INTRODUCCIÓN

Las características que definen los climas son resultado del funcionamiento del sistema climático y reflejan la influencia de los distintos componentes que actúan en conjunto sobre él. En el estudio de su comportamiento, distribución y evolución, se analizan diferentes elementos meteorológicos (temperatura, precipitación, viento, presión atmosférica, humedad) referidos a distintos rangos e intervalos temporales, que pueden ser considerados de forma aislada o combinada. En este último caso, el acoplamiento de los valores dados para un lugar, define la naturaleza de su clima. Estas combinaciones conducen a parámetros e índices más o menos complejos, cuyos valores son utilizados para establecer tipos climáticos (11. Hernández-Cerda ME, Ordoñez-Díaz M de J, Giménez-de Azcárate J. Análisis comparativo de dos sistemas de clasificación bioclimática aplicados en México. Investigaciones geográficas. 2018;(95):1-14. doi:10.14350/rig.57451 ).

Richard Lang en 1915 presentó una clasificación climática basada en el volumen de la precipitación anual (acumulada), expresada en milímetros y la temperatura promedio, en grados Celsius. El cociente del primer parámetro entre el segundo es el denominado Índice de Lang, a partir del cual se obtienen seis tipos de clima. En la actualidad, este índice se utiliza ampliamente como una medida del grado de aridez de una región, más que como un sistema de clasificación climática.

La aridez es una de las mayores afectaciones que se presentan en los países tropicales por la presencia de anticiclones estables o como efecto de la continentalidad, aunque, en algunos casos, es consecuencia de barreras montañosas, que impiden el paso o la llegada de corrientes de aire húmedo. Su determinación facilita el manejo del concepto de aridez, sobre todo en momentos de planeación y manejo de recursos naturales, principalmente, del recurso agua (22. Alessandro O, Nyman P. Aridity indices predict organic matter decomposition and comminution processes at landscape scale. Ecological Indicators. 2017;78:531-40.).

En el ámbito de la planificación agrícola, la zonificación agroecológica es una de las principales herramientas empleadas para disminuir los riesgos a los que está sometida la agricultura, la misma tiene como objetivo otorgar espacios a cultivos, atendiendo a sus exigencias edafoclimáticas para garantizar, en gran medida, el crecimiento, el desarrollo y el rendimiento de los mismos (33. Pineda-Santos LD, Suárez-Hernández JE. Elaboración de un SIG orientado a la zonificación agroecológica de los cultivos. Revista Ingeniería Agrícola. 2014;4(3):28-32.).

Para analizar climáticamente un área es necesario tener información de estaciones meteorológicas, distribuidas de manera equidistante y con una serie de tiempo superior o igual a 30 años. La escasez de estos datos genera inconvenientes al momento de caracterizar el clima de una región. Por tal motivo, se han desarrollado métodos indirectos de obtención de información, que son herramientas útiles para el estudio de una variable climática. Un factor a considerar en los estudios climáticos de una región es la variación espacio-temporal de los elementos climáticos; en los trópicos, varían en cortas distancias, de acuerdo con la topografía y con otras condiciones. Los modelos climáticos actuales son no espaciales, pues se basan en el concepto de que un valor medido representa un área homogénea alrededor del punto evaluado (44. Grove AT. Climatic classification: concepts for dry tropical environments. International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics: Climatic classification: a consultants’ meeting, 14-16 April 1980. 1980;1-5.,55. Ferrelli F, Bustos ML, Piccolo MC, Cisneros MAH, Perillo GME. Downscaling de variables climáticas a partir del reanálisis NCEP/NCAR en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires (Argentina). Papeles de Geografía. 2016;(62):21-33. doi:10.6018/geografia/2016/239051 ).

A través de la validación de herramientas como imágenes satelitales, datos aeronavales, modelos numéricos, entre otros, se ha logrado obtener datos meteorológicos de largas series de tiempo para el estudio del impacto de la aridez, las intensas sequías y las altas temperaturas en la agricultura (66. Zhang Y, Qu H, Yang X, Wang M, Qin N, Zou Y. Cropping system optimization for drought prevention and disaster reduction with a risk assessment model in Sichuan Province. Global Ecology and Conservation. 2020;23:e01095. doi:10.1016/j.gecco.2020.e01095 -88. Ferner J, Schmidtlein S, Guuroh RT, Lopatin J, Linstädter A. Disentangling effects of climate and land-use change on West African drylands’ forage supply. Global Environmental Change. 2018;53:24-38. doi:10.1016/j.gloenvcha.2018.08.007 ). Por las razones antes expuestas, la investigación que se presenta tiene como objetivo la zonificación climática del municipio Mayarí a partir del índice de Lang, estimado de datos de una estación meteorológica y WorldClim 2.

