I.
INTRODUCCION:
Para poder realizar una evaluación mucho más objetiva y profunda de los diversos efectos que que generan las distintas variables climatológicas climatológicas es necesario necesario ampararse ampararse en la gran variedad de modelos matemáticos o estadísticos, ya que gracias a ellos se puede analizar de manera más asequible asequible y clara dichos impactos, así como como analizar de forma cualitativa y cuantitativa la relación que se puede establecer entre dichas variables si es que se presentan en una determinada región de manera conjunta. El análisis de regresión nos permite permite obtener de forma directa los valores valores que toma la variable dependiente conociendo la variable independiente, así como tambin poder completar información incompleta acerca del estado climatológico de una determinada región ubicada en el radio de acción de la estación meteorológica que recoge los datos. Por otra parte, e!isten otras tcnicas de análisis de las variables meteorológicas que consisten en la construcción construcción de gráficos e isolineas como como herramientas básicas para su análisis e interpretación. En ellos se e!plica la variación temporal y espacial de una variable de forma concreta, entre los más más importantes tenemos los los mapas de isolineas isolineas y meteorogramas.
II. •
OBJETIVOS: Esta Es tabl blec ecer er la ec ecua uaci ción ón de re regr gres esió iónn li line neal al en entr tree di dife fere rent ntes es va vari riab able less
•
meteorológicas. "all "a llar ar el gr grad adoo de co corr rrel elac ació iónn qu quee e! e!is iste te en entre tre la lass di dife fere rent ntes es va varia riabl bles es
•
meteorológicas. #onstruir, elaborar y analizar los meteorogramas e isolineas de las variables meteorológicas.
III.
MARCO TEÓRICO:
1. ANÁ ANÁLI LISIS SIS DE REG REGRES RESIÓN IÓN LIN LINEAL EAL:: $os cuantifica la intensidad de la relación lineal entre dos variables. El parámetro que nos da tal cuantificación es el coeficiente de correlación lineal de Pearson %r&, cuyo valor oscila entre '( y )( *+ila, edano, -opez, uan/ 011234
El valor de r se apro!ima a )( cuando la correlación tiende a ser lineal directa y se apro!ima a '( cuando la correlación tiende a ser lineal inversa. i no hay corre co rrela laci ción ón de ni ning ng5n 5n ti tipo po en entre tre do doss va varia riabl bles es,, en ento tonc nces es ta tamp mpoc ocoo ha habr bráá correlación lineal, por lo que r 6 1. in embargo, el que ocurra r 6 1 sólo nos dice que no hay correlación lineal, pero puede que la haya de otro tipo. El siguiente diagrama resume el análisis del coeficiente de correlación entre dos variables4
2. ME METE TEOR OROG OGRA RAMA MAS: S:
7n meteorograma es una gráfica donde se representan la evolución temporal de una o varias variables meteorológicas de un punto determinado. -as variables a presentar pueden ser de superficie o de altura del punto considerado. 8nicialmente, los meteorogramas se utilizaron para representar la evolución de los datos de superficie suministrados por una estación donde se realizaban observaciones convencionales *temperatura, nubosidad, viento, etc.3. 7n meteorograma tambin puede ser utilizado para representar datos en la vertical de estaciones que realizan tomas de información en altura mediante, por ejemplo, radio sondeos. -a llegada de los modelos numricos y la mejora de las tcnicas de postproceso, nos permitió disponer de meteorogramas previstos. 9ediante tcnicas de interpolación y ajustes estadísticos y climatológicos es posible obtener salidas sobre puntos conocidos y asociados a ciudades, aeropuertos, etc.
3. ISOLÍNEAS: -as isolíneas son líneas que unen puntos de igual valor. :ichos puntos provienen de mediciones y de interpolaciones de las mismas. En el primer caso, y tratándose de variables climáticas, cada punto puede representar una estación meteorológica con una ubicación espacial precisa, en la que se pueden obtener los valores medios de temperatura, precipitación, humedad, radiación solar, nubosidad, etc. -as isolíneas representan por sí mismas, límites o umbrales, se constituyen en momentos de quiebre de un mismo fenómeno que modifica su funcionamiento y estructura, bajo una dinámica establecida por unas condiciones má!imas y mínimas *;lórez, (<<=3. •
>odas las isolíneas se cierran, a pesar de que los mapas no las muestren de manera completa.
•
$o es posible que las isolíneas se crucen puesto que cada una representa un 5nico valor.
