Comportamiento de la marcha interanual de las tormentas eléctricas en Cuba. Periodo 2005 - 2019

INTRODUCCIÓN

En el Capítulo 9 de la obra “Adaptación frente a los riesgos del cambio climático en los países iberoamericanos - Informe RIOCCADAPT” (Poveda, et al., 2020Poveda, G., Amador, J., Ambrizzi, T., Bazo, J., Robelo González, E., Rubiera J., y Vicente Serrano, S. M. (2020). Tormentas y huracanes. En Moreno, J. M., Laguna-Defior, C., Barros, V., Calvo Buendía, E., Marengo, J. A. y Oswald, Ú. (Eds.), Adaptación frente a los riesgos del cambio climático en los países iberoamericanos - Informe RIOCCADAPT (351-384). McGraw-Hill) se hace un análisis del papel del cambio climático en la intensificación de tormentas y huracanes y reconoce el aumento en la frecuencia, potencia y duración de tormentas eléctricas. La incidencia de muertes por rayos en América Latina es 17 veces mayor que en Europa y Estados Unidos. Las regiones de los Andes del norte de Colombia y Venezuela, incluyendo el lago de Maracaibo en Venezuela, son las de mayor frecuencia de rayos y descargas eléctricas en el mundo (Albrecht et al., 2016). Brasil lidera el número total de muertes por ser el país más poblado y recibir la mayor cantidad de rayos con un promedio de 50 millones por año. Los daños causados a disímiles sectores de la economía como el eléctrico, las comunicaciones y el forestal son millonarios. Las medidas de adaptación conllevan al análisis del fenómeno, su distribución espacial y su variabilidad en el tiempo, manteniendo los estudios actualizados.

