y z¯2=1ndi=d+1n(yiy¯)s (3)

Un valor alto de T en un año d indica una variación “brusca”. El estadístico de prueba T0 se define como:

T0=máx1d0T(d) (4)

  • 2. Pettitt, prueba no paramétrica, que se basa en rangos y hace caso omiso de la normalidad de la serie. Se basa en el orden de rangos de los valores yi. El estadístico que se emplea se define como:

Xd=2i=1drd(n+1) para d=1,2,,n (5)

y un valor en el año m que cumple la condición:

Xm=máx1dn|Xd| (6)

es una variación fuerte en la serie (Pettitt, 1979).

  • 3. Buishand, por su origen bayesiano, puede ser empleada en variables con cualquier tipo de distribución y propone identificar un cambio en la media de la serie de datos. El estadístico se define como:

S0*=0 y Sd*=i=1d(yiy¯) para d=1,2,,n (7)

La prueba se define como:

Q=máx0dn|sd*s| (8)

Otro estadístico de prueba que puede emplearse es el rango que calcula la diferencia entre el valor mínimo y máximo de las sumas parciales ajustadas. La fórmula es:

R=(máxsd*0dnmínsd*0dn)s (9)

es importante agregar que Buishand propone valores críticos Q/n y R/n para las pruebas de homogeneidad (Buishand, 1982).

El juego de hipótesis planteadas en las tres pruebas son las siguientes:

Ho: los datos son homogéneos.versusHa: hay una fecha en la que hay un cambio en los datos.

El nivel de significancia planteado es α = 0.05, es decir, la probabilidad de rechazar la Ho cuando es verdadera (error de tipo I) es de 5% (Ramírez & López, 1993).

Las pruebas se realizaron a las variables Tmáx, Tmín y Pp de cada estación con la aplicación XLSTAT en su versión de prueba, mediante el cual se obtuvieron los valores p (p-value) correspondientes; se identificaron los años en los que se presentó un cambio abrupto en los datos cuando la Ho fue rechazada, y se realizó un concentrado de resultados para clasificar las estaciones en tres clases, como lo llevaron a cabo Schonwiese y Rapp (1997), y Wijngaard, Klein y Konnen (2003).

En la clase 1 se agrupan estaciones cuyas pruebas de hipótesis nula fueron rechazadas a lo más en una de las tres pruebas, por tanto se considera que la información es confiable. Cuando las estaciones presentaron como máximo dos hipótesis nulas, las estaciones se consideraron en la clase 2 y la información se puede considerar como medianamente confiable. En la clase 3 se agruparon estaciones en que se rechazaron tres hipótesis nulas, por lo cual la información se consideró como no confiable.

Resultados

Estaciones incluidas en el área de estudio

En el estudio se incluyeron 260 estaciones ubicadas en el área de estudio: 162 son del estado de Veracruz y 98 de estados circunvecinos, las cuales se identifican de apoyo para procesos geoestadísticos y de validación. Estas estaciones fueron clasificadas de acuerdo con su ubicación en unidades climáticas, observando que 35% de las estaciones incide en climas subhúmedos, el 25% en climas húmedos y el 18% en climas semicálidos húmedos. Dicha clasificación se consideró en la validación espacial de los datos diarios.

Estaciones con información mínima necesaria

En cuanto a la verificación de información mínima necesaria, se observó que 226 (87%) no han dejado de operar antes del año 2000, contienen al menos 25 años de información y los registros históricos no superan el 20%. La figura 2 muestra un panorama general de las condiciones de las estaciones climáticas en cuanto al inicio (línea punteada) y fin (línea continua) de los registros históricos (línea discontinua), y el total de años con información de Tmáx, Tmín y Pp (área sombreada).

Figura 2 Representación del inicio y fin de registros históricos y número de años con información climática en las estaciones consideradas del área de estudio. 

Verificación de congruencia lógica y validación espacial de la información

Se observó que la información no congruente y no válida en relación con sus estaciones de referencia no sobrepasó el 2.83% para la variable Tmáx; para el caso de la Tmín, no superó el 1.54%; por último, para la variable Pp, la incongruencia y los valores no válidos en relación con sus estaciones vecinas no superó el 4%.

Aplicación de pruebas de homogeneidad

En lo correspondiente a esta etapa, se realizaron las pruebas de SNHT, Pettitt y Buishand a las variables Tmín, Tmáx y Pp de las 226 estaciones; con los resultados obtenidos se clasificaron las estaciones en confiables, medianamente confiables y no confiables. Para la variable Pp, se clasificó el 72% de las estaciones con información homogénea, en tanto que para la Tmín y Tmáx se clasificaron el 31 y 30%, respectivamente. Se observó que los datos correspondientes a la Pp presentaron condiciones de homogeneidad, en tanto que, contrario a lo que se esperaba, los datos de Tmín y Tmáx presentaron mayores condiciones de no homogeneidad. El cuadro 2 muestra las estaciones desagregadas en cuanto a su confiabilidad por variable climática y el estado donde se encuentran ubicadas.

Cuadro 2 Resultados de pruebas de homogeneidad de varianza por estado. 

