Desde aquí podéis acceder al Servidor de Mapas del Atlas Climático Digital de la Península Ibérica tanto para su visualización y consulta como para su descarga.

A partir de aquí encontraréis información de interés tanto para la utilización del Servidor de mapas (consultas, visualización, descarga) como sobre aspectos importantes a considerar sobre las limitaciones y mejoras del Atlas.

Servidor de Mapas

Ir a coordenada concreta

Si bien existen diversas herramientas para:

realizar vistas , zooms o centrar el mapa ... de momento la herramienta Ir a Coordenada concreta no está implementada. Ahora bien, existe un truco para detectar con facilidad una coordenada concreta:
- en el Icono de opciones , si ponéis la coordenada deseada en las casillas reservadas para el punto de origen X,Y el extremo inferior izquierdo del mapa se corresponderá con esa coordenada.

Visualización de mapas

Los mapas que se visualizan han sido reclasificados y escalados de forma individual. Es decir un mismo color tiene asignado un valor climático distinto para cada mes. Esto significa que los mapas no son comparables visualmente entre ellos. Sin embargo, la visualización y consulta on line es más agradecida ya que existe un mayor contraste dentro de cada mapa.

En el caso que se desee comparar los mapas de distintos meses con una misma escala de colores hay que acceder al Icono de animación.

Este icono ejecuta una animación que permite observar la secuencia temporal por meses. En este caso, como hemos dicho, los mapas que se muestran para cada variable tienen una paleta de colores común. En otras palabras, un mismo color tiene asignado el mismo valor climático para todos los meses.

Evidentemente, los mapas descargados contienen toda la riqueza de información (no están reclasificados) y, por tanto, cada usuario puede decidir el tratamiento que desee en función de si se el objetivo es la visualización o bien el análisis numérico.

Descarga

Para evitar el colapso del servidor el límite de descarga corresponde aproximadamente al tamaño de una provincia española.

Una vez descargados los mapas en vuestro PC existen dos posibilidades:

- si quereis realizar operaciones básicas (visualizar, consultar, etc) simplemente tendreis que descargar gratuitamente el Lector de Mapas de MiraMon (Icono de Instalar el Lector ).

- si queréis utilizar los mapas para realizar operaciones SIG más avanzadas deberéis adquirir el SIG MiraMon. En caso que necesitéis utilizar otro software, MiraMon dispone de herramientas de exportación (LAN/GIS, GRD, TXT, BMP, JPG, GeoTIFF, IMG Idrisi).

Unidades

Las unidades de temperatura y precipitación se expresan en grados centígrados y mm (como es habitual) cuando se consultan los mapas en el servidor. En cambio, al descargarlos e incorporarlos en un SIG, veréis que las unidades se expresan en décimas de grado centígrado y en décimas de mm. Esto es debido a que al expresar las unidades en décimas podemos trabajar con matrices integer en vez de con matrices real y, por tanto, el tamaño de los ficheros es más manejable.

Acceso a los servicios Web Map Service y Web Coverage Service

Podéis acceder a los servicios WMS y WCS que siguen los estándares del Open Geospatial Consortium (OGC) a través de la dirección:

https://opengis.grumets.cat/cgi-bin/iberia/MiraMon5_0.cgi

Si tenéis MiraMon 5 podéis visualizar y consultar los mapas a través de: Fichero/Navegar sobre servidores WMS y añadir un servidor externo que tenga esta misma dirección.

Ayuda

Si los menús contextuales que aparecen sobre los iconos no son suficientes, en el Icono de Ayuda encontraréis una explicación detallada del funcionamiento del Servidor de Mapas.

Metadatos

Cada uno de los mapas descargados está asociado a un archivo que contiene los metadatos siguiendo las recomendaciones ISO 19139.

Aquí podéis consultar los metadatos referentes a la fiabilidad (RMS y R²) de todos los mapas.

