Instituto de Educación Secundaria Saavedra Fajardo Proyecto de investigación 2ºBachillerato C
CAMBIO CLIMÁTICO EN LOS MUNICIPIOS DE MURCIA, CARTAGENA, YECLA Y CARAVACA
PROYECTO DE INVESTIGACIÓN Presentado por: Carlos Sánchez del Moral Gonzalo Catarineu Álvarez y Felipe Egea Clemente
Murcia, 7 de abril del 2019
2
RESUMEN El cambio climático es un problema de suma importancia en la actualidad y lo será para el futuro ya que afecta directamente a muchos aspectos de la sociedad. En nuestro trabajo, observamos cómo afecta el cambio climático en la Región de Murcia (concretamente hemos escogido los municipios de Murcia, Cartagena, Yecla y Caravaca, ya que cada una pertenece a un área geográfica distinta dentro de la Región), ya que es vital conocer los cambios que se están dando debido a este y también es importante para saber cómo gestionar un futuro con cada vez más alteraciones debido a este fenómeno. Con la intención de conocer las variaciones del clima en las últimas décadas y estudiar la evolución de los indicadores climáticos más importantes, se realizó una recogida de datos climatológicos a partir de la página oficial de la Agencia Estatal de Meteorología para la posterior realización de gráficas de los principales indicadores de cambio climático, las cuales fueron analizadas para la obtención de conclusiones sobre cómo ha sido la evolución de los mismos durante las últimas décadas. Se encontró que a pesar de que los flujos de precipitaciones no tenían relación con la acción del cambio climático, en las temperaturas sí que se podía apreciar un ascenso de las medias, de manera que estas han ido en aumento durante los últimos años, aumentando el número de fenómenos que se producen conocidos como noches tropicales. También se estudiaron las adaptaciones frente a estos problemas que está tomando el gobierno de la Región sobre diferentes aspectos que podrían ser gravemente afectados si la tendencia continúa.
ABSTRACT Climate change is a problem of great importance now and will be for the future as it directly affects many aspects of society. In our work, we observe how climate change affects the Region of Murcia (specifically we have chosen the municipalities of Murcia, Cartagena, Yecla and Caravaca, since each one belongs to a different geographical area within the Region), since it is vital know the changes that are taking place due to this and it is also important to know how to manage a future with more and more alterations due to this phenomenon. With the intention of knowing the variations of the climate in the last decades and of studying the evolution of the most important climatic indicators, there was realized a gathering of climatological information from the official page of the State Agency of Meteorology for the later accomplishment of graphs of the principal indicators of climate change which were analyzed for obtaining a conclusion on how those indicatos have evolutionated during the last decades. It was found that in spite of the fact that the flows of rainfalls did not have relation with the action of the climate change, the temperatures did, and we could appreciate an ascent of the averages, so that these have gone in increase during the last years, increasing the number of the phenomenon known as tropical nights. Also, it was studied the adaptations to these problems that the government of the Region is taking on different aspects that could be seriously affected if the trend continues, were also studied.
3
ÍNDICE
1- INTRODUCCIÓN ............................................................................................................ 5 2- ANTECEDENTES ........................................................................................................... 6 2.1. Cambio climático ........................................................................................... 6 2.2. Acción humana causante del cambio climático ............................................. 6 2.3. Factores modificadores del cambio climático ................................................ 8
3- HIPÓTESIS DEL TRABAJO Y OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN .................... 9 4- MATERIALES Y MÉTODOS ....................................................................................... 10 4.1. Indicadores....................................................................................................... 11 4.2. Indicadores de cambio climático ..................................................................... 11
5- RESULTADOS .............................................................................................................. 11 5.1. Análisis de las temperaturas medias anuales ................................................... 12 5.2. Análisis de las temperaturas medias mensuales máximas de enero ................ 16 5.3 Análisis de la precipitación anual acumulada ........................................... ……18
6- CONCLUSIONES .......................................................................................................... 20 7- AGRADECIMIENTOS .................................................................................................. 20 8- BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................ 21 9- ANEXO………………………………………………………………………………..22
4
1- INTRODUCCIÓN Conocemos por cambio climático a la variación global del clima de la Tierra. Esto es producido por varias causas naturales y también por la acción del hombre. Estas variaciones afectan a ciertos parámetros climáticos como las temperaturas, precipitaciones, etc. La principal causa de estos cambios se produce debido a un aumento del efecto invernadero. Este exceso se debe a las grandes cantidades de óxido nitroso, metano y dióxido de carbono emitidos por la industria, la agricultura, los medios de transporte, etc. La Región de Murcia, al igual que otras regiones del planeta, se están dando casos de cambios atmosféricos en las temperaturas medias y también se están produciendo anomalías en las llegadas de las estaciones. Según los organismos internacionales especializados en materia de cambio climático, independientemente de que se reduzcan las emisiones de los gases y de la contaminación atmosférica, esta tendencia continuará. Aparte de seguir reduciendo las emisiones de gases efecto invernadero, se deben llevar acabo ciertas políticas de adaptación a estas nuevas condiciones. Hemos seleccionado este tema porque se trata de un fenómeno trascendental ya que afecta a todo el planeta y determina los ecosistemas terrestres y acuáticos. Además, este fenómeno está provocando grandes cambios en las sociedades actuales como por ejemplo en la economía, la salud de las personas, la diversidad de especies etc. Este problema no es solo importante en la actualidad, sino también en un futuro, ya que los mayores afectados no seremos nosotros sino las generaciones próximas. El cambio climático se trata de un fenómeno el cual no se puede detener de repente y a voluntad propia, sino hay que tenerlo en cuenta desde ahora y hacerlo ver a la gente, porque en un futuro será un problema de carácter irreversible. Hemos centrado nuestro estudio en la Región de Murcia, en concreto en los municipios de Murcia, Cartagena, Caravaca, Yecla y Lorca ya que son las zonas más cercanas a nosotros y podemos apreciar con más facilidad los cambios que en ellas se están produciendo. Nuestros objetivos con la realización de este proyecto de investigación han sido analizar los indicadores meteorológicos relacionados con el cambio climático en estos municipios, contrastar los datos y ver cómo han evolucionado durante estas últimas décadas. Además de estudiar las políticas de adaptación que se están llevando a cabo frente a este problema. Esta investigación se realizó a partir de una serie de datos meteorológicos obtenidos de la página oficial de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). Con los cuáles se han realizado unos análisis gráficos sobre las precipitaciones y temperaturas. Este proyecto de investigación se desarrolla a lo largo de dos apartados principales. El primero trata de una descripción profunda del cambio climático a escala global, para dar así conocer una idea general de las causas que produce este fenómeno y la repercusión que puede tener. En el segundo apartado, se realiza un estudio de datos de temperaturas y precipitaciones en los municipios seleccionados y se predicen como van a evolucionar dichos datos en los siguientes años a partir de la tendencia obtenida en las gráficas En el anexo de este trabajo se han adjuntado las tablas que se han realizado en la recogida de los datos y que se han utilizado para la realización de las gráficas.
5
2- ANTECEDENTES
2.1. EL CAMBIO CLIMÁTICO El cambio climático antropogénico es un cambio en el clima que es atribuido principalmente a las actividades humanas que alteran la composición de la atmósfera global y que se suma a la variabilidad observada a lo largo de períodos de tiempo comparables. Esto ocurre debido a emisiones de unos determinados gases que potencian el efecto invernadero lo que provoca variaciones en parámetros como temperatura, precipitaciones y otros. Por lo que para entender cómo se produce el cambio climático antes se debe saber que es el efecto invernadero. El efecto invernadero es un fenómeno el cual aumenta la temperatura global ya que cuando la radiación solar llega al planeta esta es absorbida por la superficie terrestre, océanos o atmósfera, o bien es reflejada por las nubes. Sin embargo, parte de esta radiación es emitida de nuevo al espacio y una parte de esa radiación saliente queda atrapada por los gases invernadero producidos; vapor de agua, dióxido de carbono, ozono, metano y óxido nitroso, y por las nubes. Esa intervención de los gases de efecto invernadero mantiene la superficie terrestre más caliente de lo que, de otro modo, hubiera estado. Cabe destacar que el efecto invernadero es lo que permite que el planeta pueda tener vida, ya que sin este efecto el planeta tendría una temperatura media de unos -18ºC. Pero un exceso de este provoca un aumento de la temperatura global.
2.2. ACCIONES HUMANAS CAUSANTES DEL CAMBIO CLIMÁTICO
Las variaciones de cantidades de gases de efecto invernadero y aerosoles en la atmósfera, y la variación de la cubierta terrestre y de la radiación solar, alteran el equilibrio del sistema climático. Existe evidencia de que son las actividades humanas las que están impulsando las concentraciones atmosféricas de gases de efecto invernadero produciendo un calentamiento en la superficie terrestre. Los científicos llevan tiempo demostrando que unas mayores concentraciones de estos gases están alterando el clima global a través de cambios de temperatura, precipitaciones, humedad, suelo, etc., y que estos cambios tendrán cada vez mayor impacto sobre los ecosistemas naturales. Según el Panel Intergubernamental de Cambio Climático, las emisiones mundiales de gases invernadero por efecto de actividades humanas han aumentado desde la era preindustrial, y en un 70% entre 1970 y 2004. El dióxido de carbono (CO2) es el gas invernadero más importante, ya que es el que más se emite. Sus emisiones anuales han aumentado en torno a un 80% entre 1970 y 2004. Las concentraciones atmosféricas mundiales de CO 2, metano y óxido nitroso han aumentado desde 1750, y son actualmente muy superiores a los valores preindustriales. Las concentraciones atmosféricas de CO2 y CH4 exceden con mucho el intervalo natural de valores de los últimos 650.000 años. Los aumentos de la concentración mundial de CO2 se deben principalmente a la utilización de combustibles fósiles y a los cambios de uso de la tierra. El aumento observado de la concentración de metano se debe predominantemente a la agricultura y a la utilización de combustibles de origen fósil. El aumento de metano ha sido menos rápido desde comienzos de los años 90, en comparación con las emisiones totales que han sido casi constantes durante ese período. El aumento de la concentración de N2O procede principalmente de la agricultura. El efecto neto de las actividades humanas desde 1750 ha sido un aumento de la temperatura.
6
Gráfico de emisiones mundiales de gases efecto invernadero antropógenos. Fuente: Clima y Sector Agropecuario Colombiano
En la actualidad científica sobre el cambio climático el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático, en su último informe de evaluación, determinó que el calentamiento del sistema climático es innegable y que la mayor parte del incremento registrado se debe al incremento en las concentraciones de gases de efecto invernadero de origen antropogénico1. Esto ha provocado incrementos en la temperatura del aire de aproximadamente 0,7°C durante los últimos 100 años, así como del agua, con el consecuente aumento del nivel del mar de entre 2,4 mm y 3,8 mm por año. En el año 2000, este grupo de expertos desarrolló varios escenarios posibles para medir el efecto del cambio climático en las próximas décadas, éstos variaban según el grado de compromiso de las naciones y cumplimiento en la reducción de las emisiones de gases invernadero. El peor de los escenarios, sugiere un incremento de la temperatura para fin de siglo de 6,4 °C. Este tipo de escenarios han despertado un consenso generalizado entre los países de que el aumento de la temperatura no debería superar los 2°C, ya que por encima de este aumento los cambios serían impredecibles y el planeta podría llegar a un punto en el cual los efectos del cambio climático serían irreversibles. Parece haber acuerdo entre los expertos en cuanto a que si la temperatura aumenta más de 2°C, el nivel del mar continuará elevándose, la acidificación de los océanos y el repliegue del hielo marino aumentarán, las precipitaciones se incrementarán en las zonas de latitud alta y disminuirán en las regiones subtropicales, y es probable que cada vez sean más frecuentes las condiciones extremas, las olas de calor y fenómenos o catástrofes naturales. Es posible advertir impactos en los ecosistemas, como la decoloración de los corales marítimos, el desborde de lagos glaciares, la pérdida de los humedales costeros y el acortamiento de los ciclos de crecimiento. Si el aumento de la temperatura supera los 1,5 o 2,5°C, es posible que aproximadamente el 25% por ciento de las especies de plantas y animales se expongan a un riesgo de extinción. Y es muy probable que todas las regiones sufran efectos económicos negativos, especialmente en países en vías de desarrollo.