Variable Clasificación Estados Totales
Chiapas Hidalgo Oaxaca Puebla San Luis Potosí Tabasco Tamaulipas Veracruz
Tmín Confiable 4 4 16 5 1 1 40 71
Medianamente confiable 2 1 8 1 1 20 33
No confiable 3 11 4 15 5 2 6 76 122
Tmáx Confiable 4 3 18 6 1 1 35 68
Medianamente confiable 1 3 1 2 3 17 27
No confiable 2 10 5 19 5 2 4 84 131
Pp Confiable 2 14 6 23 10 1 7 99 162
Medianamente confiable 1 3 5 13 22
No confiable 3 11 1 2 1 24 42

Con el fin de mostrar los resultados generados de las pruebas de homogeneidad para las tres pruebas empleadas se conformaron tres tablas, donde es posible consultar los valores p (p-value) y los años en los que se presentó un cambio abrupto en las variables de Tmín (cuadro 4), Tmáx (cuadro 5) y Pp (cuadro 6), así como la clasificación de la estación con base en el número de Ho que fueron rechazadas.

Cuadro 3 Estaciones con información homogénea en la zona de estudio en las variables de Tmáx, Tmín y Pp

Estación Estado Municipio Longitud Latitud Altitud
13140 Hidalgo Jaltocán 98° 32’ 18’’ 21° 07’ 56’’ 232
13144 Huehuetla 98° 04’ 34’’ 20° 27’ 36’’ 466
20294 Oaxaca San Juan Bautista Tuxtepec 96° 07’ 59’’ 18° 04’ 59’’ 37
21038 Puebla Guadalupe Victoria 97° 17’ 21’’ 19° 23’ 07’’ 2 481
21072 Chalchicomula de Sesma 97° 27’ 02’’ 19° 91’ 11’’ 2 586
21129 Cuyoaco 97° 30’ 04’’ 19° 36’ 53’’ 2 574
21142 Venustiano Carranza 97° 40’ 05’’ 20° 30’ 37’’ 161
21154 Esperanza 97° 26’ 07’’ 18° 52’ 51’’ 2 433
21201 Hueytamalco 97° 17’ 14’’ 19° 59’ 14’’ 593
24009 San Luis Potosí San Martín Chalchicuautla 98° 39’ 19’’ 21° 22’ 22’’ 187
24053 San Martín Chalchicuautla 98° 33’ 53’’ 21° 30’ 15’’ 95
24113 San Vicente Tancuayalab 98° 36’ 33’’ 21° 41’ 21’’ 40
30047 Veracruz Comapa 96° 41’ 47’’ 19° 10’ 20’’ 550
30089 Las Minas 97° 08’ 51’’ 19° 41’ 23’’ 1 459
30125 Papantla 97° 19’ 30’’ 20° 26’ 45’’ 200
30147 San Juan Evangelista 95° 08’ 45’’ 17° 53’ 00’’ 29
30180 Chicontepec 98° 08’ 28’’ 21° 02’ 17’’ 130
30327 Las Choapas 94° 09’ 48’’ 17° 34’ 19’’ 39
30345 Tantoyuca 98° 10’ 39’’ 21° 30’ 48’’ 94
30350 Citlaltépetl 97° 52’ 39’’ 21° 19’ 45’’ 210
30371 Gutiérrez Zamora 97° 05’ 02’’ 20° 26’ 57’’ 5
30377 Tamiahua 97° 24’ 48’’ 21° 06’ 59’’ 7
30384 Jalacingo 97° 18’ 14’’ 19° 49’ 42’’ 1 749

Cuadro 4 Resultados de las pruebas de homogeneidad aplicadas a la variable Tmín a las estaciones consideradas en el estudio. 

Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación
Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio
7020 0.032 1989 0.008 1993 0.010 1990 NC 24113 0.0121 1973 C 30132 0.0273 1989 < 0.0001 2006 0.0159 1989 NC
7106 < 0.0001 1979 < 0.0001 1979 < 0.0001 1979 NC 24122 0.0309 1990 0.0346 1990 MC 30134 0.0107 1992 0.0222 1999 < 0.0001 1999 NC
7112 < 0.0001 1985 0.000 1985 < 0.0001 1985 NC 24200 C 30136 0.0035 1997 0.0004 2000 0.005 1997 NC
13011 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 NC 27003 C 30137 < 0.0001 1989 0.0013 1980 0.0001 1988 NC
13015 0.017 1967 0.009 1967 MC 27015 0.0075 1992 0.0013 2002 0.002 1992 NC 30140 0.0385 1995 0.0201 1995 MC
13034 < 0.0001 1989 < 0.0001 1995 < 0.0001 1989 NC 27037 0.0201 1961 0.0056 1961 0.0096 1975 NC 30141 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 NC
13042 < 0.0001 1976 < 0.0001 1976 < 0.0001 1976 NC 28006 < 0.0001 1997 < 0.0001 1999 < 0.0001 1997 NC 30143 < 0.0001 1971 < 0.0001 1953 0.03 1972 NC
13061 0.0037 2004 < 0.0001 2005 0.0021 2004 NC 28016 0.0029 1979 < 0.0001 1977 < 0.0001 1978 NC 30147 0.0202 2004 C
13093 0.0004 1976 0.0023 1976 0.0007 1976 NC 28055 0.0189 2001 0.0034 1963 MC 30148 0.0012 1998 < 0.0001 1998 < 0.0001 1998 NC
13095 0.0001 1996 < 0.0001 1997 < 0.0001 1996 NC 28111 0.0001 1989 0.0066 2010 0.0367 1979 NC 30152 < 0.0001 1989 0.002 1994 0.0002 1989 NC
13096 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 NC 28125 0.0004 1989 0.0301 2006 0.016 1989 NC 30158 < 0.0001 1979 < 0.0001 1977 < 0.0001 1978 NC
13098 < 0.0001 1986 < 0.0001 1986 < 0.0001 1986 NC 28138 0.0408 2001 0.0341 2001 0.0464 2011 NC 30160 0.0439 1970 0.0037 1968 0.0182 1970 NC
13099 C 28147 < 0.0001 1995 < 0.0001 2005 < 0.0001 1995 NC 30163 < 0.0001 1950 < 0.0001 1949 < 0.0001 1949 NC
13135 0.0005 1998 0.0369 1998 MC 28175 0.0222 2008 C 30165 C
13137 C 30003 C 30166 0.0015 1989 0.0487 1989 0.0004 1989 NC
13139 < 0.0001 1999 < 0.0001 2008 0.0014 2001 NC 30006 C 30167 0.0001 1985 0.0021 1985 0.0001 1978 NC
13140 0.0112 1992 C 30007 0.001 1997 0.0008 1997 0.0019 1997 NC 30169 0.0052 1971 0.0404 1971 0.007 1971 NC
13141 < 0.0001 1995 0.0008 1995 0.0006 1995 NC 30008 0.0002 1980 0.000 1960 0.0007 1980 NC 30171 0.023 1972 C
13144 C 30011 < 0.0001 1985 0.0001 1985 < 0.0001 1985 NC 30173 C
13145 < 0.0001 2000 < 0.0001 2001 < 0.0001 2001 NC 30012 0.0004 1970 < 0.0001 1927 0.0094 1971 NC 30175 0.004 1998 0.0017 1998 0.0062 1998 NC
20008 0.0001 1979 0.0467 1985 MC 30013 0.0003 1997 < 0.0001 1998 0.0003 1998 NC 30176 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 NC
20014 < 0.0001 1981 < 0.0001 1982 < 0.0001 1981 NC 30016 0.0119 1994 0.014 2002 0.0124 1992 NC 30177 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 NC
20017 0.073 2008 C 30019 0.0013 1990 0.0438 2006 0.0002 1990 NC 30178 < 0.0001 2007 C
20029 0.0031 1969 0.0091 1969 0.009 1969 NC 30021 C 30179 0.0007 1978 0.0191 1990 MC
20084 0.0092 1980 < 0.0001 1980 0.0024 1980 NC 30022 0.0011 1979 0.019 1979 MC 30180 0.020 1990 C
20113 < 0.0001 1993 < 0.0001 1997 < 0.0001 1995 NC 30025 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 NC 30185 0.0001 2005 0.041 2005 MC
20152 C 30026 C 30187 < 0.0001 1984 < 0.0001 1990 < 0.0001 1984 NC
20189 C 30032 < 0.0001 1980 < 0.0001 1985 < 0.0001 1983 NC 30189 0.0086 2000 C
20294 C 30033 < 0.0001 1986 < 0.0001 1999 < 0.0001 1992 NC 30191 0.0001 1984 0.0001 1984 < 0.0001 1984 NC
21009 < 0.0001 1971 0.0001 1971 0.0001 1971 NC 30034 0.0117 2000 0.0056 2000 0.0303 2000 NC 30193 < 0.0001 1971 < 0.0001 1968 < 0.0001 1971 NC
21018 < 0.0001 1974 < 0.0001 1974 < 0.0001 1974 NC 30035 0.0003 2005 0.0429 1975 MC 30195 0.0003 1992 0.0005 1979 0.0017 1989 NC
21022 C 30037 0.0068 1986 0.0011 1986 0.0016 1986 NC 30198 0.0185 1973 < 0.0001 1970 0.0038 1973 NC
21023 0.0094 1996 0.0007 1997 0.0135 1995 NC 30041 0.0185 1993 0.0028 1971 0.003 1972 NC 30201 < 0.0001 1975 < 0.0001 1975 < 0.0001 1975 NC
21026 < 0.0001 1970 < 0.0001 1968 < 0.0001 1968 NC 30043 0.0009 1991 0.003 1991 0.0015 1991 NC 30209 0.0388 1998 C
