ESTUDIO EN MODELADO DE LA EVOLUCIÓN
DE LA CRISIS CLIMÁTICA A TRAVÉS
DEL TIEMPO
STUDY ON MODELING THE EVOLUTION OF
THE CLIMATE CRISIS OVER TIME
Victor Rogelio Tirado Picado
Universidad Americana -UAM, Nicaragua
pág. 9622
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i1.16584
Estudio en Modelado de la Evolución de la Crisis Climática a Través
del Tiempo
Victor Rogelio Tirado Picado
1
victornica2001@yahoo.com
victor.tirado@uamv.edu.ni
https://orcid.org/0000-0002-7907-0006
Dirección de Investigación y Exgensión Universitaria
Universidad Americana -UAM
Managua, Nicaragua
RESUMEN
La propuesta de investigación tiene el siguiente alcance. En relación, al objetivo general, se pretende
modelar la evolución de la crisis climática a través del tiempo tomando como variables el calentamiento
global, los gases de efectos invernaderos, temperatura de la atmosfera y temperatura de los océanos, así
como también la continuidad de los fenómenos naturales en cuanto a su medición, temporalidad y
proyección. Para lograr lo anterior, se plantea la descripción de los siguientes objetivos específicos: -
Identificar las variables correspondientes a la crisis climática, su relación y correlación entre ellas; -
Desarrollar modelos de proyección con arreglos matemáticos y estadísticos para proyectarlos en un
tiempo determinado y de esta manera, - Proponer medidas de atenuación a los diferentes escenarios
desfavorables. Las principales variables que actualmente están vinculada directamente con el Cambio
Climático son: el CO2, el índice atmosférico, la precipitación, la temperatura y la velocidad del viento.
La correlación que existe entre los elementos climáticos, es muy alta, tanto en el comportamiento
histórico como el comportamiento proyectado al 2035, su correlación se estima en 0.90, 0.95, 0.93 y 91
respectivamente. Los modelos matemáticos ocupados para manipular el análisis histórico y proyectado
de las variables estudiadas: son los arreglos normales, esto asegura que los valores se puedan usar a una
escala en común; luego se tiene el análisis de las variables históricas utilizando la tendencia lineal, y
finalmente se tiene el análisis de las variables proyectadas al año 2035 utilizando la tendencia
polinómica. En ambas situaciones la relación directa de los gases de efecto invernadero principalmente
el CO2 está directamente relacionado con las variaciones de las variables en el tiempo, lo cual es un
resultado muy preocupante porque ya no se puede hablar de cambio climático, sino de CRISIS
CLIMATICA. En gran medida se requiere del cambio de paradigma de explotación de los recursos de
nuestra madre tierra. Alertar de manera SOS hacia las grandes potencias, que hagan un uso razonable
de la tecnología, para ello se proponen medidas de atenuación.
Palabras Claves: crisis climática, modelo, factores climáticos, evolución, temperatura
1
Autor principal
Correspondencia: victornica2001@yahoo.com
pág. 9623
Study on Modeling the Evolution of the Climate Crisis Over Time
ABSTRACT
The research proposal has the following scope. In relation to the general objective, it is intended to
model the evolution of the climate crisis over time taking as variables global warming, greenhouse
gases, atmospheric temperature and ocean temperature, as well as the continuity of natural phenomena
in terms of their measurement, temporality and projection. To achieve the above, the following specific
objectives are described: - Identify the variables corresponding to the climate crisis, their relationship
and correlation between them; - Develop projection models with mathematical and statistical
arrangements to project them in a given time and in this way, - Propose mitigation measures to the
different unfavorable scenarios. The main variables that are currently directly linked to Climate Change
are: CO2, the atmospheric index, precipitation, temperature and wind speed. The correlation between
climatic elements is very high, both in historical behavior and projected behavior to 2035, its correlation
is estimated at 0.90, 0.95, 0.93 and 91 respectively. The mathematical models used to manipulate the
historical and projected analysis of the variables studied are the normal arrangements, this ensures that
the values can be used at a common scale; then there is the analysis of the historical variables using the
linear trend, and finally there is the analysis of the variables projected to the year 2035 using the
polynomial trend. In both situations, the direct relationship of greenhouse gases, mainly CO2, is directly
related to the variations of the variables over time, which is a very worrying result because we can no
longer speak of climate change, but of CLIMATE CRISIS. To a large extent, a paradigm shift in the
exploitation of the resources of our mother earth is required. To alert the great powers in an SOS manner,
so that they make reasonable use of technology, for which mitigation measures are proposed.