1
Antropogénico: conjunto de efectos producidos por las actividades humanas en el medio ambiente de la Tierra.
7
Temperaturas globales medias (combinadas de tierra y superficie mar) World Meteorological Organization
2.3. FACTORES MODIFICADORES DEL CAMBIO CLIMÁTICO
En el planeta se producen fenómenos los cuales moderan y amplifican el cambio climático. Al actuar todos estos factores moderadores y retroalimentadores salen variaciones impredecibles a largo plazo, ya que el sistema climático es un sistema caótico y complejo. Aquellos factores que potencian el enfriamiento de la Tierra son los llamados factores moderadores, algunos de estos son los sumideros de CO2, las erupciones volcánicas, y el azufre gaseoso. Los sumideros de CO2 son las zonas que absorben grandes cantidades de dióxido de carbono estas son; la atmósfera, océanos y sumideros terrestres, los cuales absorben 1,4 gigatoneladas o 1.400.000.000.000 kg de CO2. La atmósfera y océano absorben la mitad de las emisiones antropogénicas de CO2. El aumento de concentraciones de CO2 en la atmósfera actúa como fertilizante para las plantas, lo cual podría aumentar su crecimiento y una revegetación natural de la Tierra. Los mares y océanos son los mayores depósitos de dióxido de carbono del planeta, ya que almacenan más de 60 veces que la atmósfera. Tan solo en los primeros 75 metros de la superficie oceánica (o capa mixta) hay el mismo CO2 que en toda la atmósfera. La zona abisal contiene la mayor parte del CO2. Pero este se traslada desde la atmósfera hasta las profundidades de forma muy lenta y constante. Se le llama sumideros terrestres al efecto fertilizador que produce el CO2 y a la fertilización del nitrógeno. El efecto fertilizador del CO2 hace de sumidero porque el aumento del CO2 atmosférico mejora la fotosíntesis de árboles y plantas. Los experimentos realizados muestran que esa mejora fotosintética puede llegar a ser entre el 2040% cuando se duplica el CO2 en condiciones óptimas de agua y nutrientes. El nitrógeno antropogénico, el cuál puede perjudicar ecosistemas debido a que en exceso está relacionado con la acidificación, puede actuar también como un fertilizante. Otro efecto moderador son las erupciones volcánicas que emiten una nube volcánica de humo y cenizas durante semanas, la cual refleja y absorbe la radiación solar, enfriando la superficie. Otro de los factores es el azufre gaseoso. Es un factor moderador ya que las emisiones de azufre aumentan la concentración de partículas sobre las que se forman las nubes, haciendo que sean más blancas y consecuentemente más reflectantes, lo que disminuye la temperatura. Por otro lado, existen otros fenómenos que aumentan la temperatura global amplificando el calentamiento global. Estos son denominados efectos de realimentación. Uno de estos efectos es la realimentación del vapor de agua. El calentamiento global aumenta la acumulación de vapor de agua en la atmósfera y esta acumulación potencia el efecto invernadero, ya que reduce el flujo infrarrojo o calor que sale de la superficie. Otro efecto retroalimentador consiste en la tendencia a reducir la cubierta de nieve y hielo polar y consecuentemente ascendiendo la temperatura. Por otra parte, mayores precipitaciones debido al calentamiento, pueden aumentar la cantidad de nieve y hielo, reduciendo este tipo de realimentación.
8
El océano también contribuye al calentamiento global ya que este tiende a acelerar la liberación de CO2 a la atmósfera debido al aumento de temperatura, lo que aumenta el efecto invernadero.
Línea marcada que representa el tamaño medio del mínimo de la cubierta de hielo entre 1979 y 2010/ NASA
La retroalimentación o amplificación del calentamiento global en las nubes es un efecto complicado ya que existen distintos tipos de nubes con distintas propiedades. El calentamiento global aumenta la evaporación del agua y consecuentemente la cantidad de vapor de agua en la atmósfera, lo que hace que se formen más nubes. Una mayor cubierta de nubes da lugar a dos efectos destacables. En el primer efecto, unas nubes altas atraparían la radiación solar, esto amplifica la temperatura. Sin embargo en el segundo efecto, unas nubes bajas reflejarían las radiaciones solares entrantes, lo que enfriaría el planeta causando una retroalimentación negativa.
Este aumento de la temperatura es considerado un claro indicador de cambio climático y uno de los más importantes, ya que se trata de un problema que a la vez afecta a un gran número de factores en nuestro planeta: la atmósfera y el océano se están calentando, los volúmenes de nieve y hielo han disminuido, lo cual ha provocado el aumento del nivel del mar y también han aumentado las concentraciones de gases de efecto invernadero. También provoca cambios en los ecosistemas, ya que las sequías y las inundaciones hacen que el ecosistema se adapte y cambie por completo produciéndose así incluso cambios en la duración de las estaciones. Todos estos cambios en los ecosistemas están dando lugar a su vez a la desaparición de especies de animales ya que no se pueden adaptar tan rápido a estas bruscas variaciones. Otro importante indicador de cambio climático es la cantidad de precipitación. Esto se debe a que el cambio climático está produciendo alteraciones en los patrones de precipitaciones en ciertas zonas del planeta, por lo que es importante estudiar la cantidad de precipitaciones de una zona y compararla con la cantidad de precipitaciones recogidas años atrás, para saber así si realmente el cambio climático está afectando a este flujo de precipitaciones. 3. HIPÓTESIS DEL TRABAJO Y OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN
Con respecto a la idea principal, este trabajo se inició con el fin de comprobar el estado actual de la Región de Murcia en consecuencia del cambio climático, y las medidas que el gobierno había puesto en marcha para reducirlo en el caso de que suponga un problema en la provincia. Para ello, pensamos investigar una serie de variables propiamente dichas con anterioridad que nos servirían para identificar si dicho cambio climático podía verse reflejado en alguno de estos parámetros dentro de
9
cada municipio. Para poder referirnos a la Región de Murcia, consideramos que debíamos seleccionar ciertos municipios muy concretos según su ubicación geográfica, y por tanto su diferente clima, dentro de la provincia. Estos municipios son Cartagena, Yecla, Caravaca de la Cruz y Murcia capital. Una vez que realizamos el estudio y la comparación entre ellas pretendimos comprobar la política de mitigación que se había llevado a cabo en la Región y concretamente en cada municipio, y si alguna de estas políticas podría llegar a tener una gran notoriedad con respeto al cambio climático.
4 - MATERIALES Y MÉTODOS Nuestro trabajo de campo está basado en una recogida de datos para la posterior realización de las gráficas de los principales indicadores del cambio climático. Para ello, el primer paso fue la recogida de dichos datos. Esto lo hicimos a partir de los datos que se recogen en la página web oficial de la Agencia Estatal de Meteorología mediante la obtención de una llave para poder acceder al AEMET OpenData, que es un sistema para la difusión y reutilización de la información de AEMET donde se encuentran los datos climáticos diarios, mensuales y anuales de las distintas provincias de España y las diferentes estaciones de cada una. En nuestro caso, nos centramos en la recogida de datos pertenecientes al municipio de Murcia, más concretamente de la estación 7178l – Murcia, Carava, Cartagena y Yecla. Posteriormente obtuvimos todos los valores climatológicos mensuales de dicha estación en el periodo de tiempo desde 1989 (el primer año en el que empezaron a ser recogidos los datos y se pueden obtener) hasta 2018. Gracias a estos datos obtuvimos alrededor de quinientos valores por cada año para cada estación, pero nosotros solo seleccionamos aquellos datos que nos iban a servir mejor como indicadores de cambio climático para su posterior estudio. Estos indicadores basados principalmente en la temperatura y las precipitaciones fueron los siguientes; -Temperatura media del mes (tm_mes): como se indica, es la temperatura media de cada mes medida en grados centígrados. -Temperatura media mensual de las máximas (tm_max): medidas en grados centígrados -Temperatura media mensual de las mínimas (tm_min): medidas en grados centígrados -Temperatura mínima más alta del año (ts_min): aquí se coge de las temperaturas mínimas del año, la más alta de ellas en grados centígrados. -Precipitación total mensual (p_mes): se recoge toda la precipitación en un mes y se encuentra medida en mm. A partir de estos datos seleccionados se realizaron las tablas en las que se pueden observar dichos datos mensuales desde 1989 hasta 2018. Estas tablas se pueden ver en el anexo del trabajo. Posteriormente, mediante los datos de estas tablas, se realizaron una serie de gráficas sobre la evolución de la temperatura en los municipios de Murcia, Lorca, Cartagena., Yecla, Caravaca, la evolución de la cantidad de precipitación en los municipios de la Región de Murcia, así como las máximas de enero, para comprobar si los inviernos en el mes más frío de todos eran cada vez más cálidos. Con las gráficas acabadas se pudo finalmente analizar los datos y ver así la evolución de los indicadores más importantes y notables del cambio climático.
10
4.1 - INDICADORES Podemos definir los indicadores como unas herramientas las cuales nos permiten exponer de una manera gráfica la situación del algún fenómeno mediante el uso de un reducido conjunto de datos. Los indicadores tienen como principal función señalar datos, procedimientos a seguir, fenómenos, situaciones específicas. Normalmente, cada tipo de ciencia desarrolla su propio tipo de indicadores que podrán ser más o menos efectivos y que tendrán por objetivo final guiar el análisis o estudio de los fenómenos propios de esa ciencia. Dado esto, los indicadores con los que cuentan las ciencias empíricas naturales y exactas son mucho más concretos, mientras que los indicadores de las ciencias sociales no pueden ser tan exactos, ya que los procesos sociales no siempre pueden ser reducidos a reglas o a números, por ello están más expuestos a ser rebatidos y cuestionados. 4.2 - INDICADORES DE CAMBIO CLIMÁTICO
Como ya se ha mencionado, existen unos indicadores los cuales nos dan a conocer el estado actual del clima, como ha evolucionado e incluso nos proporciona proyecciones de cómo va evolucionar en un futuro. Gracias a estas proyecciones se pueden llevar acabo predicciones de cómo va a evolucionar dicho factor y como va afectar a la sociedad y de esta manera poder llevar a cabo políticas de adaptación que nos preparen ante los cambios que se puedan producir. Uno de los principales indicadores del cambio climático el cual se ha estudiado en nuestro proyecto, tanto en España como en Murcia, es el aumento de la temperatura promedio de la atmósfera terrestre. Esta información que nos proporciona dicho indicador ya es visible en la actualidad ya que cada uno de los tres últimos decenios ha sido sucesivamente más cálido en la superficie de la Tierra que cualquier decenio anterior.
5 - RESULTADOS
A continuación, pasaremos al comentario de las gráficas obtenidas:
Para que la extensión de nuestro trabajo no fuera excesivamente amplia, realizamos tres gráficas. La primera hace referencia a la evolución de las temperaturas medias anuales de los distintos municipios. En la segunda se estudió las temperaturas máximas de enero a lo largo de los años para observar si cada vez los inviernos (en este caso el mes más frío) recogían cada vez más temperaturas anormalmente cálidas para ese momento del año. Finalmente, la última gráfica que hemos analizado ha sido la de la evolución de la precipitación total desde 1989 hasta 2018 con el fin de ver si el cambio climático estaba afectando a la cantidad de lluvia que caía.
