Comparación preliminar entre fuentes de información de descargas eléctricas I: estaciones meteorológicas y sensores terrestres.

INTRODUCCIÓN

La muerte por fulguraciones constituye la primera causa de muerte en Cuba asociada a fenómenos naturales (Valderá & García, 2018Valderá N. & García E. A. (Diciembre 2013). Comportamiento de las muertes por fulguración ocurridas en Cuba durante el periodo 1987 - 2012 [Artículo]. Memorias del VII Congreso Cubano de Meteorología, La Habana Cuba. https://www.researchgate.net/328365232_Comportamiento_de_las_muertes_por_fulguracion_ocurridas_en_Cuba_durante_el_periodo_1987-2012.) con un promedio anual de 60 víctimas entre los años 1987 y 2012. Las tormentas eléctricas provocan también graves daños a la economía del país en sectores como el energético, las comunicaciones, el transporte o la agricultura, de ahí la importancia de conocer su comportamiento diario, anual y distribución espacial con vistas a realizar diseños de protección contra descargas.

Las principales diferencias entre los estudios de comportamiento diario, anual y distribución espacial de las tormentas eléctricas están en la información base que se usa para caracterizar el fenómeno. En los primeros tiempos se usaban los registros dados por las estaciones meteorológicas (OMM, 1956OMM (Organización Meteorológica Mundial). (1956). World distribution thunderstorm days. WMO No. 21, TP 21.; Changnon, 1988Changnon, S. A. (1988). Climatography of Thunder Events in the Conterminous United States. Part II: Spatial Aspects. Journal of Climate, 1(4), 399-405. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(1988)001<0399:COTEIT>2.0.CO;2.; Dai, 2001aDai, A. (2001a). Global Precipitation and Thunderstorm Frequencies. Part I: Seasonal and Interannual Variations. Journal of Climate, 14(6), 1092-1111. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014<1092:GPATFP>2.0.CO;2.; 2001bDai, A. (2001b). Global Precipitation and Thunderstorm Frequencies. Part II: Diurnal Variations. Journal of Climate, 14(6), 1112-1128. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014<1112:GPATFP>2.0.CO;2.), pero con la creación y desarrollo de nuevas tecnologías se imponen las climatologías realizadas con la información de dispositivos detectores de tormentas y con datos de satélites (Orville et al., 2002Orville, R. E.; Huffines, G. R.; Burrows, W. R; Holle, R. L. & Cummins K. L. (2002). The North American Lightning Detection Network (NALDN)-First Results: 1998-2000. Monthly Weather Review, 130, 2098-2109. https://doi.org/10.1175/2010MWR3452.1 ; Virts et al., 2013Virts, K. S.; Wallace, J. M.; Hutchins, M. L. & Holzworth, R. H. (2013). Highlights of a New Ground-Based , Hourly Global Lightning Climatology. BAMS, 15, 1381-1391. DOI: 10.1175/BAMS-D-12-00082.1. ; Cecil et al., 2014Cecil, D.J.; Buechler, D.E. & Blakeslee, R.J. (2014). Gridded lightning climatology from TRMM - LIS and OTD: Dataset description. Atmospheric Research, 135 - 136, 404-414. DOI: 10.1016/j.atmosres.2012.06.028.; Albrecht et al., 2016Albrecht, R.; Goodman, S.; Buechler, D. Blakeslee, R. & Christian, H. (2016). Where are the lightning hotspots on Earth?. BAMS, 97(11), 2051-2068. DOI: 10.1175/BAMS-D-14-00193.1 ). Según Albrecht y colaboradores (2016)Albrecht, R.; Goodman, S.; Buechler, D. Blakeslee, R. & Christian, H. (2016). Where are the lightning hotspots on Earth?. BAMS, 97(11), 2051-2068. DOI: 10.1175/BAMS-D-14-00193.1 las zonas costeras de Cuba, la cuenca del Congo, Arabia Saudita y Yemen son lugares con muy alta densidad de descargas en el mundo, con más de 50 fl km^-2 yr^-1 (flashes por kilómetro cuadrado por año, fl km^-2 yr^-1).

