Cartografía predictiva de variables climáticas: comparación de distintos modelos de interpolación de la temperatura en España peninsular

Resumen

Se evalúa la capacidad de modelos de interpolación de tres familias: superficies de tendencias, regresiones multiples con predictores derivados de un modelo digital del elevaciones (MDE) y kriging, para interpolar la temperatura en España peninsular. Los modelos se validaron con un conjunto independiente de estaciones control seleccionadas al azar. Los resultados indican que es posible estimar la temperatura en puntos donde no existan estaciones de registro con un error medio en torno al 9%. Las superficies de tendencias lineales, superficies de tendencias polinómicas y el kriging (siempre corrigiendo la temperatura por la altitud) interpolaron significativamente peor que las superficies de interpolación mediante splines de suavizado, regresiones locales, y los modelos de regresión multiple con predictores del MDE. Sin embargo, estos ultimos no difirieron entre si. Los modelos que mejor funcionan para interpolar una media de 30 años son también los que mejor funcionan para interpolar la media de un año. Así mismo, tienden a ser el mismo subconjunto de predictores topográficos derivados del MDE los mejores estimadores de la temperatura media independientemente del mes o la duración del periodo. Del conjunto de los mejores modelos se eligió uno de los modelos de regresión del MDE para elaborar mapas de temperatura real mensual para el periodo 1965-1995 en España peninsular.