MATERIALES Y MÉTODOS

El municipio Mayarí se encuentra ubicado en la provincia de Holguín, con una superficie de 1304,2 km². Posee una zona de relieve fundamental, altiplanicie de Nipe, donde se encuentra la meseta de Pinares de Mayarí y en ella aparece la mayor altura del municipio, la Loma “La Mensura”, con 995 m. El territorio tiene varios lugares geográficos notables de la provincia y la nación, como la bahía de Nipe, que es la mayor bahía de bolsa del país. Presenta una red fluvial desarrollada, con un alto por ciento del potencial hidráulico de la provincia y abundante lluvia (99. ONEI. Anuario Estadístico de Mayarí 2018. Habana; 2019. 16 p.).

WorldClim 2 es una base de datos de alta resolución espacial de datos meteorológicos y climáticos, a nivel global y la versión más actualizada es del 13 de marzo de 2020. Las bases de datos que brinda el programa pueden ser descargadas en formato “zip”, el cual contiene 12 imágenes “GeoTiff”, una para cada mes del año. Es un sitio que reúne datos climáticos a nivel mundial con diferentes resoluciones espaciales, de 30 segundos (1 km²), a 10 minutos (340 km²) aproximadamente en la línea del Ecuador. Estos datos se encuentran en el sistema de coordenadas WGS 1984 EPSG: 4326 y pueden ser utilizados para crear mapas y modelado espacial con sistemas de información Geográfica (SIG). El conjunto de datos que proporciona WorldClim 2 se encuentra actualizado hasta el año 2018. En esta base de datos se incluyen las principales variables climáticas (temperatura máxima, media y mínima; precipitación; radiación solar; velocidad del viento y presión de vapor de agua), así como 19 variables bioclimáticas (1010. Fick SE, Hijmans RJ. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. 2017;37(12):4302-15. doi:https://doi.org/10.1002/joc.5086 ).

En el software ArcGIS 3.10, se determinó la zonificación climática del municipio Mayarí, a partir de imágenes del promedio de temperatura (°C) y precipitación (mm) obtenidas del WorldClim 2 y en la opción Raster Calculator se obtuvo el Índice de Lang, mediante la expresión utilizada en investigaciones anteriores (1111. IGAC (Instituto Geográfico Agustín Codazzi). Instructivo. Zonificación climática grupo interno de trabajo de levantamientos agrológicos. Cód. I40100-05/1 4.V1 [Internet]. 2014 p. 10. Available from: https://repositorio.uho.edu.cu/bitstream/handle/uho/8854/Osman%20A%20Vel%C3%A1zquez%20S%C3%A1nchez.pdf?sequence=1&isAllowed=y ). Para la extracción de los valores se realizó una representación de 40 puntos aleatorios que abarcaron toda la región en estudio, separados a una distancia de 10 km (Figura 1).

En el software STATGRAPHICS Plus 5.0 se realizó el análisis de regresión lineal con los valores obtenidos del cálculo del Índice de Lang que se obtienen de datos de temperatura y precipitaciones registrados en la estación meteorológica de Guaro, ubicada en los 75°46'55,458"W y 20°40'13,899"N municipio de Mayarí, en un período de tiempo que abarca desde el año 1980 hasta 2020.

Para la clasificación del Índice de aridez de Lang se utilizó la clasificación climática que se muestra en la Tabla 1 (88. Ferner J, Schmidtlein S, Guuroh RT, Lopatin J, Linstädter A. Disentangling effects of climate and land-use change on West African drylands’ forage supply. Global Environmental Change. 2018;53:24-38. doi:10.1016/j.gloenvcha.2018.08.007 ).

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En la Figura 2 se muestra la distribución espacio temporal de los factores climáticos relacionados con el índice de aridez. Los valores de temperatura mínimos y máximos observados, según el WorldClim 2, fueron de 19,50 a 26,54 °C, mientras que de precipitación fueron entre 1094,59 mm a 1733,19 mm. En otras investigaciones realizadas (1212. Luján-Bustos M, Ferrelli F, Piccolo MC. Estudio comparativo de tres modelos climáticos en Argentina. 2017;40(1):34-43. doi:10.11137/2017_1_34_43 ), para comparar tres modelos climáticos en Argentina, se utilizó el WorldClim como herramienta para el mapeo de la distribución de los datos de temperatura y precipitaciones, el cual tuvo un mejor ajuste para los valores de temperatura media.

