Homogeneización de series mensuales de temperatura y precipitación en Bolivia a partir de registros SENAMHI entre 1980 y 2015

Resumen

Existe consenso acerca de la importancia de realizar un control de calidad a las series de datos meteorológicos 
antes de utilizarlos en estudios climáticos de una región, orientando principalmente los esfuerzos a completar 
registros faltantes y a analizar la homogeneidad de las series históricas. Entre las distintas técnicas estadísticas 
que permiten el relleno de datos faltantes en series climáticas, los algoritmos basados en inteligencia artificial, 
como ser los métodos de redes neuronales, han demostrado ser bastante eficientes. Acerca de las 
inhomogeneidades en registros climáticos, se cuenta también con diferentes métodos numéricos para 
identificarlas y corregirlas, destacando los métodos basados en homogeneidad relativa. En Bolivia las series 
climáticas, en su mayor parte provistas por SENAMHI, no son la excepción y requieren desarrollar 
continuamente nuevos y mejores procedimientos para completar datos faltantes y homogeneizar series. En este 
trabajo se ha realizado el control de calidad a 1200 series mensuales de precipitación pluvial y temperatura de las 
estaciones climáticas SENAMHI para el periodo de 1980 a 2015. La metodología de relleno consistió en filtrar 
las series con menos de30 % de datos faltantes, rellenarlas utilizando algoritmos de inteligencia artificial basados 
en redes neuronales, verificar para cada serie rellenada el error del ajuste y escoger en cada caso la serie rellenada 
con el menor error. Luego se procedió a evaluar la homogeneidad de cada serie. Se usó un método de 
homogeneidad relativa implementado en lenguaje R y se descartaron aquellas series con homogeneidad baja. 
Como resultado se obtuvieron 91 estaciones climáticas para precipitación pluvial y 53 estaciones para 
temperatura que pasaron el control de calidad. El resultado es consistente con estudios previos y muestra que del 
total de estaciones climáticas que se tiene en el país, menos del 10 % cuentan con información utilizable para 
estudios climatológicos que comprendan más de 30 años.