https://doi.org/10.37815/rte.v35n2.1054

Artículos originales

Metodología para localizar
la Zona de Convergencia Intertropical usando velocidad de viento

Methodology to locate the Intertropical Convergence Zone using wind
velocity

Jorge Bravo1 https://orcid.org/0009-0006-0466-9328, Jesus Portilla1 https://orcid.org/0000-0003-4985-4325 1Escuela Politécnica
Nacional, Quito, Ecuador

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Commons Atribución-NoComercial 4.0

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Enviado: 2023/07/15 Aceptado: 2023/08/22
Publicado: 2023/10/15

Resumen

La localización de la Zona de Convergencia Intertropical (ITCZ) se puede establecer en función de
la convergencia de corrientes de vientos alisios provenientes del hemisferio
norte y sur. Esta zona tiene una gran relevancia climática pues incide
directamente en la distribución de precipitaciones en las regiones
ecuatoriales y tropicales a escala global. En este trabajo se desarrolla una
metodología para localizar la ITCZ, empleando un algoritmo de
convergencia en el campo vectorial de velocidades de viento obtenido del modelo
de reanálisis atmosférico ERA
Interim. Esta metodología resulta única, pues parte de un concepto
robusto de análisis de gradientes y consigue
un rango de la localización de la ITCZ en períodos de tiempo registrados históricamente, lo cual
no se ha encontrado en estudios previos. La metodología consiste en una
serie de algoritmos individuales que permiten limpiar, segmentar y depurar los
datos de convergencia hasta obtener
mapas que simplifican su visualización empleando MATLAB®. Se obtienen
como resultado rangos estadísticos de la localización de la ITCZ en cada mes de 41 años
de datos disponibles, patrones de desplazamiento meridional, y también mapas de contraste entre la localización mensual
acumulada y la localización en meses de años en los que se manifestó El Niño
Oscilación del Sur (ENSO) para mostrar una posible correlación.

Palabras clave: vientos alisios,
ENSO, ITCZ, dinámica atmosférica, reanálisis.

Abstract

The location of the Intertropical Convergence Zone (ITCZ) can be established as a function
of convergence between tropical
trade winds from the Northern
and Southern Hemispheres. This zone has a great impact
on the weather since it directly affects
the distribution of precipitation in equatorial and tropical regions
on a global scale. This document elaborates on the development of a methodology to locate the ITCZ using a convergence algorithm in the vector field of wind velocity obtained from the ERA Interim
reanalysis model. This methodology is unique because it relies on a robust concept of
gradient analysis and achieves a location range for ITCZ in defined
periods of time registered historically, which has not been developed in previous studies.
The methodology consists of a series of individual algorithms that allow
for the cleaning, segmentation, and debugging of convergence data, until
simplified maps for visualization are obtained
using MATLAB®. The results are statistical ranges
of the location of the ITCZ in each
month of the 41 years of data available, meridional shift patterns, and
contrast maps between cumulative monthly location and the location on months of
years where El Niño Southern Oscillation (ENSO) was present to show
possible correlation.

Keywords: trade winds, ENSO, ITCZ,
atmospheric dynamics, reanalysis.

Introducción

Muchas características del clima
tropical son manifestaciones de la convergencia dinámica y termodinámica de los hemisferios norte y sur. Esto incluye el afloramiento ecuatorial
(proceso por el cual agua fría profunda
y rica en nutrientes asciende
a la superficie), convección
troposférica profunda (fenómeno térmico que permite
el movimiento y mezcla de paquetes de aire
a diferentes alturas
de la atmósfera), una estructura compleja de corrientes oceánicas y uno de
los esquemas de viento más estables del planeta,
como lo son los vientos
alisios (Waliser & Gautier, 1993). De todos los fenómenos que caracterizan a la región tropical, la característica que
representa de forma más
clara la intersección de los dos hemisferios es la Zona de Convergencia
Intertropical, ITCZ por sus siglas en inglés, cuyo
análisis es fundamental para entender la interacción entre la temperatura superficial del océano, precipitación, y presión a nivel del mar.
La característica principal de la ITCZ es el alto contenido de vapor de
agua en el aire, el cual al llegar a una mayor
altura se enfría y provoca intensas
lluvias, liberando humedad
acumulada (Wallace & Hobbs, 2006).

