El software Clic-MD es una herramienta para analizar miles de datos en segundos: tendencias del clima e índices agroclimáticos
DOI:
https://doi.org/10.19136/era.a8n1.2637Palabras clave:
Climatic Anomalies, Climate change, Extreme Events, Maximum Temperature, Minimum Temperature, RainfallResumen
El análisis de los datos climáticos es tedioso y lento, lo que retrasa el análisis de millones de datos meteorológicos en todo el mundo. La toma de decisiones a nivel local sobre el cambio climático requiere convertir los datos en información. El objetivo fue desarrollar un software para analizar miles de datos meteorológicos en segundos. Diseñamos la base de datos, seleccionamos las pruebas para el análisis de las series de tiempo y los índices agroclimáticos. Desarrollamos el software teniendo en cuenta su facilidad de uso y su eficiencia para procesar datos e interpretar resultados. El software fue probado varias veces por usuarios potenciales. Clic-MD incluye un conjunto de rutinas para calcular las variables derivadas más utilizadas en la evaluación de la tierra, como los índices agroclimáticos, la probabilidad de lluvia por mes y otras. Clic-MD permite identificar las tendencias del cambio climático (anomalías climáticas y eventos extremos).
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Referencias
Allen R., L. S. Pereira, D. Raes, and M. Smith. (1998). Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage, Paper No 56, Rome, Italy. 300 pp.
Archer SR, and Predick KI. (2008). Climate Change and Ecosystems of the Southwestern United States. Rangelands 30:23-28.
Ault, T.R., Zurita-Milla, R., Schwartz, M.D. (2015). A Matlab© toolbox for calculating spring indices from daily meteorological data. Comput. Geosci. 83, 46–53.
Bautista, F., Bautista-Hernández, D., & Delgado-Carranza, C. (2009). Calibration of the equations of Hargreaves and Tornthwaite to estimate the potential evapotranspiration in semi-arid and subhumid tropical climates for regional applications. Atmósfera, 22: 331-348.
Bautista F., DA Bautista-Henandez, O. Álvarez, D de la Rosa. (2013). Software to identified climate change trends at the local level: a study case in Yucatán. Revista Chapingo, serie ciencias forestales y del ambiente. 19:81-90.
Bautista F., Pacheco A., Dubrovina I. 2019. Climate change indicators software for computing climate change indices for agriculture. Ecosist. Recur. Agropec. 6(17): 343-351. DOI: 10.19136/era.a6n17.1770
Bautista F., DA Bautista-Henandez, O. Álvarez, D de la Rosa. (2011). Manual de Usuario del Sistema de análisis de datos para el monitoreo regional y local del cambio climático con índices agroclimáticos (MOCLIC). Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental. Universidad Nacional Autónoma de México. 46 pp.
Bautista F., A. Pacheco and D.A. Bautista-Hernández. (2016). Climate change analysis with monthly data (Clic-MD). Software manual. Skiu, México, México. 57 pp.
Beniston, M. (2008). Extreme climatic events and their impacts: examples from the Swiss Alps. En H. F. Díaz, & R. J. Murnane, Climate extremes and society. Cambridge University Press, pp 147-164. New York.
Canós, J., Letelier, P., & Penadés, M. (2003). Metodologías Ágiles en el Desarrollo de Software. In T. Patricio Letelier, & L. Emilio A. Sánchez (Eds.), Metodologías Ágiles en el Desarrollo de Software (pp. 1 – 8). Alicante, España: Grupo ISSI.
Carlón, T., & Mendoza, M. (2007). Análisis hidrometeorológico de las estaciones de la cuenca del Lago de Cuitzeo. Investigaciones Geográficas, 63: 56-76.
De la Rosa, D., Barros, J., Mayol, F., & Moreno, J. (1996). CDMm Base de Datos Climáticos Mensuales. Consejo Superior de Investigaciones Científicas. Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología. Sevilla, España. [Available at: http://www.MicroLEIS.ExplorandolosLímitesAgro-ecológicosdelaSostenibilidad].
del Río S, Herrero L, Pinto-Gomes C, and Penas A. (2011). Spatial analysis of mean temperature trends in Spain over the period 1961–2006. Global and Planetary Change 78:65-75.
Delgado C. C.*, Pacheco A. J., Cabrera S. A., Batllori S. E., Orellana R. and Bautista F. (2010). Quality of groundwater for irrigation in tropical karst environment: the case of Yucatán, México.Agricultural water management. 97, 1423-1433. http://www.sciencedirect.com/science/journal/03783774
Delgado Carranza C. (2010). Zonificación agroecológica del estado de Yucatán con base en índices agroclimáticos y calidad agrícola del agua subterránea. Tesis de Doctorado. Centro de Investigación Científica de Yucatán. Yucatán, México.
Delgado C.C., F. Bautista, R. Orellana y H. Reyes. (2011). Clasificación y zonificación agroclimática utilizando la relación precipitación evapotranspiración en el estado de Yucatán México. Investigaciones geográficas. 75: 51-60.
Delgado, C., Bautista, F., Ihl, T., Palma-López, D. 2017. Evaluación de la aptitud de tierras para la agricultura de temporal usando la duración del periodo de lluvia en el estado de Yucatán. Ecosistemas y Recursos Agropecuarios, 4(12):485-497.
Doorenbos J. and O. W. Pruitt, (1977). Crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage. Paper 24. Land and Water Development Division , FAO. Rome. 144 pp.