•
El acercamiento o la separación entre las isolíneas, muestra las características de la variación del fenómeno en relación con la distancia.
*9?:@8:, ?. A B@>CD, -. :iseo de isolíneas y uso del pre mapa. Pág. *<1F (GH33
+?@8?I-E
$B9I@E
>emperatura
8sotermas
Presión ?tmosfrica
8sóbaras
Precipitación
8soyetas
:irección del viento
8sógonas
+elocidad del viento
8sótacas
?ltura geopotencial
8sohipsas
RADIACIÓN SOLAR: -a radiación es transferencia de energía por ondas electromagnticas y se produce directamente desde la fuente hacia fuera en todas las direcciones. Estas ondas no necesitan un medio material para propagarse, pueden atravesar el espacio interplanetario y llegar a la >ierra desde el ol. *9inisterio de 9edio ?mbiente y 9edio @ural y 9arino3.
HUMEDAD ATMOSFÉRICA: -a atmósfera contiene vapor de agua en cantidades muy variables. ? veces está muy seca y en otras con mucha humedad. -as cantidades de vapor de agua aunque escasas, pues apenas llegan al GJ en los casos más e!tremos, indispensable para la vida en el planeta. -os cambios de fases de vapor están relacionados íntimamente con un conjunto de parámetros
que son los siguientes4 >ensión de vapor *e3 y tensión de saturación *e s3, :ensidad de vapor * p v3, "umedad absoluta *" a3, "umedad absoluta saturada *"a 3, @azón de mezcla *r3, "umedad específica *3, @azón de mezcla saturada *r s3, "umedad relativa *"r 3 y >emperatura del termómetro h5medo *> h3.
*9anuel -edesma imeno. Principios de 9eteorología Keneral. 01((. Editorial Paraninfo3
PRESIÓN ATMOSFÉRICA: e define como la fuerza que ejerce el peso de la columna de la atmósfera por unidad de área. *#alle y 7nsihuay, 01(03
TEMPERATURA: -a temperatura es una de las magnitudes más utilizadas para describir el estado de la atmósfera. -as escalas de temperatura más com5nmente usadas son dos4 #elsius y ;ahrenheit. #on fines de aplicaciones físicas o en la e!perimentación, es posible hacer uso de una tercera escala llamada Lelvin o absoluta. 7n algoritmo sencillo hace posible pasar de un valor de temperatura, en una escala, a unos en la otra y viceversa4
°C !"# $°F % 32& ' ° F #"! $°C ( 32& *Iurrough, P.?. A 9c:onnell, @.?.0111. Principios de sistemas de información geográfica. 7niversidad de B!ford. B!ford, GGG pp .&
IV.
RESULTADO:
1& R)*+,-* )+ )/0),4 *56+,/,/ 7) )8)/,95 +,5)*+ 45 +4/ 7*4/ 4/*74/ )5 +* *;+* 1. E5 )/) */4 *5*+,) +* )+*,95 )<,/)5) )5) +*/ /,8=,)5)/ *,*;+)/: Qi vs T, T vs HR y P vs T .
E>?#8B$ 9E>EB@B-BK8#? ?-EM?$:E@ +B$ "79IB-:> *?+"34 En el ao (
:ónde4
a = y´ −b x´
y
b=
∑
x i y i−
∑ x ∑ y i
i
n
con n6(0
2
∑ x
2
i
(∑ x ) −
S por 5ltimo para
i
n
analizar el tipo de relación entre las variables necesitaremos obtener el coeficiente de correlación de Pearson*r34
(∑ x )
2
x i
2
−
i
n y i
∑¿
¿ ∑ y i −(¿2 ¿ ¿ n ) ∑ ¿¿ ¿ √ ¿ 2
x y ∑ x y − ∑ n∑ i
i
r=
i
i
¿
A& >, / T: R*7,*,95 S4+* ' T)0)*=*: V*,*;+) ,57)0)57,)5): la @adiación solar *Ti3 *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la >emperatura *S3 • •
∑ x
DATOS NUMERICOS: R*7,*,95 /4+* $<& / T)0)*=* $'& i
2G
R))0+*-*4/:
∑ y
i
001,0
∑ x
2
i
(Q<01G=,1(
∑ y
2
i
2(GQ,1Q
∑ x y i
i
HG0Q(,2<
83261,49 −
( 4395,7 )( 220,2 )
b= 1692037,01 −
a=
220,2 12
12
→b =0,031768
( 4395,7 )2 12
−( 0.031768 )
(
4395,7 12
)
→ a=6,7131
-a ecuación de regresión lineal simple será4 T = 6,7131 + 0,031768 Qi
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 4395,7 )( 220,2 ) 83261,49 −
•
r=
12
√(
1692037,01 −
( 4395,7 )2 12
)( 4136,06 −
(220,2 )2 12
)
r = 0,93060214
regresion lineal simple entre la Radiacion solar y la Temperatura 24 22 f(x) = 0.03x + 6.71 R² = 0.87
20 18
Temperatura (c°) 16 14 12 10 100
150
200
250
300
350
400
450
500
Radiacion solar (ly/dia)
INTERPRETACION: •
El valor de * ?.@131 representa la temperatura promedio que registra la
•
estación ?+" cuando la radiación solar tiende a ser casi nula. El valor de ;.31@?, nos indica que la temperatura promedio que registra la estación ?+" aumenta 1.1G(=QH N# cuando la radiación solar se incrementa en ( ly
El valor de r= 0,93060214, nos indica que e!iste una correlación positiva muy
M
fuerte entre las variables radiación solar y temperatura. I3 P / T: P)/,95 / T)0)*=*.