11
5. 1 - TEMPERATURAS MEDIAS ANUALES DE CARTAGENA, MURCIA, YECLA Y CARAVACA
Temperaturas medias anuales 22 21,5
y = 0,0286x - 38,177 R² = 0,1504
21
y = 0,0553x - 91,718 R² = 0,5424
20,5 20 19,5 19 18,5 18
y = 0,0412x - 66,879 R² = 0,2299
17,5 17 16,5 16 15,5 15
y = -0,014x + 43,944 R² = 0,0551
14,5 14 13,5 13 12,5 12 1989
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
2009
2011
2013
2015
Caravaca
Cartagena
Yecla
Murcia
Lineal (Caravaca)
Lineal (Cartagena)
Lineal (Yecla)
Lineal (Murcia)
2017
12
Nos encontramos ante una gráfica representativa de los valores de la temperatura media anual en los municipios destacados de Murcia. La grafica va medida en ºC y hemos recogido los datos de temperaturas desde 1989 hasta 2018. Antes de empezar, es sumamente importante mencionar que las variaciones del cambio climático y proyecciones hacia el futuro se notan más en las zonas de interior que costera y en general la Región de Murcia se sitúa muy cerca del mar. Teniendo eso en cuenta, hablemos primero en relación a los datos de la municipio de Murcia. Se puede apreciar una clara tendencia ascendente de las temperaturas conforme van pasando los años. En este caso las temperaturas no varían aleatoriamente durante los años produciéndose unos años más fríos o más calientes que otros, sino que, por el contrario, la media de cada año se mantiene sin variar mucho mientras que va aumentando levemente. En este caso, si se puede justificar que la temperatura está aumentando debido al cambio climático conforme van pasando los años ya que la tendencia de las temperaturas que se puede apreciar en la gráfica presenta un coeficiente de correlación lineal bastante alto (0,54) en un período de tan solo 30 años, lo que hace que la tendencia sea más fiable. Esto significa que hay una fuerte relación entre las variables de los años y la temperatura demostrando así que esta aumenta conforme van avanzando los años. En la gráfica se puede apreciar un aumento de la temperatura media anual en Murcia de un total de casi 2 grados centígrados desde el primer año (1989) hasta el último (2018). Esto supone un valor muy alto teniendo en cuenta que solo han pasado apenas 30 años y que según la tendencia si esto sigue así, va a seguir aumentando por lo que en un futuro no muy lejano la temperatura media en Murcia habrá aumentado significadamente. Por ello el cambio climático no es solo un problema que está presente ahora en la actualidad, sino que lo será e incluso afectará más negativamente a los próximos años. El año 2017 fue uno de los años con mayores temperaturas del siglo XXI. En España resultó ser el más cálido desde que se tienen registros con una temperatura media de 16,2 grados, valor que supera en 1,1 grado al valor medio anual. En Murcia, 2015 ya fue un año que batió muchísimos récords de temperatura que fueron un motivo de alarma mundial, pero en el 2016 la temperatura aumentó incluso más ya que el 2016 fue el tercer año consecutivo con récord de calor no solo en Murcia sino mundialmente. Varios informes afirman que estos récords de calor en los últimos años están siendo producidos debido a los efectos del cambio climático y que es muy probable que las temperaturas sigan evolucionando de esta forma. El calor extremo del verano de 2017 pasó factura al Mar Menor lo que hizo que sus aguas se mantuvieran a una temperatura media de 30 grados. Esto supone un problema en una laguna que se encuentra en cuidados intensivos. Los científicos también alertan de que el fondo de la laguna ha quedado descubierto por la pérdida de las praderas marinas debido a las altas temperaturas, quedando solo fango a la vista. Como conclusión diremos que sí, efectivamente la temperatura media de la municipio de Murcia ha aumentado, lo está haciendo continuamente y las proyecciones que hay de cómo va evolucionar hacia el futuro no son muy positivas. Lo que sí es seguro es que la temperatura ya ha aumentado más de dos grados en los últimos 30 años en Murcia y lo va a seguir haciendo por lo que los gobiernos ya se están preparando para las variaciones que se van a producir mediante la planificación de políticas de adaptación frente al cambio climático.
Pasaremos ahora a comentar la estación de Cartagena. Lo primero y más importante que hay que destacar de este municipio es que, naturalmente, Cartagena es una ciudad situada en la costa, construida sobre una antigua laguna
13
(uno de los poblamientos más antiguos de Europa) y está edificada entorno al puerto, ya que este a lo largo de su historia ha funcionado como enclave comercial y de comunicaciones de muchas civilizaciones. Este emplazamiento provoca unas consecuencias directas en cuanto al clima de la zona puesto que pese a estar al igual que Murcia, en una zona donde los valores de insolación son superiores a 3000 horas al año, el mar actúa como agente suavizador de las temperaturas, dando lugar a una amplitud térmica de unos 13º C. De esta forma, en Cartagena no vamos a encontrar inviernos muy fríos, ni veranos muy cálidos. Un factor determinante de nuestro clima es la humedad, por lo que cabe recordar que la actual Cartagena está construida sobre una antigua laguna. Partiendo de esto, es más comprensible el hecho de que la gráfica no muestre una gran amplitud térmica y que el coeficiente de correlación sea no muy alto (0,15) ya que la presencia del mar mediterráneo ha moderado durante todo el tiempo las variaciones climáticas de la zona. Este factor no niega de todas formas el hecho de una leve tendencia hacia temperaturas cada vez más cálidas en Cartagena. Por supuesto es una tendencia mucho menos significativa de la que se está dando en Murcia y las temperaturas están aumentando significativamente menos, pero, aunque a un ritmo menor debido a la acción suavizadora de las temperaturas del mar, están aumentando. Y, aunque quizás en estos momentos el aumento de la temperatura no es muy significativo, si sigue la tendencia, a la larga sí que puede suponer un problema para la situación climática de la zona que afectará sobre todo a las generaciones futuras. Y, además, lo único que de momento tiene planeado realizar Cartagena, es un proyecto financiado con fondos europeos que pretende conectar zonas verdes mediante pérgolas de Cartagena y sus alrededores. Realmente esta es una medida no muy efectiva, quizás puede estar bien en cuanto adaptación al cambio climático, pero, ¿qué hay de intentar frenar el cambio climático ahora que aún se puede en vez de preparar proyectos para cuando ya haya sucedido la catástrofe? Es por ello que debería considerarse mejor el hecho de intentar corregir aquello que está generando el problema. Uno de los principales problemas de contaminación de Cartagena viene derivado del excesivo uso del automóvil por lo que se deberían tomar medidas que redujeran su uso en las zonas del centro. Terminaremos resaltando que, aunque posiblemente a corto plazo no vayan a haber problemas en cuanto a variaciones del clima en Cartagena, a la larga sí que se puede convertir en un problema principal, y el ayuntamiento y los ciudadanos no parecen hacer nada para intentar impedirlo. En cuanto a los datos de Yecla, se puede apreciar la llamativa inclinación de la tendencia hacia abajo, lo cual no significa que en esta comarca estén descendiendo las temperaturas al contrario que en el resto. Puesto que el coeficiente de correlación es bastante bajo, lo que indica que esta tendencia no es demasiado fiable. Se puede observar en las temperaturas anuales sus grandes variaciones de un año a otro, lo que indica la aleatoriedad del clima y como el cambio climático no afecta de igual manera en todas las zonas. Ya que, aunque este suceso este completamente demostrado, siempre pueden existir algunos espacios en los que no afecte de igual manera. Esto se puede deber entre otros factores a la poca actividad industrial y contaminación automovilística pues la actividad en Yecla a lo largo del año es muy poco comparable a la de zonas como Murcia y Cartagena. También es importante para entender esto el hecho de la capitalidad de provincias, es decir, las principales actividades económicas e industriales se suelen situar en las capitales, por lo que, a consecuencia de esto, también es mayor la concentración de población que emigró durante el éxodo rural para buscar trabajo donde la industria y las actividades estaban más concentradas. Este fenómeno es el que explica que en zonas rurales la población y por tanto la contaminación derivada de ella sea mucho menor en zonas rurales o periféricas de la provincia, como es el caso de Yecla.
14
Al comparar estos datos con los de otras comarcas como Murcia o Cartagena se observa como Yecla es una zona más fría, esto se debe a que Yecla se encuentra más alejado de la costa, en una zona más continental, por lo que su clima se ve menos afectado por aguas oceánicas. Es decir, sus temperaturas a lo largo del año varían significativamente más que en zonas cercanas a la costa. Sus inviernos con más fríos y sus veranos más calurosos que en el resto de las estaciones meteorológicas de esta gráfica. Por último, comentaremos los datos de Caravaca de la Cruz. Como se puede apreciar, las temperaturas de este municipio han sido muy dispares durante los últimos 30 años. También cabe destacar la diferencia de temperatura con respecto a Cartagena y a Murcia debido a su clara proximidad con el clima de montaña. Por otra parte, es de suma relevancia que el coeficiente de correlación lineal (0,055) es mucho más bajo que el de Murcia, confirmando así que no existe relación aparente entre la temperatura en Caravaca y el cambio climático. También resalta como las temperaturas realmente si han subido aproximadamente 1ºC a pesar de que esta subida de temperatura no pueda ser achacable al cambio climático debido al ya muy bajo dicho coeficiente de correlación lineal. Por tanto, nos demuestra que la influencia del cambio climático no es muy significativa para este municipio. Como consecuencia, no se puede confirmar exactamente, según la línea de tendencia, como va a variar la temperatura de Caravaca o si en el futuro estas temperaturas se podrán ver afectadas por el cambio climático. Uno de los motivos por los cuales no afecta tanto el cambio climático puede ser la baja influencia económica que ejerce la industria sobre este municipio teniendo tan solo un polígono industrial no muy reconocido. Por otra parte, uno de los motivos podría ser el aislamiento que sufre este municipio debido a la cordillera que le rodea. Ya que el cambio climático y por tanto las temperaturas, al encontrarse aislado y no tener una economía basada en la industria, no han sido uno de los problemas principales para el ayuntamiento de Caravaca no se ha aplicado ningún tipo de política concreta ante un problema que en este municipio parece poco relevante. A pesar de esto, si se han realizado ya ciertas actividades para concienciar socialmente del cambio climático, como se puede apreciar en una campaña que hicieron por el día mundial del medio ambiente (5 de junio de 2014), y que este sí que está afectando muchas otras partes del mundo empezando por Murcia como se ha podido comprobar en el gráfico y en la explicación sobre este.
