¹Universidad Simón Bolívar, Departamento de Cómputo Científico y Estadística, Caracas, Venezuela. Profesor titular. Email: lbravo@cesma.usb.ve
²Universidad Simón Bolívar, Centro de Estadística y Software Matemático, Caracas, Venezuela. Asistente de investigación. Email: edgardegryze@cesma.usb.ve
³Universidad Simón Bolívar, Centro de Estadística y Software Matemático, Caracas, Venezuela. Estudiante de maestría. Email: katiuska@cesma.usb.ve

En este artículo se analizan los datos de 113 estaciones de precipitación mensual disponibles para años recientes en Venezuela. Los datos provienen de la red de estaciones climáticas de la Corporación Venezolana de Guayana-Electrificación del Caroní (CVG-EDELCA), la Fuerza Aérea Venezolana (FAV) y el Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales (MARN). Se hace un análisis de homogeneidad utilizando la prueba de Alexandersson (Alexandersson 1986) para determinar si existen estaciones con cambios importantes en la media de la serie que no forman parte de la variabilidad climática interanual. Se ajustan modelos lineales con componente de tendencia, estacionalidad y errores autorregresivos utilizando el método de mínimos cuadrados generalizados. Se comparan distintos modelos para determinar si el componente de tendencia debe o no debe ser incluido en el modelo así como la representación del componente estacional con uno o dos armónicos, para describir el comportamiento unimodal o bimodal de la precipitación a lo largo del año. Se utiliza el criterio de información bayesiana (CIB) para la selección de los modelos propuestos. Los valores de tendencia estimados y la significancia del componente de tendencia son representados espacialmente. Se encuentra que la zona norte costera y la mayor parte de la región andina presentan una tendencia negativa en la precipitación. Por el contrario, la zona sureste del estado Bolívar presenta una tendencia positiva. Sin embargo, el componente de tendencia no es significativo para la mayoría de las estaciones. Además, el patrón estacional está mejor representado por un modelo con dos armónicos, dadas las características estacionales de las estaciones analizadas.

Palabras clave: precipitación mensual, tendencia, estacionalidad, selección de modelos, series de tiempo.

This paper analyzes data from 113 Venezuelan monthly precipitation stations for recent years. The data come from the climatic network from the Venezuelan Guayana Coorporation- Caroni Electrification (CVG-EDELCA), the Venezuelan Air Force (FAV), and the Ministry of Environment and Natural Resources (MARN). An homogeneity test is carried out by using Alexanderssons test (Alexandersson 1986) to detect locations with important changes in the mean, which are not part of the natural climate variability. Linear models with a trend component, a seasonal component and autoregressive errors are fitted by using Generalized Least Squares. Different models are compared to determine whether the trend component should be included within the model, as well as the seasonal component with one or two harmonics, depending on whether the precipitation presents a single or two modes along the year. The Bayesian Information Criteria (BIC) is used for model selection. The estimated trend values and the significance of the trend component are spatially represented. It is found that in the northern coastal region and most of the Andean region precipitation trends are negative. On the contrary, southeast of Bolívar state presents a positive trend. However, the model trend component is not significant for most locations. Moreover, the seasonal pattern is best represented with a model with two harmonics, given the seasonal characteristics of the analyzed locations.

Key words: Monthly precipitation, Trend, Seasonality, Selection of models, Time series.

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Referencias

1. Alexandersson, H. (1986), `A Homogeneity Test to Precipitation Data´, Journal of Climatology 6, 661-675.         [ Links ]

2. Caporello, G. & Maravall, A. (2004), TSW, Banco de España, Research Department. *http://www.bde.es/servicio/software/tramo/tswrm.pdf         [ Links ]

3. De Luis, M., Raventós, J., González-Hidalgo, J. C., Sánchez, J. R. & Cortina, J. (2000), `Spatial Analysis of Rainfall Trends in the Region of Valencia (East Spain)´, International Journal of Climatology 20, 1452-1469.         [ Links ]

4. ESRI, (2006), ArcGIS, 9.2 edn, Environmental Scientific Research Institute, Redlands, United States.         [ Links ]

5. González-Hidalgo, J. C., De Luis, M., Raventós, J. & Sánchez, J. R. (2001), `Spatial Distribution of Seasonal Rainfall Trends in a Western Mediterranean Area´, International Journal of Climatology 21, 843-860.         [ Links ]

6. Gómez, V. & Maravall, A. (1994), `Estimation, Prediction and Interpolation for Nonstationary Series with the Kalman Filter´, Journal of the American Statistical Association 89, 611-624.         [ Links ]

7. MARN, (2005), Primera comunicación nacional sobre cambio climático en Venezuela. Ministerio del ambiente y los recursos naturales, Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Fondo Mundial para el Medio Ambiente, Caracas, Venezuela. *http://www.minamb.gob.ve/files/Cambio_Climatico/Primeracomunnacional.pdf         [ Links ]

8. Martelo, M. T. (2004), Consecuencias ambientales generales del cambio climático en Venezuela, Trabajo de ascenso, Universidad Central de Venezuela, Facultad de Agronomía, Maracay, Venezuela.         [ Links ]

9. Poveda, G., Waylen, P. & Pulwarty, R. (2006), `Annual and Inter-annual Variability of Present Climate in Northern South America and Southern Mesoamerica´, Palaeogeography, Palaeoclimatolgy, Palaeoecology 234(1), 3-27.         [ Links ]

10. Quintana-Gómez, R. A. (1999), `Trends of Maximum and Minimum Temperature in Northern South America´, Journal of Climate 12(7), 2104-2112.         [ Links ]

11. R Development Core Team, (2007), R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0. *http://www.R-project.org         [ Links ]

12. Saladié, O., Brunet, M., Aguilar, E., Sigró, J. & López, D. (2005), Datos de precipitación mensual ajustada del sector nororiental de la península ibérica (1850-2000), Universitat Rovira i Virgili, Tarragona, España.         [ Links ]

13. Solomon, S., Qin, D., Manning, M., Chen, Z., Marquis, M., Averyt, K. B., Tignor, M. & Miller, H. L. (2007), Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, New York, USA.         [ Links ]

14. West, M. & Harrison, J. (1977), Bayesian Forecasting and Dynamic Models, Second edn, Springer-Verlag.         [ Links ]

15. Wilks, D. (1997), `Resampling Hypothesis Tests for Autocorrelated Fields´, Journal of Climate 10, 65-82.         [ Links ]

16. World Meteorological Organization, (2007), Guide to Climatological Practices, third edn, World Meteorological Organization. Taken in May of 2007 of the web page. *http://www.wmo.int/pages/prog/wcp/ccl/guide/documents/guide_third_edition_draft_may2007.pdf         [ Links ]

17. Zwiers, F. & Von Storch, H. (1995), `Taking Serial Correlation into Account in Tests of the Mean´, Journal of Climate 8(2), 336-351.         [ Links ]

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