En la leyenda que figura a la izquierda del mapa en le Servidor, podéis consultar los metadatos de cada mes y tipo de variable al hacer un clic sobre el nombre de la variable.

Evidentmente si descargáis una capa, también se descargaran sus metadatos asociados.

Limitaciones y mejoras. Algunas consideraciones.

El caso de Portugal

Los datos de las estaciones meteorológicas se han obtenido mediante bibliografía en el caso de Portugal. Por este motivo, la cartografía del territorio portugués se debe tomar con cierta precaución ya que solamente se han utilizado 47 estaciones. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el modelo generado para el territorio español es suficientemente robusto para que no sea descabellado aplicarlo a territorio portugués y más cuando para muchas aplicaciones tiene un gran sentido trabajar a nivel peninsular en vez de a nivel estatal. En próximas actualizaciones trataremos de incorporar mayor número de estaciones de Portugal.

Variables geográficas

- Mejorar la modelización de las variables geográficas (continentalidad, radiación solar) así como introducir variables nuevas (orografía, información de sensores remotos, etc).

Estaciones meteorológicas

- Longitud de las series: series más largas aportaran una mayor estabilidad temporal y por tanto una mejora de la calidad de la información climática. Además nuevas estaciones podrán ser incorporadas para obtener una mayor cobertura espacial y, de esta manera, recoger más efectos locales.

- Ubicación de las estaciones: problemas de extrapolación y homogeneidad:

Extrapolación

El conjunto de estaciones meteorológicas utilizado para realizar el análisis de regresión múltiple se encuentra ubicado entre uno determinado rango de valores para cada variable geográfica. Cuando cartografiamos el modelo, y por tanto, aplicamos los coeficientes de regresión pertinentes a todos los puntos del territorio puede suceder que lo hacemos sobre puntos que presenten valores fuera de este rango (estamos extrapolando). El modelo de regresión no da información del comportamiento de la función de ajuste en estos puntos porque simplemente no hay información. De todas las variables utilizadas, la altitud es la única que puede presentar problemas de extrapolación. Las estaciones meteorológicas utilizadas tienen un rango altitudinal de 0 a 2263 m y, por tanto, cuando aplicamos el modelo a zonas que están por encima de esta altitud se presentan estimaciones incorrectas de las variables climáticas debido al desconocimiento de la relación numérica entre las altitudes superiores a 2263 m y estas variables climáticas. Un ejemplo esclarecedor se da precisamente en el caso de la altitud versus la precipitación. Para estos puntos del territorio la relación establecida entre esta variable y la precipitación podría variar respeto la relación obtenida por otras altitudes. De hecho en este caso parecería que esta relación incluso se invierte en las altas cumbres donde la precipitación, en vez de aumentar, disminuye (Solé Sabarís et al., 1952).

Para evitar estos efectos hay dos posibilidades. La primera, consiste en calcular los mapas para todo el territorio y dejar para el usuario la elección de eliminar las celdas que estén fuera de rango mediante la aplicación de una máscara booleana. La segunda, consiste en acotar (reclasificar) las matrices ráster de las variables geográficas dentro de los rangos en que se sitúan las estaciones y proceder a cartografiar el modelo. En el caso de este Atlas, hemos optado por la primera opción. Esta opción, por un lado, no desvirtúa la evaluación de la calidad de los mapas (ya que las áreas fuera de rango no son validadas precisamente porqué no hay estaciones) y, por otro lado, los mapas mantienen todo su riqueza de valores dejando a cada cual, según el uso que desee hacer del Atlas, la aplicación de una máscara.

Homogeneidad de pendientes

El hecho de que existan muy pocas estaciones en zonas de marcada pendiente nos limita la aportación de una variable tan importante como la radiación solar. Al no disponer de estaciones con valores contrastados (umbrías y solanas), el modelo de regresión en algunos casos no detecta como significativa la aportación de la radiación solar cuando de forma intuitiva parecería que debería ser una variable siempre influyente sobre la temperatura del aire.