En Cuba, la red de estaciones meteorológicas aporta de forma trihoraria los datos de código de estado de tiempo presente (WW) y pasado (W1), los cuales reportan los fenómenos ocurridos en el momento de la observación o una hora antes en el caso del primero y las dos horas posteriores a la observación anterior en el caso del tiempo pasado. Hasta el momento estos registros constituyen la única fuente de información sobre fenómenos con largas series de datos que permiten hacer estudios climatológicos sobre fenómenos meteorológicos en Cuba. Los estudios realizados para el país (Alfonso, 1980Alfonso A. P. (1980). Descripción preliminar de las condiciones meteorológicas en la Isla de la Juventud (Informe Científico - Técnico No. 134). Instituto de Meteorología, Cuba. UDICT Instituto de Meteorología http://www.insmet.cu.; Alfonso y Florido, 1993Alfonso, A. P. & Florido, A. (1993). El clima de Matanzas. Editorial Academia, La Habana.; Lecha et al., 1994Lecha, L. B.; Paz, L. R. & Lapinel, B. E. (eds.). (1994). El Clima de Cuba. Editorial Academia.) arrojan máximos de ocurrencia de tormentas en zonas montañosas e interiores llanas, con un máximo absoluto en la estación de Pinares de Mayarí con más de 140 días y mínimos de actividad en las regiones costeras con valores inferiores a 40 días con tormentas. En aras de lograr series completas y homogéneas de información se realizaron varias versiones del mapa de niveles ceráunicos de Cuba (Álvarez, 2006Álvarez, L. (2006). Estudio de la localización espacial de las tormentas eléctricas en Cuba y su tendencia. [Tesis doctoral inédita]. Instituto de Meteorología, Cuba.; Álvarez et al., 2009Álvarez, L.; Borrajero, I. & Álvarez, R. (2009). Distribución espacial de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormentas, con tormentas con lluvias sobre la estación y días con tormentas para el territorio cu bano. Revista Cubana de Meteorología, 15(1), 14-22. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/121.; Álvarez et al., 2012Álvarez, L.; Borrajero, I.; Álvarez, R.; Aenlle, L. & Bárcenas, M. (2012). Actualización de la distribución espacial de las tormentas eléctricas en Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 18(1), 83-99. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/49. ; Álvarez-Escudero y Borrajero Montejo, 2018Álvarez-Escudero, L. & Borrajero-Montejo, I. (2018). Distribución espacial de fenómenos meteorológicos en Cuba clasificados a partir del código de tiempo presente II. Revista Cubana de Meteorología, 24(1), 111-127. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/263/303.) donde se utilizaba para la caracterización de las tormentas solo el tiempo presente (WW) y el nivel alcanzó alrededor de los 160 días promedio anual. Posteriormente se introdujo el tiempo pasado (W1) para las estaciones de las provincias La Habana, Artemisa y Mayabeque (García-Santos y Álvarez Escudero, 2018Garcia-Santos, Y. & Álvarez-Escudero, L., (2018). Climatología de las tormentas eléctricas determinadas a partir del código de estado de tiempo pasado. Revista Cubana de Meteorología, 24(2), 201-215. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/426.) donde se constató que como promedio para todo el país estos registros aumentaban el número de días promedio anual en 25. El nuevo mapa de niveles ceráunicos para todo el país, teniendo en cuenta tanto tiempo pasado como presente, eleva el número de días promedio a 190 (Álvarez-Escudero y - Borrajero Montejo, 2020Álvarez-Escudero, L., Borrajero-Montejo, I. & Rojas-Díaz, Y. (2020). Caracterización de la marcha anual de las tormentas con registros de tiempo presente y pasado. Revista Cubana de Meteorología, 26(3). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/523/884.)