La diferencia en presión atmosférica, generada por la variación de temperatura al receptar radiación solar en las diferentes latitudes del planeta, da
lugar al movimiento de corrientes de aire (Marshall & Plumb, 2008). Las
corrientes de aire se conocen como ‘vientos’ y siempre se
desplazan desde una zona de presión alta a una zona de presión
baja, y mientras mayor sea la diferencia de presiones, más fuerte
será la velocidad del viento. Diferentes regiones de la superficie terrestre reciben diferentes cantidades de radiación, esto debido a la diferencia en el ángulo de incidencia, pero también al movimiento rotacional y estacional del planeta, variadas reflectividades de las superficies propias de las regiones y diversos factores
de contaminación. De esta manera, la temperatura en distintas latitudes también varía. La región polar se caracteriza
por ser una zona de baja temperatura y alta presión, mientras que la región ecuatorial se muestra como zona
de alta temperatura y baja presión (Barry, 2003).

La diferencia de presión
atmosférica y temperaturas produce una serie de patrones globales de
circulación, los cuales componen el modelo de circulación
atmosférica global, en el cual se establecen los ciclos de circulación como celdas de convección atmosférica. Existen tres celdas de convección atmosférica en cada hemisferio: Hadley,
Ferrel y Polar (Barry, 2003).

En la Figura
1 se puede observar un esquema simplificado de la disposición de estas celdas
en el planeta y el esquema
de flujo de viento en la troposfera. Este estudio se enfoca en la región de la celda de convección atmosférica Hadley, que
se caracteriza porque el aire cálido de la zona ecuatorial se eleva, creando
un cinturón de baja presión, y mientras el aire se eleva va perdiendo
calor, lo que resulta en condensación y da origen
a las nubes y lluvia
que se distribuyen al norte y
sur de la línea ecuatorial. En las latitudes 30ºN y 30ºS, el aire frío y seco desciende, creando una región de alta presión que se
caracteriza por ser despejada, y cuando alcanza la superficie de la tierra, se
mueve hacia el trópico o hacia los polos (Barry, 2003). Por este motivo,
en la zona ecuatorial hay largas cadenas
de viento que transportan calor
y humedad y dan lugar
a la ITCZ, que es una franja
compuesta por nubes de convección profunda ubicadas en una gran cadena
longitudinal (Schneider et al., 2014).

Figura 1

Esquema de las celdas de convección atmosférica

Encontrar la localización de la
ITCZ y sus propiedades migratorias usando datos de viento ha representado un
desafío en el pasado por varias razones. Primero, las observaciones directas
de la capa límite de vientos tropicales han sido escasas. Adicionalmente, las predicciones
de rango corto, que usualmente proveen los datos para el análisis
en predicción numérica del clima, han sido tradicionalmente menos
exitosas en los trópicos que en las altitudes medias debido a la
complejidad de la circulación tropical. Finalmente, las restricciones de
balance aplicadas en la asimilación de datos presentaban poca
información de viento del campo total de datos en los trópicos
(Žagar et al., 2005). Para el estudio de la dinámica y
climatología del flujo superficial en las áreas ecuatoriales, se
han empleado datos de embarcaciones, sensores superficiales y sensores de
altura; posteriormente se desarrollaron los reanálisis de datos y en
años recientes se han tenido observaciones continuas de vectores de
viento en la superficie oceánica gracias a dispersómetros basados
en espacio, particularmente el escaterómetro (Žagar et al., 2011). Los
análisis y pronósticos en los trópicos han mejorado
significativamente en los
últimos años, esto gracias a que se han desarrollado nuevas
metodologías, más completas, que
cuentan con la implementación de modelos variacionales para asimilación de datos, como los
filtros de ensamble
de Kalman, el 3D-Var y 4D-Var , los mismos que permiten
mejorar las condiciones iniciales
de pronóstico y su ajuste respecto al tiempo (Daescu,
2008; Houtekamer &
Mitchell, 1998).

