Se pretende identificar los patrones de distribución espacial de las lluvias intensas que afectan a las provincias andaluzas bañadas por el mar de Alborán (Málaga, Granada y Almería), a partir de la muestra correspondiente a los episodios de precipitaciones intensas (más de 100 mm en al menos una estación) en la zona anteriormente referida, durante el periodo comprendido entre los años 2006 y 2010. Recapitulando, la información de partida procede de los datos diarios de precipitación, en mm, del periodo que va desde las 7 UTC de un día hasta las 7 UTC del día siguiente, y proceden de la base de datos de AEMET. Se han seleccionado 27 días (tabla 4.1), cada uno representativo de los 27 episodios en los que se superó el valor de 100 mm en 24 horas durante el periodo referido. Se ha escogido un día por episodio, ya que durante algunos episodios se recogieron más de 100 mm en cada uno de varios días consecutivos. Para ello se ha tomado como criterio la selección del día del episodio en el que se registró el mayor valor, siempre por encima obviamente del valor umbral diario determinado de 100 mm. Una vez hecha la depuración de los datos originales, eliminando los registros sospechosamente erróneos, quedan los datos validados correspondientes a las estaciones que tuvieron medición de precipitación durante el periodo considerado. No se ha considerado necesario hacer extrapolaciones para relleno de lagunas en algunas estaciones, por lo que finalmente se opta por seleccionar únicamente 100 estaciones con datos durante todos esos 27 días (figura 4.12). El periodo elegido de 5 años consecutivos, próximos al actual se considera suficiente para este estudio al disponerse de un número adecuado de situaciones, en general representativas de los episodios de precipitaciones de gran relevancia pluviométrica referida a valores totales acumulados en 24 horas.
Figura 4.12. Estaciones consideradas para el estudio espacial de las precipitaciones intensas, con la condición de disponibilidad de datos en los 27 casos de la muestra de estudio.
4 - Datos utilizados y patrones espaciales de precipitación
A estos datos se les va a aplicar una técnica estadística objetiva de clasificación como es la de análisis cluster o de conglomerados, que permita considerar espacialmente las distintas áreas generalmente afectadas por este tipo de precipitaciones intensas. Esta clasificación objetiva será interpretada y confrontada con la climatología de lluvias de la zona. Se intenta por tanto la obtención de una serie de grupos que destaquen el papel preponderante de una orografía compleja y su influencia en los principales tipos de flujos húmedos. En resumidas cuentas, el objetivo es agrupar los días que ocasionan distribuciones geográficas similares de precipitaciones intensas.
El método persigue juntar los días con análogo reparto espacial de las lluvias copiosas, independientemente de las cantidades de precipitación en modo absoluto (Romero et al., 1999, 1999b, 1999c; Penarrocha et al., 2002). O lo que es lo mismo, encontrar las preferentes localizaciones y morfologías de los focos de lluvias intensas. Finalmente para cada conglomerado se presentarán los patrones meteorológicos sinópticos medios asociados a cada uno de ellos. A partir de ahí se pueden interpretar las distintas situaciones atmosféricas conducentes a los distintos patrones espaciales. Un método estadístico usual para obtener clasificaciones objetivas es el análisis de conglomerados, que suele ir precedido por otra técnica denominada análisis de componentes principales cuya finalidad es la reducción de datos y de su dimensión, conservando los modos fundamentales de la varianza. Así es posible describir la variación de datos de manera más simple, a partir de un número reducido de combinaciones lineales ortogonales de los mismos (Anderberg, 1973; Hair, 1995). El análisis de componentes principales además de reducir el número de variables, asegura que sólo son considerados los principales modos de variación de los datos.
El método seguido consiste en aplicar un análisis de componentes principales a la matriz de la modalidad T (día a día), y posteriormente un análisis de conglomerados sobre los componentes principales extraídos. Por tanto en primer lugar se utilizan los datos de precipitación de los 27 días y se somete a la matriz de correlación en el modo T (día a día) a un análisis de componentes principales. Esta matriz contiene las correlaciones entre los días seleccionados, calculadas a partir de los valores de precipitación registrados en las 100 estaciones disponibles. Para decidir el número de componentes principales a retener, se utiliza el Scree test (figura 4.13), teniéndose en cuenta finalmente los primeros 13 componentes principales no rotados, con autovalores superiores a 1.
Figura 4.13. Gráfico de sedimentación (Scree Plot) obtenido mediante el paquete estadístico SPSS
Estos 13 componentes principales representan el 93,8 % del total de la varianza, que es un valor explicado muy aceptable, mas aún teniendo en cuenta la compleja naturaleza de la precipitación y el número de pluviómetros utilizados. Posteriormente, a las componentes principales retenidas se les aplica un análisis de conglomerados que permite agrupar objetos (en este caso días caracterizados por su precipitación), en un determinado número de grupos de tal manera que los objetos de cada clase guardan cierta semejanza entre ellos y marcadas diferencias con los de otros grupos. Se obtienen así grupos de parecida distribución espacial de la precipitación. Para llevar a cabo esta técnica de análisis de conglomerados se utilizó el método de las k-medias. Tras varias pruebas distintas respecto a la imposición a priori del número de grupos a obtener, se decide finalmente un número de 5 que permite a posteriori una explicación lógica de los patrones en función del conocimiento de la climatología de precipitaciones en la zona de estudio. Por tanto se considera adecuada la obtención de estos cinco grupos para la descripción de los patrones espaciales reales de las precipitaciones intensas en la vertiente peninsular de Alborán. En la figura 4.14 se pueden contemplar las distancias entre los 5 clusters.
4 - Datos utilizados y patrones espaciales de precipitación
En cuanto a los miembros de cada cluster, el análisis da como resultado que el cluster E es el más numeroso con 17 miembros, seguido del A y del C con cuatro cada uno. En cambio los clusters B y C cuentan con un único representante, aunque se ha decidido su inclusión por presentar características diferenciales que serán comentadas más adelante. En la tabla 4.2 se realiza el desglose de los miembros de cada conglomerado.
Casos pertenecientes a cada cluster Cluster A 14, 17, 22, 25
Cluster B 8
Cluster C 3, 5, 13, 21
Cluster D 18
Cluster E 1, 2, 4, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 15, 16, 19, 20, 23, 24, 26, 27
Tabla 4.2. Composición final de los clusters o conglomerados obtenidos.
Queda comentar que en esta ocasión, y atendiendo a la naturaleza propia de los datos, el análisis cluster realizado a las componentes principales retenidas apenas muestra diferencias significativas con la realización del análisis cluster directamente a los datos originales.