10.6.1 HomogenizacinEl tratamiento estadstico de datos requiere, como condicin bsica, que stos sean de la misma naturaleza, del mismo origen, obtenidos mediante observaciones y mediciones que hayan seguido procedimientos y mtodos semejantes.Las series de datos climatolgicos disponibles son muestras extradas de una poblacin cuya existencia y permanencia se suponen de antemano. El primer problema consiste en determinar la homogeneidad de la muestra, ya que muchas de stas no cumplen con esta condicin esencial y. lo que es peor, no se tiene ningn registro documental de las posibles heterogeneidades. (Thom. H., 1966); (Montealegre, E., 1990).10.6.2 Mtodos no paramtricosSe dice que una serie de datos es homognea, si es una muestra proveniente de una nica poblacin. Por lo tanto, una serie climatolgica o agrometeorolgica es homognea por definicin y solo se le deberan aplicar anlisis probabilsticos elementales.Sin embargo, en casos en donde por ejemplo, ha sido cambiada la exposicin del instrumento por el crecimiento urbano o por la variacin de los alrededores rurales, o se ha variado el mtodo de lectura al cambiar el observador, es necesario hacer un test estadstico para probar la homogeneidad de la serie.Una prueba valida de homogeneidad (hiptesis nula. Ho) y. una regla para aceptar o rechazar esta hiptesis sobre la base de probabilidades de ocurrencia. As, si la probabilidad de la evidencia de homogeneidad es pequea, se concluye que la serie es heterognea. si es grande. la decisin es de homogeneidad.La regla especifica la probabilidad limite (limite de significancia) ms all de la cual la hiptesis de homogeneidad seria rechazada y se aceptara alguna alternativa para homogeneidad.En la mayora de los casos, las distribuciones de la hiptesis nula y de las alternativas de homogeneidad son difciles de especificar. de ah que debamos utilizar los llamados test no paramtricos.La alternativa de homogeneidad en una serie de datos meteorolgicos es usualmente alguna forma de oscilacin alrededor de la media o mediana. Un mtodo no paramtrico bien conocido es. el test de corridas. Este test es hecho contando el nmero de corridas arriba y abajo de la mediana o valor medio en una serie ordenada naturalmente, y probando estos datos en una tabla de distribucin de u. (u es el nmero de corridas).En la Tabla 20 se observan los datos de precipitacin anuales de la estacin Univalle de la ciudad de Cali, Colombia, en la cual esta creciendo vegetacin alrededor de la misma. por lo cual se sospecha una fuente de heterogeneidad en la informacin.De la tabla 20 se puede deducir que la mediana es de 1385 mm. Siendo el nmero de corridas (u) por encima y por debajo de la mediana de 15Utilizando la tabla 21 en la cual se presume que el numero de datos por debajo de la, mediana(B) es igual al nmero de datos por arriba (A), (En este caso Na=Nb=15). se encuentran los lmites de confianza al 0.10 y 0.90 de probabilidad.Siendo estos limites 12 y 19. se concluye que la serie es homognea dado que el nmero de corridas est. contenido en dicho intervalo de confianza. Resumiendo el test de corridas necesita de una serie climatolgica par. y asume que la distribucin poblacional se ajusta a un, modelo de. tipo normal. En la medida en que la ,serie sea ms larga, ms exacta ser su utilizacin. Una muestra de 30 aos o ms sera la indicada.Tabla 20. Datos de. precipitacin.,Estacin Univalle;, Fuente: IDEAMANALISIS PLUVIOMETRICO - ESTACION UNIVALLELatitud :03N Departamento : Valle del CaucaLongitud :76W Municipio :CaliAltura : 970 m.s.n.m Corriente : MelendesAOSDATOS ORDENADOSPRECIPITACION (mm)CORRIDAS1966850.01471.0A1967990.01491.0A19681040.01358.0B19691205.01341.0B19701206.01570.0A19711209.01830.0A19721268.01457.0A19731284.01646.0A19741326.01286.0B19751341.01937.0A19761353.01209.0B19771358.01399.0A19781365.01205.0B19791370.01353.0B19801371.0990.0B19811399.01482.0A19821420.01614.0A19831457.01268.0B19841471.02027.0A19851482.01326.0B19861491.01657.0A19871495.01370.0B19881570.01420.0A19891646.01371.0B19901657.01206.0B19911664.01440.0B19921830.0850.0B19931880.01495.0A19941937.01880.0A19952027.01365.0BMEDIANA1385.0CORRIDAS: 18SERIE HOMOGENEATABLA 21. Distribucin del nmero de corridas. NA=NBNap 0.10p 0.907510861110813119141291613101714111815121916132017142118152219162320162525223030263635314140354745405250455310.6.3 Mtodo de dobles masasEl test de corridas solo permite detectar heterogeneidades. ms no permite corregirlas. Con el mtodo de doble masas adems de detectar inconsistencias en la informacin permite corregirlas.Se analiza la consistencia de una serie de valores de algn elemento hidrometeorolgico medido en la estacin "X". con base en los datos tomados en otra estacin o grupo de estaciones "Y", situadas en una zona climtica similar y cuya homogeneidad haya sido verificada. Este. sistema de homogeneizacin de series. se utiliza cuando puede suceder un cambio relativo en la variable observada, medida o registrada en una estaci6n meteorolgica. El mtodo puede ser aplicado tambin, con mucho xito en