Does the gap-filling method influence long-term (1950–2019) temperature and precipitation trend analyses?

Resumen

Las series climáticas incompletas requieren de enfoques de relleno de lagunas de información para que puedan ser usados en el análisis homogéneo de tendencias espaciotemporales a largo plazo. La base de datos mensual de Temperatura Media (MT) y Precipitación (PR) de las estaciones meteorológicas de la Península Ibérica presenta un alto porcentaje de datos ausentes: 80.21 % y 73.25 % para el periodo 1950–1979 (P1), y 61.82 % y 58.03 % para el periodo 1980–2019 (P2). Se emplearon los diferentes métodos de relleno de datos faltantes del software Emmental para determinar su rendimiento y si el método de relleno influye en el análisis de las tendencias. El enfoque no paramétrico de Theil-Sen y la prueba de Mann-Kendall evaluaron la magnitud de la tendencia y su significación. Los resultados mostraron (i) patrones similares entre los métodos evaluados, pero con (ii) diferencias espaciales, especialmente durante P1. (iii) La comparación entre las series normalizadas completadas y no completadas no mostró diferencias significativas para la MT y la PR, aunque en el primer caso (completadas) se produjo una reducción de la variabilidad de las tendencias. (iv) La temperatura media de verano mostró la mayor tendencia al calentamiento (0.27 °C/década), mientras que la menor tuvo lugar en otoño (0.21 °C/década) (datos medios para P1 y P2). En general, se produjo un incremento de 1.45 °C en todo el período (mediana anual). (v) La PR no mostró una tendencia clara en ningún mes considerando todo el período. Esta investigación ha demostrado cómo las tendencias climáticas pueden verse afectadas por la reducción de variabilidad de los datos debida a la aplicación de métodos de relleno de datos ausentes. Tener en cuenta la variabilidad de los datos es de crucial importancia para análisis climáticos, pero ignorar las discontinuidades en las superficies climáticas derivadas causa mayores inconsistencias espaciotemporales en los productos climáticos derivados.