21031 C 30046 0.0022 1980 C 30211 0.0002 1981 0.0002 1980 0.0004 1980 NC
21032 0.0114 1972 C 30047 0.0129 1992 C 30216 < 0.0001 1973 < 0.0001 1973 < 0.0001 1973 NC
21038 C 30048 < 0.0001 1995 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 NC 30220 0.0042 1995 0.0133 1995 MC
21040 0.0009 1985 0.0008 1985 MC 30049 0.0108 1976 C 30224 0.0151 1998 C
21043 < 0.0001 1987 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 NC 30051 < 0.0001 1989 < 0.0001 1972 0.0033 1973 NC 30264 0.0031 1977 0.0082 1977 0.004 1977 NC
21051 0.0016 1986 0.0009 1986 MC 30054 C 30265 0.0001 1985 0.0001 1985 < 0.0001 1985 NC
21052 C 30055 0.0044 2000 < 0.0001 2001 0.0013 2000 NC 30266 0.0375 1974 C
21053 0.0265 2002 < 0.0001 2003 0.0018 2002 NC 30056 0.0285 1989 0.0466 1989 MC 30267 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 NC
21056 0.0237 1995 0.0334 1995 MC 30058 < 0.0001 1977 < 0.0001 1977 < 0.0001 1977 NC 30268 C
21059 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 NC 30059 0.0003 2000 0.0001 2000 0.0008 2000 NC 30281 < 0.0001 1989 < 0.0001 1985 < 0.0001 1988 NC
21064 C 30066 0.0005 1978 0.0128 1978 MC 30285 0.013 1983 0.0272 1976 0.0001 1983 NC
21067 < 0.0001 1990 0.0009 1990 0.0002 1990 NC 30067 0.0015 1970 0.0025 1970 0.0007 1970 NC 30292 0.035 1989 0.0349 1989 MC
21072 C 30068 < 0.0001 2005 0.0286 2005 MC 30294 0.0348 1975 C
21073 0.0293 2004 0.0354 2003 0.0354 2003 NC 30070 0.0377 1971 C 30301 0.0005 1990 0.0001 1990 MC
21074 < 0.0001 1990 < 0.0001 1990 < 0.0001 1990 NC 30071 0.029 1976 0.0053 1962 0.0391 1990 NC 30302 0.0001 1999 < 0.0001 2000 < 0.0001 1999 NC
21077 C 30072 C 30304 0.0053 2003 0.0003 2004 0.0008 2003 NC
21084 0.0021 1955 0.0398 1978 MC 30074 < 0.0001 1979 < 0.0001 1979 < 0.0001 1979 NC 30311 0.0145 1998 0.0264 1998 0.0194 1998 NC
21091 0.0133 1974 < 0.0001 1923 MC 30076 0.0186 1972 0.0105 1969 0.0372 1972 NC 30317 0.0005 1979 C
21094 < 0.0001 1973 < 0.0001 1984 < 0.0001 1973 NC 30077 0.0034 1980 0.0004 1980 MC 30319 0.0002 1990 0.0071 1990 0.0008 1990 NC
21097 C 30079 0.0192 2004 C 30325 < 0.0001 2008 0.0132 2006 MC
21114 0.0023 1972 0.0036 1972 0.0019 1972 NC 30081 < 0.0001 1982 < 0.0001 1968 < 0.0001 1981 NC 30327 0.011 2005 C
21117 C 30084 0.0168 2001 C 30336 0.0281 2000 0.0416 2000 MC
21119 C 30089 C 30337 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 NC
21142 C 30090 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30338 0.0201 2003 0.0039 2003 0.0187 2003 NC
21143 C 30093 0.0475 1983 C 30339 0.0007 1994 0.0125 1994 MC
21147 0.0004 1992 0.0006 1992 MC 30094 0.0103 1975 0.0241 1982 MC 30340 0.0002 2000 0.0002 2001 < 0.0001 2000 NC
21154 C 30097 0.0001 1989 < 0.0001 1986 0.0004 1989 NC 30342 0.002 1995 0.0032 1995 MC
21185 0.0277 1988 0.0391 1988 MC 30098 < 0.0001 1984 0.0001 1990 < 0.0001 1984 NC 30345 C
21201 C 30100 0.0028 1999 0.0021 1995 MC 30350 C
21209 C 30101 < 0.0001 1974 0.0162 1974 0.0019 1974 NC 30351 0.006 1988 0.0124 1988 0.0086 1988 NC
21211 0.0421 1989 0.0302 1989 MC 30102 0.0173 1954 C 30353 0.0022 1993 0.0139 1990 0.0027 1992 NC
21212 0.0011 1987 0.0196 1987 < 0.0001 1987 NC 30107 C 30357 C
21215 0.0025 2001 0.0022 1986 0.0085 1986 NC 30108 0.0077 1985 0.0003 1985 0.0057 1985 NC 30359 0.0019 1988 < 0.0001 1988 0.0004 1988 NC
21244 0.0067 1969 < 0.0001 1949 0.0002 1949 NC 30112 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30361 < 0.0001 1997 0.0005 1997 < 0.0001 1997 NC
24009 0.0047 1985 C 30114 < 0.0001 1980 0.001 1980 MC 30364 0.0012 1994 0.0055 1994 0.001 1994 NC
24015 0.0006 1980 < 0.0001 1968 < 0.0001 1968 NC 30115 0.0004 1979 C 30371 C
24020 0.0294 1989 0.0001 2005 0.0139 2005 NC 30117 0.0226 1964 0.004 1964 0.0147 1964 NC 30377 C
24036 < 0.0001 1980 < 0.0001 1970 < 0.0001 1980 NC 30121 C 30382 C
24053 C 30125 C 30384 C
24085 0.0121 2002 < 0.0001 2003 0.0012 2002 NC 30128 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30452 0.0047 2001 0.0132 1987 0.064 1996 NC
24095 0.0182 1997 C 30130 0.0017 1993 < 0.0001 1967 < 0.0001 1967 NC
24108 0.0031 1999 0.0179 2000 0.0121 1999 NC 30131 0.0158 1983 0.0264 1983 MC