15
5. 2 – ANÁLISIS TEMPERATURAS MEDIAS MENSUALES MÁXIMAS DE ENERO
16
Este es un gráfico representativo de las temperaturas medias máximas recogidas de todos los meses de enero de cada municipio desde 1989 hasta enero de 2018. Nos interesaba analizar las temperaturas máximas de este mes ya que en nuestra zona suele ser el mes de invierno más frío y queríamos ver si las máximas iban alcanzando también valores más altos en invierno de manera que pudiéramos observar que el cambio climático no solo se traduce en más calor cuando ya hace calor en meses más cálidos, sino que también afecta hasta a los meses más fríos con temperaturas máximas más altas de lo normal. Todos los coeficientes de correlación están entre 0 y 1 por lo que realmente se confirma esta tendencia ascendente, pero sobre todo destacaremos el significativo pronunciamiento de la línea de tendencia en Murcia y en Caravaca, con temperaturas máximas muy altas en los últimos años teniendo en cuenta que se ha elegido el mes más frío de los que dura el invierno. Además de esto, hay que tener en cuenta los datos de 2019, que, aunque no se muestran en la gráfica, son un tanto alarmantes ya que según el informe de la Organización Meteorológica Mundial (agencia de la ONU que se encarga de asuntos climáticos), en los tres primeros meses de este año, las temperaturas invernales diarias en Europa han batido récords de calor y se proyecta que la tendencia seguirá aumentando. Cada año estamos experimentando más momentos de extremo calor fuera de temporada, es decir, temperaturas anormalmente altas para la fecha en la que nos encontramos. Lejos de la realidad, este invierno en Murcia ha sido uno de los más cálidos que hemos presenciado con temperaturas demasiado altas que están remplazando a los episodios de olas de frío. De seguir así cada vez habrá menos diferencia entre los inviernos, que son cada vez más suaves y muy semejantes a las primaveras o a los otoños, teniendo en cuenta lo tarde que llegan las temperaturas de invierno y lo pronto que empieza a volver hacer calor como en verano. Es importante tener en cuenta también que los cambios de temperatura en invierno son más palpables, por ejemplo, en cuanto a la nieve, aunque Murcia no haya sido muy popular por las nevadas, un cambio de temperatura mínimo en un entorno de 0 grados puede ser la diferencia entre que la precipitación caiga en forma de lluvia o nieve. Por lo tanto, debido al cambio climático causado por el hombre, estamos modificando lo que entendemos por invierno ya que cada vez son más cortos y más cálidos.
17
5. 3 - ANÁLISIS PRECIPITACIÓN ACUMULADA
18
En esta gráfica, analizamos la precipitación acumulada (en mm) a lo largo de los años. Nuestro objetivo con esta gráfica era observar si el cambio climático estaba afectando a la cantidad de precipitación total caída a lo largo de los años. Para su realización, calculamos las precipitaciones totales de cada año (mm) a partir de la suma de las lluvias de todos sus meses. En la gráfica se puede apreciar que las precipitaciones de todos los años son muy variables y actúan de manera muy impredecible, puesto que de un año a otro las cantidades pueden variar mucho sin guardar ninguna relación con el cambio climático y dependiendo simplemente de tratarse de un año más seco o menos. Esto se puede apreciar en que, al obtener la tendencia de las precipitaciones, presenta una pendiente ligeramente decreciente, que indicaría un descenso de las precipitaciones provocado por el cambio climático. Sin embargo, apenas es significativo para justificar que se está produciendo debido a éste, ya que la tendencia que se puede apreciar en el gráfico presenta un coeficiente de determinación lineal muy bajo (0’027). Esto quiere decir que no existe una relación fiable entre las variables ya que la fiabilidad aumenta cuanto más cerca este el coeficiente a 1 y, en este caso, se encuentra bastante lejos. La excepción a esto es Cartagena. Esta tiene un coeficiente más alto y si que se puede observar una tendencia decreciente más inclinada y como la cantidad de lluvias de todos los años ha ido descendiendo cada año. Tampoco hay que sacar conclusiones apresuradas, puede ser simplemente que haya coincidido con años más secos ya que en teoría también se tendría que notar en Murcia, Caravaca o Yecla. También hay que tener en cuenta que el cambio climático no afecta a las lluvias solamente disminuyendo la cantidad de agua que cae, si no que está estudiado que lo que provoca también es que la lluvia caiga mucho mas concentrada en un período de tiempo. Esto explica que nos encontremos con meses con número muy altos de precipitaciones y otros en los que no ha llovido nada o apenas nada. Pero tampoco voy a sacar conclusiones de esto, ya que Murcia tiene un clima plenamente mediterráneo caracterizado por lluvias muy irregulares a lo largo del año. Además, este tipo de clima suele tener un alto porcentaje de precipitaciones asociado a chubascos y temporales: más de las tres cuartas partes del total. Indiferentemente de que en Murcia no podamos apreciar o sacar conclusiones (al menos no todavía) sobre como el cambio climático afecta a la cantidad de precipitación, esto no quita que lo esté haciendo. De hecho, en España, el año 2017, fue el año más seco de este siglo y el tercero con menos agua embalsada desde que se tienen registros. Para finales de octubre de 2017, las reservas hidráulicas se encontraban al 37,75%. Los embalses se situaron en su nivel más bajo en la semana 43 en lo que va de siglo y solo en dos ocasiones en los años 90 llegó a tener menos agua de la que había en ese momento. Estos años se tratan del 1994, cuando estuvieron al 25,16% y en 1993, cuando se mantuvieron en el 33,91% según el Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio ambiente. En octubre de 2017, las reservas de agua de Segura se encontraban tan solo al 13,6%. La sequía de los noventa fue más larga e intensa que la sequía de los años pasados ya que estas no llegaron a tales niveles, pero fue en definitiva un año seco con alrededor de un 30 por ciento menos de precipitaciones de la media anual en España. En definitiva, aunque se han producido importantes sequías estos últimos años, y en la gráfica podamos observar una tendencia decreciente en Cartagena, no se trata de un problema que se pueda achacar al cambio climático (en Murcia) al menos todavía, debido a que no existe una relación directa entre el transcurso de los años y la cantidad de precipitaciones. De hecho, en los demás casos, (Murcia, Yecla, Caravaca) las lluvias varían aleatoriamente a lo largo de los años y se van alternando períodos más secos con otros mucho más lluviosos, en los cuales las precipitaciones llegan a aumentar bastante.
19
6 – CONCLUSIONES Tras el estudio exhaustivo de las precipitaciones y temperaturas de Murcia, Cartagena, Yecla y Caravaca durante los últimos 30 años, se ha podido concluir que las variaciones en las precipitaciones, no son lo suficientemente significativas para achacarlas al cambio climático, al menos todavía, y a excepción de Cartagena, donde sí se puede observar cierta relación entre el discurso del tiempo y la precipitación total. Sin embargo, si ha quedado demostrado el aumento medio de las temperaturas que se ha producido, muy observable sobre todo en el municipio de Murcia. En cuanto a la precipitación, podría parecer entonces que no vamos a peor, ya que las precipitaciones se mantienen más o menos estables (aunque sean muy bajas). El problema es que nuestra Región no se autoabastece en cuestión de agua, depende año tras año de los Trasvases que recibe. Si a esto le añadimos que nuestra agricultura es básicamente de regadío (y que el sector agrícola sigue apostando por él) parece que la apuesta es un poco arriesgada. Además, el aumento medio de las temperaturas también es observable en los meses de invierno que supuestamente deberían ser más fríos. Cada vez se dan más casos de temperaturas demasiado cálidas para esa fecha del año y los inviernos estos años están tardando mucho en llegar. Si este aumento de la temperatura se nota hasta en el mes más frío, también se nota en las primaveras, que son cada vez más calurosas, y hacen que se necesiten riegos adicionales para que los cultivos no mueran, lo provoca que la situación sea a veces un poco insostenible. Por supuesto, no nos olvidemos de los veranos, que, al contrario que los inviernos, se están haciendo cada vez más largos. De hecho, según un estudio de AEMET, El verano se está alargando unos nueve días de media por década, es decir, abarca cinco semanas más que a comienzos de los años 80 a consecuencia del cambio climático. En este contexto, también es importante tener en cuenta un fenómeno que ya se había analizado en un trabajo pasado, y que según este estudio se ha multiplicado, el de las noches tropicales. Básicamente, Una noche tropical, o una NEC, es una noche en la cual el termómetro no baja de una determinada temperatura. Es decir, la mínima está por encima de un umbral determinado. Ese umbral se toma normalmente en 20ºC. Una mínima que sea igual o superior a los 20 grados se suele definir esa noche como tropical. Lo que realmente queremos dar a ver con una noche tropical es que se abandona la sensación de confort térmico de nuestros cuerpos, por ejemplo, cuando hace demasiado calor como para dormir cómodamente. Para esto también habría que tener en cuenta la sensación térmica ya que esta no depende tan solo de la temperatura sino también de otros factores como pueden ser la humedad y el tiempo. Teniendo esto en cuenta, no es lo mismo estar una noche a 21 grados con baja humedad que a la misma temperatura, pero con mucha humedad (que es el caso de Murcia, que siempre tiene una humedad ambiental muy alta). La Región de Murcia soporta gran parte de su economía en la agricultura y en el turismo, y esos dos pilares económicos se verán seriamente afectados, en las próximas décadas, por el cambio climático que no cesa. Tanto la subida de las temperaturas, como el ascenso del agua del nivel del mar, junto con la alteración de los ecosistemas, sequías y escasez de agua potable, puede afectar gravemente a nuestra Región, no solo por las consecuencias sociales y económicas, sino también, por las posibles migraciones humanas y problemas para la salud. Hay que asumir que se necesita un cambio en la mentalidad de todos, y que el medio ambiente en Murcia es una baza indispensable que hay que mantener en óptimas condiciones para seguir creciendo. 7 – AGRADECIMIENTOS Queremos agradecer a nuestra tutora Virginia Verdú Tortosa por haber llevada a cabo la supervisión de nuestro proyecto de investigación y por su tiempo y dedicación que nos ha prestado para la realización de dicho trabajo. También a nuestro centro IES Saavedra Fajardo por proporcionarnos el tiempo y material necesario para este proyecto. Y por último, a la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) por permitir el uso de sus datos para realizar nuestro trabajo de campo.
20
BIBLIOGRAFÍA AEMET (2018) Open Data Sistema para la difusión y reutilización de información. https://opendata.aemet.es/centrodedescargas/inicio [Consulta: 25 de octubre de 2018] CASABELLA, N. (2016) “Qué es una noche tropical” en noticias de El Tiempo. https://noticias.eltiempo.es/que-esuna-noche-tropical/ [Consulta: 8 de febrero de 2018] GARCÍA, I. (2012).Cambio climático. Trabajo final de investigación. México. Colegio de Consultores de Imagen Pública. https://es.slideshare.net/mdanielamj/trabajo-final-de-investigacin-cambio-climatico [Consulta: 18 de enero de 2018]
CEJUDO
COMUNIDAD AUTÓNOMA DE LA REGIÓN DE MURCIA. Estrategia de la Región de Murcia frente al Cambio Climático 2008-2012. http://cambioclimaticomurcia.carm.es/pdfs/orcc/ermcc.pdf [Consulta: 8 de diciembre de 2017] CONSEJERÍA DE AGUA, AGRICULTURA Y MEDIO AMBIENTE DE MURCIA (2016).“Cambiando para cambiar el cambio climático” en Murcia en clave ambiental. http://www.murciaenclaveambiental.es/cuarto-trimestre2016.html?idRe=219 [Consulta: 2 de febrero de 2018] GARCÍA FERNÁNDEZ, C. (2011) “Cambio climático: aspectos científicos y económicos más relevantes” en Nómadas. Revista Crítica de Ciencias Sociaes y Jurídicas. Madrid: Universidad Complutense de Madrid. http://revistas.ucm.es/index.php/NOMA/article/viewFile/38052/36806 [Consulta: 7 de marzo de 2018] GOBIERNO DE ARAGÓN. DEPARTAMENTO DE DESARROLLO RURAL Y SOSTENIBILIDAD. (2013). Cambio Climático, Calentamiento global y efecto invernadero. http://www.aragon.es/DepartamentosOrganismosPublicos/Departamentos/DesarrolloRuralSostenibilidad/Area sTematicas/MA_CambioClimatico?channelSelected=afc736552883a210VgnVCM100000450a15acRCRD [Consulta: 7 de marzo de 2018] HYDRA (2017) “¿Es el agua el principal problema de Murcia?” en Acuademia. https://www.acuademia.com/2017/12/es-el-agua-el-principal-problema-de-murcia/ [Consulta: 3 de marzo de 2018] JUNTA DE ANDALUCÍA, C. DE MEDIO AMBIENTE Y ORDENACIÓN DEL TERRITORIO. Indicadores ambientales. https://www.juntadeandalucia.es/medioambiente/site/portalweb/ [Consulta: 2 de febrero de 2018] NACIONES UNIDAS (2018) “Un vistazo al cambio climático”. http://www.cinu.mx/minisitio/cambio_climatico/ [Consulta: 7 de febrero de 2018] M. (2017) “Las temperaturas extremas y las noches tropicales” en 20minutos.es https://www.20minutos.es/noticia/3061827/0/ola-de-calor-peninsula/ [Consulta: 8 de febrero de 2018]
VIDAL,
WIKIPEDIA. (2016) Cambio Climático. https://es.wikipedia.org/wiki/Cambio_clim%C3%A1tico [Consulta: 8 de diciembre de 2017] SÁNCHEZ DEL MORAL, CARLOS
Y CATARINEU ÁLVARES, GONZALO (2018). El cambio climático en el municipio de Murcia y su economía. Trabajode investigación. IES. Saavedra Fajardo-Murcia.
