Contents
El mètode fractal
L'autosimilitud fractal dels processos naturals, com la generació de precipitacions, es manifesta sovint per la possibilitat d'expressar relacions estadístiques de les propietats del fenomen a les quals han donat lloc (Schertzer i Lovejoy, 2011). S'ha observat àmpliament (Koutsoyiannis i Foufoula-Georgiou, 1993; Burlando i Rosso, 1996; Menabde et al., 1999) que la distribució de probabilitat de la intensitat màxima anual de precipitació satisfà les relacions d'escala. En el cas monofractal o simple escalat, les relacions d'escala per intensitat de la precipitació es poden expressar en funció d'un únic paràmetre β tal com s'indica a eq[1], que representa una identitat entre distribucions de diferents escales.
Sèries de precipitació
L'anàlisi d'escala presentada es va realitzar amb dades de 363 sèries diàries de precipitacions que es van triar segons les dades disponibles a la base de dades del Servei Meteorològic de Catalunya (SMC) després d'un rigorós control de qualitat. Les sèries seleccionades abasten el període temporal entre 1880 i 2016 amb més de 50 sèries disponibles per any després de 1940; cobreixen el territori de Catalunya i el seu entorn proper. Cadascuna de les sèries seleccionades té un mínim de 20 anys amb dades diàries completes que superen el control de qualitat, i tot el conjunt té una mitjana de 35 anys de dades per sèrie.
Com s’obté l’exponent d’escala (β)
- S'obtenen sèries de màxim anual de pluja acumulada d'1 a 15 dies d’acord amb les dades diàries, corregides per la pluja esperada en intervals sense restriccions i convertides a intensitat (mm / dia).
- Els moments estadístics de les intensitats de pluja que es generen segons les sèries de màxim anual (per valors q de 0,5; 1; 1,5; 2; 2,5 i 3) segons eq[2] en què N és el nombre d’anys disponibles a la sèrie i xdi és la precipitació màxima de l’any i acumulada en un període de d dies.
- Mdq es mostra en una gràfica log-log en funció de la durada (d) i ajustats linealment (vegeu fig [1]).
- El pendent de l'ajust anterior per a cada q s’ajusta linealment i el pendent obtingut és el valor del paràmetre β.
Resultats
L'exponent de escala β d'un lloc sembla estar relacionat amb algunes de les seves característiques climàtiques. Rodríguez-Solà et al. (2016) va trobar una concordança general entre la distribució espacial de β sobre la península Ibèrica i la distribució mitjana anual de precipitacions, amb alts valors en zones plujoses i baixos en zones seques, amb algunes discrepàncies relacionades amb el tipus de precipitació que contribuïa als esdeveniments de grans pluges i la proporció de pluja convectiva total. A l’estudi presentat, els valors de β entre -0,72 i -0,82 estan distribuïts per Catalunya. A gran part del territori, els valors β oscil·len entre -0,77 i -0,80, excepte per a dues zones diferents que s’han detectat:
- Un àrea NW amb valors superiors a -0,75, que coincideix amb una zona muntanyosa amb certa influència atlàntica al seu extrem més al nord-oest.
- Un àrea occidental amb valors β inferiors a -0,80 en gran concordança amb les zones més seques de Catalunya.
D’aquesta manera, els valors β inferiors a -0.77 es distribueixen en àrees de clara influència mediterrània on sovint es produeix la pluja convectiva. D'altra banda, els valors més alts de β estan principalment al NW, on les grans acumulacions de pluges són causades per episodis de pluja contínua.
A les figures de l’estudi es pot veure amb més concreció que mentre que no hi ha dependència entre β i longitud, hi ha alguna correlació amb la latitud, β augmentant cap al nord. També hi ha alguna correlació amb altitud, β és més gran a més altura, i amb la distància a la costa. S'observa una correlació lleugerament superior amb precipitacions anuals mitjanes β augmentant amb precipitacions anuals mitjanes; aquesta correlació se situa especialment a les dues zones diferents destacades abans (valors elevats de β i de precipitacions anuals en el NW a diferència dels valors baixos de β i zones seques).
Autores
Redactat de la noticia: Mariona Carreras i Marga Torre
Per saber-ne més:Mariona Carreras
