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Comparación de diferentes índices bioclimáticos en Cuba

Comparison of different bioclimatic index in Cuba


RESUMEN

El presente trabajo tiene como objetivo comparar diferentes índices bioclimáticos en las condiciones de Cuba y determinar su relación con las variables meteorológicas involucradas. Para esto se calculan varios índices bioclimáticos de confort térmico (Temperatura Efectiva, Temperatura Efectiva Equivalente, Heat Index, Humidex, Temperatura Aparente, Windchill, Temperatura Efectiva Estándar, Temperatura fisiológica efectiva y el Índice Térmico Universal del Clima) utilizando los datos trihorarios de 6 estaciones meteorológicas. Se analizan las relaciones estadísticas entre estos y las principales variables meteorológicas que intervienen en su cálculo, así como las diferencias de estos con la temperatura ambiente. Los índices complejos estudiados representaron muy bien el estímulo de la radiación solar en las sensaciones térmicas en Cuba. La comparación entre índices complejos y empíricos en Cuba mostró las mayores relaciones estadísticas entre el Índice Térmico Universal del Clima y la Temperatura Efectiva Equivalente, aunque este último representa mejor las sensaciones térmicas bajo ambientes húmedos confirmando su uso adecuado el país. Las temperaturas efectivas obtenidas por cada índice estudiado difieren en mayor o menor medida entre ellas y la temperatura ambiente real por lo que estos valores no son realmente importantes para el usuario sino la clasificación de la sensación térmica y su influencia en las personas.

Palabras claves: 

índices bioclimáticos; sensación térmica; Cuba.

ABSTRACT

This paper aims to compare different bioclimatic indices in the conditions of Cuba and determine their relationship with the meteorological variables involved. For this, several bioclimatic indexes of thermal comfort are calculated (Effective Temperature, Equivalent Effective Temperature, Heat Index, Humidex, Apparent Temperature, Windchill, Standard Effective Temperature, Effective Physiological Temperature and the Universal Thermal Climate Index) using the tri-hour meteorological data of six stations. The statistical relationships between these and the main meteorological variables that are involved in their calculation are analyzed, as well as their differences with the ambient temperature. The complex indices studied represented very well the stimulation of solar radiation in thermal sensations in Cuba. The comparison between complex and empirical indices in Cuba showed the greatest statistical relationships between the Universal Thermal Climate Index and the Equivalent Effective Temperature, although the last one best represents thermal sensations under humid environments confirming its proper use it the country. The effective temperatures obtained by each index studied differ between them and the real ambient temperature, so these values are not really important for the user but the classification of the thermal sensation and its influence on people.

Key words: 

bioclimatic indices; thermal sensations; Cuba.


De los múltiples efectos ambientales que inciden sobre el hombre, los relacionados con el clima ocupan un lugar dominante, debido, por un lado, al carácter cambiante del mismo y por otro a las características fisiológicas del ser humano. Dentro de esta problemática, el tema de las sensaciones térmicas es uno de los fundamentales ya que es una muestra objetiva de la influencia del clima sobre el hombre.

Desde este punto de vista, Givoni (1969) definió la sensación térmica como la percepción del calor o frío del ambiente a partir de la actividad neurálgica originada en los nervios de la piel que actúan como receptores térmicos. Por su parte Urriola (2009) la define como, “aquella sensación aparente percibida por las personas en función de los parámetros determinantes del ambiente en el cual se mueven. Depende de la relación entre el calor que produce el metabolismo del cuerpo y el disipado hacia el entorno. Si es mayor el primero, la sensación es de calor, mientras que si es superior el segundo la sensación es de frío”.

La temperatura, la humedad, el viento y la radiación solar son las variables determinantes en estas sensaciones, en las cuales también tienen una marcada influencia factores no climáticos que varían indistintamente, como la edad y el sexo de las personas, la alimentación, las tradiciones, la cantidad y el tipo de vestuario, el nivel de actividad física y el metabolismo de ellas (Guevara, León y Hernández, 2017).

Existen diversas formas de expresar la sensación y el estrés térmico de las personas. Esto es, a través de la(s) variable(s) meteorológicas involucradas o complejo de variables y de índices bioclimáticos. Los primeros índices bioclimáticos aparecen a finales del siglo XIX; desde entonces, se han sucedido las investigaciones en este campo dando lugar a la existencia de más de 150 índices de confort (Fernández, Galán y Cañada, 2012). Este enfoque está ampliamente difundido en el ámbito internacional pero aún no existe consenso sobre cuál es el más adecuado, debido a que su utilidad depende de factores físicos, geográficos y biológicos.