ANEXO A continuación, se adjunta la tabla de valores climáticos que consideramos más importante, la del municipio de Murcia ya que debido a su gran extensión solo podremos incluir una de las cuatro en el trabajo
21
DATOS 1985-1995 (1er. semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-1 1986-1 1987-1 1988-1 1989-1 1990-1 1991-1 1992-1 1993-1 1994-1 1995-1 2,7(06) 5,2(30) 9,9(21) 3,5(17) 20,9(16) 21,7(03) 56,7(23) 9,9(28) 0,7(30) 1,3(06) 0,5(18) -0,2 2,8 3,3 5,3 4,3 4 4,1 3,7 2,8 4,9 4,4 5 3 12 9 13 13 10 7 2 6 3 4,9 5,9 27,5 14,9 33,6 60,6 154,7 10,4 1,2 2,2 0,7 22,4(31) 23,0(11) 22,6(27) 22,4(03) 17,4(08) 21,6(26) 21,7(09) 19,6(25) 20,5(27) 23,5(12) 24,4(01) -7,5(16) -1,2(27) -3,5(15) 0,0(08) -0,6(01) -1,5(23) -0,7(16) -0,4(27) -2,5(04) -0,4(23) 0,0(15) 5,6 7,4 9,4 10,3 9,7 9,7 7,8 9 11 10,8 9,4 6 12,3 8,8 13 13,2 10,5 9 9,7 13,4 10,6 13 7,5 9,9 9,7 11,6 9,8 10,1 9,9 9,2 9,9 11,3 11,4
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-2 1986-2 1987-2 1988-2 1989-2 1990-2 1991-2 1992-2 1993-2 1994-2 1995-2 68,3(21) 1,6(19) 8,6(21) 53,5(16) 25,1(06) 0,0(--) 13,3(19) 31,9(19) 39,6(04) 2,5(28) 12,3(28) 6,1 3,8 4,3 4,2 5,5 6,6 4,5 4,7 6,8 5,7 7,2 7 10 4 11 1 12 6 15 5 3 88,9 3,4 27 53,7 37,9 0 23,9 65,3 106,8 5 17,9 26,0(12) 24,5(23) 27,0(28) 23,3(09) 25,4(25) 28,7(27) 20,5(27) 25,2(16) 21,2(21) 24,9(23) 28,0(25) -1,6(03) -2,6(07) -3,0(20) -3,9(29) 0,8(15) 1,7(02) -1,2(15) -0,5(04) 3,0(17) 1,4(02) 1,4(05) 13,4 11,4 9,8 11,8 12,4 12,6 10 10 12,8 9,2 13 11 12,4 7,6 11,3 10,6 15,7 7,8 11,2 9,6 13 13 13 10,7 11,4 11 11,9 14,1 10,3 11,2 11,1 12,7 14,5
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-3 1986-3 1987-3 1988-3 1989-3 1990-3 1991-3 1992-3 1993-3 1994-3 1995-3 11,2(12) 8,9(08) 0,2(21) 4,6(04) 47,3(29) 21,1(30) 14,4(23) 14,1(03) 15,6(13) 3,8(22) 7,3(06) 4 5,8 6,2 6,6 6,4 7,1 8,7 7,6 7 8,3 7,9 7 8 2 4 8 12 10 13 6 2 7 17,5 20,8 0,2 5,1 136,6 53,7 31,3 39,9 35,8 4 9,1 26,6(31) 28,6(24) 30,4(02) 32,6(26) 26,2(13) 28,8(22) 27,2(20) 28,0(23) 26,8(20) 30,0(26) 30,4(29) -1,0(07) 1,8(11) 1,0(18) 0,0(02) 3,4(07) 0,5(28) 4,6(02) 3,4(29) -2,4(02) 5,2(03) 4,0(08) 9,8 10,6 11,2 11,6 11,5 11,5 11,8 11,1 12,6 13,2 12,6 10,6 12,8 15,4 11,6 10 11 12 12,7 11,4 15,4 15,7 12,1 13,1 14 14,6 13,7 13,4 14,1 13,5 13,2 15,3 14,4
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-4 1986-4 1987-4 1988-4 1989-4 1990-4 1991-4 1992-4 1993-4 1994-4 1995-4 0,4(28) 10,4(06) 2,7(03) 11,6(25) 11,8(24) 16,7(01) 2,6(24) 1,5(04) 0,8(15) 33,5(15) 1,2(26) 7,7 6,4 8,9 8,9 7,6 8 7,9 9,6 9,2 9,7 8,7 4 9 4 13 10 13 8 7 9 6 6 0,6 21,2 2,8 27,6 19,8 39,8 6,4 4,7 2 38,5 1,7 31,6(03) 27,2(22) 30,6(20) 29,0(14) 27,0(29) 26,9(15) 28,4(30) 32,3(28) 30,5(08) 29,5(09) 29,4(19) 3,2(10) 0,0(10) 3,4(04) 0,8(05) 1,4(06) 2,4(11) 4,2(02) 5,6(11) 5,0(18) 4,2(17) 4,4(01) 11,8 12,4 15,2 13,8 13 14,2 14 16,2 13,6 15,4 12,7 20 15 17,6 14 15,4 16,2 15,9 17,8 19 13,2 18 16,2 13,9 16,9 16 14,6 14,7 14,7 17,1 16,4 16,7 16,1
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-5 1986-5 1987-5 1988-5 1989-5 1990-5 1991-5 1992-5 1993-5 1994-5 1995-5 15,0(10) 9,7(29) 12,7(16) 10,0(12) 17,7(29) 23,3(27) 1,1(31) 17,0(02) 25,5(05) 7,1(17) 1,0(06) 10,6 12 10,8 13,2 11,3 12,1 9,9 13,5 12,9 14,6 14,3 5 7 8 11 9 7 8 10 7 2 37,1 16,6 19,4 19,1 37,2 47,1 3,8 29 56 8,2 1 29,0(21) 32,6(16) 32,4(31) 31,5(30) 29,8(07) 32,1(26) 30,2(24) 35,0(18) 30,5(27) 33,0(02) 36,5(18) 4,0(07) 7,8(02) 4,8(06) 10,0(01) 5,6(05) 8,0(06) 5,5(07) 6,5(03) 8,6(02) 8,5(14) 10,4(14) 16,4 17,5 15,4 15,4 16,5 19 16,4 18,4 17,7 20,5 19,6 19,8 16 22,6 18,6 21,8 17,6 17,5 12,8 15,6 22,5 22,3 17,6 20,2 18,8 19,9 18,7 19,1 17,3 20,5 19,3 21,2 21,1
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-6 0,3(27) 16,4 0,3 35,6(13) 13,0(01) 19,6 26 23,6
1986-6 5,4(06) 15,1 3 6,4 36,0(29) 11,0(08) 20,2 19,2 22,8
1987-6 2,1(25) 15,2 3 2,1 36,2(03) 12,0(16) 20,4 26 23
1988-6 24,9(25) 16,1 16 54,4 32,4(04) 11,9(14) 18,4 24,3 22,5
1989-6 4,0(19) 15,6 7 10,2 37,4(24) 10,5(05) 21,6 25 23,5
1990-6 1,7(15) 16,9 3 1,7 37,4(30) 12,0(03) 21,4 26,2 24,2
1991-6 34,0(02) 16,7 5 72,8 37,8(26) 12,9(02) 19,8 22,1 23,5
1992-6 29,9(13) 14,8 14 83,9 33,6(19) 10,3(07) 19,4 19,6 21,1
1993-6 4,9(06) 17,1 5 6,3 36,0(28) 14,5(12) 19,4 26,6 24
1994-6 0,1(08) 17 5 0,1 37,4(30) 11,4(13) 20,6 21,6 23,9
1995-6 36,5(09) 17,5 8 48,3 34,0(18) 10,8(03) 21 26 23,3
22
DATOS 1985-1995 (2ยบ semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-7 1986-7 1987-7 1988-7 1989-7 1990-7 1991-7 1992-7 1993-7 1994-7 1995-7 0,3(29) 9,3(13) 10,7(30) 0,0(--) 6,4(11) 3,7(16) 0,6(01) 0,0(--) 0,1(20) 0,0(--) 0,3(07) 17,9 18,3 19 19,1 19,9 18,6 20,1 19,1 19,9 21,8 20,8 2 5 6 1 4 4 3 0 4 0 1 0,3 15,9 18 0 8,4 5 0,6 0 0,2 0 0,3 39,8(09) 41,4(06) 36,6(18) 41,6(29) 40,2(31) 39,6(25) 40,4(17) 38,0(21) 39,5(25) 45,7(04) 38,2(22) 15,4(04) 15,2(21) 15,8(01) 14,3(06) 16,8(13) 15,4(08) 16,0(01) 15,0(07) 16,6(15) 19,5(14) 17,4(07) 22,4 22,8 22,3 23,8 22,9 22 25,2 23 22,8 24,1 23,2 31,4 28,4 28,6 31,2 29,4 28 26,4 27,6 29 31 29,4 26,2 25,8 26 26,6 27,4 26,1 27,2 26,1 26,2 28,8 27,6
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-8 1986-8 1987-8 1988-8 1989-8 1990-8 1991-8 1992-8 1993-8 1994-8 1995-8 0,0(--) 0,5(30) 11,1(28) 0,0(--) 7,0(30) 0,2(02) 7,0(08) 0,0(--) 0,6(26) 0,2(14) 3,6(20) 18,3 20,2 19,4 20,3 21,9 19,6 20,8 20,4 20,7 22,5 21,6 0 5 6 1 8 1 3 0 3 3 9 0 1,1 12 0 10,5 0,2 7,3 0 0,6 0,2 9 39,6(05) 41,6(22) 40,5(16) 41,6(03) 41,2(01) 38,8(05) 40,0(15) 40,0(26) 42,0(07) 40,6(23) 40,8(17) 14,4(07) 18,0(20) 15,5(03) 17,8(24) 19,2(31) 16,8(12) 17,4(01) 15,6(30) 15,8(27) 19,8(25) 17,6(22) 22,8 23 23 23,6 24,2 23,2 24,4 23,2 23,2 24,8 24,6 29,2 25,6 27,2 30,8 30 29,8 29,2 30 29 32,4 29 26,1 27,6 26,8 27,6 28,8 26,7 28,3 27,8 27,3 29,2 27,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-9 1986-9 1987-9 1988-9 1989-9 1990-9 1991-9 1992-9 1993-9 1994-9 1995-9 16,1(23) 25,4(30) 30,6(30) 3,9(30) 61,3(07) 5,5(25) 13,9(28) 0,2(26) 15,8(04) 15,0(21) 6,7(23) 17,6 17,5 17,6 16,2 17,9 19,6 19,2 18,6 16,1 16,7 16,4 4 5 4 5 9 13 8 3 5 6 6 16,7 37 36,8 8 108,7 15,3 18,1 0,2 18,2 32,6 10,1 38,2(03) 34,4(21) 35,4(23) 39,8(07) 31,7(15) 36,7(06) 38,6(23) 33,2(03) 36,0(04) 37,2(08) 35,0(03) 14,4(18) 14,4(29) 14,4(19) 10,6(17) 15,4(15) 14,7(26) 12,6(30) 11,6(28) 11,0(25) 10,0(24) 10,2(27) 20,8 21,6 21,5 21,7 20,6 21,8 23,2 22,6 19,6 22,7 22 25 20,6 29,8 24 23,2 22,4 22 26,3 23,5 20 24,6 24,3 24,3 25,3 23,6 23,5 25,8 25,7 24,3 23 23,3 23,1