V*,*;+) ,57)0)57,)5): la >emperatura *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la Presión *S3
• •
∑ x
DATOS NUMERICOS: T)0)*=* $<& / P)/,95 $'&
∑ y
i
001,0
∑ x
i
((HG1.2
∑ y
2
i
2(GQ.1Q
((QQG01H.1H
@eemplazamos4 217065,37 −
( 4395,7 )( 11830,4 ) 12
b= 4136,06 −
a=
11830,4 12
→b =−0,23559
( 220,2 )2 12
−(−0,235559 )
(
220,2 12
)
→ a =990,189179
-a ecuación de regresión lineal simple será4 P= 990,1891795 −0,23559 T
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 11830.4 )( 220,2 ) 217065.37−
•
r=
12
√(
4136.06−
( 220.2 )2
r =−0.691581129
12
)( 11663208.08 −
2
i
( 11830,4 )2 12
)
∑ x y i
i
0(=1QO,G=
Analisis de regresion lineal simple entre la Temperatura y la Presion Atmosferica (Tabla 1.2) 988 987
f(x) = - 0.24x + 990.19 R² = 0.48
986 985
Presion Atmosferica (hPa)
984 983 982 10
12
14
16
18
20
22
24
Temperatura c°
INTERPRETACION: El valor de * ##1#1@# representa la presión atmosfrica promedio que •
registra la estación ?+" cuando la temperatura tiende a ser casi nula. El valor de ;23!!#, nos indica que la presión atmosfrica promedio que
•
registra la estación ?+" disminuye 1,0GOO< hPa cuando la temperatura se incrementa en ( N#. El valor de r= -0,691581129, nos indica que e!iste una correlación negativa
•
muy fuerte entre las variables temperatura y presión atmosfrica. #3 HR / T: H=)7*7 )+*,* / T)0)*=*.
V*,*;+) ,57)0)57,)5): la >emperatura *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la "umedad @elativa *S3
• •
∑ x
DATOS NUMERICOS: T)0)*=* $<& / H=)7*7 )+*,* $'&
∑ y
i
001,0
∑ x
i
(1(G
2
i
2(GQ.1Q
@eemplazamos4 18467.3 −
( 220,2 )( 1013 )
b= 4136,06 −
a=
1013 12
12
→ b=−1,2710976
( 220,2 )2 12
−(−1,270976 )
(
220,2 12
)
→ a=107,741308
∑ y
HOQH(
2
i
∑ x y i
(H2Q=.G
i
-a ecuación de regresión lineal simple será4 HR = 107,741308 −1,2710976 T
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 11830.4 )( 220,2) 18467.3 −
•
r=
12
√(
4136.06 −
( 220.2 )2 12
)( 85681−
( 1013 )2 12
)
r =−0.96090504
Analisis de regresion lineal simple entre la Humedad relatia y Temperatura (Tabla 1.!) 0
f(x) = - 1.27x + 107.74 R² = 0.92
85
Humedad Relatia (#)
80
75
70 10
12
14
16
18
20
22
24
Temperatura "°
INTERPRETACION: El valor de * 1@@13 representa el porcentaje promedio de humedad •
relativa que registra la estación ?+" cuando la temperatura tiende a ser casi •
nula. El valor de ;1.2@1#@?, nos indica que la humedad relativa promedio que registra la estación ?+" disminuye (,0=(1<=Q J cuando la temperatura se
•
incrementa en ( N#. El valor de r= -0.96090504, nos indica que e!iste una correlación negativa muy fuerte entre las variables temperatura y humedad relativa.