C = confiable; MC = medianamente confiable; NC = no confiable.

Cuadro 5 Resultados de las pruebas de homogeneidad aplicadas a la variable Tmáx a las estaciones consideradas en el estudio. 

Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación
Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio
7020 0.011 1992 0.017 1988 MC 24113 0.081 1993 C 30132 < 0.0001 1981 < 0.0001 1979 < 0.0001 1979 NC
7106 0 1980 0.003 1980 0.001 1980 NC 24122 C 30134 0.0443 1992 C
7112 < 0.0001 1982 < 0.0001 1985 < 0.0001 1985 NC 24200 < 0.0001 1994 < 0.0001 1997 < 0.0001 1994 NC 30136 < 0.0001 1987 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 NC
13011 0.0241 2005 0.0001 2005 0.0054 2005 NC 27003 C 30137 < 0.0001 1997 < 0.0001 2002 < 0.0001 1998 NC
13015 < 0.0001 1967 0.058 1967 < 0.0001 1967 NC 27015 0.048 1988 0.0128 1989 0.0032 1989 NC 30140 0.0255 1978 0.0359 1978 MC
13034 0.0029 1983 0.0018 1983 0.001 1983 NC 27037 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30141 0.0039 1999 < 0.0001 2001 0.0018 1999 NC
13042 0.0007 1962 < 0.0001 1948 0.0009 1960 NC 28006 < 0.0001 1999 < 0.0001 1999 < 0.0001 1999 NC 30143 0.0009 1976 0.0014 1953 MC
13061 0.0231 2004 0.026 2005 MC 28016 < 0.0001 1992 < 0.0001 1977 < 0.0001 1981 NC 30147 0.0287 1998 C
13093 < 0.0001 1976 < 0.0001 1976 < 0.0001 1976 NC 28055 0.0389 1986 0.0227 1965 MC 30148 0.0003 1981 0.0015 1987 0.0003 1987 NC
13095 0.0017 1992 0.0032 1997 0.0011 1997 NC 28111 < 0.0001 1989 0.0165 2010 0.028 1989 NC 30152 < 0.0001 1993 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 NC
13096 C 28125 0.0008 1993 0.0226 1994 0.0104 1994 NC 30158 0.0004 1982 0.0277 1982 0.0063 1982 NC
13098 0.0013 1987 0.002 1987 0.0005 1987 NC 28138 C 30160 0.0039 1994 0.0017 1994 0.0046 1994 NC
13099 0.0001 1992 < 0.0001 2006 < 0.0001 2001 NC 28147 0.0001 1992 0.0003 1992 MC 30163 0.0112 1988 C
13135 0.0277 1993 0.0431 1993 MC 28175 0.0064 1993 0.0298 1978 MC 30165 C
13137 0.0278 2005 < 0.0001 2005 0.0046 2005 NC 30003 < 0.0001 1992 < 0.0001 1996 < 0.0001 1992 NC 30166 0.0044 2008 C
13139 C 30006 0.0277 1999 0.0372 1999 MC 30167 < 0.0001 1964 < 0.0001 1961 0.0001 1964 NC
13140 C 30007 0.0028 1988 0.0107 1997 0.003 1988 NC 30169 0.0105 1976 0.0486 1976 MC
13141 0.0086 1989 0.0035 1989 MC 30008 C 30171 0.0181 1985 0.0073 1985 MC
13144 C 30011 < 0.0001 1988 0.0001 1958 < 0.0001 1981 NC 30173 0.0029 1984 0.0037 1984 0.0009 1984 NC
13145 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 NC 30012 0.0044 1968 0.0044 1986 0.0051 1966 NC 30175 < 0.0001 1990 < 0.0001 1990 < 0.0001 1990 NC
20008 0.0023 1985 0.0001 1997 0.0015 1985 NC 30013 < 0.0001 1970 < 0.0001 1970 < 0.0001 1970 NC 30176 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 < 0.0001 1992 NC
20014 C 30016 0.0243 2001 0.0017 2008 0.0254 2001 NC 30177 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 NC
20017 0.0001 1983 < 0.0001 1984 < 0.0001 1984 NC 30019 < 0.0001 1988 < 0.0001 1992 < 0.0001 1992 NC 30178 < 0.0001 2008 < 0.0001 2008 MC
20029 0.0277 1978 C 30021 < 0.0001 1981 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 NC 30179 0.0004 1992 < 0.0001 2000 < 0.0001 1993 NC
20084 0.0008 1965 0.0013 1967 0.0002 1967 NC 30022 0.0001 1974 0.0004 1976 MC 30180 C
20113 0.0006 1983 0.0081 1984 0.0031 1984 NC 30025 < 0.0001 1987 0.0002 1987 0.0001 1987 NC 30185 C
20152 < 0.0001 1988 < 0.0001 1996 < 0.0001 1988 NC 30026 0.0183 1968 0.0175 2001 0.0479 2001 NC 30187 C
20189 0.0027 1981 0.001 1981 MC 30032 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 NC 30189 0.0238 2000 0.0001 2000 0.009 2000 NC
20294 0.0487 2003 C 30033 0.0002 1970 < 0.0001 1999 0.0003 1970 NC 30191 0.0137 1997 0.0117 1997 0.0261 1987 NC
21009 0.0003 1967 < 0.0001 1961 < 0.0001 1967 NC 30034 C 30193 0.0133 1985 0.0329 1949 0.0059 1949 NC
21018 0.0226 1992 C 30035 < 0.0001 1976 < 0.0001 1965 < 0.0001 1976 NC 30195 0.0001 1988 0.0002 1979 0.0002 1984 NC
21022 C 30037 0.001 1978 0.0051 1979 MC 30198 0.0018 1981 0.0013 1981 0.0002 1981 NC
21023 C 30041 0.0033 1993 0.003 2000 0.0104 1997 NC 30201 0.0242 1968 C
21026 0.022 1992 < 0.0001 1992 0.0022 1992 NC 30043 C 30209 0.0054 1997 0.0418 1968 MC
21031 < 0.0001 1984 < 0.0001 1984 < 0.0001 1984 NC 30046 0.0123 1997 0.0008 2008 0.002 1997 NC 30211 < 0.0001 1978 < 0.0001 1978 < 0.0001 1977 NC
21032 0.013 2005 C 30047 C 30216 C