En el año 2017, fue donada a Cuba una estación de detección de rayos de la red estadounidense “Earth-Network” (EN) que fue instalada y puesta en funcionamiento en la estación de Casablanca, en La Habana a principios del 2018. La red de estaciones Earth- Network ha desplegado y operado la red de estaciones meteorológicas más amplia del mundo en los últimos 20 años, con aproximadamente 8000 estaciones. En el 2009, Earth- Network incorporó a su red, una de total de descargas (Earth Networks Total Lightning Network, ENTLN), la más amplia del mundo y con 1100 sensores. El sensor de rayos, detecta descargas nube-tierra e intranube (CG e IC, según sus siglas en inglés), tiene una precisión de detección de hasta 250 m y una eficiencia mayor al 95% en la detección de las descargas CG y mayor de un 85% en las IC, con una exactitud temporal menor de 15 nanosegundos.

El objetivo del presente trabajo es realizar una comparación muy preliminar de los reportes de tormentas eléctricas en Cuba determinadas a partir de los registros de las estaciones meteorológicas y de los registros de la estación Earth-Network (EN).

MATERIALES Y MÉTODOS

De acuerdo a la disponibilidad de los datos de ENTLN se trabajó con diez días del mes de agosto de 2018 (20 - 30 de agosto de 2018), registros que se enmarcan en el periodo lluvioso del año en Cuba y en el mes que junto a septiembre ocurre la mayor frecuencia de tormentas en el año (Álvarez-Escydero et al., 2020Álvarez-Escudero, L., Borrajero-Montejo, I. & Rojas-Díaz, Y. (2020). Caracterización de la marcha anual de las tormentas con registros de tiempo presente y pasado. Revista Cubana de Meteorología, 26(3). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/523/884.). Las tormentas ocurridas estos días estuvieron asociadas mayormente a sistemas de carácter migratorio como ondas tropicales que atravesaban el Mar Caribe y bajas frías en la altura en ocasiones asociadas a la vaguada troposférica superior (TUTT por sus siglas en inglés), acompañado de la inestabilidad vespertina y condiciones locales.

El equipo receptor de EN consta de una antena de descargas, una de GPS, un procesador digital de la señal, un cable transmisor de datos y el dispositivo de la red. La distribución y transmisión de los datos es vía INTERNET en formato binario o ASCII. La conexión directa a los servidores de ENTLN tienen un retraso mínimo de 10 segundos, por tanto los datos son recibidos en tiempo real. El sensor aporta la hora de la descarga, la latitud, la longitud, la polaridad (positiva o negativa), el pico de la corriente para las descargas eléctricas del tipo CG o pico del campo radiado normalizado a 30 Km para rayos IC (en Amperes), la clasificación de la descarga eléctrica (IC / CG), el número de sensores que detectaron la descarga eléctrica, la multiplicidad de las descargas eléctricas IC y CG y la altura de las descargas eléctricas del tipo IC (en metros).

La región seleccionada para el estudio fue la zona occidental de Cuba, en especial las provincias de La Habana, Artemisa y Mayabeque y oeste de Matanzas, dado que el sensor está instalado al norte de la provincia La Habana y por tanto la mayor efectividad de detección está en esta zona. Esta región involucra 14 estaciones meteorológicas cuyos datos sirvieron de fuente de comparación y la caracterización y localización de las mismas se resume en la Tabla 1 y se representa en la figura 1.

Los registros de tormentas dados por los código de tiempo presente y pasado no discriminan entre si la descarga fue nube - tierra o intranube y los observadores meteorológicos las declaran a partir de oír el trueno en la estación y este se puede percibir a 12 km alrededor de la estación; aunque en dependencia de las condiciones meteorológicas y la limpieza de ruidos medioambientales, este umbral podría extenderse hasta 25 km. (Rakov & Uman, 2003Rakov A. A. & Uman M. A. (2003). Thunder. En: Rakov A. A. & Uman M. A., Lighning. Physics and Effects (pp. 374-393). Cambridge University Press.).