En nuestro país se han realizado diversos estudios, que muestran las zonas del país más afectadas por la aridez, la porción Oriental, dado por largos períodos de sequía severa que han ocasionado valiosas pérdidas a la actividad agropecuaria (1313. Batista P-D, Dámaso R. Algunas consideraciones sobre el comportamiento de la sequía agrícola en la agricultura de Cuba y el uso de imágenes por satélites en su evaluación. Cultivos Tropicales. 2016;37(3):22-41.), ya sea por el incremento acelerado de las temperaturas o por la deficiencia de las precipitaciones en el período lluvioso.

Para comprender el origen de los procesos de sequía en Cuba, hay que partir del hecho de que el clima, en las últimas décadas, ha experimentado notables alteraciones, como consecuencia de un elevado nivel de respuesta de la circulación atmosférica regional a los principales cambios del sistema climático ocurridos a escala global G, de acuerdo con las cuales, generan impactos muy desfavorables en los ámbitos económico, social y el medio ambiente (1313. Batista P-D, Dámaso R. Algunas consideraciones sobre el comportamiento de la sequía agrícola en la agricultura de Cuba y el uso de imágenes por satélites en su evaluación. Cultivos Tropicales. 2016;37(3):22-41.).

La zonificación agroclimática de un territorio, los factores climáticos, sobre todo la lluvia, la evapotranspiración y la temperatura, tienen un papel vital en la determinación de zonas de idoneidad en condiciones de riego, especialmente, para recomendar el suministro de agua en cultivos de regadío, sin la atención o la necesidad de una gran cantidad de precipitación en el período de crecimiento (1414. Vema V, Sudheer KP, Chaubey I. Fuzzy inference system for site suitability evaluation of water harvesting structures in rainfed regions. Agricultural Water Management. 2019;218:82-93. doi:10.1016/j.agwat.2019.03.028 ).

La determinación del Índice de Lang a partir de mapas de precipitación y temperatura promedio del WorldClim 2 (Figura 3) arrojó que existen tres tipos de zonas climáticas en el municipio Mayarí; la primera zona climática árida, que abarca los valores del índice de aridez que se encuentran entre 20,1 y 40,0; la segunda, la zona climática semiárida con valores entre 40.1 y 60.0 y la tercera zona climática semi húmedo con índices entre 60,1 y 100,0.

Existen ejemplos de investigaciones donde utilizaron el WorldClim 2 en la obtención de modelos bioclimáticos para la adaptación futura de zonas productoras de arroz en Portugal, a partir de la información de temperatura y precipitación, obteniendo modelos de alta resolución en las cuadrículas analizadas y concluyen que esta actividad productiva pudiese tener impactos negativos en la región (1515. Fraga H, Guimarães N, Santos JA. Future changes in rice bioclimatic growing conditions in Portugal. Agronomy. 2019;9(11):674.).

De acuerdo a lo ilustrado en la Figura 4, existe una relación estadísticamente significativa entre las variables analizadas, el modelo explica un 89,89 % de la variabilidad en la estimación del índice de aridez mediante el WorldClim 2. El coeficiente de correlación (0,9481) indica una relación relativamente fuerte entre las variables, con un error medio absoluto de 2,4596 de los residuos. El estadígrafo Durbin-Watson para pruebas estadísticas refiere que los residuos determinan la correlación significativa basada en el orden de una significación menor que 0,05.

Según Bertziss et al (1616. Calci Quispe BE. “Aplicación de modelos climáticos globales para la caracterización climática en la microcuenca de la Laguna de Chacas y sus Proyecciones de cambio Climático al 2050 y 2070” [Internet]. [Perú]: Andina Néstor Cáceres Velásquez; 2018. 89 p. Available from: https://alicia.concytec.gob.pe/vufind/Record/UANT_f44a3f4846e0624b23a572e08e20a203/Details ), para realizar una adecuada validación de datos climáticos aportados por el WorldClim, es necesario contar con datos observados de estaciones meteorológicas que cuenten un período de 1970-2000, dado que los modelos climáticos globales del WorldClim cuentan con datos para el período en mención. En esta investigación, al utilizar datos climáticos del período que abarca desde 1980 hasta 2020 se obtuvieron valores de correlación y determinación significativos.

