Comportamiento de indicadores de extremos climáticos en la provincia Holguín, Cuba

Área de estudio

La provincia de Holguín se encuentra situada al norte del oriente cubano; ocupando el 8,4% del territorio nacional (ver figura 1), con una extensión superficial de 9215,7 km². Limita al norte con el Océano Atlántico, al sur con las provincias de Granma y Santiago de Cuba, al este con Guantánamo (por la zona de Baracoa) y al oeste con Las Tunas. Dentro de las principales características físico - geográficas del territorio destaca, que esta posee cuatro zonas de relieve fundamentales: Llanura del Cauto, Altiplanicie de Nipe, donde se encuentra la meseta de Pinares de Mayarí, el Grupo de Maniabón, con el Cerro Galano y el Macizo Sagua - Baracoa, donde aparecen las mayores alturas de la provincia: Pico Cristal con 1 231 m y la Loma La Mensura con 995 m sobre el nivel medio del mar (ONEI, 2023ONEI 2023. Anuario Estadístico de Holguín 2022. Edición 2023 ed., Holguín, Cuba: Oficina Nacional de Estadística e Información, provincia Holguín, 170 p., Available: <https://www.onei.gob.cu/sites/default/files/publicaciones/2023-12/anuario-provincial-holguin-2022-edicion-2023.pdf>, [Consulted: December 16, 2023].).

De acuerdo a las clasificaciones de Lang modificada (Álvarez, 1992Álvarez, O. 1992. “Sectores climáticos de Cuba. Aplicación del Método de Lang”. Revista Cubana de Meteorología, 5(2): 10–19.) y Köppen-Geiger (Peel et al., 2007Peel, M. C.; Finlayson, B. L. and Mcmahon, T. A. 2007. “Updated world map of the Köppen-Geiger climate classification”. Hydrology and Earth System Sciences Discussions, 4(2): 439–473.), en la provincia predominan los climas del tipo seco y sabana tropical, por ese orden; excepto en las zonas montañosas del macizo Nipe-Sagua-Baracoa y el municipio de Moa en su totalidad, donde se presentan las categorías de húmedo de sabana, húmedo y muy húmedo para la primera, así como monzónico y selva tropical para la segunda (Pérez e Hidalgo, 2016Pérez, G. e Hidalgo, A. 2016. “Regionalización climática de la provincia de Holguín”. Revista Cubana de Meteorología, 22(1): 39–48.). Por su parte, el clima del territorio, de acuerdo a (Pérez e Hidalgo, 2016Pérez, G. e Hidalgo, A. 2016. “Regionalización climática de la provincia de Holguín”. Revista Cubana de Meteorología, 22(1): 39–48.), está definido por tres zonas climáticas bien definidas: costera (costa norte de los municipios de Gibara, Rafael Freyre, Banes, Mayarí, Sagua de Tánamo, Moa, así como la totalidad de Antilla y Frank País), montañosa (área de los municipios ubicados en el macizo Nipe-Sagua-Baracoa) e interior (resto de la provincia).

En el presente estudio se emplearon los datos diarios de las estaciones meteorológicas (ver figura 1) de La Jíquima (78362), Cabo Lucrecia (78365) y Pinares de Mayarí (78371), las cuales son representativas de las zonas interior, costera y montañosa de la provincia Holguín, respectivamente (Pérez e Hidalgo, 2016Pérez, G. e Hidalgo, A. 2016. “Regionalización climática de la provincia de Holguín”. Revista Cubana de Meteorología, 22(1): 39–48.). Se utilizó la serie 1971-2022 de las variables temperatura máxima (TX) y mínima (TN) diaria, así como precipitación (RRR) en 24 horas, la cual es homogénea en las tres estaciones.