Los estudios recientes sobre el confort bioclimático mantienen los enfoques básicos señalados por Morgan y Baskett (1974): el enfoque analítico o racional, basado en el balance energético humano, y el enfoque sintético o empírico, fundamentado en combinaciones de diversas variables meteorológicas (Tornero, Pérez y Gómez, 2006). Los índices empíricos o simples ignoran el papel decisivo de la fisiología humana, la actividad, la ropa y otros datos personales (altura, peso, edad, sexo, entre otros), entre estos se tiene: la Temperatura Efectiva (TE), Temperatura Efectiva Equivalente (TEE), Temperatura Aparente (TA), Windchill (WCI), Índice de Calor (HI) y el Humidex, entre otros. Por su parte los índices racionales o complejos suelen estar desarrollados por técnicas informáticas, y dependen del equilibrio de energía del cuerpo humano (Höppe, 1993), entre los más conocidos se tiene: el Voto Medio Previsto (PMV), la Temperatura Fisiológica Efectiva, (PET), la Temperatura Efectiva Estándar (SET) y el Índice Térmico Universal del Clima (UTCI).

El uso de índices bioclimáticos es de los enfoques más empleados en Cuba y dentro de ellos la Temperatura Efectiva y la Temperatura Efectiva Equivalente son los más usados y así lo constatan los trabajos de Santana (2004), Guevara (2006) y Castillo (2014).

Este artículo tiene como objetivo: Comparar diferentes índices bioclimáticos en las condiciones de Cuba y determinar su relación con las variables meteorológicas involucradas.

Siguiendo las recomendaciones realizadas por Barcia, Guevara, Estrada y Otero (2018) se estudia el comportamiento de los índices Temperatura Efectiva, Temperatura Efectiva Equivalente y el Índice Térmico Universal del Clima (UTCI) para caracterizar climáticamente las sensaciones térmicas en Cuba. Además, se incluye el análisis de otros índices como la Temperatura Aparente, el Windchill, el Humidex, el Heat Index, la Temperatura Efectiva Estándar y la Temperatura Fisiológica Equivalente.

El estudio comprendió 6 estaciones meteorológicas pertenecientes a la red de estaciones del Instituto de Meteorología, Figura 1 y Tabla 1.

Figura 1. 

Estaciones meteorológicas utilizadas en el estudio.

Los datos climáticos trihorarios utilizados incluyeron las siguientes variables: temperatura seca (ºC), temperatura húmeda (ºC), humedad relativa (%), velocidad de viento (m/s). Estos datos fueron extraídos del Centro del Clima del INSMET, para el período 1981-2017.

Tabla 1. 

Indicativo y principales datos geográficos de las estaciones meteorológicas utilizadas en el estudio.

No. EstaciónNombreLongLatAltura (m)Distancia a la costa (km)
78325Casablanca-82.342223.143362.30.14
78342Topes de Collantes-80.01521.9186774.0012.75
78344Cienfuegos-80.444222.1942.003.55
78355Camagüey-77.8521.4222119.0042.50
78364Santiago de Cuba-75.817220.0433452.92
78372Pedagógico-76.221120.884415624.94

Los datos fueron sometidos a pruebas de calidad validándose por distintas vías: comparación inicial con los valores extremos absolutos de las variables en el período, cálculo de estadígrafos de posición y dispersión, muestreos gráficos a subconjuntos de datos de los ficheros y análisis individual de valores dudosos.

Un índice es una medida que intenta sintetizar en un valor único la información de diversas variables sobre una determinada magnitud del fenómeno que se describe en el tiempo y el espacio. Además, permite representar convencionalmente el grado o intensidad de una determinada cualidad o fenómeno (Guevara, 2013). En este sentido los índices bioclimáticos integran el efecto de dos o más variables e intentan describir cómo actúa el medio ambiente atmosférico sobre el organismo humano, a partir de observaciones experimentales (Santana, 2004).

Los índices empíricos o simples se basan en fórmulas obtenidas estadísticamente con base en la aplicación de encuestas de sensación térmica en sujetos en ambiente libre. En cambio, los índices racionales o complejos se basan en ecuaciones obtenidas con base en el comportamiento fisiológico y el estrés térmico de sujetos evaluados en laboratorios o cámaras de ambiente controlado.

En el presente trabajo se determinaron las relaciones estadísticas entre índices bioclimáticos simples (Índice de calor, HI; Humidex; WindChill, WCI; Temperatura Efectiva, TE; Temperatura Efectiva Equivalente, TEE; Temperatura Aparente, TA) y aquellos derivados del balance de calor humano (Índice de Confort Térmico Universal, UTCI; Temperatura Fisiológica Equivalente, PET; Temperatura Efectiva Estándar, SET). En el análisis además se incluyó un índice no térmico, el Voto Medio Previsto (PMV).