Keywords: climate crisis, model, climatic factors, evolution, temperature
Artículo recibido 17 diciembre 2024
Aceptado para publicación: 21 enero 2025
pág. 9624
INTRODUCCIÓN
El tema del cambio climático, no es nuevo, pero es amplio y complejo en su interior para el estudio, así
pues, lo que haya sucedido en millones de años en el pasado, en lo que se refiere a los cambios
relacionado con el clima, se habrían notado de una manera constante, basándose en la normalidad del
principio de la vida, todo tiene un inicio, un desarrollo y crecimiento, y un final, hasta cerrar el ciclo y
volver a empezar.
En medio de ese ciclo, se han destacado trasformaciones en el tiempo de nuestro planeta, de manera
natural, pero también de manera antropogénica. La armonización y convivencia del hombre con el
medio nativo que ofrecía la tierra en aquellos tiempos, promovía que nuestros antepasados se hicieran
del aprovechamiento de los recursos naturales de una manera racional.
Con el pasar del tiempo, la necesidad del hombre por destacar con las nuevas invenciones tecnológicas,
el excesivo aprovechamiento de los recursos naturales, la contaminación oceánica y atmosférica, fueron
las principales actividades antropogénica para desatar la furia de la naturaleza de manera acelerada,
materializándose en lo que ayer se llamó cambio climático, y hoy, se llama crisis climática.
Por más de 70 años, vemos que el cambio climático ha pasado de notarse de manera constante, a notarse
de manera acelerada, y los efectos son más notorio en nuestro entorno destacándose el efecto
invernadero provocado por la alta contaminación por emisiones de gases, causando el calentamiento en
la atmosfera y los océanos.
El tema del cambio climático o crisis climática, es un argumento que evoluciona a través del tiempo. El
interés por el estudio de la crisis climática crece cada día más, porque están apareciendo nuevos
fenómenos naturales y con mayor intensidad, que impacta sobre la vida humana.
Para entender el amplio mundo de la crisis climática, es importante hacer una retrospectiva para ver el
comportamiento de los diferentes fenómenos naturales, y de los resultados obtenidos proyectarlos con
modelos matemáticos y estadísticos, y de esta manera generar escenarios armónicos con el medio
natural, y proponer repuestas atenuantes para poder convivir con la preciada madre tierra.
Es así, que nace la idea de la propuesta de tesis, referente al modelado de la evolución de la crisis
climática a través del tiempo.
pág. 9625
La propuesta de investigación tiene el siguiente alcance. En relación, al objetivo general, se pretende
modelar la evolución de la crisis climática a través del tiempo tomando como variables el calentamiento
global, los gases de efectos invernaderos, temperatura de la atmosfera y temperatura de los océanos, así
como también la continuidad de los fenómenos naturales en cuanto a su medición, temporalidad y
proyección. Para lograr lo anterior, se plantea la descripción de los siguientes objetivos específicos: -
Identificar las variables correspondientes a la crisis climática, su relación y correlación entre ellas; -
Desarrollar modelos de proyección con arreglos matemáticos y estadísticos para proyectarlos en un
tiempo determinado y de esta manera, - Proponer medidas de atenuación a los diferentes escenarios
desfavorables.
METODOLOGÍA
El tema a desarrollar es Acción por el Clima que corresponde al Objetivo de Desarrollo Sostenible
número 13, en el que se pretende estudiar un modelado de la evolución de la Crisis Climática a través
del tiempo”, por lo que surgen preguntas como: ¿Serán correctas las variables identificadas para el
análisis de la incidencia en la manifestación del cambio climático acelerado?, ¿La proyección de
escenarios utilizando modelos con arreglos matemáticos y estadístico son suficiente para definir una
metodología para mitigar los efectos del cambio climático?, y ¿serán suficientes las medidas de
atenuación propuestas mitigar los escenarios desfavorable provocado por el cambio climático?
El presente trabajo de tesis será diseñado bajo el planteamiento del enfoque cuantitativo, puesto que
este es el que mejor se adapta a las características y necesidades de la investigación.
Ahora bien, del enfoque cuantitativo, se utilizará la recolección de bases de datos, y el análisis de los
datos para contestar la pregunta de investigación, mismo enfoque que confía en “la medición numérica,
el conteo y frecuentemente en el uso de la estadística y modelos matemáticos para establecer con
exactitud de patrones de comportamiento en un muestreo”. (Hernández Sampieri, Fernández-Collado,
& Baptista Lucio, 2006), (p. 36).
Del enfoque cuantitativo se tomará la técnica de recopilación de datos existentes (estadísticas
continuas), análisis de contenido de documentos y textos para describir la percepción de la evolución
de la crisis climática a través del tiempo, así como también medir los fenómenos naturales y
correlaciónalos con arreglos de modelos matemáticos.
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El presente trabajo es muy pertinente, porque se estudiará las bases de datos de las diferentes variables
mediante la memoria de modelos de la evolución de la Crisis Climática tomado con línea base los
resultados del pasado para proyectar hacia el futuro.
El modelo desarrollado nos permitirá identificar los diferentes hallazgos encontrados con la
manipulación de las distintas variables de estudios.