En otro estudio realizado, se encontró una alta correlación y determinación en pruebas estadísticas de los datos proporcionados por esta base de datos climáticos global, mediante el uso del índice de aridez de De Martonne, los cuales predicen el impacto potencial del cambio climático y provee información para desarrollar estrategias adaptables para ocuparse de un clima cambiante (1717. Poggio L, Simonetti E, Gimona A. Enhancing the WorldClim data set for national and regional applications. Science of The Total Environment. 2018;625:1628-43. doi:10.1016/j.scitotenv.2017.12.258 ). Los resultados confirman que los modelos espaciales son, a menudo, más precisos cuando son más extensas las áreas de estudio (1818. Casa-Martín F da, Echeverría-Valiente E, D’Amico FC. Zonificación climática para su aplicación al diseño bioclimático. Aplicación en Galicia (España). Informes de la Construcción. 2017;69(547):e218-e218. doi:10.3989/id55319 ).

CONCLUSIONES

INTRODUCTION

The characteristics that define climates are the result of the climate system functioning and reflect the influence of different components that act together on it. In the study of their behavior, distribution and evolution, different meteorological elements (temperature, precipitation, wind, atmospheric pressure, humidity) are analyzed for different ranges and time intervals, which can be considered in isolation or in combination. In the latter case, the coupling of values given for a place defines the nature of its climate. These combinations lead to more or less complex parameters and indexes, whose values are used to establish climatic types (11. Hernández-Cerda ME, Ordoñez-Díaz M de J, Giménez-de Azcárate J. Análisis comparativo de dos sistemas de clasificación bioclimática aplicados en México. Investigaciones geográficas. 2018;(95):1-14. doi:10.14350/rig.57451 ).

Richard Lang in 1915 presented a climatic classification based on the volume of annual precipitation (accumulated) expressed in millimeters and the average temperature in degrees Celsius. The quotient of the first parameter between the second is called Lang's Index, from which six types of climate are obtained. The index is now widely used as a measure of the oregion aridity degree, rather than as a climate classification system.

Aridity is one of the major affectations that occur in tropical countries due to the presence of stable anticyclones or as an effect of continentally, although in some cases it is a consequence of mountain barriers, which prevent the passage or arrival of humid air currents. Its determination facilitates the management of the concept of aridity, especially at times of planning and management of natural resources, mainly water resources (22. Alessandro O, Nyman P. Aridity indices predict organic matter decomposition and comminution processes at landscape scale. Ecological Indicators. 2017;78:531-40.).

In the field of agricultural planning, agroecological zoning is one of the main tools used to reduce the risks to which agriculture is subjected; its objective is to allocate space for crops, taking into account their soil and climatic requirements to ensure their growth, development and yield to a large extent (33. Pineda-Santos LD, Suárez-Hernández JE. Elaboración de un SIG orientado a la zonificación agroecológica de los cultivos. Revista Ingeniería Agrícola. 2014;4(3):28-32.).

To analyze an area climatically, it is necessary to have information from meteorological stations, equidistantly distributed and with a time series greater than or equal to 30 years. The scarcity of these data generates inconveniences now of characterizing the climate of a region. For this reason, indirect methods have been developed to obtain information, which are useful tools for the study of a climatic variable. A factor to consider in the climatic studies of a region is the spatio-temporal variation of climatic elements in the tropics, which vary over short distances, according to topography and other conditions. Current climate models are non-spatial because they are based on the concept that a measured value represents a homogeneous area around the evaluated point (44. Grove AT. Climatic classification: concepts for dry tropical environments. International Crops Research Institute for the Semi-Arid Tropics: Climatic classification: a consultants’ meeting, 14-16 April 1980. 1980;1-5.,55. Ferrelli F, Bustos ML, Piccolo MC, Cisneros MAH, Perillo GME. Downscaling de variables climáticas a partir del reanálisis NCEP/NCAR en el sudoeste de la provincia de Buenos Aires (Argentina). Papeles de Geografía. 2016;(62):21-33. doi:10.6018/geografia/2016/239051 ).

