Control de calidad de las series de temperatura diaria de las estaciones del INIA-Venezuela en el período 1950-2005 Translated title: Quality control of the series of daily temperature for the stations of the INIA-Venezuela in the period 1950-2005

Abstract

El control de calidad de los datos como una fase inicial en cualquier estudio que contemple procedimientos de cálculo, es un paso indispensable que garantiza la veracidad de los resultados e interpretaciones de los mismos. El problema más notable con el control de calidad de datos climáticos es la presencia de valores atípicos, ya que removerlos o mantenerlos puede afectar el análisis de eventos llevando a sobreestimaciones o subestimaciones. En el presente trabajo se aplicó una metodología para el control de calidad de datos de temperatura a través de la integración de distintos análisis que incluyen la identificación de valores atípicos con medidas estadísticas robustas, para lo cual se utilizaron los datos de 15 estaciones del Instituto Nacional de Investigaciones Agrícolas (INIA). En los resultados se encontró que la mayoría de las observaciones se ubicaron dentro de los umbrales esperados. En el análisis de las series temporales se detectaron casos de temperatura máxima (Tmáx) >50 °C y temperatura mínima (Tmín) >Tmáx (OTD<0 °C), que fueron eliminados. En la estación del Centro Nacional de Investigaciones Agropecuarias (CENIAP-Maracay), se encontraron valores muy elevados de FD10 (10 días en 1959 con Tmín<10 °C) y de SU35 (183 días en 1959 con Tmáx>35 °C). Se demostró que a través de la construcción de límites con media y desviación biponderadas robustas se pueden detectar series de datos dudosos, como el caso (en la estación antes mencionada) de la serie de temperatura mayo-noviembre/1959, con Tmáx>límite superior y Tmín<límite inferior. Los valores cuestionados fueron reportados en la base de datos depurada.

Translated abstract

The data quality control as an initial phase in any study that involves calculation, it is a vital step that ensures the accuracy of the results and interpretations of them. The most notable problem with the quality control of climate data is the presence of outliers due that, removing them or keep them can affect the analysis of events leading to overestimates or underestimates. In the present work was implemented a methodology for quality control of temperature data through the integration of various analysis that include the identification of outliers with robust statistical measures in 15 climatic stations of INIA. It was found that the majority of the comments fell dawn within the expected thresholds. In the analysis of the temporal series, some cases were detected with Tmax>50 and Tmax °C<Tmin (OTD< 0 °C), which were eliminated. In the station CENIAP-Maracay it was found very high values of FD10 (10 days in 1959 with Tmin< 10 °C) and SU35 (183 days in 1959 with Tmax>35 °C). It was demonstrated that through the construction of intervals with mean and deviation bi-weighted, it is possible to detect series with questionable data, as the temperature serie may-november/1959 of CENIAP-Maracay where Tmax> than the upper limit and Tmin<than the lower limit. The questioned values were reported in the refined data base.