la interpelacin para el relleno de datos faltantes y la extrapolacin para extender una serie incompleta al periodo de comparaci6n (normalmente de 30 aos). (Searcy J. &Hardison h. 1983, traducido por Barrero & Sabogal.).Si se toma por caso la precipitacin, en el anlisis de dobles masas se compara la lluvia anual o mensual (valores acumulados), con la precipitacin anual o mensual, acumulada de otra estacin o grupo de estaciones. Graficando estas dos variables se observa si se presenta un cambio de pendiente, el cual solo puede deberse a causas diferentes a las meteorolgicas.Con el fin de ilustrar el procedimiento, se analizarn los datos pluviomtricos anuales de la estacin "X", con los obtenidos en las estaciones A, B Y C durante el periodo 1951-1970, las cuales se hallan ubicadas en condiciones climatolgicas anlogas a las de la estacin problema. Para cada una de las estaciones de referencia (A, B Y C) se suman las precipitaciones anuales de ano en ano empezando por el ms reciente (en este caso 1970), luego se obtienen los promedios de estos valores acumulados y esta serie se toma como base de comparacin (ver datos en la tabla 22).En casos extremos, cuando slo existe una estacin de referencia los datos acumulados de esta serie pueden servir como base de comparacin, aunque en estos casos el mtodo puede llegar a no tener ninguna significacin.Luego se aplica tambin la acumulacin a la estacin problema y. se construye un diagrama cartesiano, tomando como abcisas los valores acumulados de la serie base y como ordenadas los de la estacin problema. Si todos los puntos aparecen sobre una lnea recta, los datos iniciales de la estacin problema son vlidos sin correccin.En caso de presentarse cambio de pendiente es necesario reestablecer la homogeneidad bajo las condiciones del tramo ms confiable, generalmente es el primero, o sea el correspondiente al ltimo periodo y realizar el ajuste con base en la relacin de las pendientes de los dos segmentos de la curva de dobles masas. La relacin proporciona una constante K, que multiplicada por los valores inconsistentes de la estacin analizada X, permite el ajuste de la serie. La curva representada en la Figura 44, muestra un quiebre a partir del dcimo primer valor; siguiendo el procedimiento descrito, se han obtenido las pendientes de los dos tramos y se ha calculado el coeficiente K=1.65.En la Tabla 22 aparecen los datos corregidos a partir del dcimo primer valor y el nuevo acumulado una vez realizado el ajuste.AOSEstac AAcumulado AEstac BAcumulado BEstac CAcumulado CPromedio Acumulado A-B-CEstacin XAcumulado XValore Ajustados XxKNuevo Acumulado XCalculo del coeficiente K1970105105102102106106104101101m1 (primer tramo periodo reciente)= 1.0m2(segundo tramo periodo inicial)= 0.60 K= M1/m2 = 1.0/0.60 = 1.6519691122179820010320920910520619689831593293983073051123181967103418100393974044059841619661085261044979549950710051619659562110760410860761110462019649771896700103710709107727196398816947949880880696823196210391992886112920908949171961106102510198710510251012921009196010111261061093101112611157510841241133195992121810311961021228121466115010912421958941312981294981326131162121210213441957961408971391931419140659127197144119561071515951486100151915076013319915401955104161910815941041623161258138996163619541001719103169710717301715531442871723195393181298179596182618115719419418171952981910112190794192019125815579619131951102201210020079920192013571614942007Determinacin de la homogeneidad de los estados de precipitacin en la estacin X con los registros en las estaciones A, B, y C por el mtodo de dobles masas.Tabla 22. datos de precipitacin. Curva de doble masas,Figura 44. Diagrama de mtodo de dobles masasTabla 23. Datos de precipitacin para curva de doble masas. Figura 45. Curva de doble masas. Estacin Univalle Vs Promedio de estaciones Precipitacin en miles de mm En la Figura 44, la lnea de trazos se ha construido con los nuevos valores acumulados y constituye una prolongacin del primer tramo, con lo cual se tiene evidencia de haber obtenido un buen ajuste. Como ejemplo se tomar el mismo caso de la desviacin meteorolgica de la Universidad del Valle, a la cual le haremos la prueba de doble masas con las estaciones meteorolgicas de los ingenios Manuelita, Cauca, y la estacin de Florida, todas ellas ,ubicadas en la zona plana del Valle geogrfico del ro Cauca, es decir todas las estaciones estn localizadas dentro de una zona' homognea fisiograficamente. y climticamente hablando. En este ejemplo se trabajar con tres estaciones, siendo recomendable un mayor nmero de estaciones.La informacin se presenta en la Tabla 23. Al graficar la informacin (figura 45), se observa que la linea acumulada de los datos de precipitacin de las estaciones involucradas no presenta un quiebre apreciable, razn por la cual se concluye que a pesar de existir la presencia derboles en los alrededores de la estacin meteorolgica de la Universidad del Valle, esta no representa hasta el momento del analsis una fuente de heterogeneidad.