El cálculo de cada uno de los índices estudiados se basó en las siguientes ecuaciones:

  • Temperatura Efectiva (TE) y Temperatura Efectiva Equivalente (TEE)

Se utilizó la fórmula de Brooks (Bútieva, Ilichiova y Kornilova, 1984):

Donde:

t

- Temperatura del aire

G = 100 - r

- donde r es la humedad relativa del aire en %.

T = t - 37

- diferencia entre la temperatura del aire y la del cuerpo humano.

W

- velocidad del viento a 2 m de altura, que proviene de la relación 0.67V, donde V es la velocidad del viento a 10 m de altura (al nivel de la estación meteorológica), en m/s.

  • El índice de enfriamiento Windchill

Donde:

WCI

- representa el poder refrigerante del aire expresado en kcal/m2.h1

W

- velocidad del viento en m/s y

t

- temperatura del aire en ºC

Es obvio que el índice pierde significado para v=0, por lo que solo puede ser aplicado con velocidades superiores a determinado umbral, usualmente 2.2 m/s.

  • Temperatura Aparente

Se utilizó la fórmula empleada por el Buró de Meteorología de Australia, la cual incluye dos versiones de cálculo: una que tiene en cuenta el efecto de la temperatura, humedad, velocidad del viento y radiación; y otra que no incluye la radiación. En este caso se ha empleado la última cuya ecuación es:

Donde:

t

- temperatura del aire (°C)

e

- presión de vapor, la cual viene dada por la expresión:

r

- humedad relativa (%)

W

- velocidad del viento (m/s)

  • Heat Index o Índice de Calor

Donde:

t

- temperatura ambiente (ºC)

r

- humedad relativa (%)

c 1 =-8.784695, c 2 =1.61139411, c 3 =2.338549, c 4 =-0.14611605, c 5 =-1.2308094*10 -2 , c 6 =-1.6424828*10 -2 , c 7 =2.211732*10 -3 , c 8 =7.2546*10 -4 , c 9 =-3.582*10 -6

  • Humidex

Donde:

t

- Temperatura del bulbo seco (°C)

e

- Presión parcial de vapor (hpa) que viene dada por la ecuación 5

  • Índice Térmico Universal (UTCI)

Este índice fue calculado a través de la ecuación disponible en: http://www.utci.org/utci_doku.php mediante un software creado por los autores para este fin. Es válido recordar que este índice es aplicable a valores climáticos que se encuentren dentro de estos rangos:

  • -50 ºC t +50 ºC

  • -30ºC tmrt-t +70 ºC

  • 0.5 m/s W 30.3 m/s

  • 5% r 100%

Donde:

t

- temperatura ambiente

tmrt

- temperatura media radiante (los datos utilizados fueron los obtenidos a través del modelo RayMan).

W

- velocidad del viento

r

- humedad relativa

  • Temperatura Fisiológica Efectiva (PET)

El índice PET se computó con los datos trihorarios de temperatura, humedad relativa, nubosidad y velocidad del viento a través del modelo RayMan (Marazarakis, Rutz y Mayer, 2007). El cálculo de este índice exige tener los datos de radiación global o la temperatura media radiante. Puesto que las estaciones meteorológicas de Cuba no miden esta variable este parámetro se estimó a partir de la simulación realizada en el modelo Rayman.

También es posible adaptar los valores personales como la edad, el sexo, la altura y el peso. En este estudio se usó el ideal estandarizado en el modelo MEMI (Munich Energy Balance Model for Individuals) según Höppe (1999) (35 años, 1.75 m y 75kg). Asimismo, se pueden cambiar otras variables en RayMan como la actividad y la ropa, pero en el índice PET está fijada una actividad de 80 W y una ropa con una resistencia térmica de 0,9 clo (MEMI) (Höppe, 1999).

RayMan, además del índice PET también puede calcular otros índices térmicos como la Temperatura Efectiva Estándar (Standard Effective Temperature, SET) y el Voto Medio Previsto (Predicted Mean Vote, PMV).

  • Temperatura Efectiva Estándar (SET)

La Temperatura Efectiva Estándar se define como la temperatura del aire equivalente de un medio ambiente isotérmico al 50% de humedad relativa, en el que un sujeto, usando una vestimenta estandarizada para la actividad involucrada, tiene el mismo estrés por calor (temperatura de la piel, tsk) y estrés termo-regulatorio (humedad de la piel w) como en el ambiente real.