Control de la calidad de los datos

El control de la calidad de los datos se realizó con el propio RClimDex, usando como criterio que TX y TN estuvieran en el intervalo de tres veces la desviación estándar, que es el método implementado por el software; mientras que para la precipitación se empleó el umbral de 200 mm, el cual ha sido usado por diferentes autores cubanos (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.; González et al., 2017González, I. T.; Barcia, S. y Hernández, D. 2017. “Comportamiento de Indicadores de extremos climáticos en la Isla de la Juventud”. Revista Cubana de Meteorología, 23(2): 217–225.; Otero et al., 2021Otero, M.; Machado, A.; Barcia, S. y Socarrás, J. 2021. “Indicadores de extremos climáticos en Sagua la Grande, Villa Clara, Cuba”. Revista de Climatología, 21: 45–51). Por otro lado, la aleatoriedad e independencia se analizó a partir de la prueba de Wald-Wolfowitz, en tanto, la homogeneidad fue estudiada a partir de las pruebas de Mann-Kendall y de Pettitt, las cuales analizan la tendencia global y el posible punto de cambio respectivamente. Para el análisis de estas últimas tres pruebas se empleó el paquete “trend” (Pohlert, 2023Pohlert, T. 2023. Trend: Non-Parametric Trend Tests and Change-Point Detection. Available: https://CRAN.R-project.org/package=trend.) de RStudio.

El estudio de las series de TX, TN y RRR para las tres estaciones meteorológicas empleadas se realizó de acuerdo a las recomendaciones descritas en (Sneyers,1990Sneyers, R. 1990. On the statistical analysis of series of observation. Geneva: World Meteorological Organization, 192 p., ISBN: 92-63-10415-8.) de la siguiente manera:

Indicadores extremos de cambio climático

El estudio de los indicadores extremos, para la detección del cambio climático se realizó a partir de la librería RClimDex1.0, disponible en la página web https://github.com/ECCC-CDAS/RClimDex/releases (Zhang y Feng, 2004Zhang, X. and Feng, Y. 2004. “RClimDex (1.0) User Manual”. Available: https://acmad.net/rcc/procedure/RClimDexUserManual.pdf, [Consulted: December 15, 2023].). RClimDex fue ejecutado sobre el software R (R Core Team, 2023R Core Team. 2023. R: A language and environment for statistical computing. [Linux], Vienna, Austria, The R Foundation for Statistical Computing, Available: https://www.R-project.org/.), el cual calcula 27 índices referidos a los regímenes de temperatura y precipitación, definidos por el ETCCDI http://etccdi.pacificclimate.org/list_27_indices.shtml, los cuales se detallan en (Klein y Zwiers, 2009Klein, A., M. G.; Zwiers, F. W. and Zhang, X. 2009. Guidelines on Analysis of extremes in a changing climate in support of informed decisions for adaptation. (no. ser. WMO-TD No. 1500), Geneva: World Meteorological Organization, 52 p.). La tabla 1 resumen las principales características de cada uno de los índices empleados en la investigación, los que comúnmente se utilizan en las investigaciones relacionadas sobre esta temática en Cuba (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.; Planos et al., 2013Planos, E. O.; Rivero, R. y Guevara, V. (eds.). 2013. Impactos del Cambio Climático y Medidas de Adaptación en Cuba. La Habana: Editorial AMA, 430 p., ISBN: 978-959-300-039-0.; González et al., 2017González, I. T.; Barcia, S. y Hernández, D. 2017. “Comportamiento de Indicadores de extremos climáticos en la Isla de la Juventud”. Revista Cubana de Meteorología, 23(2): 217–225.; Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.; Otero et al., 2021Otero, M.; Machado, A.; Barcia, S. y Socarrás, J. 2021. “Indicadores de extremos climáticos en Sagua la Grande, Villa Clara, Cuba”. Revista de Climatología, 21: 45–51).

El proceso de cálculo se realizó mediante el software R a través de su interfaz gráfica RStudio (R Core Team, 2023R Core Team. 2023. R: A language and environment for statistical computing. [Linux], Vienna, Austria, The R Foundation for Statistical Computing, Available: https://www.R-project.org/.), consultándose diferentes manuales para el procesamiento de datos (Horton y Kleinman, 2015Horton, N., J. and Kleinman, K. 2015. Using R and RStudio for Data Management, Statistical Analysis, and Graphics. Second Edition ed., Boca Raton, US: Taylor & Francis Group, 253 p., ISBN: 978-1-4822-3737-5.; Wickham y Grolemund, 2016Wickham, H. and Grolemund, G. 2016. R for Data Science. First Edition ed., Sebastopol, CA, USA: O’Reilly Media, Inc, 492 p., ISBN: 978-1-4919-1039-9.).