Teniendo en cuenta lo anteriormente expresado y que los datos de ENTLN aportan la geolocalización de la ocurrencia de descargas tanto nube-tierra como intranube se necesitó establecer un método que permitiera comparar la información. Para ello se calculó la densidad de descargas por km² y la intensidad promedio (en Amperes) de estas con los datos de ENTLN, para un círculo de 12 km de radio centrado en las localizaciones de las estaciones meteorológicas referenciadas en la Tabla 1. Esto se realizó para períodos trihorarios, dado que esa es la frecuencia con la que se emiten las observaciones en las estaciones meteorológicas. Con la información así obtenida se pasaba a clasificar por rangos los valores de las variables WW, W1 y Densidad total de descargas e Intensidad según ENTLN. Los códigos usados para la clasificación de WW y W1 son los descritos en el Manual de Códigos de la Organización Meteorológica Mundial (OMM, 2011OMM (2011). Manual de Claves. Claves Internacionales. Volumen I.1, Parte A, Claves Alfanuméricas, OMM No. 306, Tabla 4678), donde debe resaltarse que el código 17 para WW se refiere a que se escucha el trueno en la estación y los restantes códigos se refieren a la tormenta sobre la estación. La clasificación propuesta se representa en la Tabla 2.

Con los resultados de la clasificación se realizó un análisis de cluster jerárquico mediante la evaluación de un dendrograma que considera como variables los valores de código de WW, W1 y Densidad total de descargas e Intensidad según ENTLN y como individuos las estaciones meteorológicas en estudio. Se usaron distancias euclidianas y como método de enlace el de varianza mínima o método de Ward, lo que permitió una mayor definición de las asociaciones que se formaban. La distancia de enlace asumida para la diferenciación de grupos se escogió tal que la medida entre elementos de un mismo grupo sea menor que la que hay entre grupos o clusters y en este caso fue de 20.

Para la comparación se estableció una prueba de criterios de veracidad detectando “Verdaderos Positivos (VP)”, “Falsos Positivos (FP)”, “Verdaderos Negativos (VN)” y “Falsos Negativos (FN)”. Las definiciones de estos criterios se presentan en la Tabla 3.

Para ilustrar el porcentaje de aciertos obtenidos se utiliza la siguiente relación donde se dividen los casos que coinciden sobre el total de casos expresado en porciento.

La prueba de veracidad se realizó también para el umbral de 12 km.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Según el dendrograma mostrado en la figura 2, las estaciones en estudio se aglutinaron en cuatro grupos dados por:

La distribución espacial no muestra en general una regionalización por grupos, aunque se aprecia una mayor representatividad de los grupos II y IV (con excepción de la 78316 y 78317) hacia zonas más cercanas al sensor de ENTLN, sin embargo el grupo III y el unitario grupo I están en lugares más alejados.

Si se consideran las variables usadas para hacer el análisis de cluster, la diferencia la marca el total de observaciones con tormenta determinadas a partir del código de tiempo presente (WW) y pasado (W1), específicamente el código de tiempo pasado donde los registros de ocurrencia son cuantitativamente mayores que los de tiempo presente. En la figura 4 se muestra la cantidad de observaciones de tiempo pasado que registraron tormentas en la estación, organizadas según el análisis de cluster realizado anteriormente y donde se percibe que el grupo I presenta valores bajos de ocurrencia, el II tiene como promedio 22 observaciones con tormenta, el III alcanza los valores más altos con un promedio de 32 observaciones y el IV presenta valores intermedios entre los grupos II y III, con un promedio de 27 observaciones.

En la figura 5 se muestra el mismo análisis presentado en la figura 4, pero con la variable Densidad total de descargas según ENTLN cuando los valores son desiguales de cero y se ve que no logra representar una diferencia entre grupos.

La representación espacial del agrupamiento obtenido se muestra en la figura 3.

De los registros dados por el sensor terrestre de la ENTLN se calcula la Densidad de descargas por km² promedio (DDP) y la Intensidad promedio (IP) cuando ocurrían tormentas (valores desiguales de cero), para un radio de 12 km centrado en cada una de las 14 estaciones en estudio. El resultado de estas estimaciones se visualiza en las figuras 6 y 7.

