| Journal: | Madera y bosques |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000453489 |
| ISSN: | 1405-0471 |
| Authors: | Correa Díaz, Arian1 Gómez Guerrero, Armando2 Velasco Bautista, Efraín1 |
| Institutions: | 1Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales, Ciudad de México. México 2Colegio de Postgraduados, Texcoco, Estado de México. México |
| Year: | 2021 |
| Volumen: | 27 |
| Number: | 3 |
| Country: | México |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Analítico |
| Spanish abstract | La escasez de estaciones meteorológicas y la necesidad de información climática en bosques de alta montaña implica el uso de algoritmos climáticos a gran escala, pero la falta de información in situ produce una alta incertidumbre en su idoneidad. En este estudio, se usaron modelos lineares mixtos para estudiar el efecto de la topografía (elevación y exposición) y tiempo (de nivel hora a mensual) en temperatura (T) y humedad relativa (RH) en una base de datos instrumental de cinco años. Además, se comparó información climática de un algoritmo geográfico y una base de datos in situ. Los datos incluyeron dos montañas (Tláloc-TLA and Jocotitlán-JOC, Estado de México), cuatro niveles altitudinales (de 3500 m a 3900 m s.n.m.) y dos exposiciones (Noroeste y Suroeste). Se encontraron diferencias para temperatura promedio (TLA = 7.56 °C ± 0.03 °C and JOC = 6.98 °C ± 0.02 °C), y humedad relativa entre montañas (TLA = 69.3% ± 0.12% and JOC = 72.5% ± 0.13%). Las variables más importantes que explicaron T fueron la elevación (Δ= -0.36 °C cada 100 m) y exposición, mientras que la exposición para RH. Mayo fue el mes más caluroso (9.50 °C ± 0.10 °C para temperatura promedio) mientras que septiembre, el más húmedo para ambas montañas (85.1% ± 0.30% y 87.4% ± 0.25% RH, respectivamente). A pesar de las altas correlaciones entre fuentes de información climática (hasta r = 0.83), el algoritmo geográfico sobreestima T y subestima RH. Se propone que cuando la información climática proveniente de algoritmos geográficos sea usada en bosques de alta montaña, es necesaria una calibración con información in situ cuando sea posible |
| English abstract | The scarcity of meteorological stations and the strong need for climatic information in alpine forests require the use of large-scale climatic algorithms but the lack of in situ information produces high uncertainty on their suitability. In this study, we used linear mixed models to study the topographic effect (elevation and aspect) and time variations (from hourly to monthly) on temperature (T) and relative humidity (RH) with a 5-year instrumental database. Furthermore, we compared climatic information from a geographical algorithm and our in-situ data. Our data covered two mountains (Tláloc-TLA and Jocotitlán-JOC, State of México), four elevation belts (from 3500 m to 3900 m a.s.l.), and two aspects (Northwest and Southwest). We found differences for average temperature (TLA = 7.56 °C ± 0.03 °C and JOC = 6.98 °C ± 0.02 °C), and relative humidity between mountains (TLA = 69.3% ± 0.12% and JOC = 72.5% ± 0.13%,). The most significant variables explaining T were the elevation (Δ= -0.36 °C by 100 m) and aspect, while the aspect was relevant for RH. May was the warmest month (9.50 °C ± 0.10 °C for average temperature) while September the wettest for both mountains (85.1% ± 0.30% and 87.4% ± 0.25 % RH, respectively). Despite the higher correlations between climatic sources (up to r = 0.83), the geographical algorithm overestimates T and underestimates RH. We propose that when climatic information from geographical algorithms is used in alpine forests, calibrations are needed whenever possible with in situ information |
| Disciplines: | Agrociencias, Geociencias, Matemáticas |
| Keyword: | Silvicultura, Ciencias de la atmósfera, México, Cambio climático, Pinus hartwegii, Humedad relativa, Temperatura |
| Keyword: | Silviculture, Atmospheric sciences, Mexico, Pinus hartwegii, Relative humidity, Temperature |
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