  • Voto Medio Previsto (PMV)

El PMV establece una tensión térmica basada en la transferencia de calor en estado estacionario entre el cuerpo y el ambiente, y asigna un voto de confort a esa cantidad de tensión.

Es válido aclarar que, excepto el PMV, el resto de los índices calculados proporcionan valores de temperaturas efectivas, sensibles o aparentes que, si bien el valor real de cada uno es adimensional, convencionalmente se le pone detrás la unidad de grados Celsius (ºC) o grados Fahrenheit (ºF), según se haya medido la temperatura original. Entonces se dice que es la temperatura que las personas sienten o perciben, siendo un recurso que se ha probado conveniente para ilustrar a la población el sentido del índice.

Entonces, partiendo de la aclaración anterior, se plantea que las temperaturas de confort obtenidas por estos distintos índices pueden variar notablemente y generalmente es difícil conciliar los datos obtenidos por ecuaciones racionales con aquellas de tipo empírico (Humphreys y Fergus, 1998). Las dificultades en el uso comparativo de los diversos índices se ilustran en la Tabla 2. Estos índices proporcionan diferentes umbrales de temperaturas con el mismo significado de sensaciones térmicas o descripciones de alertas, respectivamente.

Esta es una de las razones por la cual la elección del método más adecuado para caracterizar el confort térmico y las sensaciones térmicas de un país es compleja y conlleva un análisis profundo.

Tabla 2. 

Umbrales de temperaturas (ºC) de sensaciones térmicas (descripción de la alerta) usadas en varios índices bioclimáticos

HI1Humidex2TE/TEE3WCI4SETPETUTCI
Helado (peligro extremo) <-55 < 4<-40
Muy frío (Muy frío) <12-54-(-40) 4-8-40-(-13)
Frío (Frío) 12-17-39-(-28) 8-13-13-(0)
Fresco (Peligro Moderado) 17-22-27-(-10)<1713-180-9
Confortable (sin peligro) 20-2922-25>-1017-3018-239-26
Cálido (precaución)27-3230-39 30-3423-2926-32
Caluroso (precaución extrema)32-4140-4525-28 34-3729-3532-38
Muy caluroso (peligro)41-54> 45> 28 > 3735-4138-46
Calor Sofocante (peligro extremo)> 54 > 41>46

1Calculada para temperaturas >27°C

2Calculada para temperaturas >20°C

3Intervalos propuestos por León (1988) que pueden considerarse adecuados para la población cubana, aclimatada a las condiciones cálidas y húmedas que imperan durante la mayor parte del año en Cuba.

4Calculada para temperaturas <10°C y velocidad del viento superior a 1.4 m/s

La comparación realizada entre los diferentes índices y las variables meteorológicas muestran que la temperatura del aire es la que mejor correlaciona con todos los índices bioclimáticos estudiados, demostrando la gran dependencia de cada índice con esta variable, Tabla 3. Los mayores valores de r, superiores a 0.90, se obtuvieron para HI, TE, TEE y Ta. En segundo lugar, se encuentra la Tmrt que igualmente alcanzó valores de correlación significativos con todos los índices complejos. En cuanto a los índices empíricos esta variable correlacionó mejor con HI, TE, TEE y Ta con valores superiores a 0.52.

Tabla 3. 

Coeficiente de correlación de Pearson (r) entre los diferentes índices calculados y las variables meteorológicas: velocidad el viento (FF-m/s), temperatura (T-ºC), humedad relativa (Hr-%) y temperatura media radiante (Tmrt-ºC)

rFFTHrTmrt
HI a-0.100.780.120.29
Humidex b0.010.87-0.200.45
TE0.060.97-0.390.58
TEE-0.210.91-0.420.54
Ta0.010.92-0.250.52
WCI c-0.460.870.080.14
PET-0.050.83-0.570.89
SET-0.040.82-0.550.89
PMV-0.010.89-0.560.87
UTCI-0.160.88-0.470.84

aCalculada para temperaturas >27°C

bCalculada para temperaturas >20°C

cCalculada para temperaturas <10°C y velocidad del viento superior a 1.3 m/s

De acuerdo a la Figura 2 los valores del UTCI aumentan significativamente con la mayor contribución de la radiación al balance de calor de la superficie del cuerpo humano. Las diferencias entre la temperatura del aire y el UTCI son muy pequeñas para situaciones en que la Tmrt ~T, pero esta puede ser mayor a los 10 ºC en situaciones de gran radiación (típicamente en las tardes de cielo despejado). Este hecho confirma la necesidad de usar el factor de radiación en el análisis bioclimático de las sensaciones térmicas, particularmente en Cuba donde la mayor parte del año se recibe una gran radiación, Lecha et al. (1994).