En Cuba se ha constatado (Álvarez Escudero et al., 2014a Álvarez Escudero, L., y Borrajero Montejo, I. (2014). Análisis de la marcha interanual de fenómenos meteorológicos para las tres estaciones que triangulan la provincia de La Habana, Cuba. Ciencias de la Tierra y el Espacio, 15(1),12 - 22 , cÁlvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la marcha interanual de fenómenos determinados por el código de tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(2), 56-69. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/172 ) que para el periodo 1989 - 2010 en más del 50% de las estaciones meteorológicas del país existe un crecimiento interanual de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta contabilizadas a partir de la variable código de estado de tiempo presente que era de la que se poseía la información más completa (Álvarez Escudero et al., 2014bÁlvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la calidad de series largas de registros de código de estado del tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(1), 3-9. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/158 ). Este crecimiento ha sido verificado también por otros autores en diferentes lugares del mundo (Boccippio et al., 2000Boccippio, D. J., Goodman, S. J., y Heckman, S. (2000). Regional Differences in Tropical Lightning Distributions. Journal of Applied Meteorology, 39(12), 2231-2248. https://doi.org/10.1175/1520-0450(2001)040%3C2231:rditld%3E2.0.co;2 ; Christian et al., 2003Christian, H. J., Blakeslee R. J., Boccippio, D. J., Boeck, W. L., Buechler, D. E., Driscoll, K. T., Goodman, S. J., Hall, J. M., Koshak, W. J., Mach, D. M., y Stewart, M. F. (2003). Global frequency and distribution of lightning as observed from space by the Optical Transient Detector. Journal of Geophysical Research, 108(D1). https://doi.org/10.1029/2002jd002347 ; DeRubertis, 2006DeRubertis, D. (2006). Recent Trends in Four Common Stability Indices Derived from U.S. Radiosonde Observations. Journal of Climate, 19(3), 309-323. https://doi.org/10.1175/jcli3626.1 ; Lay et al., 2007Lay, E. H., Jacobson, A. R., Holzworth, R. H., Rodger, C. J., y Dowden, R. L. (2007). Local time variation in land/ocean lightning flash density as measured by the World Wide Lightning Location Network. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D13). https://doi.org/10.1029/2006jd007944 ; Collier et al., 2013Collier, A. B., Bürgesser, R. E., y Ávila, E. E. (2013). Suitable regions for assessing long term trends in lightning activity. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics, 92, 100-104. https://doi.org/10.1016/j.jastp.2012.10.012 ; Villarini y Smith, 2013Villarini, G., y Smith, J. A. (2013). Spatial and temporal variability of cloud-to-ground lightning over the continental U.S. during the period 1995-2010. Atmospheric Research, 124, 137-148. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2012.12.017 ; Pal et al., 2016Pal, J., Chaudhuri, S., Chowdhury, A. S., y Bandyopadhyay, T. (2016). Cloud - Aerosol interaction during lightning activity over land and ocean: Precipitation pattern assessment. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 52(3), 251-261. https://doi.org/10.1007/s13143-015-0087-0 ) y en la actualidad se estudia la relación entre la ocurrencia de descargas y el cambio climático (Reeve y Toumi, 1999Reeve, N., y Toumi, R. (1999). Lightning activity as an indicator of climate change. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 125(555), 893-903. https://doi.org/10.1002/qj.49712555507 ; Declan et al., 2018). Este crecimiento y puntualmente decrecimiento (Lolis, 2007Lolis, C. J. (2007). Climatic features of atmospheric stability in the Mediterranean region (1948-2006): spatial modes, inter-monthly and inter-annual variability. Meteorological Applications, 14(4), 361-379. https://doi.org/10.1002/met.36 ; Valentí Pía et al., 2011Valentí Pía, M. D.; De la Torre Ramos, L., y Añel Cabanelas, J. A. (2011). Tendencias en la probabilidad de tormentas en el Suroeste de Europa, ACT, 2, 97-104) de la actividad eléctrica se asocia a cambios en otras variables, generalmente se consideran la temperatura (tanto en la superficie terrestre como la del mar), el contenido de aerosoles en la atmósfera como núcleos de condensación y el vapor de agua en la troposfera superior (Price, 2000Price, C. (2000). Evidence for a link between global lightning activity and upper tropospheric water vapour. Nature, 406(6793), 290-293. https://doi.org/10.1038/35018543 ; De Pablo y Rivas Soriano, 2002De Pablo, F., y Rivas Soriano, L. (2002). Relationship between cloud-to-ground lightning flashes over the Iberian Peninsula and sea surface temperature. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 128(579), 173-183. https://doi.org/10.1256/00359000260498842 ; Naccarato et al., 2003Naccarato, K. P., Pinto, O., y Pinto, I. R. C. A. (2003). Evidence of thermal and aerosol effects on the cloud-to-ground lightning density and polarity over large urban areas of Southeastern Brazil. Geophysical Research Letters, 30(13). https://doi.org/10.1029/2003gl017496 ; Williams, 2005Williams, E. R. (2005). Lightning and climate: A review. Atmospheric Research, 76(1-4), 272-287. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2004.11.014 , Price y Asfur, 2006Price, C., y Asfur, M. (2006). Can Lightning Observations be Used as an Indicator of Upper-Tropospheric Water Vapor Variability? Bulletin of the American Meteorological Society, 87(3), 291-298. https://doi.org/10.1175/bams-87-3-291 ; Yuan et al., 2011Yuan, T., Remer, L. A., Pickering, K. E., y Yu, H. (2011). Observational evidence of aerosol enhancement of lightning activity and convective invigoration. Geophysical Research Letters, 38(4), n/a-n/a. https://doi.org/10.1029/2010gl046052 ; Middey y Kaware, 2016Middey, A., y Kaware, P. (2016). Disposition of Lightning Activity Due to Pollution Load during Dissimilar Seasons as Observed from Satellite and Ground-Based Data. Climate, 4(2), 28. https://doi.org/10.3390/cli4020028 ; Pal et al., 2016Pal, J., Chaudhuri, S., Chowdhury, A. S., y Bandyopadhyay, T. (2016). Cloud - Aerosol interaction during lightning activity over land and ocean: Precipitation pattern assessment. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 52(3), 251-261. https://doi.org/10.1007/s13143-015-0087-0 ; Zhao et al., 2017Zhao, P., Zhou, Y., Xiao, H., Liu, J., Gao, J., y Ge, F. (2017). Total Lightning Flash Activity Response to Aerosol over China Area. Atmosphere, 8(2), 26. https://doi.org/10.3390/atmos8020026 ).