Y, mediante la aplicación de la matemática y la estadística, se estará contribuyendo a la ciencia al
proponer escenarios climáticos tanto en el pasado como en el futuro.
Fuentes Primarias
Página web de la National Oceanic and Atmosferic Administration (NOAA). https://www.noaa.gov/
Página web de la World Air Quality Index (WQI). https://waqi.info/es/#/c/10.053/2.836/3.2z
Página web del Programme of The European Union COPERNICUS. https://www.copernicus.eu/es
Instituto Nicaragüenses de Estudios Territoriales, Nicaragua (INETER). Dirección de Meteorología.
Fuentes Secundarias
del Olmo, W. (2022). Ideas para combatir el cambio climático. Revista de la Sociedad Geológica de
España, 20-27.
Díaz Cordero, G. (2012). El Cambio Climático. Ciencia y Sociedad, 227-240.
Jodar Abellan, A., Ruiz, M., & Melgarejo, J. (2018). Evaluación del impacto del cambio climático sobre
una cuenca hidrológica en régimen natural (SE, España) usando un modelo SWAT. Revista
Mexicana de Ciencias Geológicas, 240-253.
López de la Cruz, J., & Francés, F. (2014). La variabilidad climática de baja frecuencia en a modelación
no estacionaria de los regímenes de las crecidas en las regiones hidrológicas Sinaloa y Presidio
San Pedro. Tecnología y Ciencias del agua, 79-101.
Osés Rodríguez, R., Fimia Duarte, R., Iannacone, J., Saura González, G., Gómez Camacho, L., & Ruiz
Cabrera, N. (2016). Modelación de la temperatura efectiva equivalente para la estación del
Yabú y para la desnsidad larval total de mosquitos en Caibarién, provincia Villa Clara, Cuba.
Revista Peruana de Entomología, 1-7.
pág. 9627
Sanabria, J., Marengo, J., & Valverde, M. (2009). Escenarios de Cambio Climático con modelos
reionales sobre el Altiplano Peruano (Departamento de Puno). Revista Peruana Geo-
Atmosférica RPGA, 134-149.
Sanchez Vega, M. (2008). La capa de ozono. Revista Biocenosis, 65-68.
Toro Valencia, V., Mosquera, W., Barrientos, N., & Bedoya, Y. (2019). Circulación oceánica del golfo
de Urabá usando campos de vientos de alta resolución temporal. Boletín científio CIOH, 41-56.
Yañez-Arancibia, A., Twilley, R., & Lara-Domínguez, A. L. (1998). Los ecosistemas de manglar frente
al cambio clímatico global. Madera y Bosques, 3-19.
Métodos de Recopilación de Datos
La observación cuantitativa, es el método por excelencia para la recopilación de datos para este trabajo,
en él se pretende observar de manera sistemática utilizando la técnica como el recuento del número de
los datos por cada variable estudiada, en un tiempo determinado.
El otro método que se hará uso es la revisión de documentos, en la cual la efectividad de recolección de
datos es muy acertada, es un método suplementario para fortalecer y apoyar el trabajo de investigación.
Método de Análisis de Datos y Verificación
El método para analizar los datos, son los referidos a las técnicas de modelamiento matemático y
estadísticos, manipulando las variables y determinando su correlación, proyección, y su incidencia en
la frecuencia, magnitud y repetición de los fenómenos naturales. Son analizados mediante gráficas
comparativos de tendencia lineal, logarítmico y/o exponencial, según la tendencia que más se ajuste.
Todos los gráficos serán construidos en Microsoft Excel, y a partir de los resultados se analizará los
posibles escenarios proyectados generando matrices de crisis climática. El resultado esperado de
análisis de los datos, posteriori, será comparado con otros métodos de modelación climática para
verificar su efectividad.
Marco Teórico
Existen variados modelos climáticos, que determinan en tiempo real la ocurrencia y sus efectos, dentro
de los modelos climáticos se destacan las variables como: precipitación, de acuerdo a (López de la Cruz
& Francés, 2014) la primera aproximación en la modelación de los regímenes de crecidas bajo
condiciones de no estacionalidad, describe que consistió en la implementación de modelos en los cuales
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se incorporó el tiempo como única covariable explicativa, tomo en cuenta la distribución de la
precipitación según los modelos de tendencias temporales ajustados a 38 años como series temporales
de crecidas de los sitios de estudio, por medio de los cuales se intentó describir la variabilidad interanual
presentes en los regímenes de crecidas en el tiempo.
El autor (Osés Rodríguez, y otros, 2016) en sus conclusiones, relata que existe un efecto colateral entre
la densidad poblacional de mosquitos en Caibarién y el aumento de la temperatura efectiva. El efecto
de la proliferación del mosquito, su densidad poblacional es acelerado debido al aumento de la
temperatura, en el futuro este tipo de mosquito ocasionará epidemias puntuales, efecto generado por el
cambio de temperatura, factor que está directamente ligado y en correspondencia con cambio climático.