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-10 1986-10 1987-10 1988-10 1989-10 1990-10 1991-10 1992-10 1993-10 1994-10 1995-10 17,4(26) 83,1(04) 65,3(04) 9,4(14) 5,4(15) 21,6(10) 15,6(22) 14,3(07) 3,8(30) 19,6(09) 1,7(11) 13,9 13,7 13 13,7 13,3 13,6 12 12,3 12,1 14,8 15,4 6 13 9 5 4 12 12 12 8 12 7 31,3 167 73,4 16,3 7,8 27,6 26,6 31,9 13 32,9 3 32,2(04) 27,5(22) 29,4(02) 34,2(05) 32,0(07) 31,0(01) 29,9(05) 33,5(03) 30,5(10) 30,0(03) 30,6(04) 9,0(30) 8,0(27) 7,5(30) 8,7(20) 8,9(21) 9,0(20) 6,0(21) 7,6(22) 4,4(24) 10,7(25) 12,6(20) 18,8 17,2 18,5 19 18 18,8 17,4 18,4 17,1 18,8 18,6 17,8 21,5 20,8 24,2 20 20 16 18,4 14,3 20 22,5 20,1 19,3 19 20,4 19,4 19,7 17,8 18,6 17,9 19,7 20,8
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-11 1986-11 1987-11 1988-11 1989-11 1990-11 1991-11 1992-11 1993-11 1994-11 1995-11 27,2(14) 5,5(17) 99,1(04) 11,5(26) 5,8(14) 3,5(08) 2,1(29) 14,7(08) 12,6(12) 4,2(04) 1,0(25) 7,7 7,6 7,4 9,8 10 7,3 7,5 9,7 9 10,5 10,9 13 10 8 14 15 7 5 3 11 8 6 75,2 11,1 141,4 61 17,7 6,9 3,1 18,7 20,9 11,3 1,5 30,6(09) 25,2(02) 25,4(20) 25,0(09) 27,7(02) 27,0(18) 28,5(03) 25,7(04) 23,4(05) 26,7(19) 28,0(04) -1,0(20) 3,7(29) -1,0(30) 2,6(30) 5,5(19) 0,2(30) 0,7(23) 4,4(24) 3,4(21) 4,5(06) 2,8(27) 20,4 14 16 17,2 17 15,9 16,4 15 13,3 15,2 17 11,8 16 13,2 11,6 15 16,4 15,5 17,4 14,6 16,8 17,4 13,5 13,9 13,4 14,7 15,4 14,2 14 16,1 13,9 16,3 16,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1985-12 1986-12 1987-12 1988-12 1989-12 1990-12 1991-12 1992-12 1993-12 1994-12 1995-12 16,3(29) 5,5(13) 15,2(07) 4,8(01) 13,5(01) 10,3(19) 6,0(08) 4,9(24) 12,7(14) 13,3(17) 18,6(07) 4,3 2,9 6,5 2,8 8,1 5,4 6,3 6,5 5,5 5,8 8,8 8 3 15 2 14 11 7 11 0 3 13 23,1 7,5 27 6,5 61,4 17,4 15,6 10,9 12,7 13,3 35,4 23,2(25) 24,3(19) 23,2(17) 22,0(05) 25,6(17) 21,4(27) 23,6(23) 22,6(03) 23,6(09) 24,0(14) 25,0(24) -0,6(16) -2,0(25) -1,6(31) -1,8(24) 1,5(25) -2,0(15) 0,2(27) -0,4(31) 1,2(23) -2,2(24) 3,5(18) 11,8 7,6 11,2 8,5 12,8 9,4 9,8 11,9 10 13,2 17,5 11,6 10,4 11,5 13,5 13 11,5 10,4 12 14,4 11 11,2 10,4 10,2 12 9,9 13,3 10,6 11,5 11,7 12,2 12,2 13,6
23
DATOS 1996-2006 (1er. semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-1 1997-1 1998-1 1999-1 2000-1 2001-1 2002-1 2003-1 2004-1 2005-1 2006-1 14,5(18) 6,5(23) 5,9(30) 1,6(23) 8,6(10) 3,1(27) 4,8(04) 10,8(09) 3,3(27) 2,9(03) 20,6(27) 7,7 7,4 6,8 4,7 3,1 6,2 5,4 4,9 6,3 3,1 4,8 13 16 8 7 7 10 9 12 2 3 11 34,8 34,9 20 4,8 25,3 6,8 11,4 23,4 3,4 3,4 46,1 24,4(01) 21,4(11) 23,6(03) 22,2(07) 22,0(30) 24,2(24) 21,0(27) 24,6(28) 24,3(13) 24,0(21) 18,4(18) 2,8(26) 1,4(07) 1,6(22) 0,6(20) -0,4(08) 1,0(09) 2,2(17) -1,0(14) 0,6(20) -3,8(28) -2,4(29) 12,4 11,6 11 12,4 7 12,2 10,5 10,8 14,2 10,6 9 12 7,6 11,6 9 9,6 12,4 11,6 8,4 15 9 5,5 12,5 11,4 12 10,7 9 12,1 10,8 10,8 13 9,7 9,5
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-2 1997-2 1998-2 1999-2 2000-2 2001-2 2002-2 2003-2 2004-2 2005-2 2006-2 24,5(14) 2,9(03) 2,3(03) 12,4(27) 0,0(--) 9,7(18) 0,0(--) 16,9(25) 22,6(20) 12,8(07) 8,0(04) 5 7,2 8,1 4,7 7,3 6 5,6 6,4 6,3 4 5,5 7 2 8 4 2 9 12 9 10 8 27,9 3 5,9 15 0 19,4 0 31,5 35,2 42,7 19,6 23,0(06) 25,0(25) 22,0(15) 26,6(22) 27,0(19) 25,0(13) 26,4(26) 22,0(04) 23,0(01) 26,8(13) 22,2(16) -1,4(24) 4,0(05) 2,8(24) -2,0(01) 2,5(06) 2,0(26) 2,0(20) 1,0(18) 2,0(28) -1,4(01) 0,3(25) 10,2 11,6 12,4 11,8 11,5 10,4 2,0(20) 11,6 11,4 8,8 10 9,7 15 13,6 11,5 17 13,8 2,0(20) 8,8 11,4 7,6 10,8 10,9 13,9 12,9 11,5 14,4 12,6 2,0(20) 11,4 12 9,8 11,3
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-3 1997-3 1998-3 1999-3 2000-3 2001-3 2002-3 2003-3 2004-3 2005-3 2006-3 3,3(08) 23,2(25) 4,9(31) 8,0(11) 2,4(13) 1,8(07) 16,1(04) 4,5(29) 29,0(26) 2,8(04) 0,4(19) 7,9 7,2 8,4 8,1 8 10,7 8,4 8,7 8,5 7,7 9,4 12 2 5 12 6 4 10 8 13 9 2 16,7 23,4 7,9 30,6 2,5 1,8 40,8 8,3 70,1 7,4 0,4 26,6(28) 30,2(19) 30,0(07) 24,6(30) 26,5(11) 32,0(23) 31,8(21) 26,0(04) 28,2(21) 28,0(30) 31,6(27) 2,1(18) 3,2(13) 3,0(15) 2,4(06) 3,7(03) 4,5(01) 4,0(05) 4,5(20) -1,5(03) 0,4(08) 2,8(02) 14 11,6 14,8 12,6 11,8 16,2 12,8 12,8 13,2 13,8 14 12 15 16,6 17 16,8 15,8 12,3 13,9 9,5 8,8 14 13,5 14,8 15,7 14,2 14,9 17,8 14,6 14,6 13,9 13,7 16,2
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-4 1997-4 1998-4 1999-4 2000-4 2001-4 2002-4 2003-4 2004-4 2005-4 2006-4 12,4(22) 26,1(08) 3,0(22) 1,9(28) 6,6(09) 5,1(20) 30,2(01) 16,0(16) 84,4(15) 9,6(08) 18,4(17) 10,9 11,4 10,6 10,4 10,7 11,4 10 10,6 9,1 11,1 12,6 12 12 5 3 10 7 11 10 8 5 7 28,4 81,8 5,2 3 9,2 12,1 54,2 34,4 113,1 13,1 36,3 29,4(13) 32,4(29) 31,2(26) 29,2(07) 30,0(22) 31,0(23) 32,0(26) 30,0(26) 28,5(06) 29,4(18) 31,2(27) 5,6(06) 6,8(12) 4,6(13) 7,0(18) 6,6(06) 6,4(02) 3,8(05) 4,6(04) 5,8(14) 5,2(10) 9,6(06) 14,6 15,8 15,2 16,5 15 17,4 15,6 16 12,4 16,4 14,7 14,4 14 18,6 21 19 16,5 14 16 12 19,6 17,5 17,2 17,2 17,4 17,9 17 18,1 16,3 16,9 15,3 17,7 18,8
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-5 1997-5 1998-5 1999-5 2000-5 2001-5 2002-5 2003-5 2004-5 2005-5 2006-5 9,3(06) 11,5(24) 24,0(14) 1,6(03) 13,7(05) 6,0(03) 14,9(06) 28,4(06) 20,5(10) 1,0(04) 22,2(31) 13,3 14,9 13,7 15,2 15,5 13,9 12,9 14,4 12,7 14,5 38,5(18) 9 9 12 5 11 7 7 8 10 5 12 19,4 23,7 40,3 2,7 20,1 19,7 28,5 59,7 44,8 1,5 46,2 35,7(27) 33,2(28) 30,0(16) 35,7(14) 35,4(29) 33,6(25) 33,4(25) 33,5(19) 32,3(29) 34,0(08) 38,5(18) 10,4(12) 9,4(09) 8,8(04) 10,5(19) 10,9(02) 7,4(01) 7,0(04) 11,8(09) 8,4(01) 11,4(06) 12,0(08) 18 18,8 17,6 19,8 21 18,2 17,6 17,4 19 18,6 19,6 18,1 22,7 18,4 25 19,6 17,6 14,3 17 15,4 24 18,8 19,7 21 19,5 21,9 21,3 20,2 19,7 20,6 18,4 21,6 21,6
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-6 1997-6 1998-6 1999-6 2000-6 2001-6 2002-6 2003-6 2004-6 2005-6 2006-6 8,3(23) 64,3(18) 5,0(05) 0,0(--) 4,6(09) 7,5(10) 6,8(30) 2,5(15) 7,1(14) 0,0(--) 0,5(16) 17,5 18,7 18,3 17,9 18,2 18,7 18,1 20,1 18,3 19,1 17,9 1 3 1 3 2 0 6 3 4 2 3 8,3 68,1 5 0 4,6 7,5 11,6 4,2 7,9 0 0,9 36,4(20) 37,2(13) 38,4(10) 37,8(21) 39,5(28) 41,8(26) 35,4(23) 39,0(15) 38,6(30) 37,2(29) 36,4(22) 13,8(04) 13,2(30) 14,5(19) 15,6(10) 14,6(11) 15,2(20) 14,0(09) 16,4(02) 12,5(15) 15,0(08) 12,0(05) 21 21,8 22 20,2 21,3 22 22,8 24 22,6 23,6 21,5 25 26 26,6 26,8 27,8 26 26,6 26,8 25,4 27,2 22,8 23,9 24,9 24,8 24,7 24,6 26 24,5 26,8 25,3 25,8 24,3