21038 C 30048 0.0147 2000 < 0.0001 2000 0.0004 2000 NC 30220 < 0.0001 1988 < 0.0001 1999 < 0.0001 1999 NC
21040 < 0.0001 1984 < 0.0001 1984 < 0.0001 1984 NC 30049 0.0177 1971 0.0434 1971 0.0225 1971 NC 30224 0.0417 1954 0.0002 1950 0.0004 1950 NC
21043 0.0002 1983 0.0002 1993 0.0002 1983 NC 30051 0.0016 1994 0.0044 2008 0.0014 1994 NC 30264 0.0035 1977 0.0011 1976 0.001 1977 NC
21051 C 30054 0.0199 1993 < 0.0001 2002 0.0019 2001 NC 30265 0.0003 1987 0.0049 1987 0.0006 1988 NC
21052 < 0.0001 1985 < 0.0001 1985 < 0.0001 1985 NC 30055 0.0001 1989 < 0.0001 2001 < 0.0001 1993 NC 30266 0.004 1988 0.006 1988 0.0022 1988 NC
21053 < 0.0001 1979 < 0.0001 1978 < 0.0001 1978 NC 30056 < 0.0001 1971 < 0.0001 1970 < 0.0001 1971 NC 30267 C
21056 C 30058 0.0006 1977 0.0026 1975 0.0014 1977 NC 30268 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 0.0001 1997 NC
21059 0.0021 1993 C 30059 0.0302 1993 0.0315 1993 0.0053 1993 NC 30281 < 0.0001 1987 0.0015 1987 0.0005 1987 NC
21064 0.0028 1993 0.0002 2002 0.0002 1999 NC 30066 < 0.0001 1951 < 0.0001 1925 < 0.0001 1950 NC 30285 0.0395 1996 < 0.0001 1976 MC
21067 0.0112 1993 0.0015 1993 0.0024 1993 NC 30067 C 30292 0.002 1988 0.0367 1988 MC
21072 C 30068 < 0.0001 1981 0.0035 1981 0.0003 1981 NC 30294 0.0001 1989 0.0316 1975 < 0.0001 1989 NC
21073 < 0.0001 2002 0.0326 2003 MC 30070 C 30301 0.0001 1993 < 0.0001 2006 0.0001 1993 NC
21074 0.0023 1996 0.0001 2004 0.0061 1997 NC 30071 0.0172 2003 0.043 2001 MC 30302 < 0.0001 1992 < 0.0001 1999 < 0.0001 1997 NC
21077 0.0127 2001 0.0183 2001 0.0114 2001 NC 30072 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 NC 30304 0.0089 1976 C
21084 0.0067 1955 C 30074 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 < 0.0001 1980 NC 30311 0.0333 1981 C
21091 0.0099 1962 0.008 1963 0.0007 1963 NC 30076 < 0.0001 1992 0.0027 1992 0.0001 1992 NC 30317 0.0147 1987 0.0223 1987 0.0137 1992 NC
21094 C 30077 0.029 1997 C 30319 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 NC
21097 C 30079 C 30325 0.0148 2003 0.0261 2003 MC
21114 0.0005 1977 0.0001 2006 0.0005 1998 NC 30081 0.0001 1992 0.0008 1992 0.0006 1992 NC 30327 C
21117 0.0003 1993 0.0153 1993 0.0019 1992 NC 30084 0.0001 1993 < 0.0001 1994 < 0.0001 1994 NC 30336 < 0.0001 1997 0.0003 1997 0.0002 1997 NC
21119 C 30089 0.0293 1951 C 30337 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 NC
21142 C 30090 0.0041 1980 0.013 1981 0.0024 1981 NC 30338 < 0.0001 1992 < 0.0001 1992 < 0.0001 1992 NC
21143 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 NC 30093 0.0003 1985 0.006 1997 0.0018 1985 NC 30339 0.0099 1988 0.0004 1980 0.0038 1988 NC
21147 0.0072 1995 0.002 1995 0.005 1986 NC 30094 0.225 1991 0.0396 1991 MC 30340 0.0043 1992 0.0014 1986 0.0029 1992 NC
21154 C 30097 < 0.0001 1990 0.0333 1964 MC 30342 0.0339 1980 C
21185 C 30098 < 0.0001 1983 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30345 0.044 1996 C
21201 0.0338 1984 C 30100 0.005 1999 C 30350 0.0391 1992 C
21209 0.0074 2000 0.001 2004 0.0055 2000 NC 30101 0.0237 1975 C 30351 0.0249 1984 0.0424 1984 0.0316 1984 NC
21211 C 30102 0.0007 1992 0.0054 1997 0.0025 1988 NC 30353 0.0031 1993 0.0016 1993 MC
21212 0.0042 1987 0.0012 1987 MC 30107 0.0248 1954 0.0221 1954 0.0093 1954 NC 30357 0.0128 2000 0.0036 2000 MC
21215 0.0125 1986 0.0022 1986 0.0022 1986 NC 30108 0.0038 1973 0.0436 1930 0.0105 1975 NC 30359 < 0.0001 1991 < 0.0001 1991 < 0.0001 1991 NC
21244 0.0001 1972 < 0.0001 1949 0.0001 1972 NC 30112 < 0.0001 1984 < 0.0001 1986 < 0.0001 1986 NC 30361 C
24009 0.0042 1991 C 30114 0.0028 1975 0.0115 1975 0.0016 1975 NC 30364 0.0002 1994 0.0005 1994 0.0002 1994 NC
24015 0.0001 1994 < 0.0001 1994 0.0001 1994 NC 30115 C 30371 C
24020 C 30117 < 0.0001 1992 < 0.0001 1997 < 0.0001 1992 NC 30377 C
24036 C 30121 0.0008 1952 < 0.0001 1943 < 0.0001 1947 NC 30382 C
24053 C 30125 C 30384 0.0023 1997 C
24085 0.0165 2002 0.0015 2002 0.0148 2002 NC 30128 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 < 0.0001 1981 NC 30452 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 < 0.0001 1995 NC
24095 0.0004 1992 < 0.0001 1996 < 0.0001 1996 NC 30130 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 < 0.0001 1988 NC
24108 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 < 0.0001 1997 NC 30131 0.011 1990 0.0235 1990 0.011 1990 NC