La velocidad de los vientos, es otro factor que influye en la humedad y calidad de una zona del planeta,
y más en los océanos, en este sentido según (Toro Valencia, Mosquera, Barrientos, & Bedoya, 2019),
los procesos físicos que tiene mayor influencia en la dinámica oceánica al interior del golfo de Urabá,
son la variabilidad de los campos de viento, las diferencias de densidad y las descargas fluviales.
También (Toro Valencia, Mosquera, Barrientos, & Bedoya, 2019) manifiesta que, la influencia de la
dinámica de los campos de viento en la circulación oceánica se ve afectada por la variación latitudinal
de la zona de convergencia intertropical que genera dos épocas climáticas, época seca (diciembre a
marzo) y época lluviosa (mayo a noviembre). Es decir, el análisis que se realizó fue un modelado con
resolución temporal, de cómo los campos de vientos influyen en la circulación oceánica que confina las
aguas dulces en el sur del Golfo de Urabá.
Ahora bien, en los parámetros encontrados que está directamente en contacto con los factores
hidrometeorológicos, es la capa de Ozono estratosférico (O3), de acuerdo a (Sanchez Vega, 2008),
indica que es un gas que forma una capa que nos protege de la radiación ultravioleta tipo B (UV-B),
perjudicial para la vida en el planeta. La capa de ozono se encuentra en la estratosfera. La cantidad de
ozono se ve disminuida debida a su reacción con la contaminación de origen antropogénico. Entre los
contaminantes más perjudiciales para la capa de ozono se encuentran: clorofluorocarbonos (CFCs), el
gas metano (CH4), el óxido nitroso, el monóxido de cloro (ClO), el monóxido de carbono, entre otros.
(Sanchez Vega, 2008) manifiesta que la destrucción de la capa de ozono hace que los rayos ultravioletas
leguen a la superficie de la biosfera y puedan interferir en la capacidad fotosintética y el crecimiento de
pág. 9629
las plantas. Otra consecuencia es el aumento del riesgo de cáncer de piel en los seres humanos y
animales.
En cuanto al cambio climático, (Jodar Abellan, Ruiz, & Melgarejo, 2018) desarrolla un modelo con
SWAT aplicada a una cuenca hidrológica en SE, España. Los datos de precipitación y temperatura
proceden de los modelos climáticos globales (GCMs) bcc-csm-1-m, MPI.ESM.MR y bcc; csm 1.1,
están regionalizados con técnicas de análogos, bajo los escenarios de emisión RCP4.5 y RCP8.5
(periodo 2010-2050). Los resultados del ajuste mejoran con Nash Sutcliffe Efficiency (NSE), con
respecto a Kling-Gupta Efficiency (KGE), en las series de calibración y validación. En lo personal, en
cuanto al análisis de los datos, se requiere introducir por ejemplo el índice atmosférico, variable que
influyen en la variación de los demás factores, deja abierta la posibilidad de seguir abordando este tema
proponiendo otro modelo climático. En la actualidad, a nivel mundial, existen monitoreos del
comportamiento climático con software en tiempo real, con visores de agencias internacionales, que
pueden predecir un fenómeno una vez este está formado, sin embargo, las predicciones no las hacen,
ya que no calculan su magnitud y su repetición a corto, mediano y largo tiempo.
Otras agencias que realizan el modelado de vigilancia a través de visores son: el National Oceanic and
Atmosferic Administration (NOAA), la Agencia de Vigilancia Nacional del Medio Ambiente
Atmosférico Española (AEMET), la Agencia Espacial Europea COPERNICUS, entre otras.
De acuerdo a (Sanchez Vega, 2008) en su investigación relata que durante la calibración y validación
de SWAT aplicada para la cuenca alta del Río Taibilla, se escogió una eficiencia NSE como función
objetivo, ya que según la investigación es el que mejor se adapta y aporta, con respecto a la eficiencia
KGE, esto se manifiesta en los resultados de bondad de ajuste entre caudales observados y simulados.
También (Sanchez Vega, 2008) concluye que la proyección del cambio climático acopladas a SWAT,
considerando el reforzamiento radiactivo aportado por los escenarios de emisión RCP4.5 y RCP8.5 para
los GCMs bcc-csm-1-1-m, MPI, ESM.MR y bcc.csm1.1, con la regionalización estadística de análogos
muestran que en el periodo 2010-2050 la precipitación media en la cuenca posee una elevada
variabilidad interanual con tendencias no significativas (P-valor<0.001) en los dos escenarios.