Figura 2. 

Dependencia del UTCI a la diferencia entre la Temperatura media radiante y la temperatura del aire. (FF=1m/s, Hr=50%).

El análisis realizado con el PET muestra un comportamiento similar al UTCI aunque como se observa en la Figura 3 en situaciones en que la Tmrt ~T el valor del índice es varios grados inferior a la temperatura del aire. Por otra parte, el aumento del índice se hace más pronunciado bajo situaciones de gran radiación llegando a ser mayor que el UTCI bajo condiciones similares.

Figura 3. 

Dependencia del PET a la diferencia entre la Temperatura media radiante y la temperatura del aire. (FF=1m/s, Hr=50%).

Las relaciones estadísticas entre los diferentes índices seleccionados y la velocidad del viento fueron muy débiles en el conjunto de casos analizados, no obstante se realizó un análisis más detallado para aquellos casos en que esta variable forma parte de la formulación de los índices bioclimáticos (TEE, UTCI, PET y WCI) en función de determinar su influencia para diferentes valores de temperatura.

Para el caso del UTCI la dependencia del mismo a la velocidad del viento es mayor para temperaturas del aire menores a los 20 ºC, lo cual indica un mayor poder refrigerante del mismo bajo estas condiciones, Figura 4. Los valores de este índice disminuyen notablemente hasta más de 10 ºC de diferencia con respecto a la temperatura del aire cuando se presentan velocidades del viento por encima de los 4 m/s.

Novak (2013) encuentra dos problemas fundamentales a la hora de analizar el comportamiento de este índice en relación con altos valores de velocidad del viento. El primero es que con valores entre 20-27 m/s el valor del índice crece en lugar de disminuir y el segundo es que con valores de viento mayores a los 30 m/s los valores del UTCI decrecen notablemente hasta llegar incluso por debajo de 0 ºC. Debido a esto este autor propone limitar a 20 m/s todos aquellos valores de velocidad del viento que superen este umbral. En este sentido la solución parece razonable debido a que el aumento del efecto de enfriamiento del viento por encima de este límite es discutible. Además, cuando la velocidad del viento supera los 20 m/s (72 km/h) las personas usualmente permanecen dentro de las edificaciones y cuando no lo están, visten ropas adecuadas minimizando la exposición de la superficie del cuerpo.

En el caso de Cuba estas condiciones de viento solo se presenta bajo situaciones sinópticas muy particulares como los frentes fríos fuertes, tormentas locales severas y los ciclones tropicales.

Figura 4. 

Dependencia del UTCI a la velocidad del viento. (Tmrt=T, hr=50 %).

El índice PET presenta una menor dependencia a la velocidad del viento tal y como se ilustra en la Figura 5. La mayor influencia de esta variable se observa cuando la velocidad está en el rango de 1 a 5 m/s. Por encima de este umbral la disminución del índice es apenas imperceptible.

Figura 5. 

Dependencia del PET a la velocidad del viento. (Tmrt=T, hr=50%).

En el caso de la TEE la dependencia de este índice a la velocidad del viento también es baja (Figura 6a) aunque aumenta notablemente bajo condiciones de alta humedad relativa (Figura 6b). Como se puede apreciar con valores de temperatura de 5 ºC, 80 % de humedad relativa y velocidades de viento superiores a 3.5 m/s (12.6 km/h) se registran TEE inferiores a 0 ºC. Estas situaciones meteorológicas no son frecuentes en Cuba y solo son características de las zonas montañosas.

Figura 6. 

Dependencia de la TEE a la velocidad del viento. (a: Hr=50%, b: Hr=80%).

En la Figura 7 se muestra un ejemplo en la estación meteorológica de Topes de Collantes (78342) entre los días 10 y 11 de enero de 2010 en que los que predominó este tipo de situación y se presentaron valores de TEE inferiores a 0 ºC con valores de T entre 0-5 ºC, Hr entre 75-100 % y velocidad del viento superior a 4.5 m/s.

En esta misma estación meteorológica el día 15 de febrero de 1985 a la 1:00 a.m. con una T de 9.4 ºC, Hr de 97 % y una velocidad del viento de 11.1 m/s la TEE tomó un valor de -12.9 ºC lo cual resulta irrazonable para las condiciones de Cuba. Por esta razón, se pudiera considerar para el caso cubano limitar la velocidad del viento a 4 m/s (14.4 km/h) cuando esta supera este umbral bajo condiciones de elevada humedad relativa (> 70 %) y temperaturas inferiores a los 10 ºC.