De la figura 6 se constata que hay 4 estaciones con valores altos de densidad que son: Batabanó (78322), Güines (78323), Tapaste (78374) y Melena del Sur (78375) donde es máximo con un valor de 0.58 descargas por km². Los valores más bajos se presentan en las estaciones de Bahía Honda (78318), Casablanca (78325) y Varadero (78328) donde es mínimo con solo 0.03 descargas por km². Debe notarse que estas 3 estaciones son las más próximas a la costa norte del área de estudio y podrían considerarse costeras y su comportamiento coincide con estudios climáticos anteriores (Lecha et al., 1994Lecha, L. B.; Paz, L. R. & Lapinel, B. E. (eds.). (1994). El Clima de Cuba. Editorial Academia.; García-Santos y Álvarez-Escudero, 2018Garcia-Santos, Y. & Álvarez-Escudero, L., (2018). Climatología de las tormentas eléctricas determinadas a partir del código de estado de tiempo pasado. Revista Cubana de Meteorología, 24(2), 201-215. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/426.; Álvarez-Escudero y Borrajero-Montejo, 2020Álvarez-Escudero, L. & Borrajero-Montejo, I. (2020). Actualización del mapa de niveles ceráunicos de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 26(2). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/508/840. ) que muestran un aumento de la actividad de tormentas de las costas hacia el interior de la Isla.

Las intensidades sin embargo, tienen un comportamiento diferente (figura 7); en general los valores más altos se registran en las estaciones de densidades más bajas, así el mayor valor se alcanza para la estación Varadero (78328) con 16 kA, seguido por Bahía Honda (78318). El valor menor se alcanzó para la estación de Tapaste con 10 kA. Aquí debe destacarse que aunque la densidad de descargas puede relacionarse con el nivel ceráunico y los puntos de mayor densidad de descargas podrían coincidir con los de mayor ocurrencia de tormentas, para los valores de intensidad no existe ningún antecedente en Cuba, por lo que el estudio de estos parámetros requiere mayor número de datos y mayor profundidad con vistas a aplicarlo a los diseños de protección contra descargas.

A partir de los datos que constituyen el periodo de estudio también se puede analizar la marcha diaria tanto de la densidad como de la intensidad de las descargas para cada una de las estaciones en estudio y el promedio para todas. La marcha diaria de la densidad de descargas por km² promedio y de la intensidad promedio para todas las estaciones se representa en las figuras 8 y 9.

Del análisis de la figura 8 se observa que al igual que para el caso de determinar las marchas diarias a partir de WW y W1 (Álvarez-Escudero et al., 2021Álvarez-Escudero, L., Borrajero-Montejo, I. & Rojas-Díaz, Y. (2021). Caracterización de la marcha diaria de las tormentas con registros de tiempo presente y pasado. Revista Cubana de Meteorología, 27(1). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/549/1034.) los horarios de la tarde son los que presentan los valores más altos de densidad de descargas por km², con máximos a las 16 y 19 hora local con alrededor de 0.2 descargas por km². El horario de las 22 hora local a diferencia de estudios anteriores presenta valores muy bajos, aunque esto puede deberse a lo corto de la muestra en estudio. La figura 9 presenta un comportamiento algo diferente a la figura 8 pues la intensidad promedio de las descargas aunque es máxima en la tarde y primeras horas de la noche también presenta valores apreciables en las primeras horas del día. El máximo absoluto para la marcha se alcanza a las 16 hora local con 12.9 kA.

Si se analiza la marcha diaria de la densidad de descargas para cada una de las estaciones se obtiene lo que se muestra en la figura 10 donde los gráficos se han dividido según los grupos definidos en la figura 2.

Para todas las estaciones los máximos de densidad de descargas ocurren a las 16:00 o a las 19:00 hora local (figura 10) y las diferencias entre los grupos definidos en la figura 2 están dadas por valores más altos o más bajos de densidad de descargas. Así el Grupo I alcanza su valor máximo a las 19:00 hora local con el valor máximo más bajo de 0.07 descargas por km², el Grupo II con promedio de máximo de descargas de 0.52 descargas por km² alcanza el valor máximo a las 16:00 hora local en 3 de las 4 estaciones que lo integran y el Grupo III tiene un valor máximo promedio de 0.32 descargas por km² que es alcanzado por todas las estaciones a las 16:00 hora local. El Grupo IV presenta el valor más alto de promedio del máximo de descargas con 0.72 descargas por km² y a diferencia de los Grupos II y III la mayoría de las estaciones lo alcanza a las 19:00 hora local.

