Estimación de la temperatura del aire en la alta montaña mexicana mediante un modelo de elevación del terreno: caso del volcán Nevado de Toluca (México) / Estimation of the air temperature in the Mexican high mountains by using of digital elevation model: case of the Nevado de Toluca volcano (Mexico)
portada Volumen 2020-2. Año XL
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Palabras clave

Temperatura del aire
gradiente vertical de la temperatura troposférica
température de l'air en surface
gradient de température vertical troposphérique
surface air temperature
tropospheric temperature vertical gradient

Cómo citar

Soto Molina, V. H., & Delgado Granados, H. (2020). Estimación de la temperatura del aire en la alta montaña mexicana mediante un modelo de elevación del terreno: caso del volcán Nevado de Toluca (México) / Estimation of the air temperature in the Mexican high mountains by using of digital elevation model: case of the Nevado de Toluca volcano (Mexico). Ería, 40(2), 167–182. https://doi.org/10.17811/er.2.2020.167-182

Resumen

La carencia de estaciones climatológicas por encima de 3.500 metros sobre el nivel del mar (msnm) en México condiciona que los estudios sobre ecosistemas de alta montaña sean realizados con datos de estaciones cercanas, pero sin considerar la diferencia altitudinal de la temperatura debida al relieve y al gradiente vertical. Por tal razón, se realiza un modelo mensual y anual de la distribución espacial de la temperatura del aire en superficie para el volcán Nevado de Toluca (4.680 msnm) y zonas adyacentes, mediante el uso de un Modelo Digital de Elevaciones y el Gradiente Vertical de la Temperatura Troposférica. Este último se ha obtenido a partir de los valores medios de los elementos meteorológicos de cada una de las estaciones situadas alrededor del edificio volcánico y a diferente altitud entre sí. La precisión del modelo ha sido comprobada mediante las observaciones registradas en una estación climatológica instalada al noroeste de la cima del estratovolcán a 4.283 msnm. En el mapa ráster resultante con resolución espacial de 15 metros por pixel se aprecia que los valores estimados son estadísticamente semejantes a aquellos observados in situ.  Los resultados en el modelo muestran un aceptable grado de exactitud, y éste puede implementarse fácilmente en cualquier zona a cualquier escala temporal, donde la falta de estaciones climatológicas limite o impida el análisis de la relación de la temperatura con los ecosistemas de alta montaña.

L'absence de stations climatologiques au Mexique à plus de 3 500 mètres d'altitude conditionne la réalisation d'études sur les écosystèmes de haute montagne à partir de données provenant de stations à proximité, sans tenir compte de la différence d'altitude en température due au relief et le gradient vertical de celui-ci. Cela a conduit à l'élaboration de ce travail où une modélisation mensuelle et annuelle de la distribution spatiale de la température de l'air au niveau de la surface pour le volcan Nevado de Toluca (4 680 mètres d'altitude) et les zones adjacentes a été réalisée à l'aide d'un modèle altimétrique numérique et du gradient vertical de la température troposphérique; ces derniers ont été obtenus à partir des normales climatiques de chacune des stations situées autour du bâtiment volcanique et à différentes altitudes. La précision du modèle a été vérifiée par des observations enregistrées dans une station météorologique installée au nord-ouest du sommet de la montagne à 4 283 mètres d'altitude. Dans la carte raster résultante avec une résolution spatiale de 15 mètres par pixel, il a été constaté que les valeurs estimées sont statistiquement similaires à celles observées in situ. Les résultats du modèle montrent un degré de précision acceptable, ce qui peut être facilement mis en œuvre dans n'importe quelle zone et à n'importe quelle échelle de temps, lorsque le manque de stations climatologiques limite ou empêche l'analyse de la relation entre la température et les écosystèmes de haute montagne.

The lack of climatological stations above 3,500 meters above sea level (m asl) in Mexico, conditions that the studies on high mountain ecosystems are made with data from nearby stations, but without considering the altitudinal difference of the temperature due to the relief and the vertical gradient of it. This led to the elaboration of this work where a monthly and annual modeling of the spatial distribution of air temperature at the surface level for the Nevado de Toluca volcano (4,680 m asl) and adjacent areas was carried out using a Digital Elevation Model and the Vertical Gradient of the Tropospheric Temperature. The latter having been obtained based on the climatic normals of each of the stations located around the volcanic mountain and at different altitudes. The accuracy of the model has been verified by observations recorded in a weather station installed northwest of the mountain top at 4,283 meters above sea level. In the resulting raster map with spatial resolution of 15 meters per pixel, it was found that the estimated values are statistically similar to those observed in situ. The results in the model show an acceptable degree of accuracy, and this can be easily implemented in any area at any time scale, where the lack of climatological stations limits the analysis of the relationship of air temperature with high mountain ecosystems.


https://doi.org/10.17811/er.2.2020.167-182
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Allcroft DJ, Glasbey C, Durban M (2001) “Modelling weather data”. In: SCRI annual report 2001, pp 192–195.