E>?#8B$ 9E>EB@B-BK8#? "7?S?B *"7?$#?SB34 En el ao (
la variable dependiente e independiente. -uego para hallar la regresión lineal simple de estas variables se tendrá que hallar la ecuación4 Y = a + bx
:ónde4
a = y´ −b x´
b=
y
∑
x i y i−
∑ x ∑ y i
i
n
con n6(0
2
∑ x
2
i
(∑ x ) −
S por 5ltimo para
i
n
analizar el tipo de relación entre las variables necesitaremos obtener el coeficiente de correlación de Pearson*r34
(∑ x )
2
x i
2
−
i
n y i
∑¿
¿ ∑ y i −(¿2 ¿ ¿ n ) ∑ ¿¿ ¿ √ ¿ 2
x y ∑ x y − ∑ n∑ i
i
r=
i
i
¿
A& >, / T: R*7,*,95 S4+* ' T)0)*=*. V*,*;+) ,57)0)57,)5): la @adiación solar *Ti3 *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la >emperatura *S3
• •
∑ x
DATOS NUMERICOS: R*7,*,95 /4+* $<& / T)0)*=* $'&
∑ y
i
Q<1(
i
(0<,(
∑ x
2
i
2100HHG
@eemplazamos4 75033.6 −
(6901 )( 129.1)
b= 4022883−
12
( 6901 )2 12
→ b=0.0145731
∑ y
2
i
(21G.1=
∑ x y i
=O1GG.Q
i
a=
129,1 12
−( 0.0145731 )
( ) 6901
→a =2,377586951
12
-a ecuación de regresión lineal simple será4 T = 2,377586951 + 0.0145731 Q
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 6901 )( 129,1 ) 75033.6 −
•
r=
12
√(
4022883 −
( 6901 )2 12
)( 1403.07−
( 129,1 )2 12
)
r = 0.090159
Analisis de regresion lineal simple entre la Radiacion solar y Temperatura (Tabla 1.$) 13
f(x) = 0.01x + 2.38 R² = 0.81
12 11
Temperatura "°
10 8 400
450
500
550
600
650
700
750
Radiacion solar (ly%dia)
INTERPRETACION: El valor de * 23@@!?#!1 representa la temperatura promedio que registra la •
•
estación ?+" cuando la radiación solar tiende a ser casi nula. El valor de ;1!@31, nos indica que la temperatura promedio que registra la estación ?+" disminuye 1,1(2O=G( N# cuando la radiación solar tiende a ser
•
casi nula. El valor de r= 0.09159, nos indica que e!iste una correlación positiva muy fuerte entre las variables temperatura y radiación solar.
B& P / T: P)/,95 / T)0)*=*. • •
V*,*;+) ,57)0)57,)5): la >emperatura *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la Presión *S3
∑ x
DATOS NUMERICOS: T)0)*=* $<& / P)/,95 $'&
∑ y
i
(0<,(
∑ x
i
H0OG.O
∑ y
2
i
(21G.1=
2
i
OQ=Q=11.G=
∑ x y i
i
HH=HO.1O
@eemplazamos4 88785.05 −
( 8253.5 )( 129.1) 12
b= 1403.07−
a=
8253.5 12
( 129.1 )
→ b =−0.6248897253
2
12
− (−0.648897253 )
(
129,1 12
)
→ a= 694.5144386
-a ecuación de regresión lineal simple será4 P= 694,5144386 −0.6248897253 T
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 8253.5 )( 129,1) 88785.05 −
•
r=
12
√(
1403.07 −
(129.1 )2 12
)( 5678700.37 −
( 8253.5 )2 12
)
r =−0.6833318
Analisis de regresion lineal simple entre la Temperatura y la Presion (Tabla 1.&) 60 68
f(x) = - 0.62x + 694.51 R² = 0.47
688
Presion atmosferica (hPa)
687 686 685
8
8!5
!5
10 10!5 11 11!5 12 12!5 13
Temperatura "°
INTERPRETACION: El valor de * ?#!13? representa la temperatura promedio que registra la •
estación ?+" cuando la radiación solar tiende a ser casi nula.