Control de calidad y análisis de homogeneidad

El control de la calidad de los datos de la temperatura arrojó que para las tres estaciones meteorológicas empleadas se cumpliera el mismo (los valores de la temperatura pertenecen al intervalo comprendido en tres veces la desviación estándar por encima y por debajo de la media). Por su parte, para la precipitación se encontraron tres casos sospechosos superiores a 200 mm en Pinares de Mayarí, pero los mismos fueron verificados, estando asociados al paso de los huracanes Georges (1998), Ike (2008); así como el ocurrido el 6 de mayo de 1997, producto del flujo del S en superficie y del SW en niveles medios de la troposfera, este último identificado como uno de los tipos de situaciones sinópticas que provocan lluvias intensas en la provincia Holguín (Pérez et al., 2021Pérez, G.; Hidalgo, A. y Hernández, E. B. 2021. “Procedimiento para los servicios científico técnicos especializados de peligro por lluvias intensas”. Revista Ciencias-Holguín, 27(2): 28–40.).

El análisis relacionado con la independencia y estacionalidad, así como la homogeneidad y posible punto de cambio para TX, TN y RRR se muestra en la tabla 2. En la misma CORR (indica la correlación serial), TEND (tendencia) y PC (punto de cambio, con el posible año de ocurrencia), en tanto el signo +/- indica si la correlación y la tendencia son positivas o negativas respectivamente.

La prueba de homogeneidad para TN muestra que las series de La Jíquima y Cabo Lucrecia presentan tendencia creciente y estadísticamente significativa con un punto de cambio entre los años 1988-1989. En el caso TX, para las tres estaciones indica tendencia global significativa, con puntos de cambio estadísticamente significativos hacia los años 1987, 1993 y 1997 para 78371, 78362 y 78365 por ese orden. Por su parte, para RRR ninguno de los tres casos presentó cambios de homogeneidad en la serie de los acumulados anuales.

Por su parte, la correlación serial positiva de los valores de TX y TN para las tres estaciones meteorológicas (excepto para Pinares de Mayarí en TN) muestra que los datos anuales no son independientes y presentan correlación serial, lo cual parece estar relacionado con la tendencia creciente estadísticamente significativa que muestran estas series, con puntos de cambios igualmente con significación estadística.

Indicadores extremos de cambio climático

El análisis de la tendencia que se presenta está basado en la pendiente que muestra la salida de RClimDex para cada uno de los índices empleados, a diferencia del epígrafe anterior donde se analizó el comportamiento a largo plazo de TX, TN y RRR, pero por intermedio de la prueba de Mann- Kendall.

Los cambios de los indicadores extremos utilizados, referidos a la precipitación, en ninguna de las tres estaciones meteorológicas empleadas resultaron estadísticamente significativa para el nivel de significación del 5%. De estos indicadores solamente Rx5day presenta el mismo signo de la pendiente en las tres zonas climáticas de la provincia. En el caso de R95p muestra que los días húmedos para La Jíquima y Pinares de Mayarí se incrementan a razón de 1,2-1,6 días/años; sin embargo, Rx100mm no presenta cambios apreciables. Por último, destaca PRCPOT para 78371 indicando un aumento de la precipitación total anual en los días húmedos como promedio de 2,5 casos/año.

Por su parte, en el caso de la temperatura los cambios sí son estadísticamente significativos para las tres regiones climáticas de la provincia, fundamentalmente, para la temperatura máxima. En este sentido, TX10p presenta tendencia negativa (1,0-1,4 días/década); en tanto TX90p y WSDI tendencia creciente (2,4-3,2 días/década y 2,3-2,9 días/década respectivamente), lo que indica explícitamente el incremento de los eventos cálidos en la provincia, tal y como fue descrito por (Pérez e Hidalgo, 2023Pérez, G. e Hidalgo, A. 2023. “Principales variaciones de los regímenes de temperatura y precipitación en la provincia Holguín. Período 1972-2020”. Revista Cubana de Meteorología, 29(4): 1–6.), e indica a su vez homogeneidad en el cambio por décadas, independiente al tipo de zona climática, lo que muestra el cambio global de esta variable en la provincia.