En este trabajo se propone una
metodología que permita determinar la ubicación de la ITCZ
mediante el análisis de los datos de velocidad del viento proporcionados
por el Centro Europeo de Predicción del Clima de Rango Medio, ECMWF por sus siglas en inglés. Su archivo
de reanálisis, ERA Interim,
ha sido depurado de errores y presenta una mejor asimilación de

datos mediante el uso de nuevos parámetros para facilitar su procesamiento (Dee et al., 2011).
Aportando con la metodología para ubicar la ITCZ se busca conseguir un
contraste a estudios previos de su localización, bifurcaciones y zonas dobles
de convergencia, y su variabilidad respecto al tiempo.

El uso acertado de la predicción
meteorológica y datos climáticos permite una mejor
planificación para varios sectores que aprovechan el océano para
actividades económicas y permite establecer medidas preventivas contra
fenómenos naturales como El Niño-Oscilación del Sur (ENSO) (Adams et al., 1995). En estudios
anteriores se ha realizado un análisis histórico
en el cual se observa
que el desplazamiento hacia el norte de la ITCZ se ve acompañado
de gradientes zonales de temperatura que responden a la presencia de ENSO (Koutavas et al., 2006), adicionalmente se ha observado que una de las zonas
de mayor dificultad para la predicción de ENSO es la zona ecuatorial del
Océano Pacífico este, una zona donde la ITCZ tiende a presentar
bifurcaciones y variabilidad anómala (Mu et al., 2014; Sulca et al.,
2018). Aunque es usual que el estudio de ENSO esté relacionado con una
variación de la relación permanente que existe entre la
intensidad de los vientos alisios y la temperatura superficial del océano zonal (McPhaden et al.,
2006), es posible que la localización de la ITCZ presente anomalías que permitan identificar la presencia de condiciones de ENSO o brinden un parámetro
adicional para mejorar la calidad predictiva de este fenómeno.

Datos y
Métodos

Los datos empleados en este estudio permiten obtener información completa y verificada de las condiciones atmosféricas,
oceanográficas y climáticas a escala global. Los modelos de
reanálisis atmosférico consisten en una combinación de observaciones y medidas, con modelos
físicos de predicción meteorológica. De esta manera, se
obtiene como resultado un conjunto global de datos
con mayor consistencia y menos vacíos en el tiempo.
La mayor ventaja
de este método es que emplea
todas las variables posibles para construir un mapa global
de datos, y con
ello se consigue incrementar tanto la resolución como la calidad
de las predicciones (Berrisford
et al., 2011).

Para
realizar un modelo
de reanálisis se requiere establecer condiciones iniciales de los
parámetros a evaluar y formular un modelo físico que tome en consideración el comportamiento
de las variables atmosféricas
en el tiempo. Las condiciones iniciales se obtienen de observaciones y
mediciones de distintos instrumentos distribuidos en el Sistema Global de
Observaciones, y se combinan con predicciones meteorológicas de corto rango. Esto permite
ajustar los modelos predictivos luego de verificar
sus resultados con el clima real (Berrisford et al., 2011). En este proceso se emplean métodos de
asimilación de datos variacionales que permiten obtener una estructura de datos dinámica, que elimina errores
de predicción y retroalimenta constantemente la base de datos inicial
para mejorar la calidad de los resultados (ECMWF, 2017).

Actualmente se usan los datos de velocidad de viento a una altura
de 10m, los mismos
que se extraen de la base del ECMWF y tienen el respaldo de haber sido empleados en diversos
proyectos para monitorear el cambio climático, planteamiento de
decisiones estratégicas en industria y gobiernos, y propuestas de desarrollo de energía renovable (ECMWF, 2017). En este proyecto
se usaron principalmente datos del modelo ERA
Interim, que tienen una resolución espacial de 79 km, con intervalos
temporales de 6 horas. Adicionalmente se plantea el uso futuro
del modelo ERA 5, el cual
tiene una resolución de 31km e intervalos temporales de 3 horas y además presenta mejoras significativas en calidad de los datos gracias a los avances en el método
de reanálisis empleado por el ECMWF.

La metodología
combina el análisis matemático de datos con herramientas de visualización computacional y estadística para estimar la localización de la ITCZ en diferentes rangos de tiempo. Para ello se
crean algoritmos independientes, funciones y herramientas visuales,
y se emplea como herramienta computacional el programa MATLAB®. La metodología
consta de 3 pasos: el algoritmo de convergencia del viento, la agrupación y depuración de datos
de convergencia, y el análisis estadístico de la
localización de la ITCZ.