Por otro lado (Sanabria, Marengo, & Valverde, 2009) en su investigación, hace referencia a la
climatología, comportamiento de la temperatura y precipitación del Altiplano Peruano (Departamento
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de Puno), modelo que se utilizó para construir los escenarios a partir de los datos observados, y que de
acuerdo a los resultados presentados este fue validado en función de la regionalizada, espacial y
temporal, el modelo HadRM3, en comparación con los otros dos modelos estudiados por (Sanabria,
Marengo, & Valverde, 2009), simulo mejor la estacionalidad y los valores de la climatología de la
precipitación reproduciendo los periodos húmedos y secos. Continuando con (Sanabria, Marengo, &
Valverde, 2009), refiere a la temperatura con los modelos HadRM3 y el ETA CSS, simularon la
tendencia de la estacionalidad de la climatología de la temperatura. Y de manera que, (Sanabria,
Marengo, & Valverde, 2009) para el futuro en el periodo 2071-2100, el modelo HadRM3 fue el que
proyectó la precipitación, simulando en un escenario extremo en la época lluviosa, y en un escenario
moderado para la época seca. La media de los modelos HadRM3 y el ETA CSS fueron los que
proyectaron la temperatura en los escenarios extremo y moderado en la cual simularon incremento para
dicho parámetro.
Hay muchos artículos, escritos, textos entro otros…, que hablan sobre la situación actual de la Crisis
Climática. En esta ocasión se tomará como información base actualizada la web de Pacto Mundial Red
Española, que considero que brinda información de la situación actual en relación a la Crisis Climática.
(Pacto Mundial Red Española, 2023) en su artículo ¿Cuál es el estado actual del cambio climático en el
mundo?, se prevé que el periodo comprendido entre 2016 y 2020 habrá de ser el quinquenio más cálido
de la historia; que las emisiones globales de dióxido de carbono (CO2) fósil, que son aquellas
procedentes del uso de combustible fósiles y la industria, alcanzaron un récord en 2019 de 36,7
gigatoneladas.
(Pacto Mundial Red Española, 2023), también manifiesta que las concentraciones de gases de efecto
invernaderos en la atmosfera han seguido aumentando hasta alcanzar nuevos registros mundiales.
También (Pacto Mundial Red Española, 2023), declara el deshielo del ártico y aumento del nivel del
mar en 3.6 mm anuales; la acidificación de los océanos y perdida de la biodiversidad del mar ha
aumentado con la absorción entre el 20% y 30% del total de las emisiones de CO2, y que las
modificaciones en las condiciones hidrológicas han aumentado en relación a los desastres naturales, al
aumento de las zonas que sufren el estrés hídricos, y el aumento de las muertes por la mala calidad del
agua.
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Por otra parte, según (CEPAL, 2023) en la web, se describe el articulo “Acerca de Cambio climático”
y expresa que, la comisión económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) ha venido trabajando
en los últimos tiempos, junto a varios países de la región, en la evaluación económica del cambio
climático generando información, a escala local, sobre los impactos sectoriales y en grupos
socioeconómicos específicos. (CEPAL, 2023) manifiesta que la generación de información permite el
diseño de políticas públicas orientadas a atenuar los efectos adversos que conlleva la crisis climática y
a definir acciones de mitigación, orientando a trazar una senda de desarrollo y crecimiento verde con
economía bajas en carbono y que están basadas en la distribución equitativa e inclusión social, estando
presente hoy y mañana de las futuras generaciones.
Finalmente, de manera general, según el sitio web de las naciones unidas (Naciones Unidas, 2023), el
cambio climático es la crisis definitoria de nuestro tiempo, en lo particular coincido mucho con los
términos, y aún más concuerdo que está pasando de manera rápida y acelerada a un ritmo de 9.81 m/s2;
pero estamos lejos de no poder hacer nada ante esta amenaza global y latente. (Naciones Unidas, 2023)
subraya que el secretario general de las Naciones Unidas en turno, el Señor Antonio Gutiérrez,
manifiesta que la humanidad está perdiendo la carrera de la emergencia climática, sin embargo, el Señor
Gutiérrez también exterioriza que la carrera se puede ganar.
Para (Naciones Unidas, 2023), ningún rincón del mundo está exento de las desbastadoras consecuencias
de la crisis climática. Y que el aumento de la temperatura es la causa directa de la degradación
ambiental, los desastres naturales, las condiciones meteorológicas extremas, la inseguridad alimentaria
e hídrica, la disrupción económica, los conflictos bélicos y el terrorismo, así como también causa la
aparición de las pandemias a nivel mundial. (Naciones Unidas, 2023) hace una observación directa
relacionado a las variables que se encuentran alteradas como son: el nivel del mar sube, el ártico se
derrite, mueren los arrecifes de coral, se acidifican los océano y arden los bosques, de igual manera en
el escrito presentado en la web de la Naciones Unidas, se reflexiona que, no se puede seguir así, y que
a medida que el costo exponencial de la crisis climática alcanza los niveles exorbitantes, es necesario
emprender audaces acciones colectivas, para minimizar y armonizar con la vida de nuestro planeta.
