Procesamiento de datos meteorológicos del IDEAM con Python y validación de datos del reanálisis ERA5 (2019)
RESUMEN: "Mediante el uso de Python y algunas de sus útiles librerías de funciones enfocadas al análisis de datos y al manejo de series de tiempo, se realizó un preprocesamiento y un procesamiento de datos meteorológicos correspondientes a estaciones del IDEAM. A través de esta herramienta computacional, se realizaron análisis que permitieron observar el comportamiento de las variables climatológicas de interés (temperatura, humedad relativa, precipitación y velocidad del viento) en diferentes escalas de tiempo mediante el cálculo de ciclos medios anuales, anomalías, promedios mensuales, entre otros. En este trabajo se caracteriza la estacionalidad en diferentes localidades de Colombia y la variabilidad climática asociada a fenómenos de gran escala como las fases La Niña 2010-12 y El Niño 2015-16 del ENSO. Se pudieron apreciar grandes cantidades de datos faltantes para la velocidad del viento en todas las estaciones de estudio, además de datos “contaminados” entre los datos de la estación de Cartagena, siendo ambos casos contratiempos negativos que pueden modificar notoriamente la calidad e incertidumbre de los resultados. Otro de los propósitos principales para este trabajo era el de validar la información climatológica estimada por el reanálisis ERA5 mediante una comparativa con los datos provenientes de estaciones del IDEAM. En general se encontraron sub y sobreestimaciones por parte de ERA5 con respecto a los valores observados, encontrando incluso sobrestimaciones de más del 150% respecto a las observaciones, como ocurrió para algunos meses del ciclo medio anual de velocidad del viento en la estación de Riohacha. Más allá de esto, ERA5 se mostró como una fuente de información útil para representar la climatología de algunas regiones del país al menos siguiendo adecuadamente el comportamiento de las variables medidas por el IDEAM, al menos en términos de ciclo anual y variabilidad interanual. Quedan pendientes como tareas para estudios posteriores realizar una revisión rigurosa de la calidad de los datos observados en las estaciones y también encontrar métodos de corrección de sesgo (Bias Correction) que permitan utilizar a ERA5 de manera más amplía para estudios locales. También queda pendiente extender el análisis realizado a otras estaciones meteorológicas del IDEAM. Palabras Claves: Comparación, ERA5, IDEAM, Python.