Diferentes proyectos meteorológicos, ambientales y energéticos han hecho uso de
la ciencia de datos en combinación con modelos numéricos y datos
satelitales para obtener resultados estadísticos (Gagne, 2016;
García-Rojo, 2004).

Algoritmo de
convergencia de viento

Para desarrollar el algoritmo de
convergencia se consideran las características físicas que
constituyen a la ITCZ, las cuales indican que es el resultado de la
convergencia entre corrientes de viento
alisios, opuestos en sentido meridional, debido a la diferencia de presión en diferentes latitudes. Esto permite
aprovechar los datos de viento (velocidad a 10m de altitud), que se observan
graficados en la Figura 2, y son provistos por los modelos de reanálisis
para detectar esta convergencia en la inversión del sentido de flujo del
viento. Esta inversión se identifica a través de un algoritmo de
gradiente de imagen, el cual de forma simplificada, encuentra el cambio de sentido en cada celda
de la malla donde se ubica el campo vectorial de velocidades (Mlsna & Rodriguez, 2009), y se aplica de manera bidireccional para evitar sesgos o desplazamientos de los
resultados. Adicionalmente se emplea un criterio de ponderación,
considerando que la velocidad del viento sea baja, sobre todo en su componente
meridional, pues esta es otra característica de la ITCZ (Back &
Bretherton, 2005).

Figura 2

Campo vectorial de velocidades de viento a 10m de altitud

90

60

30

0

-30

-60

-90

0                                                     45                                                  90

135                                               180

Longitude

225                                               270                                               315                                               360

Por lo tanto, el algoritmo considera 3 condiciones para identificar puntos de convergencia:

•
Componente meridional de la velocidad de viento
menor a 10 m/s.

•
Rapidez de viento menor a 10m/s.

•
Cambio de dirección en la velocidad, representado por la inversión del sentido entre celdas adyacentes de la malla
gaussiana.

El resultado del algoritmo es una matriz
de puntos de convergencia, como se puede observar en la Figura 3. Estos puntos serán el punto de partida para la agrupación y depuración de
datos.

Figura 3

Puntos de convergencia resultantes del algoritmo

30°N

0°

30°S

120°E

150°E

180°E

210°E

240°E                                     270°E                                    300°E                                     330°E                                     360°E

Longitude

Agrupación y depuración de datos de convergencia

La agrupación de datos consiste
en reducir la redundancia evitando
perder la tendencia de los puntos de convergencia;
es decir, se busca tener menos puntos que puedan mantener la misma
información sobre la localización de la ITCZ.

Para este propósito se crea un
algoritmo de agrupación que busca centroides para un grupo de puntos,
que deben encontrarse dentro de una distancia máxima. La distancia máxima se
calcula dentro del algoritmo
en función de la distribución normal de la distancia entre dos puntos para
todos los datos de convergencia. Se realizan varias iteraciones de esta
agrupación, hasta que no existan puntos que se encuentren dentro de la distancia máxima, y que puedan agruparse.
Dejando como resultado
un esquema de puntos completamente equivalente al esquema
inicial, pero con una cantidad reducida de datos, como puede observarse
en la siguiente Figura 4.

Figura 4

Resultado de algoritmo de agrupación de
puntos de convergencia

30°N

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

30°S

180°E

195°E

210°E                                      225°E

240°E

Longitude

255°E                                     270°E                                      285°E                                     300°E

Posteriormente se realiza una segmentación de los datos, considerando una línea de base. Para identificar la línea de base se preseleccionan las
líneas que se encuentran en el Pacífico oriental con mayor cercanía al continente americano. Esto debido a que existe una gran influencia
de la región montañosa en los flujos
de viento de la región (Xu et al., 2005). Adicionalmente, la bifurcación de la ITCZ con la Zona de Convergencia del Pacífico Sur (SPCZ) se manifiesta en un rango de longitudes más distante al continente (Bellucci et al., 2010)(Vincent, 1994).
Partir desde una longitud próxima al continente facilita la
identificación de la ITCZ en regiones de bifurcación.