Through the validation of tools such as satellite images, aeronautical data, numerical models, among others, it has been possible to obtain meteorological data from long time series for the study of the impact of aridity, intense droughts and high temperatures on agriculture (66. Zhang Y, Qu H, Yang X, Wang M, Qin N, Zou Y. Cropping system optimization for drought prevention and disaster reduction with a risk assessment model in Sichuan Province. Global Ecology and Conservation. 2020;23:e01095. doi:10.1016/j.gecco.2020.e01095 -88. Ferner J, Schmidtlein S, Guuroh RT, Lopatin J, Linstädter A. Disentangling effects of climate and land-use change on West African drylands’ forage supply. Global Environmental Change. 2018;53:24-38. doi:10.1016/j.gloenvcha.2018.08.007 ). For the above reasons, the research presented here aims at the climatic zoning of Mayarí municipality based on the Lang index, estimated from a meteorological station and WorldClim 2.

MATERIALS AND METHODS

Mayari municipality is located in Holguin province, with a surface of 1304.2 km². It has a zone of fundamental relief, Nipe plateau, where Pinares de Mayari plateau is located and in it appears the highest altitude of the municipality, the hill "La Mensura", with 995 meters. The territory has several remarkable geographic places of the province and the nation, such as the Nipe Bay, which is the largest pocket bay in the country. It presents a developed fluvial network, with a high percentage of the hydraulic potential of the province and abundant rainfall (99. ONEI. Anuario Estadístico de Mayarí 2018. Habana; 2019. 16 p.).

WorldClim 2 is a high spatial resolution database of meteorological and climatic data at a global level and the most updated version is dated March 13^th, 2020. The databases provided by the program can be downloaded in "zip" format, which contains 12 "GeoTiff" images, one for each month of the year. A site gathers climate data worldwide. It has different spatial resolutions, from 30 seconds (1 km²) to 10 minutes (340 km²) approximately at the Equator. These data are in the WGS 1984 EPSG: 4326 coordinate system and can be used to create maps and spatial modeling with Geographic Information Systems (GIS). The dataset provided by WorldClim 2 is current as of 2018. This database includes the main climatic variables (maximum, average, and minimum temperature; precipitation; solar radiation; wind speed; and water vapor pressure), as well as 19 bioclimatic variables (1010. Fick SE, Hijmans RJ. WorldClim 2: new 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. International Journal of Climatology. 2017;37(12):4302-15. doi:https://doi.org/10.1002/joc.5086 ).

In the ArcGIS 3.10 software, the climatic zoning of the municipality of Mayarí was determined from images of the average temperature (°C) and precipitation (mm) obtained from WorldClim 2 and in the Raster Calculator option, Lang Index was obtained, by means of the expression used in previous research (1111. IGAC (Instituto Geográfico Agustín Codazzi). Instructivo. Zonificación climática grupo interno de trabajo de levantamientos agrológicos. Cód. I40100-05/1 4.V1 [Internet]. 2014 p. 10. Available from: https://repositorio.uho.edu.cu/bitstream/handle/uho/8854/Osman%20A%20Vel%C3%A1zquez%20S%C3%A1nchez.pdf?sequence=1&isAllowed=y ). For the extraction of the values, a representation of 40 random points was made covering the entire region under study, separated at a distance of 10 km (Figure 1).

In the STATGRAPHICS Plus 5.0 software, a linear regression analysis was performed with the values obtained from the calculation of Lang's Index obtained from temperature and precipitation data recorded at the Guaro meteorological station located at 75°46'55,458 "W and 20°40'13,899 "N Mayarí municipality, in a period of time from 1980 to 2020.

For the Lang Aridity Index classification, the climatic classification shown in Table 1 (88. Ferner J, Schmidtlein S, Guuroh RT, Lopatin J, Linstädter A. Disentangling effects of climate and land-use change on West African drylands’ forage supply. Global Environmental Change. 2018;53:24-38. doi:10.1016/j.gloenvcha.2018.08.007 ) was used.

RESULTS AND DISCUSSION

Figure 2 shows the spatial-temporal distribution of climatic factors related to the aridity index. The minimum and maximum temperature values observed, according to WorldClim 2, ranged from 19.50 to 26.54 °C, while precipitation values ranged from 1094.59 mm to 1733.19 mm. In other research (1212. Luján-Bustos M, Ferrelli F, Piccolo MC. Estudio comparativo de tres modelos climáticos en Argentina. 2017;40(1):34-43. doi:10.11137/2017_1_34_43 ), to compare three climate models in Argentina, WorldClim was used as a tool for mapping the distribution of temperature and precipitation data, which had a better fit for the mean temperature values.