El valor de ;?2#@2!3, nos indica que la presión atmosfrica promedio
•
que registra la estación ?+" disminuye 1,Q02HH<=0OG hPa cuando la •
temperatura aumenta El valor de r= -0.6833318, nos indica que e!iste una correlación negativa muy fuerte entre las variables temperatura y presión.
C& H=)7*7 R)+*,* / T)0)*=*. V*,*;+) ,57)0)57,)5): la >emperatura *M3 V*,*;+) 7)0)57,)5) : la "umedad @elativa*S3 • •
DATOS NUMERICOS: T)0)*=* $<& / H=)7*7 R)+*,* $'&
∑ x
∑ y
i
(0<,(
∑ x
i
H10
2
i
(21G.1=
@eemplazamos4 8622.7 −
( 802 )( 129.1 )
b= 1403.07 −
a=
802 12
12
( 129.1 )
2
→ b =−0.3869905311
12
−(−0.3869905311 )
(
129,1 12
)
→ a=70.99670646
-a ecuación de regresión lineal simple será4 HR = 70.99670646 − 0.3869905311 T
#oeficiente de correlación de Pearson* r34 ( 802 )( 129,1) 8622.7 −
•
r=
12
√(
1403.07 −
(129.1 )2 12
r =−0.06390135436
)( 54120 −
( 802 )2 12
)
∑ y
2
i
O2(01
∑ x y i
i
HQ00.=
Analisis de regresion lineal simple entre la Humedad Relatia y Temperatura (Tabla 1.') 80 75 70
Humedad Relatia (#)
f(x) = - 0.39x + 71 R² = 0
65 60 55 50 8
8!5
!5
10
10!5
11
11!5
12
12!5
13
Temperatura "°
INTERPRETACION: El valor de *@.##?@?? representa el porcentaje •
promedio de humedad
relativa que registra la estación ?+" cuando la temperatura tiende a ser casi •
nula. El valor de ;.3?#!311 , nos indica que la humedad relativa promedio que registra la estación ?+" disminuye 1.GHQ<1OG(( J cuando la temperatura
•
aumenta en ( N#. El valor de r= -0.06390135436, nos indica que e!iste una correlación negativa muy fuerte entre las variables temperatura y humedad relativa.
2& C45 +4/ 7*4/ 7) +* T*;+* II ' )5 =5 ,/4 /,/)* 7) 447)5*7*/ 45/=, ))448**/ 7) +* *,*,95 4*,* 7) +* )0)*=* ' =)7*7 )+*,* 0** +* )/*,95 AVH 7) +* UNALM. A& V*,*,95 4*,* 7) +* T)0)*=* ' +* H=)7*7 R)+*,* )5 L* M4+,5*: E/*,95 M))44+98,* :?le!ander +on "umboldt F)*4 (Q de enero P),474 E/*,45*+: +erano • • •
ariacion Horaria de la Temperatura y Humedad Relatia (stacion AH*+a ,olina) 100 80 60
Temperatura y Humedad Relatia
40 20 0
Horas Humedad R. %
Temperaura !"
C=*74 1: V*,*,95 H4*,* 7) +* T)0)*=* $L* M4+,5*& M)/: E5)4 A4: 1#1 P),474 E/*,45*+: V)*54 O;/)*,45)/: T)0)*=* $C°& H4* 7) 4=)5,* 0H.< (G411 pm. T)0)*=* M6<,* T)0)*=* M5,* (<.O Q411 am. C=*74 1: V*,*,95 H4*,* 7) +* H=)7*7 R)+*,* $L* M4+,5*& M)/: E5)4 A4: 1#1 P),474 E/*,45*+: V)*54 O;/)*,45)/: H=)7*7 R)+*,* $& H4* 7) 4=)5,* HR. M6<,* H< Q411 am. HR. M5,* O1 (Q411 pm. INTERPRETACION4 En este meteorograma se evidencia que la >emperatura llega a ser muy alta, pasado el mediodía *(G411 pm.3 y se mantiene aunque variando de forma pequea hasta antes del ocaso .-as temperaturas de esta zona fluct5an entre (< y G1 grados,
por ello podemos deducir que
es una
característica típica del verano, el tener una sensación calurosa hasta cierto punto, principalmente en el día. ?demás se debe resaltar que al acercarse la noche las temperaturas comienzan a descender hasta llegar casi a los 01 N#. En cuanto a la "umedad relativa se muestra una especie de tendencia que el porcentaje de "umedad relativa sea más grande en las horas matutinas y en altas horas de la noche hasta llegar a la medianoche, cuando las temperaturas no son tan altas como las que se registran al mediodía. ?dicionalmente se observa que la "umedad relativa comienza a descender hasta antes de caer la noche, dado que a esas horas las temperaturas son relativamente mayores. :e esa forma
podemos deducir que la "umedad relativa y la >emperatura presentan una relación negativa o inversa.