Finalmente, luego de tener la línea de base como guía, es posible realizar
una conexión de líneas adyacentes, siempre y cuando cumplan
el criterio de unidireccionalidad y en caso de
bifurcaciones, se una la línea que tenga mayor
proximidad dentro de un rango
predefinido bajo el criterio
de distribución de distancia entre puntos. La línea obtenida como
localización de la ITCZ para cada intervalo de tiempo, no es de gran utilidad
por sí sola,
pues únicamente contiene datos de un tiempo
específico, por este motivo se debe agrupar de forma mensual, como se
observa en la Figura 5, para poder obtener información relevante usando
estadística.

Figura 5

Visualización de líneas de convergencia agrupadas
para un mes

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

180°E

195°E

210°E

225°E

240°E                  255°E                  270°E                  285°E                  300°E

Longitude

Análisis estadístico de localización de la ITCZ

Para realizar el análisis estadístico inicialmente se emplearon diagramas de cajas con los datos de convergencia acumulados de forma mensual. De esta forma se
esperaba observar las zonas donde existe acumulación de puntos en un rango bien definido.
Sin embargo, la amplitud
de
los rangos intercuartílicos y la dispersión de datos por valores atípicos hacen que este análisis
no sea tan robusto, como se puede apreciar en la siguiente figura.

Figura 6

Diagrama de cajas
para un mes de datos
de convergencia acumulados

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

180°E

195°E

210°E

225°E

Longitude

240°E                      255°E                     270°E                      285°E

En esta sección se añade
únicamente un diagrama de caja mensual como ejemplo. Sin embargo, se han obtenido
resultados para los 12 meses,
de los 41 años de datos disponibles en el modelo de reanálisis ERA Interim. Para facilitar su acceso digital,
los gráficos se encuentran
disponibles en la dirección: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.19102898.v1.

Para contrastar el análisis
estadístico de los diagramas de cajas, se aplica otro método, el cual consiste en obtener un conteo de datos en cada celda
de la malla gaussiana para períodos
acumulados de tiempo. De esta manera es posible visualizar dónde existe una gran acumulación de puntos
y donde no hay convergencia, como se puede
apreciar en la figura 7. Es también una visualización mucho más robusta de la convergencia en diferentes períodos de tiempo, pero a su vez no se consigue distinguir la ITCZ
en zonas de bifurcación en el
Océano Pacífico este. Por lo cual este paso aún se
encuentra en desarrollo a fin de pulir los resultados finales.

Figura 7

Conteo de datos de convergencia acumulados para enero por 10 años

60

30

0

-30

-60

10000

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

45                                                  90

135

180

Longitude

0

225                                               270                                               315

Resultados y Discusión

Mediante
la distribución de los diagramas de cajas se visualiza, en cada mes, el rango
de latitudes donde se encuentra la ITCZ, para cada intervalo de longitudes, y además las dimensiones
del rango intercuartílico y el rango de límites externos
resultan útiles como indicadores de la amplitud de la ITCZ. Como se observa en la figura 6, mientras mayor sea el rango intercuartílico
(dimensión meridional de las cajas
azules) y con ello el rango de límites externos, se interpreta que la
amplitud de la ITCZ será mayor en esa región, pues la
incertidumbre en su posición es mayor.

El uso de una metodología
heurística en el desarrollo del estudio permite que los resultados
tengan una aproximación distinta en comparación con
métodos propuestos por diferentes autores. Aunque se ha planteado
anteriormente la relación de la velocidad del viento con la formación de zonas de convergencia, sobre todo estableciendo su relación con la
precipitación característica de las mismas,
no existía un método de análisis computacional que empleara esta variable
para localizar la zona de convergencia intertropical (Back & Bretherton, 2005). También es necesario considerar que los modelos de reanálisis brindan datos más precisos
y compuestos en comparación con los anteriores esquemas de
predicción meteorológica, por lo cual la metodología
propuesta plantea criterios robustos para estimar la convergencia y
relacionarla con la ubicación de la ITCZ, reduciendo la posibilidad de
una acumulación de errores de cálculo o sesgos en los resultados
(Bechtold et al., 2018).

Figura 8.