La mayoría de los trabajos antes mencionados usan como información relativa a tormentas los conteos de descargas entre nubes y entre la nube y la tierra detectados a partir de redes de equipos diseñados al efecto (Orville et al., 2002Orville, R. E., Huffines, G. R., Burrows, W. R., Holle, R. L., y Cummins, K. L. (2002). The North American Lightning Detection Network (NALDN)-First Results: 1998-2000. Monthly Weather Review, 130(8), 2098-2109. https://doi.org/10.1175/1520-0493(2002)130%3C2098:tnaldn%3E2.0.co;2 ; Lay et al., 2007Lay, E. H., Jacobson, A. R., Holzworth, R. H., Rodger, C. J., y Dowden, R. L. (2007). Local time variation in land/ocean lightning flash density as measured by the World Wide Lightning Location Network. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 112(D13). https://doi.org/10.1029/2006jd007944 ; Virts et al., 2013Virts, K. S., Wallace, J. M., Hutchins, M. L., y Holzworth, R. H. (2013). Highlights of a New Ground-Based, Hourly Global Lightning Climatology. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(9), 1381-1391. https://doi.org/10.1175/bams-d-12-00082.1 ) o mediante observaciones con dispositivos a bordo de satélites (Cecil et al., 2014Cecil, D. J., Buechler, D. E., y Blakeslee, R. J. (2014). Gridded lightning climatology from TRMM-LIS and OTD: Dataset description. Atmospheric Research, 135-136, 404-414. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2012.06.028 , 2015Cecil, D. J., Buechler, D. E., y Blakeslee, R. J. (2015). TRMM LIS Climatology of Thunderstorm Occurrence and Conditional Lightning Flash Rates. Journal of Climate, 28(16), 6536-6547. https://doi.org/10.1175/jcli-d-15-0124.1 ). Desafortunadamente Cuba no cuenta con este tipo de información, por lo que la actividad de descargas se describe a partir de las tormentas observadas en las estaciones meteorológicas y descritas en las variables código de estado de tiempo presente y pasado.

A partir de esos registros y usando la serie 1972 - 2016 para la estación meteorológica de Casablanca, en La Habana, que cuenta con una serie muy completa de información trihoraria, se estudió su relación con la temperatura en superficie y se encontró que la frecuencia de ocurrencia de observaciones con temperaturas mayores o iguales que 30°C explicaba un 46 % de la varianza, pero no justificaba en su totalidad el crecimiento interanual en la actividad de tormentas que presenta esta localidad (Álvarez Escudero et al., 2019Álvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Peláez Chávez, J. C. (2019). Relación entre el crecimiento de tormentas, la temperatura y los aerosoles para la estación Casablanca. Revista Cubana de Meteorología, 25(3), 404-411. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/486 ).

Álvarez Escudero y Borrajero Montejo (2021)Álvarez Escudero, L., y Borrajero Montejo, I. (2021). Relación entre el crecimiento de tormentas y la temperatura para algunas estaciones con información adecuada para su gestión. Revista Cubana de Meteorología, 27(2). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/558 encontraron para un estudio realizado en 14 estaciones meteorológicas en el periodo 1989 - 2016, que en el 60 % de las estaciones había un indicativo de la creciente actividad de tormentas y que la relación entre el por ciento de ocurrencia de observaciones con tormenta y las variables asociadas a las temperaturas no explicaba el crecimiento de la actividad del fenómeno.