La marcha diaria de la intensidad de las descargas para cada una de las estaciones según los Grupos definidos en la figura 2 se muestra en la figura 11.

La estación de Varadero (78328) que constituye el Grupo I presenta el pico más alto de intensidad con alrededor de 40 kA y ocurrió a las 04:00 hora local, aunque mantiene valores promedio de 15 kA en horas de la tarde. El Grupo II presenta un máximo de 21 kA para la estación de Paso Real de San Diego (78317) y las horas de máxima ocurrencia para las estaciones que lo integran están entre las 16:00 y las 22:00 hora local. El grupo III presenta un valor máximo de intensidad muy parecido al del Grupo II con 22 kA para la estación de de Bainoa (78340), pero a diferencia de los otros grupos todas las estaciones que lo integran alcanzaron el máximo a las 13:00 hora local, aunque hay valores por encima de los 10 kA en horas de la tarde y la noche. El Grupo IV alcanzó un valor máximo de intensidad de 34 kA para la estación de Batabanó (78322) y los máximos para las estaciones que lo conforman están en las 16:00 y las 22:00 hora local aunque a las 16:00 los valores no son significativamente menores. Lo obtenido está sujeto a cierto sesgo debido a lo pocos días que constituyen el periodo de estudio, pero es la primera vez que se maneja el parámetro de intensidad de las descargas en Cuba. El comportamiento de la marcha diaria en la estación de Varadero (78328) que constituye el Grupo I podría estar relacionado con el carácter costero de la misma y que las tormentas en el mar ocurren generalmente en la noche y que dicha estación se encuentra ubicada en la península de Hicacos y en su radio de 12 km tiene la influencia de tormentas que afectan tanto en las aguas al norte (Estrecho de la Florida) y en la Bahía de Cárdenas. En un caso parecido está la estación de Batabanó (78322) que pertenece al Grupo IV y presenta un pico de 33 kA a las 22:00 hora local. Esta es una estación muy cercana a la costa sur de la Isla y que podría considerarse que presenta convección tardía.

Si comparamos las marchas diarias de los valores de densidad por km² máximo para todas las estaciones con los valores máximos de intensidad y se presentan estos valores normalizados se observa lo que muestra la figura 12.

Lo presentado en la figura 12 arroja que en los horarios de la madrugada, la mañana y la noche suele haber menos tormentas y las densidades son bajas, pero las descargas son más intensas, sin embargo en horas de la tarde donde la ocurrencia es máxima las intensidades son más bajas, aunque el periodo de estudio es corto para arribar a conclusiones al respecto de este comportamiento.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

La variable que más discrimina la ocurrencia de tormentas de las estaciones en estudio es el código de estado de tiempo pasado y los diferentes grupos obtenidos no muestran un agrupamiento espacial definido.

Hay cuatro estaciones con valores altos de densidad de descargas que son: Batabanó (78322), Güines (78323), Tapaste (78374) y Melena del Sur (78375) donde es máximo con un valor de 0.58 descargas por km². Los valores más bajos se presentan en las estaciones de Bahía Honda (78318), Casablanca (78325) y Varadero (78328) donde es mínimo con solo 0.03 descargas por km².

Las intensidades registran los valores más altos en las estaciones de densidades más bajas, así el mayor valor se alcanza para la estación Varadero (78328) con 16 kA y el menor se alcanzó para la estación de Tapaste con 10 kA.

Los horarios de la tarde son los que presentan los valores más altos de densidad de descargas por km², con máximos a las 16 y 19 hora local con alrededor de 0.2 descargas por km².

La intensidad promedio de las descargas aunque es máxima en la tarde y primeras horas de la noche también presenta valores apreciables en las primeras horas del día. El máximo absoluto para la marcha se alcanza a las 16 hora local.

El porciento de aciertos presenta un promedio para todas las estaciones de 84 y el mayor valor lo alcanza la estación de Santiago de la Vegas (78373) con 91.3% y el más bajo para la estación Unión de Reyes (78327) con 77.5%,