Diagramas de caja acumulados para un mismo
mes en todos los años con datos disponibles en contraste con años
con presencia de ENSO

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

20°N

10°N

0°

10°S

20°S

180°E

195°E

210°E

225°E                   240°E                    255°E                    270°E

Longitud

285°E

Los diagramas de caja mensuales permiten observar que la distribución de posiciones de
la ITCZ se mantiene mayoritariamente en un rango de latitudes
entre 20ºN y 15ºS, y también se nota
un desplazamiento hacia
el norte de la línea ecuatorial acompañado con una disminución en el rango
intercuartílico que se manifiesta de manera paulatina a partir del mes
de abril.

Figura 9

Distribución
de mediana, rango intercuartílico y de valores
extremos.

10

8

6

4

2

0

-2

Jan

25

Feb

Mar           Apr           May          Jun            Jul           Aug          Sep           Oct           Nov          Dec

20

15

10

5

0

Jan             Feb             Mar             Apr             May             Jun             Jul             Aug             Sep             Oct             Nov             Dec

Esto
se observa de forma resumida
en la Figura 9, en la cual el uso de valores
promedio para la distribución de cuartiles y los límites externos permite identificar una tendencia marcada del desplazamiento meridional de la ITCZ, alcanzando su valor más bajo en el mes de marzo, y su valor más alto entre agosto
y septiembre. De esta forma,
es posible coincidir con lo expuesto por Schneider (2014) y Philander
(1996) en que la ITCZ se ubica principalmente sobre la línea ecuatorial,
con puntuales excepciones en los meses de marzo y abril de ciertos años. A su vez, la distribución obtenida
para la ubicación de la ITCZ en cada mes compone
un recurso importante
para su análisis, abasteciendo de datos y reduciendo la incertidumbre con otras zonas de
convergencia o la existencia de bifurcaciones que mencionan Bellucci (2010) y
Bischoff (2016).

Aunque el comportamiento de la ITCZ es
consistente para cada mes a través de los años, existen
variaciones abruptas importantes en los años donde se encontró
activo el ENSO en la región. En la Figura
8 es posible visualizar un comportamiento atípico, en referencia a la
distribución acumulada, entre
los meses finales
de 1982 hasta
los primeros de 1983 y de manera similar entre los años de
1997 y 1998. Esto concuerda con lo planteado por Münnich (2005) y Ham (2014) respecto al descenso
latitudinal de la ITCZ en relación con el flujo energético en la
zona intertropical y su relación con la presencia del ENSO. También puede atribuirse el desplazamiento abrupto de la ITCZ a distintos factores medioambientales y de cambio climático
como mencionan Hu (2007) y Sulca (2018),
lo cual podría explicar la presencia de varios meses atípicos identificados en
las distribuciones mensuales, como son: Enero 1992 y 2016, Febrero 1992, 2000,
2010 y 2017, Abril 1996 y 2012, entre
otros.

Adicionalmente, en la Figura 10 se puede
observar el desplazamiento de la ITCZ en diferentes meses del año, estos
gráficos muestran la acumulación de puntos de convergencia para
cada mes, en los 41 años de datos disponibles en el modelo de
reanálisis ERA Interim. Se
evidencia que existen desplazamientos más notorios en la región
del Pacífico oriental que más
dista del continente americano y desplazamientos cortos y menos
frecuentes, en la región
más cercana. También es posible identificar una variación
estacional en esta figura, debido a que en cada año existe un comportamiento similar respecto a la ubicación en los diferentes

meses, cumpliendo con la tendencia a descender en el primer
trimestre del año y luego ascender con fluctuaciones en el segundo
y tercer trimestre, lo que ya había sido propuesto en estudios
realizados por Lashkari (2017) y Keshtgar (2020).

Figura 10

Conteo de datos de convergencia acumulados para registro
histórico

Al visualizar las distribuciones mensuales
de todos los años se identifican meses con un rango
intercuartílico atípico como: Febrero de 1984, 1995, Septiembre de 1982, 1992 y 2015, y
Julio de 1994, entre otros. También es posible identificar una reducción del rango intercuartílico
en los años posteriores a 1900, con excepciones puntuales, lo cual coincide con las proyecciones

de Byrne (2018) respecto a la disminución de la amplitud de la ITCZ en el siglo 20. La presencia puntual de
valores atípicos en la variación del rango intercuartílico
en los años con presencia del ENSO podría implicar que junto con
el descenso longitudinal también se manifieste un incremento de la
amplitud en la ITCZ como consecuencia de este fenómeno.