El objetivo del presente trabajo es analizar la marcha interanual de la ocurrencia de tormentas en el periodo donde todas las estaciones del país poseen información completa y sin sesgos para las variables código de estado de tiempo presente y pasado.

MATERIALES Y MÉTODOS

Para la caracterización de las tormentas se utilizaron los registros trihorarios de las variables código de estado de tiempo presente y código de estado de tiempo pasado en el periodo 2005 - 2019, para las 68 estaciones del país que presentan calificación de “Excelente” o “Muy bueno” para el periodo mencionado en los índices de calidad de la información en cuanto a largo de la serie (todas con 15 años), por ciento de información útil, sesgo mensual y sesgo horario, según la metodología dada por Álvarez-Escudero y colaboradores (2014b)Álvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la calidad de series largas de registros de código de estado del tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(1), 3-9. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/158 .

Los datos para los análisis fueron extraídos de la Base de Datos “Nueva_THOR” (Álvarez Escudero et al., 2014bÁlvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la calidad de series largas de registros de código de estado del tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(1), 3-9. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/158 ) implementada en MS-ACCESS para su gestión a la que se agregaron los datos del periodo 2017 - 2019.

Para la identificación del fenómeno en estudio se tomaron los códigos de estado de tiempo presente 17, 29, 91, 92, 95, 96, 97, 99, según la Tabla 4677, sobre “Tiempo presente, comunicado desde una estación meteorológica dotada de personal”, del Manual de Claves (WMO, 1988WMO. 1988. Manual on codes. WMO - No. 306, Volume 1, Sección D, Table 4677). Los códigos no recogidos y que pudieran estar asociados a tormentas se refieren a casos de ocurrencia muy baja o nula para la región de estudio. El código de estado de tiempo pasado solo se contabilizó como tormenta cuando W1 = 9 (WMO, 1988WMO. 1988. Manual on codes. WMO - No. 306, Volume 1, Sección D, Table 4677).

La variable utilizada para representar la marcha interanual de los fenómenos fue el “día con tormenta” que se considera así cuando hay en el día al menos una observación con tormenta. En este caso se utiliza esta variable a diferencia de estudios anteriores (Álvarez-Escudero y Borrajero-Montejo 2021Álvarez Escudero, L., y Borrajero Montejo, I. (2021). Relación entre el crecimiento de tormentas y la temperatura para algunas estaciones con información adecuada para su gestión. Revista Cubana de Meteorología, 27(2). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/558 ) porque las series presentan información muy completa y porque es la variable climática clásica para estos estudios.

Los números, nombres, provincias a las que pertenece la estación y calificador de la calidad de la serie (ICALI) se recogen en la Tabla 1 y su ubicación geográfica se representa en la figura 1.

La metodología para el análisis de homogeneidad de las series en estudio es la misma desarrollada por Álvarez Escudero y colaboradores (2012)Álvarez Escudero, L., Montejo, I., Morales, R., Ferro, L., Llerena, R., Ramírez, C., Rojas Díaz, Y., y Gil, M. (2012). Estudio de la marcha interanual de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta para el territorio cubano. Revista de Climatología, 12, 1-21. http://www.climatol.eu/reclim/reclim12a.pdf y los estadígrafos se calculan según lo planteado por Sneyers (1990)Sneyers, R. (1990) On the Statistical Analysis of Series of Observations. Technical Note No. 143, WMO No. 415, World Meteorological Organization, Geneva, 192 p. https://library.wmo.int/viewer/30743?medianame=wmo_415_#page=1&viewer=picture&o=bookmarks&n=0&q= .