24
DATOS 1996-2006 (2ยบ semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-7 0,0(--) 20,5 1 0 38,2(24) 16,4(09) 23,5 28,1 26,8
1997-7 1998-7 1999-7 2000-7 2001-7 2002-7 2003-7 2004-7 2005-7 2006-7 1,8(01) 0,0(--) 3,2(27) 1,7(11) 4,9(15) 0,3(13) 0,0(--) 0,7(16) 0,0(--) 0,2(17) 19,2 20,9 20,7 20,7 20,6 20 22,4 21 21,7 21,9 4 0 2 2 4 2 0 4 1 3 1,8 0 3,2 2,1 5 0,3 0 1 0 0,3 37,6(25) 39,4(27) 38,6(02) 41,7(07) 38,0(14) 36,5(25) 41,0(27) 41,5(23) 39,5(25) 41,6(31) 15,2(01) 18,5(06) 18,0(28) 17,6(13) 17,6(20) 16,7(15) 19,6(09) 16,5(09) 18,4(12) 19,0(02) 22,8 24,2 23,2 23,6 24 22,6 25,2 25,2 25,6 24,2 27,2 30,5 30,6 29,4 30 28,2 31,4 29 30,2 32 25,5 27,7 27,2 27,2 27,4 26,6 28,9 27 28,1 28,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-8 3,5(28) 21,2 4 3,9 37,6(11) 17,6(31) 23,4 27,5 27,2
1997-8 1998-8 1999-8 2000-8 2001-8 2002-8 2003-8 2004-8 2005-8 2006-8 7,2(26) 11,6(28) 0,7(25) 0,0(--) 0,0(--) 28,5(23) 1,0(21) 0,2(31) 11,1(20) 1,1(08) 20,4 21 22,2 20,6 22 20,4 22,2 22,4 20,5 21,7 7 3 5 3 2 6 5 2 5 3 9,3 12 0,7 0 0 36,6 1,5 0,2 14,9 1,2 36,6(01) 38,4(27) 38,4(07) 39,3(02) 40,2(08) 37,1(06) 39,0(15) 41,0(24) 38,4(07) 39,0(03) 15,8(29) 17,0(04) 19,8(11) 17,5(08) 19,8(20) 17,0(29) 19,3(29) 20,4(21) 15,6(22) 18,2(23) 23,6 23,4 24,4 24 23,7 23,2 24 24,6 23,8 26 29,6 30,6 31,8 28,2 30,3 29,5 31,5 30,6 29,5 30,2 26,7 27,4 28,6 27,2 28,2 26,6 28,9 28,6 26,7 27,5
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-9 22,9(10) 16,7 8 36,1 33,0(07) 13,5(20) 21,2 23,8 22,4
1997-9 1998-9 1999-9 2000-9 2001-9 2002-9 2003-9 2004-9 2005-9 2006-9 36,4(29) 15,0(18) 11,6(06) 8,6(04) 56,1(22) 4,8(02) 4,3(04) 0,2(03) 30,7(17) 7,5(14) 18,8 19,5 17,4 18 22,2 18,2 19,2 20,1 17,5 18,9 10 7 7 4 12 4 4 7 8 66 18,3 20,4 12,7 69,6 8,4 4,8 0,5 62,4 17,9 36,8(10) 36,0(04) 37,5(03) 37,5(07) 37,4(14) 33,8(09) 34,0(05) 36,3(11) 39,5(05) 34,4(01) 16,4(18) 15,0(24) 11,8(20) 12,9(21) 15,6(23) 16,0(25) 15,3(17) 15,4(30) 11,6(19) 14,8(15) 21,2 22,8 22,4 21,6 22,2 21,7 23,6 24,6 23,2 23 23,4 23,2 23,6 26,4 25 24,9 27,2 27,4 23,5 25,6 24,4 25,1 24,1 24,4 24,4 24,3 24,8 25,7 23,7 25
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-10 24,3(13) 12,9 4 32,7 31,0(01) 9,5(07) 16,4 17,7 18,9
1997-10 1998-10 1999-10 2000-10 2001-10 2002-10 2003-10 2004-10 2005-10 2006-10 20,6(05) 0,0(--) 16,4(20) 93,5(23) 14,3(12) 3,4(01) 14,1(06) 4,3(21) 2,9(18) 1,3(18) 15,7 12,2 15,2 13,2 15,7 14,4 14,7 14,8 15 15,8 7 3 15 10 5 6 16 7 9 7 22,1 0 29,8 158,9 29,7 4,4 40,5 5,9 5,5 2,8 33,0(11) 32,0(25) 32,0(03) 31,0(03) 31,4(06) 30,3(07) 32,4(01) 32,5(20) 29,6(01) 34,6(03) 7,4(31) 7,8(29) 9,5(19) 9,0(13) 13,0(22) 11,0(18) 8,2(24) 7,4(31) 11,1(14) 11,4(30) 20,5 16,4 18,3 18 19,5 18,6 20,1 20,8 17,8 19,4 20,2 21,8 19,4 19,4 22,6 18,5 16,2 19,8 22,2 23,3 21,3 19 20,2 19,1 21,3 20,3 19,5 21,1 20,5 22,1
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-11 39,9(15) 9,3 7 53,6 25,4(27) 3,6(19) 15,5 12 15,1
1997-11 1998-11 1999-11 2000-11 2001-11 2002-11 2003-11 2004-11 2005-11 2006-11 3,5(03) 26,7(05) 9,6(29) 1,5(13) 30,0(14) 7,7(23) 15,6(18) 10,2(05) 11,5(10) 26,0(03) 10,2 9,3 6,7 8,1 8,2 10,2 10,6 8,1 8,2 11,5 14 3 10 6 11 13 6 11 10 14,5 34,4 14,1 4,2 59,2 16,4 45,2 21,6 38,2 64,7 25,8(09) 28,2(01) 27,0(06) 25,6(27) 24,2(01) 28,5(10) 24,8(08) 24,2(03) 27,4(03) 28,0(01) 4,6(24) 2,8(23) -1,0(21) 4,1(10) 1,4(16) 6,2(19) 5,6(28) 0,6(16) 1,9(28) 6,0(18) 15,8 14,2 13,9 13 15,5 17 15,4 14,2 14,1 16,9 14 14,5 10,4 15 11 16 16 15,5 13,8 16,6 15,5 14,9 12,6 13,9 12,8 16,1 15,3 14 13,6 16,4
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
1996-12 24,3(04) 7,2 13 52,2 21,8(02) 1,6(27) 12,6 10,2 11,9
1997-12 1998-12 1999-12 2000-12 2001-12 2002-12 2003-12 2004-12 2005-12 2006-12 12,0(31) 42,8(02) 7,7(29) 1,8(25) 34,8(23) 17,2(19) 38,0(09) 25,9(04) 9,5(18) 2,2(23) 7 3,9 5,4 6 4,6 8,4 6,3 7,3 4,5 6,6 14 5 10 7 15 8 6 13 5 7 29,6 72 8,6 4,1 100,1 24,8 41,7 44,6 10,2 5,4 25,1(02) 21,7(12) 22,0(26) 22,8(13) 22,5(30) 22,5(02) 23,6(14) 22,7(18) 21,2(30) 24,6(04) 2,4(14) 0,0(26) -0,6(17) 1,0(17) -1,0(16) 4,0(09) 1,5(24) 0,4(25) 1,0(12) 1,0(20) 11,4 11 11,8 10,6 9 14 9,8 11 8,5 13,4 11,4 8,4 10,5 13 7,6 15 12,8 12 11,5 10,4 12,5 10 11,2 12,1 9,8 13,5 11,8 11,9 10,6 11,8
25
DATOS 2007-2017 (1er- semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-1 2008-1 2009-1 2010-1 2011-1 2012-1 2013-1 2014-1 2015-1 2016-1 2017-1 46,3(26) 4,0(02) 24,8(10) 23,4(07) 4,4(27) 5,9(16) 3,0(19) 2,8(21) 15,6(18) 9,6(15) 38,4(19) 5,3 5,3 5,7 5,5 5,2 5,9 5,8 7,5 3,8 25,1(08) 5,1 5 5 12 14 8 6 3 10 5 0 2 75,7 5,3 27,8 64,5 9,1 10,6 3 9,1 17,6 6 50,8 25,4(19) 25,0(22) 25,3(23) 21,5(17) 22,6(12) 24,1(05) 25,6(31) 25,8(26) 25,5(30) 17,9 21,6(30) 1,2(14) 0,8(01) -1,2(10) -2,1(10) -2,6(22) 0,6(31) 2,7(29) 2,6(09) -0,6(10) 174 -1,1(18) 11,4 10,6 10,6 10 10,4 11,2 12 15,6 9,2 0 9,4 9,6 8,5 6 8,4 9,2 13,6 14,2 12,9 9,5 0 3,7 11,5 11,8 10,9 10,4 10,9 12 12,7 13,4 11,1 19,5 10,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-2 2008-2 2009-2 2010-2 2011-2 2012-2 2013-2 2014-2 2015-2 2016-2 2017-2 4,3(20) 9,2(24) 3,5(01) 9,2(18) 9,4(15) 5,6(02) 10,2(27) 1,3(11) 9,2(12) 2,0(19) 1,2(13) 8,4 7,8 5,8 6,6 5,6 2,7 6,2 7,1 6,6 8,4 8,2 8 12 10 0 7 2 10 9 11 6 6 11 23,2 4,6 29,1 12,7 5,6 18,6 2,6 20,4 4 3,8 26,5(28) 24,2(27) 23,3(18) 24,4(25) 29,4(26) 24,7(26) 25,2(01) 27,2(13) 24,6(26) 25,7(11) 23,4(28) 3,9(01) 3,4(01) 2,0(19) 1,4(03) 0,4(06) -2,8(13) 1,5(27) 2,0(03) 0,4(07) 1,0(17) 2,4(10) 12,2 12 12 12,2 13,4 8,4 11,4 11,4 14,4 16,2 13,2 12,6 12,5 10 7,4 12 10,6 8,8 13,4 10,6 15,1 14,8 14,2 13 11,8 12,6 9,4 12,4 13,8 12 14,3 13,8