B& V*,*,95 4*,* 7) +* T)0)*=* ' +* H=)7*7 R)+*,* )5 L* M4+,5*: E/*,95 M))44+98,* :?le!ander +on "umboldt F)*4 (< de julio • • •
ariacion Horaria de la Temperatura y Humedad Relatia (+a ,olina) 100 80 60
Temperatura y Humedad Relatia
40 20 0
Horas Humedad R. (%)
Temperaura (!")
P),474 E/*,45*+: 8nvierno C=*74 1: V*,*,95 H4*,* 7) +* T)0)*=* $L* M4+,5*& M)/: J=+,4 A4: 1#1 P),474 E/*,45*+: I5,)54 O;/)*,45)/: T)0)*=* $C°& H4* 7) 4=)5,* T)0)*=* M6<,* (Q.= ((411 am. T)0)*=* M5,* (G.2 0411 am. y G411 am.
C=*74 2: V*,*,95 H4*,* 7) +* H=)7*7 R)+*,* $L* M4+,5*& M)/: J=+,4 A4: 1#1 P),474 E/*,45*+: O;/)*,45)/:
H=)7*7 R)+*,* $&
I5,)54 H4* 7) 4=)5,*
HR. M6<,* HR. M5,* •
(411 am. , 0411 am. y G411 am. (1411 am. y ((411 am.
INTERPRETACION4 En este meteorograma podemos evidenciar, en primer lugar que la temperaturas fluct5an entre los (G a (= #N , los cual sindica que son de tendencia relativamente baja y que el ambiente se tornara un poco frio , ya que estamos en un mes de invierno. -a temperatura más alta que se registra es de (Q. = #N cerca al mediodía y las más bajas se dan en horas matutinas al igual que pasado el mediodía, al acercarse la medianoche. En cuanto a la humedad relativa se registran índices de humedad altos alrededor del día, pero esta alcanza su punto más superior
en las primeras horas del día *pasada
medianoche3 cuando las temperaturas son las más bajas que se denotan en el gráfico y es relativamente baja cuando nos apro!imamos al mediodía , en donde se registra sus punto más bajo. :e esa manera podemos deducir que la >emperatura y la "umedad relativa se asocian de manera inversa.
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INTERPRETACIÓN: e puede observar que en los meses de febrero y marzo se alcanzan las temperaturas má!imas del ao, estos meses corresponden a la estación de verano, lo cual da sentido al aumento de las temperaturas, en el caso de los
meses desde junio hasta septiembre se alcanzan las temperaturas mínimas en el ao, y justamente son en estos meses en los que la estación de invierno se encuentra vigente.
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INTERPRETACIÓN: e observa que en los meses de enero, febrero y marzo se encuentran los porcentajes de humedad relativa más bajos, dándose en febrero el pico menor, esto se relaciona precisamente con que en estos meses la estación de verano es la vigente, y esto evita que se genere tanta neblina y niebla lo que da lugar a que los porcentajes de humedad en el aire sean menores. ? partir del mes de abril empiezan a aumentar los porcentajes de humedad relativa, y justamente en este mes es en donde empieza la estación de otoo, estos porcentajes suben hasta un punto en el que se mantienen la mayor parte del ao, hasta septiembre, que es justamente el mes en el que la estación de primavera entra en vigencia y empiezan a bajar los porcentajes de humedad relativa hasta el mes de diciembre que es donde nuevamente el verano empieza su periodo.
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INTERPRETACIÓN: En la gráfica se observa como en los meses de enero hasta el mes de marzo la radiación solar se encuentra en su estado más alto, esto tiene relación con que en estos meses, la estación de verano se manifiesta y la tierra está en una posición en la que los rayos solares inciden con mayor facilidad, luego se observa cómo a partir del mes de abril empieza a disminuir la cantidad de radiación solar, esto se e!plica por el movimiento de traslación terrestre, a partir de este mes empieza a entrar en vigencia la estación de otoo y los rayos solares inciden con menor facilidad en la superficie terrestre, y esto ocurre hasta la estación de septiembre que es donde la estación de primavera empieza su periodo y la radiación solar aumenta gradualmente hasta el mes de diciembre en el que justamente el verano empieza nuevamente su periodo.
