| ESTUDIO DE
LAS ANOMALÍAS
Anomalías térmicas: períodos codesviados
En el clima, puesto que se trata de un sistema caótico, no podemos estudiarlo de forma analítica y por tanto usamos la estadística. Según la teoría termodinámica, todas las variables del clima presentan un estado de equilibrio definido para un punto y momento determinado, de tal modo que, ante pequeñas perturbaciones, el sistema tiende a oscilar entorno a dicho estado de equilibrio. En general no podemos deducir de forma exacta cual es el valor de equilibrio de cada unas de las variables (ya que es un sistema muy complejo), por lo que suponemos una correspondencia matemática entre la media estadística y el valor de equilibrio. Por otra parte, el término extremo se refiere a todo estado máximo o mínimo de una determinada variable o función. En el clima y la meteorología, hablamos de "extremos climáticos" para referirnos a fenómenos que suceden muy pocas veces y que representan una acotación del comportamiento normal; es decir toda variable climática se mueve dentro de un intervalo de valores posibles, comprendidos entre sus dos extremos. Estos extremos vienen dados por un historial de datos extraído de un cierto período de tiempo (unos 50 años), y que extrapolamos paraxialmente a un período de tiempo inmediato, en el que consideramos que se mantienen los valores de equilibrio de las variables climáticas. Como hemos visto en la teoría preclimática, existen unos miniciclos que representan unas variaciones cuasi-oscilantes entorno al estado de equilibrio (que suponemos estático). Además en el clima partimos de distintas escalas de tiempo (hora, día, quincena, mes, trimestre, medio año, año, ...), a partir de las cuales suponemos un valor normal (N), calculado como el promedio de todos los valores de la variable concreta, para todos un determinado momento reiterado en un conjunto de años. Por ejemplo, podríamos definir la temperatura normal para los 12 de julio a las 16h en punto, promediando todos los valores de esa misma fecha y hora de un conjunto de 50 años. De este modo, podemos definir un "valor normal" para cada momento y para cada escala temporal. Sin embargo, dado la componente ruidosa de un sistema caótico como el clima, estudiar esto nos resulta poco útil, al menos para los objetivos del presente estudio, y por ello, a menudo nos centraremos en concreto en alguna escala temporal. En general, podemos definir algunos conceptos estadísticos muy útiles en el tratamiento de las variables climáticas. Además del valor normal, definiremos desviación (o anomalía), D como la diferencia entre un valor real y el valor normal propio del lugar y momento al que se refiere el valor real. Por otro lado, la dispersión (o desviación típica), S, es un concepto que se refiere al conjunto de valores reales y designa cuanto se desvía globalmente el conjunto de valores con su correspondiente valor medio. Para ello en teoría estadística se emplea la raíz cuadrada del promedio de los cuadrados de las desviaciones. La dispersión nos informa sobre la amplitud natural de una determinada variable, es decir, el margen de confianza de la media y por tanto lo podemos emplear como valor esperado de una desviación. El intervalo de confianza lo representaremos como Conf = [N-S, N+S] Otro concepto necesario es el de extremos (e), que recordamos que se corresponde con los valores máximo y mínimo de un determinado conjunto. Por otro lado, llamaremos desviación extrema (De) a la diferencia entre los extremos y el valor normal. (Dei = desviación extrema inferior por debajo del valor normal y Des = desviación extrema superior, por encima del valor normal) Por tanto, el intervalo entre lo extremos es Ext = [N-Dei, N+Des] Sea un conjunto de valores de una determinada variable climática, a partir de los cuales se conoce el valor normal y la dispersión, supongamos que podemos hacer una extrapolación para esperar entre qué intervalos se moverá la variable en un momento inmediato. Si suponemos que se mantiene el valor normal, la dispersión y los extremos, tendremos una probabilidad de entorno al 68% de que el nuevo valor obtenido se encuentre en Conf (intervalo de confianza), y una probabilidad del 100% que se encuentre dentro de Ext (intervalo de extremos) En principio, una extrapolación a un período paraxial (respecto al del conjunto de registros de referencia) presupone que los valores estadísticos (media, dispersión y extremos) son idénticos o al menos similares, por lo que podemos hacer la predicción anterior.
2-Codesviación: subdesviación y superdesviación Un valor poco probable (32%) será aquél que se encuentre por fuera de Conf . Si se encuentra por debajo diremos que el valor es subdesviado (16%) y si se encuentra por arriba es superdesviado (16%), y en general son codesviados Definiremos orden de codesviación (Oc) como el número de semiveces que un valor se ha desviado respecto el valor de dispersión. Matemáticamente, sea un valor R, con desviación D: R es codesviado en orden Oc sii D pertenece al intervalo [ ( 0'5·Oc + 1 ) ·S , ( 0'5·Oc + 1'5 ) ·S] El procentaje normal de cada órden es:
En general, podemos definir codesviación (Dc) como la desviación relativa con respecto la dispersión (S): Dc = ( D - S)/|S| Donde dotamos de signo a S según: Signo(S) = signo(D) Por tanto, el orden de codesviación (Oc) es: Oc = Entero[ 2·Dc ] ----> Oc = Entero[ 2·( D - S)/|S| ] 3-Extremización: inferior, superior e intensidad En principio, la probabilidades de que un valor de un registro paraxial supere un extremo del registro de referencia son casi nulas, sin embargo puede ocurrir. Sin embargo, esta superación en principio no nos informa de nada ya que estamos suponiendo que la aproximación es buena, es decir, no ha habido un cambio de estadísticas propiamente dicho, sino que realmente se está ampliando el registro y por tanto se están "perfeccionando" los valores, medio, dispersión y extremos. Por otra parte, podemos entender otro concepto de extremización, basándonos en la codesviación. Hablaremos de extremización de desviación al hecho en el cual se producen más codesviaciones de lo normal. Si encontramos que una codesviación de órden Oc tiene una incidencia mayor de lo estadísticamente esperado, entonces diremos que la variable se ha extremizado en orden Oc. Si por el contrario disminuye la incidencia en todos los ordenes, entonces diremos que la variable se ha suavizado.
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