C = confiable; MC = medianamente confiable; NC = no confiable.

Cuadro 6 Resultados de las pruebas de homogeneidad aplicadas a la variable Pp a las estaciones consideradas en el estudio. 

Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación Estación Prueba de Pettitt Prueba de homogeneidad Prueba de Buishand Clasificación
Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio Valor
p
Año de cambio
7020 0.007 1992 0.019 1988 MC 24113 C 30132 C
7106 C 24122 C 30134 0.004 1976 0.0104 1993 0.0077 1985 NC
7112 C 24200 C 30136 0.0019 2000 0.0529 1999 MC
13011 C 27003 0.0002 1980 < 0.0001 1979 0.0001 1980 NC 30137 < 0.0001 1993 0.0001 1993 MC
13015 0.033 1976 C 27015 0.0099 1984 0.0339 1984 0.0069 1984 NC 30140 C
13034 0.0107 1985 0.0326 1941 0.0393 1978 NC 27037 0.0045 1948 C 30141 C
13042 0.0012 1976 0.0198 1976 0.0047 1976 NC 28006 0.0049 2008 C 30143 C
13061 C 28016 C 30147 0.0347 1970 C
13093 C 28055 0.0051 2008 C 30148 C
13095 < 0.0001 1996 < 0.0001 1997 < 0.0001 1996 NC 28111 < 0.0001 2008 C 30152 C
13096 C 28125 0.0469 2006 C 30158 C
13098 0.038 2010 C 28138 C 30160 0.0016 1993 0.0025 1993 0.0021 1993 NC
13099 C 28147 0.0115 1994 0.0231 1994 0.0086 1974 NC 30163 0.0136 2003 C
13135 C 28175 C 30165 < 0.0001 1987 < 0.0001 1989 < 0.0001 1989 NC
13137 C 30003 C 30166 0.002 1993 0.0003 2005 0.0013 1993 NC
13139 0.0494 2010 C 30006 C 30167 C
13140 C 30007 C 30169 0.0463 1972 0.0301 1972 0.0457 1972 NC
13141 C 30008 0.010 1926 C 30171 C
13144 C 30011 0.047 1957 C 30173 C
13145 C 30012 C 30175 0.0032 1965 C
20008 C 30013 0.0019 1948 C 30176 C
20014 0.0012 1950 C 30016 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 < 0.0001 1993 NC 30177 C
20017 0.0376 1983 0.0187 1983 MC 30019 0.0137 1961 C 30178 C
20029 C 30021 C 30179 0.0129 1988 C
20084 0.0033 1951 C 30022 0.022 1983 C 30180 C
20113 0.03 1976 0.0391 1976 MC 30025 C 30185 0.0234 1948 C
20152 0.0425 1981 0.0145 1981 MC 30026 C 30187 0.0144 1968 C
20189 0.0171 1984 C 30032 0.0035 1995 0.0198 2007 0.011 1995 NC 30189 C
20294 C 30033 0.0078 1983 0.0132 1983 0.0052 1983 NC 30191 0.0343 1968 0.021 1967 0.0278 1968 NC
21009 C 30034 0.0477 1993 0.0009 2007 0.0313 1993 NC 30193 < 0.0001 1950 0.0026 1953 MC
21018 C 30035 0.0352 1956 C 30195 C
21022 0.0025 1982 0.0125 1982 0.006 1982 NC 30037 < 0.0001 1982 0.0001 1985 < 0.0001 1984 NC 30198 0.022 2008 C
21023 C 30041 C 30201 0.0026 1981 0.0094 1981 0.001 1981 NC
21026 0.0072 1986 0.0096 1989 0.0219 1986 NC 30043 0.041 1989 C 30209 0.0094 1987 C
21031 0.0261 1981 0.0178 1981 MC 30046 C 30211 C
21032 0.005 1967 0.0168 1967 0.005 1967 NC 30047 C 30216 C
21038 C 30048 C 30220 C
21040 0.0033 2002 0.0494 2002 MC 30049 C 30224 C
21043 C 30051 C 30264 C
21051 0.0051 1984 0.0161 1986 0.0008 1986 NC 30054 C 30265 C
21052 C 30055 C 30266 0.0004 1974 C
21053 0.0446 1981 C 30056 C 30267 0.0149 1978 C
21056 C 30058 C 30268 0.0191 1985 0.04 1985 0.0183 1985 NC
21059 0.0111 1954 C 30059 0.0236 1985 0.0117 1985 MC 30281 C
21064 < 0.0001 1993 0.0059 1997 0.0001 1993 NC 30066 0.0488 1954 C 30285 C
21067 C 30067 C 30292 C
21072 0.014 2007 C 30068 0.0071 1986 0.0066 1986 MC 30294 0.0075 1975 0.4119 1977 MC
21073 C 30070 0.0034 1999 0.0097 1985 MC 30301 0.0119 1984 0.0359 1984 0.0175 1984 NC
21074 C 30071 < 0.0001 1991 < 0.0001 1991 < 0.0001 1991 NC 30302 C
21077 0.0283 1981 0.0496 1981 0.0158 1981 NC 30072 0.0197 1946 C 30304 C
21084 0.0178 1991 0.0177 1991 MC 30074 0.0207 1965 0.0057 1958 0.0054 1963 NC 30311 C
21091 0.0014 1944 0.0192 1944 0.0024 1961 NC 30076 C 30317 C
21094 C 30077 C 30319 C
21097 0.0015 1982 0.0032 1982 0.002 1982 NC 30079 0.0005 2003 0.0066 1995 MC 30325 C
21114 C 30081 0.0002 1975 0.0003 1975 0.0001 1975 NC 30327 C
21117 0.0218 1981 0.0421 1981 MC 30084 0.0001 1988 0.0003 1988 0.0002 1988 NC 30336 C
21119 C 30089 C 30337 0.0003 2006 0.021 2005 MC
21142 C 30090 0.0026 1983 0.0172 1983 MC 30338 C
21143 C 30093 C 30339 C
21147 0.0073 1986 0.0227 1986 0.0071 1986 NC 30094 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 < 0.0001 1987 NC 30340 C
21154 C 30097 C 30342 C
21185 0.0126 1983 0.0049 1983 0.0054 1983 NC 30098 C 30345 C
21201 C 30100 0.0125 1993 0.0001 1994 0.0006 1993 NC 30350 C
21209 0.0445 1997 0.0192 1997 MC 30101 C 30351 C
21211 C 30102 0.0209 1954 0.0342 1973 MC 30353 C
21212 C 30107 C 30357 C
21215 0.0114 1986 0.0027 1986 0.0089 1986 NC 30108 0.0038 1932 C 30359 0.0213 1999 0.0203 1986 0.0163 1999 NC
21244 0.0448 1949 C 30112 0.0418 1991 0.0047 1992 0.003 1991 NC 30361 C
24009 C 30114 C 30364 C
24015 0.008 1993 0.0205 1993 0.0112 1993 NC 30115 0.0262 1993 0.0085 1993 MC 30371 C
24020 C 30117 0.0358 1984 C 30377 C
24036 C 30121 0.0239 1979 0.0354 1979 MC 30382 0.0184 1987 0.0147 1987 0.0132 1987 NC
24053 C 30125 C 30384 0.0493 1992 C
24085 C 30128 0.05 1994 0.0362 1965 0.0299 1994 NC 30452 C
24095 C 30130 C
24108 C 30131 C