Alvarado, H., y Batanero, C. (2008). “Significado del teorema central del límite en textos universitarios de probabilidad y estadística”. Estudios pedagógicos (Valdivia), 34(2), pp. 7-28.

Arya, P. S. (2001). “Introduction to micrometeorology” (Vol. 79). Academic press 420 pp.

Barry, R. G. (2008). “Mountain weather and climate” Third Edition. Cambridge University Press. The Edinburgh Building, Cambridge CB2 8RU, UK. 532 pp.

Burgos, Juan J. (1965). “Estimación del régimen térmico de Venezuela por el método de los gradientes medianos de De Fina y Sabella”. Agronomía Tropical., vol XV, núm. 1-4, pp. 9-26.

CICESE. (2016). “Base de datos climáticos diarios del CLICOM del SMN” ( http://clicom-mex.cicese.mx ). Fecha de consulta: 27 de diciembre del 2017.

Comisión Nacional del Agua, CNA. (2010). “Manual Teórico Práctico del Observador Meteorológico de Superficie”. Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales, México, D.F. 279 pp.

De Fina, A. L., y Sabella, L. J. (1959). “Cálculo de las temperaturas medias de localidades montañosas carentes de observaciones termométricas”. Revista de la Facultad de Agronomía, XXXV (2), pp. 127-136.

Donn,W. L. (1978). “Meteorología”. Reverté. Barcelona, España. 610 pp.

Fernández-Eguiarte, A., Romero-Centeno, J., y R Lobato-Sánchez, R. (2012). “Series de tiempo mensuales de Reanálisis, con resolución espacial de 9 km por 9 km, para el periodo 1979-2009”. Obtenido de http://atlasclimatico.unam.mx/RRDM/. Fecha de consulta: 12 de octubre del 2018.

Fernández-Eguiarte, A., Zavala-Hidalgo, J., & Romero-Centeno, R. (2015). “Atlas climático digital de México”. México: Centro de Ciencias de la Atmósfera, Universidad Nacional Autónoma de México. Obtenido de http://uniatmos. atmosfera. unam. mx/[ http://atlasclimatico.unam.mx/atlas/Docs/f_reanalisis.html#Reanalisis]. Fecha de consulta: 15 de octubre del 2018.

Firat, M., Dikbas, F., Koc, A. C., & Gungor, M. (2012). ”Analysis of temperature series: estimation of missing data and homogeneity test”. Meteorological Applications, 19(4), pp. 397-406.

Flores, F., & Lillo, M. (2010). “Simple air temperature estimation method from MODIS satellite images on a regional scale”. Chilean Journal of Agricultural Research, 70(3), pp. 436-445.

Fries A., Rollenbeck R., Nauß T., Peters T., y Bendix, J. (2012). “Near surface air humidity in a megadiverse Andean mountain ecosystem of southern Ecuador and its regionalization”. Agricultural and Forest Meteorology, 152, pp. 17-30.

García-Palomo, A., Macías, J. L., Arce, J. L., Capra, L., Garduño, V. H., & Espíndola, J. M. (2002). “Geology of Nevado de Toluca volcano and surrounding areas, Central Mexico”. Geological Society of America, pp. 1-26.

Garduño, R. (2004). “Qué es el efecto invernadero. En Cambio Climático: Una visión desde México”. Instituto Nacional de Ecología, Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales, México, D.F. pp 29-39.

Geerts, B. (2003). “Empirical estimation of the monthly-mean daily temperature range”. Theoretical and Applied Climatology, 74(3-4), pp. 145-165.

Guarini, J. M., Blanchard, G. F., Gros, P., & Harrison, S. J. (1997). “Modelling the mud surface temperature on intertidal flats to investigate the spatio-temporal dynamics of the benthic microalgal photosynthetic capacity”. Marine Ecology Progress Series, 153, pp. 25-36.

Guevara-Díaz, José M. (2003). “Métodos de estimación y ajuste de datos climáticos”. Consejo de Desarrollo Científico y Humanístico (ed). 2a edición. Caracas: Universidad Central de Venezuela, 133 pp.

García, E. (2004). “Modificaciones al sistema de clasificación climática de Köppen (Para adaptarlo a las condiciones de la República Mexicana)” 5ª edición. Instituto de Geografía, Universidad Nacional Autónoma de México, México. (No. C/551.6972 G3/2004), 90 pp.

Harding, R. J. (1979). “Altitudinal gradients of temperature in the northern Pennines”. Weather, 34, pp. 190–201.

Holbo, H. R., & Luvall, J. C. (1989). “Modeling surface temperature distributions in forest landscapes”. Remote Sensing of Environment, 27(1), pp. 11-24.

Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática, INEGI (2013). “Continuo de Elevaciones Mexicano (CEM 3.0)”. Fecha de consulta: enero 10 del 2018. URL: http://www.beta.inegi.org.mx/app/geo2/elevacionesmex/index.jsp

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática, INEGI (2017). “Anuario estadístico y geográfico de los Estados Unidos Mexicanos”. INEGI c2017. Aguascalientes, Ags. 1066 pp.

Lorente, I., Gamo, D., Gómez, J. L., Santos, R., Flores, L., Camacho, A., Galindo, L., y Navarro, J. (2004). “Los efectos biológicos del cambio climático”. Ecosistemas, 3 (1), pp. 103-110.

Macías, J. L., García-Palomo, A., Arce, J. L., Siebe, C., Espíndola, J. M., Komorowski, J. C. y Scott, K. (1997). “Late Pleistocene-Holocene cataclysmic eruptions at Nevado de Toluca and Jocotitlan volcanoes, Central México”, in Proterozoic to recent stratigraphy, tectonics, and volcanology, Utah, Nevada, southern Idaho and Central México (Link, K. P. y Kowallis, B. J., coord.), Geology Studies, Bringham Young University, 42 (1), pp. 493-528.

Magaña, V., Matías, M. J., Morales, R., y Millán, C. (2004). “Consecuencias presentes y futuras de la variabilidad y el cambio climático en México”. En Cambio Climático: Una visión desde México. Instituto Nacional de Ecología, Secretaría del Medio Ambiente y Recursos Naturales, México, D.F. pp 203-213.

Menzel, W., S. Seemann, J. Li, & L. Gumley. (2002). “MODIS atmospheric profile retrieval algorithm theoretical basis document”. EOS Project Science Office, National Aeronautics and Space Administration (NASA) Goddard Space Flight Center, University of

Wisconsin, Madison, Wisconsin, USA, 39 pp.

Miranda-Alonso S. (2003). “Actualización de la base de datos climatológica CLICOM (1989-2002) para la cuenca Lerma Chapala”. Informe Técnico TH-0335. IMTA.

Miranda-Alonso S. (2004). “Manejador de datos climatológicos en Excel”. AMH, XVIII Congreso Nacional de Hidráulica, San Luis Potosí, S. L. P.

Montero-García, I. A. (2004). “Atlas arqueológico de la alta Montaña mexicana”. CONAFOR (ed). México, D.F: SEMARNAT, ISBN: 968-6021-14-0. 180 pp.

Motulsky, H. J., & Christopoulos, A. (2003). “Fitting models to biological data using linear and nonlinear regression, A practical guide to curve fitting”, GraphPad Software Inc., San Diego, CA. USA, 351 pp.

Prihodko, L., & Goward, S. N. (1997). “Estimation of air temperature from remotely sensed surface observations”. Remote Sensing of Environment, 60(3), pp. 335-346.

Ramos A. R., Máximo R. P. y Borjas H. J. (2008). “Modelación de isolíneas meteorológicas y cálculo del gradiente térmico para la ciudad de Puebla durante el periodo junio 2005-2006 con apoyo de imágenes satelitales”. Temas de Ciencia y Tecnología 12 (34), pp. 25-36.

Randall, D. A., Wood, R. A., Bony, S., Colman, R., Fichefet, T., Fyfe, J., & Kirtman, B. (2007). “Climate models and their evaluation”. In Climate Change 2007: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the IPCC (FAR) Cambridge University Press, pp. 589-662.

Rojas, E., Arce, B., Peña, A., Boshell, F., & Ayarza, M. (2010). Cuantificación e interpolación de tendencias locales de temperatura y precipitación en zonas alto andinas de Cundinamarca y Boyacá (Colombia). Corpoica. Ciencia y Tecnología Agropecuaria, 11(2), pp. 173-182.

Royal Society. (2010). “Climate change: a summary of the science”. Science Policy Centre, London, England, 16 pp.

Toscana-Aparicio, A., y Granados-Ramírez, R. (2015). “Recategorización del Parque Nacional Nevado de Toluca”. Política y cultura, (44), pp. 79-105.

Villalobos, F., R. (1997). “Estimación de la temperatura media mensual del aire en localidades carentes de observaciones termométricas”. Tópicos de Meteorología Oceanográfica. , vol 4, núm. 2, pp. 147-157.

Wang GY, Zhao MF, Kang MY, et al. (2017). “Diurnal and seasonal variation of the elevation gradient of air temperature in the northern flank of the western Qinling Mountain range, China”. Journal of Mountain Science 14(1). DOI: 10.1007/s11629-016-4107-z.

Wilks, D. S. (2011). “Statistical methods in the atmospheric sciences” 3rd edition (Vol. 100). Academic press. San Diego, CA, USA. 676 pp.

World Meteorological Organization, WMO (1989). “CLICOM Project, Climate Data Management System”. WMO/TD-No. 299. Geneva, Switzerland.

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