Algo muy importante, es que la ciencia nos dice que la crisis climática es irrefutable, pero que también
nos dice que no es demasiado tarde para refutar y detener su avance. La medición de los diferentes
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parámetros, los diferentes modelos de medición, las tecnologías nuevas y eficientes, han contribuido a
minimizar el impacto de la crisis climática, reduciendo las emisiones de gases netas para crear un mundo
limpio. En muchos lugares, la energía renovable es la fuente de energía más barata y los coches
eléctricos están a puntos de generalizarse, y que los modelos para el monitoreo de los fenómenos
naturales están siendo cada día más efectivo, sin embargo, todas estas acciones no son lo suficiente para
contrarrestar el impacto de la CRISIS CLIMATICA.
RESULTADOS
Informes enuncian que desde que dio inicio la industrialización se ha disparado la presencia del dióxido
de carbono en la atmosfera, concluyendo que la principal fuente de combustión de combustibles es la
principal razón del aumento del CO2 en las últimas décadas, contribuyen a la producción del CO2 los
combustibles de origen fósiles como el carbón; la combustión de combustibles líquidos como la
gasolina, el petróleo, el Diesel y el queroseno; y la combustión de combustibles proveniente de los gases
como el gas natural.
También, cabe mencionar que el exceso de emisiones de CO2, provoca que el porcentaje de CO2 se
haya disparado lo que provoca la contaminación del aire, y el tan nombrado calentamiento global y la
acidificación de los océanos. Para el análisis de esta variable se hace uso de la información suministrada
por https://datosmacro.expansion.com/energia-y-medio-ambiente/emisiones-co2?anio=2021, en el
periodo de 1980 a 2021 totalizando 41 años de registros históricos de datos de emisiones de CO2 fósil
por cada país, recaudando magnitudes de 184 países de los diferentes continentes. Incluye fuentes de
uso de combustible fósiles ya sea por quema o combustión, procesos industriales del cemento, acero,
productos químicos y urea, además del uso de los productos.
En cuanto al índice climático de la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), en palabras propias, es quien
domina la variabilidad del clima invernal en la región del atlántico norte la base de datos de esta variable
es obtenida a partir de la web: https://psl.noaa.gov/data/climateindices/list/, en el periodo de 1980 a
2021 considerándose 41 años de registros históricos.
Siguiendo con la descripción, está la relación de la precipitación y la temperatura, de manera global es
una aproximación tendencial lineal, para el caso se estudia la variabilidad de la precipitación y la
temperatura de la estación aeropuerto de Managua, Nicaragua, en el periodo de 1980 al 2021 cada uno.
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La base de datos es obtenida a partir de la información suministrada por el Instituto Nicaragüense de
Estudios Territoriales (INETER) en el periodo de 1980 a 2021, teniendo 41 años de registros históricos.
Las variables se comparan y son correlacionadas con la variabilidad del CO2 y el índice climático NAO.
La velocidad del viento es otra variable que es afectada por los cambios bruscos del clima, en este caso
la información, base de datos de la velocidad del viento, es obtenida del Instituto Nicaragüense de
Estudios Territoriales (INETER) para el periodo de 1980 a 2021, teniendo 41 años de registros
históricos. De igual manera, la variable velocidad, se compara y es correlacionada con la variabilidad
del CO2 ye el índice climático NAO.
Comportamiento Históricos de cada Variable Estudiada
El resultado de cada una de las variables se manifiesta en el comportamiento históricos en los 41 años
de estudios, que va desde 1980 al 2021. Los resultados se pueden mostrar en las siguientes graficas 1,
2, 3, 4 y 5.
Gráfico 1. Tendencia histórica de la variable CO2.
Nota: la construcción de la gráfica, es a partir de las magnitudes obtenidos de la base de datos del CO2 de
https://datosmacro.expansion.com/energia-y-medio-ambiente/emisiones-co2?anio=2021
La grafica 1, manifiesta un comportamiento lineal, con una correlación R2=0.94, esto quiere decir, la
contaminación por CO2 a nivel mundial crece de manera lineal y este aumenta de manera acelerada.
y = 130466x - 2E+08
R² = 0,9456
0
2.000.000
4.000.000
6.000.000
8.000.000
10.000.000
12.000.000
14.000.000
16.000.000
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
CO2
Tiempo
Comportamiento Histórico de la Variable CO2
CO2
Lineal (CO2)
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Gráfico 2. Tendencia histórica de la variable índice climático NAO.
Nota: la construcción de la gráfica, es a partir de las magnitudes obtenidos de la base de datos del índice climático NAO
https://psl.noaa.gov/data/climateindices/list/.
El comportamiento de la variable índice climático, es a una media móvil de dos periodos, con
movimiento de sinoide desplazándose en el tiempo, con una magnitud histórica de manera variable en
cada año.