Sobre los resultados obtenidos también se puede interpretar que existe un patrón
muy marcado y constante en la localización de la ITCZ. Como se observa
en la Figura 10, es posible identificar varias
zonas de convergencia importantes en el mapa global,
bien definidas y delimitadas
entre sí, aunque la excepción está en la zona del
pacífico oriental, donde varios autores
han identificado una zona de bifurcación por la gran masa de agua del océano pacífico que incide
en la variabilidad de condiciones climáticas de la zona (Bischoff & Schneider, 2016; Keshtgar et al., 2020).
Es posible afirmar
que, en el registro histórico, los meses finales
del año presentan una menor dispersión de datos, lo cual simplifica la localización de la ITCZ y reduce la incertidumbre; mientras que en contraste, los meses intermedios tienen un mayor
valor para su rango
intercuartílico promedio, dispersión y valores extremos por lo
que su localización representa una dificultad mayor.

Finalmente, es necesario contextualizar que los
resultados de esta metodología buscan ser un complemento para una serie de herramientas climatológicas de predicción, desarrolladas con la finalidad de integrar un sistema de soporte
técnico para tomar decisiones respecto a la planificación y desarrollo de operaciones marinas
en el país. Por esto,
no se pueden considerar
los resultados como un punto
final, sino al contrario, como un punto
de partida para continuar
desarrollando un modelo
completo que permita
emplear la ITCZ como característica predictiva de clima y fenómenos
atmosféricos y oceánicos. A su vez en el desarrollo de este estudio
se encontraron avances respecto a la localización de la ITCZ en diferentes regiones, los mismos que
emplean modelos
de datos atmosféricos similares combinados con un procesamiento estadístico,
como el trabajo de Žagar (2011), Colna (2017), y Lashkari (2017).

.

Conclusiones

La elaboración de un algoritmo para el
post-procesamiento, filtrado y visualización de datos de viento es
posible desde diferentes enfoques; en este estudio el uso de un método
heurístico simplificado permitió que el tiempo de trabajo
del algoritmo y la memoria
requerida para almacenar los datos fueran cortos. Adicionalmente, el uso
de herramientas gráficas y estadísticas combinadas representó una gran ventaja
para analizar todas
las variables necesarias e incrementar la confiabilidad
de los resultados.

En los algoritmos de procesamiento se realizaron varias
iteraciones a fin de modelar e identificar los rangos en los que se ubican diferentes zonas de convergencia. Este planteamiento,
junto con herramientas visuales de registro
acumulado de tiempo,
facilitó la identificación de las variables
físicas y geográficas que permitieron establecer la
localización de la ITCZ, especialmente en zonas como el Océano
Pacífico Oriental donde la presencia de bifurcación entre zonas
de convergencia o la doble ITCZ complicaba el análisis.

El criterio inicial para encontrar
estadísticamente la localización de la ITCZ no es suficientemente robusto, considerando la presencia de valores atípicos y la dificultad de reducir la
dispersión de datos al emplear únicamente algoritmos de conexión basados en rangos de distancia
y caracterización de líneas de convergencia, por lo cual
se propuso un contraste estadístico que facilite la visualización
acumulada de datos. Esto ha abierto una nueva perspectiva al estudio, pues se
podrán combinar ambos criterios para permitir delimitar la ITCZ en zonas
de bifurcación y respaldar el análisis con el registro
histórico acumulado, que muestra de forma clara la acumulación de
puntos de convergencia con patrones constantes.

Aunque
la resolución y confiabilidad de los datos
del modelo de reanálisis ERA Interim
es buena, sería mejor emplear todos los algoritmos en los datos
mejorados del modelo de reanálisis ERA 5, pues esto permitirá
incrementar la resolución de los resultados y a su vez obtener mayor
precisión en las zonas que pueden ser de gran interés a una
escala nacional o regional.

Reconocimientos

Este trabajo ha sido financiado
parcialmente por el Proyecto de Investigación CEDIA IDI XVII-2023-12-WEC
GALAPAGOS y EPN PIGR-2103. Los autores desean expresar su agradecimiento a
CEDIA y la Escuela Politécnica Nacional.

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