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INTERPRETACIÓN: En la gráfica se observa como en los meses de enero y febrero disminuye la presión atmosfrica, lo que se da porque en estos meses la temperatura del aire es mayor lo que permite que este ascienda con mayor facilidad y el peso de este sea menor, a partir del mes de marzo empieza a ascender la presión atmosfrica lo que coincide justamente con el cambio de estación, de verano a otoo, y las temperaturas menores hacen que el aire no pueda ascender con tanta facilidad, aumentando así la presión atmosfrica, pero curiosamente en el mes de mayo se observa una baja en la presión atmosfrica lo que es anómalo a este mes ya que corresponde a un mes en el que la estación de otoo se encuentra vigente, luego se observa que desde el mes de junio hasta el mes de agosto e!iste un aumento de presión atmosfrica lo cual es e!plicado por las bajas temperaturas de estos meses. ? partir del mes de septiembre se observa que la presión atmosfrica empieza a disminuir, llegando a su punto más bajo en el mes de diciembre, en el que justamente las temperaturas aumentan por ser este el mes en donde empieza a entrar en vigencia el verano.
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INTERPRETACIÓN: -a variación en cuanto a la temperatura en esta gráfica, nos muestra que alcanza su valor más alto en el mes de octubre y su valor más bajo en el mes de julio. iendo su punto de infle!ión más significativo en el mes de julio, vindose una tendencia notoria de crecimiento hasta el mes de octubre y una tendencia de decrecimiento desde marzo hasta julio. ?dicionalmente, se observa una mínima variación entre el mes de enero y febrero.
& M))448** =) =)/* +* *,*,95 )5/=*+ 7) +* =)7*7 )+*,* 7)+ *4 1#2 )5 +* E/*,95 H=*'*4 $H=*5*'4& 45 +*,=7 12°2K S +458,=7 @!1#K ' *+,=7 3312#@ ./.5..
INTERPRETACIÓN: Bbservamos que la humedad relativa llega a su punto más bajo en el mes de octubre, en la primavera, y a su punto más alto en el mes de marzo, en el otoo. +indose tambin una tendencia decreciente significativa desde abril hasta el mes de julio.
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INTERPRETACIÓN: eg5n este 9eteorograma, observamos que la radiación solar llega a su punto más bajo en el mes de junio y a su punto más alto en el mes de noviembre. >ambin e!iste una tendencia decreciente desde el mes de marzo hasta junio, la cual se deduce que es por el cambio de estación de otoo a invierno en el mes de junio. :e igual manera una tendencia creciente en los meses desde agosto a noviembre, por la primavera.
1& M))448** =) =)/* +* *,*,95 )5/=*+ 7) +* 0)/,95 *4/,* 7)+ *4 1#2 )5 +* E/*,95 H=*'*4 $H=*5*'4& 45 +*,=7 12°2K S +458,=7 @!1#K ' *+,=7 3312#@ ./.5..
INTERPRETACIÓN: -a variación mensual de la presión atmosfrica presentada, llega a su punto más alto en el mes de julio y más bajo en el mes de abril. El punto de infle!ión más significativo del gráfico se da en el mes de julio, observándose una tendencia notoriamente decreciente hasta el mes de noviembre. -a presión atmosfrica del mes de enero es menor a la de diciembre.
V.
CONCLUSIONES:
•
El análisis de regresión lineal permite establecer una relación no solo cuantitativo sino tambin cualitativo entre dos variables meteorológicas, cuyos efectos se desarrollan sobre una determinada región, dentro del alcance de una
•
estación meteorológica, que registra los datos temporales y espaciales. -a estimación del coeficiente de correlación es indispensable para poder determinar cuantitativamente la fuerza o tendencias del el tipo de relación que
•
predomina entre dos variables *sea positiva o negativa3. -a elaboración y posterior análisis de diversos gráficos
o como los
meteorogramas e isolineas, permite caracterizar a modo climatológico a una determinada región, ello serviría tambin para monitorear el grado de evolución que podría e!perimentar cada una de las variables dependiendo del periodo temporal en el cual se desarrollan.
VI.
BIBLIOGRAFIA: B=4=8 P.A. MD455)++ R.A.2. Principios de siste!s de in"or!ci#n $eo$r%"ic!. &niversid!d de '("ord . O<47 333 00.