Gráfico 3. Comportamiento histórico de la precipitación en mm
Nota: la construcción de la gráfica, es a partir de las magnitudes obtenidas de la precipitación de la estación aeropuerto en
Managua, Nicaragua.
El comportamiento de la variable precipitación, es a una media móvil de dos periodos, con movimiento
de sinoide desplazándose en el tiempo, con una magnitud histórica de manera variable en cada año.
-20
-15
-10
-5
0
5
10
15
20
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
Indice Climático
Tiempo
Comportamiento histórico del Indice Climático NAO
Series1
2 per. med. móv. (Series1)
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
1800
2000
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
Precipitación en mm
Tiempo
Comportamiento histórico de la precipitación
Series1
2 per. med. móv. (Series1)
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Gráfico 4. Comportamiento histórico de la temperatura
Nota: la construcción de la gráfica, es a partir de las magnitudes obtenidas de la base de datos de la temperatura de la estación
aeropuerto Managua, Nicaragua.
El comportamiento de la variable temperatura, es a una media móvil de dos periodos, con movimiento
de sinoide desplazándose en el tiempo de manera positiva, con una magnitud histórica de manera
variable en cada año.
Gráfico 5. Comportamiento histórico de la velocidad del viento en m/s
Nota: la construcción de la gráfica, es a partir de las magnitudes obtenidas de la base de datos de la velocidad de la estación
aeropuerto de Mangua, Nicaragua.
El comportamiento de la variable velocidad del viento, es a una media móvil de dos periodos, con
movimiento de sinoide desplazándose en el tiempo de manera positiva, con una magnitud histórica de
manera variable en cada año.
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
40,00
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
Temperatura en °C
Tiempo
Comportamiento histórico de la temperatura
Series1
2 per. med. móv. (Series1)
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
Velocidad del Viento en m/s
Tiempo
Comportamiento histórico de la velocidad del viento
Series1
2 per. med. móv. (Series1)
pág. 9636
Se manera sintetizados, cada variable en un solo gráfico, como se presenta a continuación en el grafico
6, se observa un comportamiento lineal para la variable CO2 y para el resto de las variables una
tendencia de media móvil, con movimiento sinusoidal y con dos periodos, se comparan con la variable
CO2 y puede verse la incidencia que este tiene con las demás variables climatológicas.
Gráfico 6. Comportamiento de las variables climatológicas en el tiempo
Nota: graficas de comportamiento histórico en el tiempo de las variables climatológicas comparado con el CO2 producido en
cada año.
La tendencia lineal del CO2, corresponde a la línea base para comparar el comportamiento de las demás
variables climatológicas estudiadas, se observa que la producción de CO2 de manera creciente, ocasiona
una conducta sinuosa e inestables en tiempo y espacio, manifestándose en la variabilidad climática y
presencia de los fenómenos naturales de gran magnitud, persistencia y repetición, sentidos por el
hombre como amenaza y multiamenzas ocasionando desastres y catástrofes en el mundo.
Correlación entre Variables
Para la correlación entre variable, los datos de trabajo son el acumulado anual, luego cada dato se ordena
de menor a mayor, se utiliza el modelo de Normalización Estadística, esto para cambiar los valores del
conjunto de datos y poder usar una escala en común, sin distorsionar las diferencias en los intervalos de
valores ni perder información, la escala estará entre -1, 0 y 1. Es a partir de la Normalización se prosigue
a comparar para entender la correlación y la tendencia a la que más se aproxima. Ver gráfico 7.
1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
-2,5
-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
Variables climatologicas y CO2
Tiempo
Comparación de las variables climatológicas en el tiempo
Indice Climático (Niño-Niña)
Precipitación (mm)
Temperatura Media °C
Velocidad del Viento (m/s)
CO2
pág. 9637
Gráfico 7. Correlación de variables IC, P, T, Vs versus CO2
Nota: IC = Índice Climático, P= Precipitación, T= Temperatura, Vs= Velocidad del viento, y CO2 = Dióxido de Carbono
A continuación, se presenta tabla comparativa de la correlación de las variables con el CO2, ver tabla1:
Tabla 1. Ecuación y correlación de las variables climatológicas con el CO2
Variables
CO2
Índice Climático
R2= 0.934
Precipitación
R2=0.9621
Temperatura
R2=0.4486
Velocidad del Viento
R2=0.9617
Nota: elaboración propia, (2023).
El grafico 7 muestra la correlación que existe entre las variables climatológicas con la cantidad de CO2.