En el caso de TR20 destaca el incremento estadísticamente significativo en las zonas interior y costera, particularmente en la primera, donde la tendencia es a 12,8 días/década. Similares resultados muestran TN10p y TN90p, con valores que disminuyen y aumentan a razón de 1,3-1,9 días/década y 3,0-4,1 días/década respectivamente. En el caso de estos tres indicadores, la no correspondencia en la zona montañosa respecto a las otras dos zonas climáticas de la provincia, debe buscarse en el descenso de temperatura con la altura, tal como se muestra en (Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.) para la Gran Piedra, así como en la disminución de la cobertura nubosa, la cual a nivel de país disminuyó a razón de 1%/década durante el período 1976-2017 (Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.).

Por último, DTR mostró tendencias estadísticamente significativas opuestas para la zonas montañosas e interior, creciente para la primera a razón de 0,2 °C/década y decreciente para la segunda (0,1 °C/década), lo que refleja los resultados obtenidos por (Pérez e Hidalgo, 2023Pérez, G. e Hidalgo, A. 2023. “Principales variaciones de los regímenes de temperatura y precipitación en la provincia Holguín. Período 1972-2020”. Revista Cubana de Meteorología, 29(4): 1–6.) para las temperaturas máximas y mínimas anuales. En el caso de Cabo Lucrecia, al estar ubicada en la zona costera la oscilación térmica no es marcada, lo que queda reflejado en el valor de DTR, el cual, aunque presenta un valor decreciente es muy poco significativo en magnitud; sin embargo, la probabilidad de que no haya cambio en este indicador es muy alta 0,83.

Los resultados de esta investigación muestran la misma tendencia estadísticamente significativa en TR20, TN10p, TN90p que las obtenidas por (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.; Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.). Sin embargo, existen diferencias en la significación del cambio para TX10p, Tx90p y WSDI para La Jíquima y Cabo Lucrecia respecto a (Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.) y (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.) respectivamente.

Las diferencias deben buscarse en las series de datos 1971-2009 (con norma climática 1971-2000) y 1980-2017 (con período base 1981-2010) empleadas por (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.; Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.), tomados en ese orden. En (Burgos y González, 2012Burgos, Y. y González, I. T. 2012. “Análisis de indicadores de extremos climáticos en la isla de Cuba”. Revista de Climatología, 12: 81–91.) no se utiliza la segunda década del presente siglo, la cual según (Pérez e Hidalgo, 2023Pérez, G. e Hidalgo, A. 2023. “Principales variaciones de los regímenes de temperatura y precipitación en la provincia Holguín. Período 1972-2020”. Revista Cubana de Meteorología, 29(4): 1–6.) ha sido la más cálida en la provincia Holguín; en tanto, (Planos y Gutiérrez, 2020Planos, E., O. y Gutiérrez, T., L. (eds.). 2020. Tercera Comunicación Nacional a la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático. La Habana: AMA Sello Editorial, 402 p., ISBN: 978-959-300-170-0.) emplean como período base 1981-2010, que se caracterizó por ser muy cálido. No obstante, la investigación actual y las anteriormente citadas, coinciden en expresar que el clima de la provincia Holguín está transitando a ser más cálido.

Los indicadores extremos mostrados en la figura 2 indican, en el caso de WSDI, que los eventos cálidos se incrementaron en las tres zonas climáticas de la provincia a partir de la década de los ´90 del siglo pasado, con mayor frecuencia en todas las regiones a partir de 2011 con valores entre 43-49%, del total de casos en el período 1971-2022. Por su parte, TX90p muestra, igualmente, un aumento de los años ´90; mientras que, la media del período 2011-2022 duplica, en las tres estaciones meteorológicas utilizadas en este estudio, al valor normal de este indicador climático extremo correspondiente a la norma climática 1971-2000.

En la figura 3 se muestran los indicadores de cambio climático del máximo de precipitación en cinco días consecutivos y los días muy húmedos. Rx5day muestra un comportamiento creciente en las tres estaciones meteorológicas con aumentos a razón de 5,7 eventos/década; 0,7 eventos/década y 2,9 eventos/década para La Jíquima, Cabo Lucrecia y Pinares de Mayarí respectivamente. Por su parte, R95p indica un incremento entre 1,2-1,6 eventos/década para las zonas interior y montañosa, en tanto la región costera presenta una disminución del orden de 0,5 casos/década. Para ambos indicadores climáticos los resultados no resultaron estadísticamente significativos.