Para el análisis de la marcha interanual de las tormentas por estaciones se realizó un análisis de cluster jerárquico, mediante la evaluación de un dendrograma que considera el número de días con tormenta por cada año como variables y las estaciones como individuos. Se usaron distancias euclidianas y como método de enlace el método de enlace de varianza mínima o método de Ward, (en cada paso de enlace se exige la unión de grupos que minimicen la suma de las varianzas sobre todos los grupos) que es un método muy robusto para encontrar asociaciones entre grupos, 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 distancia entre elementos de un mismo grupo sea menor que la distancia entre grupos o clusters. A partir de los grupos obtenidos se graficaron las marchas interanuales promedio para establecer sus diferencias y se buscó alguna regionalización de los comportamientos interanuales mediante su representación en un mapa.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En la Tabla 2 se muestran las conclusiones de las pruebas de homogeneidad aplicadas a las series de días con tormenta para las 68 estaciones en estudio.

El análisis de la Tabla 2 arroja 24 estaciones con tendencia decreciente significativa o altamente significativa lo que significa un 35% del total de estaciones analizadas y con puntos de cambio allí donde pudieron determinarse alrededor del año 2015. Los descriptores de las marchas interanuales según la metodología explicada por Álvarez Escudero y colaboradores (2014bÁlvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la calidad de series largas de registros de código de estado del tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(1), 3-9. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/158 ) muestran cambios bruscos en la serie, sobre todo al final de la misma. A modo de ejemplo se representa la marcha interanual para la estación Pinar del Río (78315) en la figura 2.

El resto de las series se catalogaron como 21 homogéneas, 19 a las que no pudo arribarse a conclusiones por presentar contradicción entre estadígrafos y solo 4 con carácter creciente significativo o altamente significativo y que fueron Batabanó (78322), Casablanca (78325) que coincide con estudios anteriores (Álvarez Escudero, et al., 2019Álvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Peláez Chávez, J. C. (2019). Relación entre el crecimiento de tormentas, la temperatura y los aerosoles para la estación Casablanca. Revista Cubana de Meteorología, 25(3), 404-411. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/486 ), Bainoa (78340) y Jucarito (78361) aunque esta última podría estar influenciada por el sesgo horario que presenta en los registros de tiempo pasado.

El aumento entonces de 3 años (2017 - 2019) en el largo de la serie y el acortamiento de las mismas al periodo 2005 - 2019 (15 años) para tener información más completa y poder trabajar con la variable clásica de días con tormenta, a resultado en un cambio en el carácter de la marcha interanual de las tormentas en Cuba, así si en estudios anteriores una gran mayoría de las estaciones presentaban carácter creciente (Álvarez Escudero et al., 2012Álvarez Escudero, L., Montejo, I., Morales, R., Ferro, L., Llerena, R., Ramírez, C., Rojas Díaz, Y., y Gil, M. (2012). Estudio de la marcha interanual de la frecuencia de ocurrencia de observaciones con tormenta para el territorio cubano. Revista de Climatología, 12, 1-21. http://www.climatol.eu/reclim/reclim12a.pdf ; Álvarez Escudero et al., 2014aÁlvarez Escudero, L., y Borrajero Montejo, I. (2014). Análisis de la marcha interanual de fenómenos meteorológicos para las tres estaciones que triangulan la provincia de La Habana, Cuba. Ciencias de la Tierra y el Espacio, 15(1),12 - 22, cÁlvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Bárcenas Castro, M. (2014). Análisis de la marcha interanual de fenómenos determinados por el código de tiempo presente para las estaciones de Cuba. Revista Cubana de Meteorología, 20(2), 56-69. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/172 ; Álvarez Escudero et al., 2019Álvarez Escudero, L., Borrajero Montejo, I., y Peláez Chávez, J. C. (2019). Relación entre el crecimiento de tormentas, la temperatura y los aerosoles para la estación Casablanca. Revista Cubana de Meteorología, 25(3), 404-411. http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/486 ; Álvarez Escudero y Borrajero Montejo, 2021Álvarez Escudero, L., y Borrajero Montejo, I. (2021). Relación entre el crecimiento de tormentas y la temperatura para algunas estaciones con información adecuada para su gestión. Revista Cubana de Meteorología, 27(2). http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/558 ) ahora el 35% de las series presenta un carácter decreciente con un punto de cambio muy marcado alrededor del 2015, aunque no exista una causa que explique esto. Algunos autores han constatado también decrecimientos en otras regiones del planeta (Lolis, 2007Lolis, C. J. (2007). Climatic features of atmospheric stability in the Mediterranean region (1948-2006): spatial modes, inter-monthly and inter-annual variability. Meteorological Applications, 14(4), 361-379. https://doi.org/10.1002/met.36 ; Valentí Pía et al., 2011Valentí Pía, M. D.; De la Torre Ramos, L., y Añel Cabanelas, J. A. (2011). Tendencias en la probabilidad de tormentas en el Suroeste de Europa, ACT, 2, 97-104) asociados al comportamiento de las temperaturas de la tierra y el mar.