En el caso del CO2 con el índice climático representa una correlación del 0.934 muy alta, significando
que la tendencia lineal del CO2 en el tiempo influye en la variabilidad del índice climático; en relación
del CO2 con la precipitación, representa una correlación del 0.9621 muy alta, significando que la
-1,000
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200
Indice Climático, Precipitación, Temperatura,
Velocidad del Viento
CO2
Correlación de Variables IC, P, T, Vs versus CO2
Indice Climático (Niño-Niña)
Precipitación (mm)
Temperatura Media °C
Velocidad del Viento (m/s)
pág. 9638
tendencia lineal del CO2 en el tiempo, influye de manera directa en la variabilidad de la precipitación;
caso del CO2 con la temperatura, representa una correlación del 0.44 de media a bajo, significando que
la tendencia lineal del CO2 influye moderadamente en la variabilidad de la temperatura; la correlación
entre CO2 y la velocidad del viento, representa una magnitud del 0.9617 muy alta, significando que la
tendencia lineal del CO2 en el tiempo, influye de manera directa en la variabilidad de la velocidad del
viento.
Proyección de las Variables
A partir del año base 2021, se proyectaron las variables para el año 2035, teniendo 14 años de análisis.
Ver gráfico 8.
Gráfico 8. Se muestra la proyección de las diferentes variables climatológicas versus el CO2 al 2035
Nota: IC = Índice Climático, P= Precipitación, T= Temperatura, Vs= Velocidad del viento, y CO2 = Dióxido de Carbono
A continuación, se presenta tabla comparativa de la proyección de cada variable versus el CO2,
asociadas a una tendencia. Tabla 2.
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2
Indice Climaático, Precipitación, Temperatura,
Velocidad
CO2
Proyección de las variables al año 2035
Indice Climático (Niño-Niña)
Precipitación (mm)
Temperatura Media °C
Velocidad del Viento (m/s)
Polinómica (Indice Climático
(Niño-Niña))
Polinómica (Precipitación
(mm))
Polinómica (Temperatura
Media °C)
Polinómica (Velocidad del
Viento (m/s))
pág. 9639
Tabla 2. Ecuación y correlación de las variables climatológicas con el CO2 proyectada al 2035
Variables
CO2
Índice Climático
R2=0.9099
Precipitación
R2=0.9505
Temperatura
R2=0.9237
Velocidad del Viento
R2=0.9169
Nota: elaboración propia, (2023).
El grafico 8 muestra la correlación que existe entre las variables climatológicas con la cantidad de CO2
proyectado al año 2035. En el caso del CO2 con el índice climático representa una correlación del
0.9099 muy alta, significando que la tendencia polinómica del CO2 en el tiempo influye en la
variabilidad del índice climático; en relación del CO2 con la precipitación, representa una correlación
del 0.9505 muy alta, significando que la tendencia polinómica del CO2 en el tiempo, influye de manera
directa en la variabilidad de la precipitación; caso del CO2 con la temperatura, representa una
correlación del 0.9237 muy alto, significando que la polinómica del CO2 influye de manera directa en
la variabilidad de la temperatura; la correlación entre CO2 y la velocidad del viento, representa una
magnitud del 0.9169 muy alta, significando que la tendencia polinómica del CO2 en el tiempo, influye
de manera directa en la variabilidad de la velocidad del viento.
CONCLUSIONES
De acuerdo al desarrollo de la investigación, las principales variables que actualmente están vinculada
directamente con el Cambio Climático son: el CO2, el índice atmosférico, la precipitación, la
temperatura y la velocidad del viento. La correlación que existe entre los elementos climáticos de índice
atmosférico, precipitación, temperatura y velocidad del viento versus el CO2, es muy alta, tanto en el
comportamiento histórico como el comportamiento proyectado al 2035, su correlación se estima en
0.90, 0.95, 0.93 y 91 respectivamente
pág. 9640
Los modelos matemáticos ocupados para manipular el análisis histórico y proyectado de las variables
estudiadas: son los arreglos normales, esto asegura que los valores se puedan usar a una escala en
común; luego se tiene el análisis de las variables históricas utilizando la tendencia lineal, quedando
establecido las ecuaciones correlacionales; y finalmente se tiene el análisis de las variables proyectadas
al año 2035 utilizando la tendencia polinómica. En ambas situaciones la relación directa de los gases
de efecto invernadero principalmente el CO2 está directamente relacionado con las variaciones de las
variables en el tiempo, lo cual es un resultado muy preocupante porque ya no se puede hablar de cambio
climático, sino de CRISIS CLIMATICA
En gran medida se requiere del cambio de paradigma de explotación de los recursos de nuestra madre
tierra. Alertar de manera SOS hacia las grandes potencias, que hagan un uso razonable de la tecnología.
Y que las acciones sean conducidas a:
Construir ciudades resilientes y con bajo nivel de emisiones de carbono.
Aumentar la eficiencia energética y el uso de energía renovable.
Aplicar la agricultura inteligente en relación con el clima y cuidar los bosques.
Aumentar la cultura de reciclaje.
Planta un árbol.
Propiciar un programa de educación ambiental a nivel global.
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pág. 9642
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