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Tecnología y Ciencias del Agua
, vol. VIII, núm. 3, mayo-junio de 2017, pp. 55-74
Villanueva
et al.
,
La variabilidad del caudal del río Acaponeta inferida mediante series de anillos de crecimiento en coníferas
•
ISSN 2007-2422
1976). La cronología estandarizada incluyó las
versiones
Estándar
(
Std
),
Residual
(
Res
) y
Arstan
(
Ars
) (Cook, 1987). La primera versión deriva
directamente de dividir el valor de medición
entre el obtenido de la curva de ajuste; la ver-
sión
Res
se produce al eliminar o minimizar
la autocorrelación, y la versión
Ars
se calcula
al incorporar el valor de autorregresión a la
cronología residual. El uso de una versión deter-
minada en la reconstrucción de evento climático
o historial de caudales depende del grado de
correlación y significancia (Cook, 1987). En este
caso, tomando en cuenta que los caudales son
independiente de un año a otro, se trabajó con
las versiones residuales en las que se minimiza
la autocorrelación de un año a otro, como se
sugiere en otros estudios de la literatura (Brito-
Castillo
et al
., 2003). A los índices RWI, EWI y
LWI de cada serie se les estimó una línea flexible
suavizada (“spline”), calculada con intervalos
de década, para resaltar eventos extremos (Cook
& Peters, 1981).
Análisis estadístico
La asociación entre cronologías se analizó
mediante un análisis de correlación y compo-
nentes principales (SAS, 2012), para determinar
aquellas con una respuesta climática común e
integrarlas a una cronología representativa de
la cuenca con fines de comparación con varia-
bles climáticas e hidrométricas. Para mejorar
la distribución normal de los datos de caudal
medio se probaron transformaciones a valores
logarítmicos, cuadráticos, raíz cuadrada y valor
inverso. Los dos criterios para seleccionar la
transformación fueron que se mejorara la dis-
tribución normal y la mayor correlación entre
variables (Brito-Castillo
et al
., 2003).
Una vez que se demostró una correlación
significativa entre datos transformados de
caudal medio e índices de anillo, se selecciona-
ron las series residuales (RWIr y LWr), porque
en estas series los valores de un año son menos
influenciados por el año previo, como se espera
que ocurra con los datos de caudal medio. Para
encontrar la mejor ecuación lineal que explica la
variación de caudal medio a partir de índice de
anillo (RWIr y LWr), se usó la subrutina VERIFY
de “Dendrochronology Program Library”, que
identifica el periodo de máxima correlación
entre variables y al mismo tiempo realiza una
verificación en un subconjunto de los datos. Los
dos criterios para seleccionar un modelo de re-
construcción fueron la correlación y el valor de
reducción de error (Cook & Jacoby, 1983; Stahle
& Cleaveland, 1992; Woodhouse, 2001). Aunque
este procedimiento se enfoca en el periodo con
máxima correlación, la ecuación seleccionada se
usa sólo si en el proceso de verificación la corre-
lación entre variables sigue siendo significativa
y si la capacidad de predicción de la ecuación
en intervalos fuera de los datos observados es
significativa (Cook & Jacoby, 1983; Stahle &
Cleaveland, 1992; Woodhouse, 2001).
La CR-Acaponeta se comparó con los índices
ENSO para definir el impacto de este patrón
circulatorio, el cual explica gran parte de la
variabilidad hidroclimática invierno-primavera
observada a nivel regional (Cleaveland
et al
.,
2003; Cerano-Paredes, Villanueva-Díaz, Valdez-
Cepeda, Méndez-González, & Constante-García,
2011; Villanueva-Díaz
et al
., 2011). Los índices
ENSO reflejan un diferencial de temperatura de
la superficie del mar en el Pacífico, comparado
con la temperatura de las costas de Sudamérica;
sus variaciones cíclicas, que ocurren en periodos
entre tres y siete años, están relacionadas con la
variación climática regional. Estos índices son
de acceso libre en el sitio
gov/psd/enso. La asociación con estos fenóme-
nos circulatorios se realizó al contrastar tanto los
índices dendrocronológicos individuales como
el regional con índices registrados de El Niño
Oscilación del Sur (ENSO) (Allan, Lindesay, &
Parker 1996), índices SOI reconstruidos para
el norte de México (Stahle, D’Arrigo, Krusic,
& Cleaveland, 1998), y el índice de lluvia
tropical (TRI), que constituye un estimativo de
la variabilidad de ENSO y que se fundamenta
en las anomalías de precipitación en la región
del Pacífico Central, por lo que se le atribuye
una mayor estabilidad que el índice de presión
entre Tahití y Darwin, Australia (Wright, 1979).