Easterbrook, S.M. (2010). Climate change a grand software challenge. Proceedings of the FSE/SDP Workshop on Future of Software Engineering Research (FoSER ’10), ACM, New York, NY, USA. pp. 99-104
FAO (Food and Agriculture Organization). (1996). Agro-ecological zoning: Guidelines. FAO Soils Bulletin 73. Soil Resources, Management and Conservation Service, FAO Land and Water Development Division. Rome, Italy.78 p.
García M., D. Raes, S-E. Jacobsen and T. Michel, (2007). Agroclimatic constraints for rainfed agriculture the Bolivian Altiplano. Journal of Arid Environments. 71: 109–121.
García-Herrera, G., Esquivel, G., Zárate, J. L., Trejo, R., Sánchez, I., & Esquivel, O. (2009). Escenarios a futuro de temperatura y precipitación pluvial bajo el efecto de un cambio climático en la región agrícola de los llanos, Durango, México. Revista Chapingo Serie Zonas Áridas, 9:107-120.
Hargreaves G.H., and Z.A. Samani. (1982). Estimating potential evapotranspiration. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE. 108(3), 223–230.
Hargreaves, G.H. and Z. A. Samani, (1985). Reference crop evapotranspiration from temperature. Appl. Eng. Agric. 1 (2), 96–99.
Holmgren M, Stapp P, Dickman CR, Gracia C, Graham S, Gutiérrez JR, Hice C, Jaksic F, Kelt DA, Letnic M, Lima M, López BC, Meserve PL, Milstead WB, Polis GA, Previtali MA, Richter M, Sabaté S, and Squeo FA. (2006). Extreme climatic events shape arid and semiarid ecosystems. Frontiers in Ecology and the Environment 4:87-95.
Intergovernmental Panel on Climate Change, Task Group on Data and Scenario Support for Impact and Climate Assessment (IPCC-TGICA). (2007). General guidelines on the use of scenario data for climate impact and adaptation assessment. Version 2. Helsinki, Finland; [Available at: http://www.ipcc-data.org/guidelines/TGICA_guidance_sdciaa_v2_final.pdf].
Jain SK, Kumar V, and Saharia M. (2013). Analysis of rainfall and temperature trends in northeast India. International Journal of Climatology 33:968-978.
Lioubimtseva E, and Henebry GM. (2009). Climate and environmental change in arid Central Asia: Impacts, vulnerability, and adaptations. Journal of Arid Environments 73:963-977.
Lobit, P., A. Gómez-Tagle, F. Bautista, J.P. and Lhomme. 2017. Retrieving air humidity, global solar radiation and potential evapo-transpiration from daily temperatures: development and validation of new methods for Mexico. Part III: Potential evapo-transpiration. Theoretical and Applied Climatology, https://doi.org/10.1007/s00704-017-2213-7.
Lobit, P., López Pérez, L., Lhomme, J.P. and Gómez A. 2018a. Retrieving air humidity, global solar radiation, and reference evapotranspiration from daily temperatures: development and validation of new methods for Mexico. Part I: humidity. Theor Appl Climatol 133, 751–762 (2018). https://doi.org/10.1007/s00704-017-2211-9
Lobit, P., López Pérez, L. and Lhomme, J.P. 2018b. Retrieving air humidity, global solar radiation, and reference evapotranspiration from daily temperatures: development and validation of new methods for Mexico. Part II: radiation. Theor Appl Climatol 133, 799–810. https://doi.org/10.1007/s00704-017-2212-8
López-Diáz F, Conde C, and Sánchez O. (2013). Analysis of indices of extreme temperature events at Apizaco, Tlaxcala México: 1952-2003. Atmósfera 26:349-358.
Mendelsohn, R., Kurukulasuriya, P., Basist, A., Kogan, F., Williams, C. (2007). Climate analysis with satellite versus weather station data. Clim. Change 81, 71–83.
Monterroso, A. I., Gómez, J. D., Toledo, M. L., Tinoco, J. A., Conde, C., & Gay, C. (2011). Simulated dynamics of net primary productivity (NPP) for outdoor livestock feeding coefficients driven by climate change scenarios in México. Atmósfera, 24: 69-88.
Montiel-González C., Gallegos-Tavera A., Ortega A., Bautista F., Gopar-Merino F., Velázquez A., 2019. Análisis climático para la agricultura de temporal en Michoacán, México Ecosistemas y Recursos Agropecuarios, 6(17):307-316.
Orellana, R., Hernández, M. E. & Espadas, C. (2011). Ambiente. Clima. En F. Bautista, Técnicas de muestreo para el manejo de Recursos Naturales. Segunda Edición, pp 189-225. México, DF.
Ortega A., Montiel-González C., Gallegos A*, Pacheco A., Bautista F. 2019. Climatic hazard indicators for rainfed maize in a developing country: the case of Bajo Balsas, Mexico. Nova Scientia, 11:26-52.
Smith M. (2000). The application of climatic data for planning and management of sustainable rainfed and irrigated crop production. Agricultural and Forest Meteorology. 103, 99-108.
Thom H.C.S. (1958). A note on the gamma distribution. Monthly Weather Review. 86: 117-122.
Villers, L., Arizpe, N., Orellana, R., Conde, C., & Hernández, J. (2009). Impactos del cambio climático en la floración y desarrollo del fruto del café en Veracruz, México. Interciencia, 34: 322-329.
Villoria, N.B., Elliott, J., Müller, C., Shin, J., Zhao, L., Song, C., (2016). Rapid aggregation of global gridded crop model outputs to facilitate cross-disciplinary analysis of climate change impacts in agriculture. Environ. Model. Softw. 75, 193–201.
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