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-3 2008-3 2009-3 2010-3 2011-3 2012-3 2013-3 2014-3 2015-3 2016-3 2017-3 30,9(26) 0,4(22) 33,3(30) 33,9(02) 14,0(11) 14,8(19) 8,3(04) 2,5(13) 15,5(24) 21,4(21) 44,0(13) 8,2 8,7 7,7 7,6 8,9 6,7 9,4 8,6 8,9 8,2 8,6 6 2 7 14 12 3 15 4 10 4 4 47,8 0,4 109,1 46,8 38 35,4 21,5 3,2 50,9 26,2 48,2 28,9(03) 28,9(28) 27,8(14) 24,5(29) 26,8(31) 25,4(14) 27,3(30) 27,9(17) 32,6(31) 28,0(25) 33,6(10) 3,2(23) 2,2(06) 5,0(23) 0,7(11) 2,3(02) 3,4(21) 3,9(15) 4,4(08) 2,8(06) 4,2(09) 3,8(25) 12 14,2 12,8 13,6 13,6 9 15,4 14,6 14,2 12,4 13,2 13,8 15 12,5 11,6 12,4 10,2 14,2 17,5 11,5 13,5 12,5 14,5 15,9 14,2 13 14,1 13,7 15,4 15,5 15,5 14,9 15,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-4 2008-4 2009-4 2010-4 2011-4 2012-4 2013-4 2014-4 2015-4 2016-4 2017-4 22,2(06) 1,5(19) 7,3(18) 5,9(18) 18,2(21) 20,6(12) 28,9(28) 6,7(02) 5,2(07) 12,4(04) 5,8(28) 10,9 10,5 9,6 10,8 12 11,1 10,7 13,6 11,7 12 11,1 16 5 11 10 10 10 10 8 9 4 6 62,7 3 18,2 17,3 26,6 26,7 79 7,8 8,5 14,3 9,8 26,2(19) 30,2(24) 28,2(23) 32,5(27) 37,4(09) 29,4(26) 31,0(11) 31,6(19) 29,0(23) 28,9(30) 33,4(13) 5,5(03) 6,4(02) 6,0(11) 5,4(01) 7,7(08) 7,4(07) 6,0(06) 10,2(01) 8,5(02) 6,2(02) 6,9(05) 13,2 14,8 13,8 15,1 15,2 14,5 14,4 16,6 15,6 16,9 15,4 14,6 18,8 15,7 15,4 19 20,1 13 22,2 16,6 15,4 12,9 15,9 17,8 16,1 16,9 18,4 17,5 17 20,8 17,6 18,2 17,7
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-5 2008-5 2009-5 2010-5 2011-5 2012-5 2013-5 2014-5 2015-5 12,3(02) 35,3(08) 6,6(31) 8,2(03) 4,1(01) 0,6(20) 8,8(15) 0,9(31) 1,6(20) 14,5 14,3 14,7 13,1 14,7 14,8 13,7 14,6 15,8 4 17 6 10 12 2 8 3 4 15 75,3 10 21,5 12 0,8 14,5 0,9 2 35,0(13) 30,0(23) 32,0(26) 38,4(31) 35,0(26) 36,1(13) 33,0(08) 35,0(11) 41,0(14) 9,5(06) 10,6(01) 9,6(02) 8,4(06) 12,0(01) 5,0(01) 7,1(01) 11,6(17) 11,8(23) 18,2 17,4 20 18,6 20,4 17,8 18,4 18,3 18,8 19 18,6 23 19,6 23 22,7 18,3 21,8 22,6 21,7 20 21,4 20,1 21,3 22 20 21,1 22,9
2016-5 6,2(12) 14,2 7 12,9 34,5(22) 8,6(02) 18,4 20,9 20,8
2017-5 0,0(--) 15,1 1 0 31,4(14) 10,7(02) 18 24,5 22
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-6 2008-6 2009-6 2010-6 2011-6 2012-6 2013-6 2014-6 2015-6 1,8(10) 9,4(08) 0,0(--) 25,0(15) 4,4(07) 0,9(18) 0,9(17) 15,5(17) 7,0(11) 18,8 18,2 19,6 17,9 18,7 20,3 16,7 18,6 18,2 4 3 1 8 4 1 3 6 4 1,8 18,1 0 58,7 7,9 0,9 0,9 31,6 8,1 37,4(25) 36,8(24) 39,6(19) 36,3(01) 38,5(18) 42,5(29) 35,2(12) 37,4(14) 41,5(28) 14,3(02) 14,2(09) 15,2(08) 14,2(17) 13,2(04) 17,0(13) 13,2(02) 14,0(03) 14,9(14) 22,6 22,2 22,5 20,7 22,8 24,2 21,2 21,5 21,9 26,2 21,7 29 22,5 20,8 29,4 26,9 20 26,2 25,2 24,5 26,5 24,1 25,1 27,4 23,6 25,2 25,6
2016-6 3,4(04) 18,9 3 3,4 40,3(13) 15,6(02) 22,6 29,7 25,9
2017-6 0,6(04) 20,2 4 0,6 40,8(23) 17,0(06) 23,8 29,2 27,3
26
DATOS 2007-2017 (2ยบ semestre)
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-7 2008-7 2009-7 2010-7 2011-7 2012-7 2013-7 2014-7 2015-7 0,0(--) 6,9(16) 0,0(--) 2,8(23) 0,0(--) 0,0(--) 0,2(09) 0,0(--) 1,8(30) 20,8 21,7 22,4 21,7 21,8 21,7 20,5 21,2 23,6 4 2 1 3 1 1 2 0 3 0 12,5 0 2,8 0 0 0,3 0 3 37,6(04) 39,4(11) 45,0(23) 38,4(14) 39,2(06) 38,3(14) 37,3(27) 37,8(23) 43,4(07) 17,8(07) 19,3(14) 19,6(20) 19,2(01) 18,6(04) 18,9(18) 17,4(01) 18,6(01) 22,0(04) 24,4 23,4 24,4 24,4 24,5 25,4 24 24,5 26,3 29 24,2 30,6 31,5 31 29,7 30,2 30,5 34 27,3 28 29,1 28 28,2 27,8 27,4 27,8 30,6
2016-7 0,0(--) 21,8 2 0 40,2(31) 18,4(17) 25,4 30,3 28,3
2017-7 0,4(06) 22 6 0,6 41,0(30) 17,2(01) 24,7 27,4 28,6
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-8 2008-8 2009-8 2010-8 2011-8 2012-8 2013-8 2014-8 2015-8 25,3(21) 0,0(--) 0,9(11) 47,9(13) 0,2(29) 7,4(30) 41,6(28) 0,1(16) 5,2(16) 21,5 22,1 21,7 22,2 22,3 23,2 21,4 22,2 23,7 7 0 3 7 4 2 5 1 4 29,8 0 0,9 65,3 0,3 7,4 52 0,1 9,6 40,0(29) 39,6(07) 37,0(06) 42,5(27) 39,8(07) 43,2(11) 38,7(07) 39,4(26) 40,3(07) 17,2(22) 18,6(30) 19,0(15) 19,1(13) 19,5(12) 21,0(08) 17,4(31) 19,9(18) 20,7(25) 24 25 25,4 24 24,5 25,2 23,9 24,6 25,9 28 31,5 30,8 27,8 31,2 30 26,4 30,8 0 27,5 28,4 28,2 28,1 28,9 29,9 27,5 28,4 28,2
2016-8 3,2(16) 21,6 4 3,2 40,0(04) 18,7(13) 24,5 30,5 27,9
2017-8 38,6(29) 22,7 7 44 41,4(03) 19,4(30) 26,5 25,6 28,5
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-9 2008-9 2009-9 2010-9 2011-9 2012-9 2013-9 2014-9 2015-9 19,8(14) 13,4(24) 40,4(27) 48,2(20) 7,0(02) 64,2(28) 6,4(07) 23,7(22) 46,8(05) 18,3 19,1 18,4 18,4 19,2 18,4 19,4 19,9 18,8 11 11 10 7 4 4 7 7 6 33,2 31,4 112,6 59,8 13,3 70,4 10,4 46,6 77,4 32,0(04) 36,6(04) 38,6(03) 36,1(07) 38,0(11) 35,8(12) 35,2(19) 39,0(02) 36,0(22) 14,7(27) 14,0(30) 13,0(18) 15,3(29) 15,6(03) 13,8(29) 16,9(24) 15,0(22) 14,8(30) 20,6 24,2 25 21 22,6 22 22,2 24 24,6 23 20,5 19,2 26,5 24,7 21 23,5 21,9 20,7 23,7 24,7 23,8 24,5 25,6 24,4 25,1 26,1 24,4
2016-9 19,2(28) 19,5 4 19,4 44,6(05) 14,5(16) 23 27,4 26,1
2017-9 0,6(01) 19 3 0,9 37,3(14) 16,6(24) 22,3 26,8 25,3
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-10 2008-10 2009-10 2010-10 2011-10 2012-10 2013-10 2014-10 2015-10 30,0(04) 23,9(09) 3,0(16) 8,6(12) 2,5(24) 22,0(19) 0,4(22) 2,9(13) 7,8(20) 14 14,9 15,7 13,2 15 14,4 17,1 15,6 15,7 14 15 8 7 9 10 4 6 7 104,5 52,1 8,5 25,2 6 46,1 0,4 8,2 15,4 30,2(07) 30,0(02) 32,8(30) 31,0(03) 34,0(11) 34,9(09) 34,4(01) 34,4(21) 32,4(05) 9,2(31) 4,8(30) 10,8(23) 5,8(27) 10,2(26) 5,2(29) 8,1(31) 12,3(24) 10,8(29) 18,9 21 20,6 19 19,6 19,4 22,8 20,5 20,4 17,8 17,8 18,5 19,2 21 17,6 23,1 24 20,3 18,9 19,8 21,7 19,4 21,2 20,3 23 22 21,1
2016-10 7,6(20) 16,5 11 20,9 31,8(06) 10,4(30) 20,2 21,6 22
2017-10 9,6(18) 15,9 2 11 32,1(27) 10,8(27) 19,3 24,3 22,2
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-11 2008-11 2009-11 2010-11 2011-11 2012-11 2013-11 2014-11 2015-11 4,0(22) 22,5(01) 2,5(29) 18,7(27) 47,6(20) 15,7(11) 3,5(26) 13,6(28) 17,6(01) 7 7,1 10,7 8,7 11,4 10,9 8,4 10,5 9,9 4 9 1 11 13 17 5 12 2 5,3 34,3 2,5 48,6 87,3 61,2 3,7 50 17,6 24,8(08) 22,8(08) 30,0(02) 25,5(13) 26,0(01) 28,0(04) 31,0(06) 25,2(01) 28,0(20) 0,2(18) 2,2(26) 5,6(30) 4,4(20) 6,9(26) 2,2(30) -0,6(30) 5,6(17) 1,4(24) 11,8 12,1 17,8 14,8 16,4 16 15,6 14 16 15,4 12 12,6 8 14,8 13,7 14,5 16,4 16,5 13,4 13 17 14,2 16,1 15,1 15 16 16,2
2016-11 5,6(22) 9,7 9 19,2 27,7(03) 4,6(24) 17,6 15 15,5
2017-11 2,5(28) 8,6 5 5 26,6(12) 4,3(22) 15,4 15,2 15,2
fecha p_max tm_min n_llu p_mes ta_max ta_min ts_min ti_max tm_mes
2007-12 2008-12 2009-12 2010-12 2011-12 2012-12 2013-12 2014-12 2015-12 2016-12 2017-12 6,5(26) 4,2(08) 36,1(18) 6,5(18) 12,2(02) 0,1(25) 14,6(19) 15,8(14) 5,8(10) 109,2(18) 2,8(11) 5,9 5 6,5 4,9 6,4 5,4 5,9 5,6 7,7 8,8 4,9 9 8 15 15 4 2 8 4 2 12 3 10,2 5,8 108,7 18,6 14 0,1 27 26,4 6 230,8 3,2 25,8(09) 22,0(06) 25,2(29) 25,6(07) 22,2(31) 23,0(23) 22,2(27) 22,7(01) 24,1(16) 20,5(06) 24,2(29) 0,8(15) 0,4(02) -1,6(20) -2,7(17) 1,6(19) 1,2(02) 1,2(06) -2,2(30) 4,9(19) 4,0(24) -0,6(05) 11,9 9,7 15,6 10,4 13,2 12,2 10,4 12,2 10,7 14,1 10,7 11,4 11,6 8,6 10,2 14,6 14,4 13,2 13 14 11,4 13,9 11,8 10,4 12,1 10,4 12,4 11,9 11,6 11,7 13,8 13 11,7
27