In our country, several studies have been carried out, which show that the areas of the country most affected by aridity, is the Eastern portion, due to long periods of severe drought that have caused valuable losses to the agricultural activity (1313. Batista P-D, Dámaso R. Algunas consideraciones sobre el comportamiento de la sequía agrícola en la agricultura de Cuba y el uso de imágenes por satélites en su evaluación. Cultivos Tropicales. 2016;37(3):22-41.), either by the accelerated increase of temperatures or by the deficiency in the rainy period of precipitations.

To understand the origin of the drought processes in Cuba, it is necessary to start from the fact that the climate, in the last decades, has experienced remarkable alterations, because of a high level of response of the regional atmospheric circulation to the main changes of the climatic system occurred at global scale G. According to which, they generate very unfavorable impacts in the economic, social and environmental fields (1313. Batista P-D, Dámaso R. Algunas consideraciones sobre el comportamiento de la sequía agrícola en la agricultura de Cuba y el uso de imágenes por satélites en su evaluación. Cultivos Tropicales. 2016;37(3):22-41.).

The agroclimatic zoning of a territory, climatic factors, especially rainfall, evapotranspiration and temperature, have a vital role in determining zones of suitability in irrigation conditions, especially to recommend the supply of water in irrigated crops, without the attention or the need for a large amount of precipitation in the growing period (1414. Vema V, Sudheer KP, Chaubey I. Fuzzy inference system for site suitability evaluation of water harvesting structures in rainfed regions. Agricultural Water Management. 2019;218:82-93. doi:10.1016/j.agwat.2019.03.028 ).

The determination of Lang Index from maps of precipitation and average temperature of the WorldClim 2 (Figure 3) showed that there are three types of climatic zones in Mayarí municipality. The first arid climatic zone covers the values of the aridity index that are between 20.1 and 40.0. The second the semi-arid climatic zone with values between 40.1 and 60.0 and the third semi-humid climatic zone with indexes between 60.1 and 100.0.

There are examples of research where WorldClim 2 was used to obtain bioclimatic models for the future adaptation of rice producing areas in Portugal, based on temperature and precipitation information, obtaining high-resolution models in the grids analyzed and concluding that this productive activity could have negative impacts on the region (1515. Fraga H, Guimarães N, Santos JA. Future changes in rice bioclimatic growing conditions in Portugal. Agronomy. 2019;9(11):674.).

As illustrated in Figure 4, there is a statistically significant relationship between the variables analyzed, the model explains 89.89 % of the variability in the estimation of the aridity index using WorldClim 2. The correlation coefficient (0.9481) indicates a relatively strong relationship between the variables, with a mean absolute error of 2.4596 of the residuals. The Durbin-Watson statistic for statistical tests refers that the residuals determine the significant correlation based approximately significance less than 0.05.

According some authors (1616. Calci Quispe BE. “Aplicación de modelos climáticos globales para la caracterización climática en la microcuenca de la Laguna de Chacas y sus Proyecciones de cambio Climático al 2050 y 2070” [Internet]. [Perú]: Andina Néstor Cáceres Velásquez; 2018. 89 p. Available from: https://alicia.concytec.gob.pe/vufind/Record/UANT_f44a3f4846e0624b23a572e08e20a203/Details ), in order to carry out an adequate validation of climate data provided by WorldClim, it is necessary to have observed data from meteorological stations for the period 1970-2000, since the WorldClim global climate models have data for the period in question. In this research, when using climate data for the period from 1980 to 2020, significant correlation and determination values were obtained.

In another study, a high correlation and determination was found in statistical tests of the data provided by this global climate database, using the De Martonne aridity index, which predicts the potential impact of climate change and provides information to develop adaptive strategies to deal with a changing climate (1717. Poggio L, Simonetti E, Gimona A. Enhancing the WorldClim data set for national and regional applications. Science of The Total Environment. 2018;625:1628-43. doi:10.1016/j.scitotenv.2017.12.258 ). The results confirm that spatial models are often more accurate when the study areas are larger (1818. Casa-Martín F da, Echeverría-Valiente E, D’Amico FC. Zonificación climática para su aplicación al diseño bioclimático. Aplicación en Galicia (España). Informes de la Construcción. 2017;69(547):e218-e218. doi:10.3989/id55319 ).

CONCLUSIONS