En ocasiones no se dispone de todos los datos dentro de una serie de observaciones climatologicas. Esta falta de datos es lo que se conoce como "lagunas", lo cual obliga a un proceso para rellenar las mismas.
Los métodos más usuales para el relleno de lagunas y la obtención de períodos comunes, son el de las diferencias y el de las correlaciones. Ambos se fundamentan en la comparación entre estaciones meteorológicas próximas y con rasgos climáticos similares.
EL METODO DE LA DIFERENCIAS
Consiste en estimar la media de una serie incompleta a partir de la comparación de las series parciales existentes durante los mismos períodos en la estación con datos completos. El proceso es el siguiente:
1.
Sea una comparación con tres periodos de observaciones diferentes cuyas medias son y1, y2, y3; em primer lugar se hallan las diferencias repecto a las medias de los mismos periodos en la estación completa, o estación de referencia:
y1 - x1 = a1
y2 - x2 = a2
y3 - x3 = a3
2.
Las medias parciales de la estación incompleta se sustituyen por la suma de la media de la serie completa:
y1 = x + a1
y2 = x + a2
y3 = x + a3
3.
La media ajustada es una media ponderada en la que se toman como pesos el número de años de las series parciales:
y = (y1*n1) + ( y2*n2) + (y3*n3) / n1 + n2 + n3
El proceso de las proporciones es similar, unicamente que utiliza los cocientes entre los periodos parciales de la estación incompleta y la de referencia:
y1/x1 = b1; y2/x2 = b2; y3/x3 = b3
y'1 = x+b1; y'2 = x+b2; y'3 = x+b3
EL METODO DE LA CORRELACION
Los métodos expuestos hasta ahora únicamente estiman las medias entre dos observatorios. El metodo de correlación es el más utilizado gracias a las nuevas herramientas de trabajo (ordenadores y computadoras), que reduce tiempo en los engorrosos cálculos de la regresión.
El método consiste en el cálculo de los valores inexistentes por el ajuste a una recta de regresión entrre dos estaciones: Una de ellas incompleta, cuya serie es la variable dependiente, y otra estación (la completa o de referencia) que proporciona la variable independiente de la cual depende la anterior. La base teórica del cálculo admite como hipótesis de partida que entre las dos series a comparar existe una correlación, de tal modo que las variaciones que se produzcan en ambas son similares.
La expresión más simple de la regresión lineal es:
y = a + bx
en la que "y" es la variable cuyo valor se desconoce, "x", la variable conocida y "b" la pendiente de la curva de regresión.
Para que el ajuste sea correcto se han de cumplir una serie de requisitos:
1.
La existencia de un número mínimo de años comunes en ambas series, que oscila, según algunos autores, entre 5 y 15. Siempre se estima el mayor número de años en cuestiones referidas a pluviometría y el número menor de años en observaciones termométricas.
2.
La proximidad geográfica de los observatorios es necesaria, pero no suficiente, debido a las modificaciones que pueden introducir los factores locales del clima. Para ello debe tenerse en cuenta, además, la correlación entre ambos observatorios.
3.
Comprobación de que la nueva serie resultante de la correlación aporta un incremento a la información original. Esto se consigue cuando el cociente entrre la varianza de la muestra original y la muestra completada es superior o igual a la unidad; o lo que es lo mismo, cuando el coeficiente de determinación de la regresión (r2) es superior ó igual a
1 / (n1 - 2). Siendo n1, la longitud de la serie incompleta.
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