Si representamos en un mapa el carácter de las series allí donde el análisis fue posible, se tiene lo que se muestra en la figura 3.

De la figura 3 se observa que las series decrecientes se encuentran dispersas por todo el territorio y solo se muestra un agrupamiento de crecientes entre las provincias de La Habana, Artemisa y Mayabeque. Las homogéneas abundan al centro de Matanzas y al sur de las provincias orientales.

Si se busca un agrupamiento en las formas de la marcha interanual se puede utilizar un dendrograma donde las variables sean el número de días con tormenta anual y los individuos las estaciones. El resultado de este análisis de cluster se representa en la figura 4.

Si se toma una distancia de enlace de 800 que cumple con que la distancia entre elementos de un mismo grupo sea menor que la distancia entre grupos o clústeres, se obtienen tres grupos. La representación de la marcha interanual promedio de número de días con tormenta para los tres grupos se representa en la figura 5.

De los tres grupos representados en la figura 5 el Grupo 1 que agrupa 14 estaciones tiene los valores más altos, pero a partir del 2015 sus valores descienden de forma abrupta y se ponen al nivel del Grupo 3. El Grupo 2 compuesto por 19 estaciones, aunque también presenta un descenso después del 2015 su comportamiento es más regular y los cambios menos pronunciados. El Grupo 3 que reúne 35 estaciones tiene valores similares a los del Grupo 2, pero a partir del 2015 los valores descienden de forma marcadamente abrupta. Para los tres grupos el año 2015 marca un punto de inflexión importante. La distribución espacial de las estaciones por grupos (figura 6) tampoco muestra un agrupamiento definido.

Por último, se hace un análisis de clúster similar al de la Figura 4 pero donde los individuos son los años y las variables los días con tormenta para cada estación. El dendrograma se representa en la figura 7.

Para el análisis por año se observa dos grandes grupos uno que abarca los 4 últimos años de la serie (2016 - 2019) que está muy bien diferenciado y que se corresponde en general con el descenso del número de días con tormenta para casi todas las estaciones. El otro grupo para la distancia de enlace de 600 se divide en dos grupos, uno que va de 2011 a 2015 donde los valores pueden ser mayores o menores según la estación y otro del comienzo de las series a 2010 donde el comportamiento es más regular.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

El análisis de las marchas interanuales del número de días con tormenta muestra que en el 35 % de las estaciones en estudio hay un indicativo del carácter decreciente de la actividad de tormentas.

De las estaciones en estudio solo cuatro presentan tendencia creciente y 21 son homogéneas.

El carácter de la tendencia no presenta un agrupamiento espacial a lo largo del archipiélago cubano.

Las series en estudio presentan un comportamiento decreciente a partir del año 2015 en casi todas las estaciones en estudio.

Se recomienda realizar estudios en serie específicas lo más largas posible y con información completa.