C = confiable; MC = medianamente confiable; NC = no confiable.

En un sentido estricto, se seleccionaron aquellas estaciones que cumplieron con la condición de información confiable. Se observó que para el estado de Veracruz, tan sólo 11 estaciones mostraron comportamientos homogéneos en las tres variables analizadas; para el estado de Puebla fueron seis; para San Luis Potosí se registraron sólo tres, y para el estado de Hidalgo y Oaxaca fueron 2 y 1, respectivamente (cuadro 3 y figura 3).

Figura 3 Distribución espacial de estaciones climatológicas consideradas en el estudio y estaciones con información homogénea en las variables de Tmín, Tmáx y Pp

Conclusiones

Si bien la implementación de pruebas se aplicó a series de datos anuales, los resultados expuestos en el presente trabajo indican que los datos de precipitación (Pp) pueden presentar comportamientos homogéneos sin considerar ciclos o condiciones estacionales; sin embargo, estas condiciones deberán tomarse en cuenta para realizar estudios con mayor nivel de detalle, es decir, para el caso en que se requieran estudios enfocados a una especie vegetal de interés, es necesario considerar ciclos de cultivo (primavera-verano, otoño-invierno); en caso de realizar comparaciones de variación del clima a través de distintos años, lustros y/o décadas para identificar variaciones climáticas deberán considerarse periodos estacionales tales como primavera, verano, otoño e invierno, o bien, considerar periodos de interés específico, en donde se requieran realizar estudios sobre alguno de los procesos que intervienen en el ciclo hidrológico, como evaporación, precipitación, transpiración, infiltración, percolación, afloramiento, almacenamiento y escurrimiento. En cuanto a los datos de temperatura mínima (Tmín) y temperatura máxima (Tmáx), el uso de ciclos o condiciones estacionales puede dar como resultado que las series de datos muestren comportamientos de homogeneidad, pues se estarían considerando periodos con semejantes comportamientos de periodos de bajas y/o altas temperaturas.

Aunque las pruebas que se desarrollaron aquí para realizar la verificación de homogeneidad de las series climáticas del estado de Veracruz y estados vecinos han sido empleadas para el mismo fin en México, una aportación importante del presente trabajo es la consideración de un proceso de validación espacial, el cual consistió en verificar registros de clima de cada estación con los de estaciones vecinas, siempre y cuando compartieran su ubicación con la misma unidad climática, proceso que es recomendable realizar previo a la aplicación de las pruebas de homogeneidad. Es importante señalar que después de realizar las pruebas de homogeneidad, se debe considerar un proceso de homogeneización de bases de datos, en especial a las estaciones que cuentan con datos medianamente confiables y no confiables, cuyo proceso no fue abordado en este trabajo y que será desarrollado en el futuro, junto con la identificación de una prueba de las abordadas en el presente trabajo, a fin de identificar la de mayor potencia y robustez para el caso de información de clima en nuestro país.

En este trabajo se muestra cómo una propuesta que puede ser considerada en la validación de datos climáticos no descarta la posibilidad de que sea complementaria o mejorada, incluso corregida, pues continuamente se cuenta con mayores conocimientos y recursos computacionales, que permiten el manejo de grandes volúmenes de datos y harán de la información climática una base sólida y confiable para desarrollar trabajos de investigación con resultados e inferencias de mayor certidumbre.

Agradecimientos

Al licenciado en Sistemas Computacionales Administrativos, Moisés Fernando Cortina Cardeña, por su apoyo en el desarrollo de las rutinas de programación para realizar la validación espacial de información climática. A la licenciada en Estadística, Columba Falfán Castillo, por el apoyo en el análisis de homogeneidad a las series de datos climáticos.

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Recibido: 07 de Enero de 2016; Aprobado: 27 de Marzo de 2017

* Autor para correspondencia: Ignacio Sánchez-Cohen. e-mail: sanchez.ignacio@inifap.gob.mx.

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