M*5=*+ 7) 06,*/ 7) M))44+48* 8)5)*+. M*5=)+ L)7)/* J,)54. P,5,0,4/ 7) M))44+48* G)5)*+. 211. E7,4,*+ P**5,54. MADRID A. ORTÍ L. D,/)4 7) ,/4+5)*/ ' =/4 7)+ 0) *0*. P68. $#13& V,+* S)7*54 L90)- J=*5Q 2 VII.
ANEOS: 1. TABLAS: T*;+* I: D*4/ )5/=*+)/ 7) V*,*;+)/ M))44+98,*/:
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2. CUESTIONARIO: S, )5 =5 *56+,/,/ 7) R)8)/,95 L,5)*+ S,0+) )5) +* T)0)*=* $T& ' H=)7*7 )+*,* $HR& /) 4;,)5) +* /,8=,)5) )=*,95: HR #2.! .!T 45 =5 . 1& C=6+ )/ +* ,5)0)*,95 /,* 7) +4/ *+4)/ *++*74/ -a humedad relativa es la variable dependiente y la temperatura es la variable independiente, ya que la pendiente es negativa, esto implica que al aumentar la temperatura disminuye la humedad o viceversa cumplindose esta ecuación4 "@ 6 <0.O F 1.O>. #on respecto a los datos registrados el coeficiente es una correlación negativa casi perfecta *se acerca a F(3, significa que la densidad de los puntos es casi pró!ima a la recta, pero por ser negativa veremos que ambas variables tienen una relación inversa.
2& E5 )+ =*74 *7=54 /) =)/*5 +4/ 7*4/ 54*+)/ 7) T)0)*=* M5,* 7) +*/ )/*,45)/ 7) J*=* $J& ' H=*'*4 $H& 7)+ D)0**)54 7) J=55 R)8,95 A57/ A)+,54 C6))/. C40+)* +4/ 7*4/ =) *+*5. E
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Podemos dar valores apro!imados a las temperaturas mínimas faltantes con el promedio de la temperatura mínima del mes anterior y posterior al mes con ausencia de dato, por ello colocamos Q.( como temperatura mínima en el mes de marzo para la estación de auja y G.( como temperatura mínima en el mes de septiembre para la estación "uayao.
3& C45 =5 *56+,/,/ 7) )8)/,95 +,5)*+ /,0+) )/ 04/,;+) 40+)* 7*4/ 7) 0),0,*,95 7) =5* /),) ,/9,*
Es posible si lo correlacionamos con otra variable que se haya medido, pero se sabe que la precipitación depende de diversas variables meteorológicas como la temperatura, presión, radiación, humedad, etc. Por ello, lo más adecuado sería realizar un análisis de regresión m5ltiple.
& >= ,04/ 7) *56+,/,/ )*+,-** =/)7 45 +4/ 7*4/ 7) +* E/*,95 A+)<*57) V45 H=;4+7 e podría realizar un análisis de regresión lineal simple para correlacionar la >emperatura con la "umedad @elativa tanto para el (Q de enero como para el (< de julio. #omo se observará más adelante en el documento, tambin se puede realizar 0 meteorogramas que describen el comportamiento de las variables meteorológicas en relación al tiempo en horas, uno para el (Q de enero y otro para el (< de ulio. ?demás se podrían realizar análisis de ángulo horario, declinación, radiación en el tope de la atmósfera, radiación en la superficie y además se podría analizar el ángulo cenital.
!& E/ 04/,;+) *5*+,-* )7,*5) +*/ ,/4+5)*/ +4/ 7*4/ 7) =5* /4+* )/*,95 ))44+98,*. I57,=) *+8=54/ ))0+4/: -as isolíneas empleadas en el la meteorología son usadas en el análisis y generalización de datos recibidos de una estación meteorológica. -as estaciones rara vez se colocan e!actamente en una isolíneas *cuando lo están indican una medición precisa igual al valor de la isolínea3. En lugar de ello las líneas son dibujadas con la mejor apro!imación de los valores e!actos basados en la dispersión de la información disponible. ? base de ejemplo tenemos los mapas del tiempo, que pueden presentar datos recogidos, como la presión del aire en un momento dado, o una e!trapolación de esos datos , como la presión media durante un periodo, o los pronósticos de tiempo, como la predicción de la presión de aire en alg5n momento futuro.
