Estudio_Climatico_Ghana_ffExtendido.pptx

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1. Impacto de la temperatura superficial del suelo en la variabilidad climática de Ghana Basado en el estudio publicado por Scientific Reports (2025)

2. Resumen del Estudio El estudio analiza la relación entre la temperatura superficial del suelo (LST) y la temperatura del aire cercana a la superficie (NST) en Ghana entre 1981 y 2020. Se destaca una disminución de la precipitación después del año 2001. El LST se identifica como el principal impulsor de los cambios en NST y precipitación.

3. Área de Estudio Ghana, ubicada en África Occidental, con una superficie de 239,460 km². Variabilidad climática entre el árido norte y el húmedo sur costero. Dos estaciones principales: seca (dic-feb) y húmeda (jun-ago). Gran diversidad ecológica y potencial agrícola (57% del territorio cultivable).

4. Datos Utilizados Temperatura: CRU TS v4.05 y CPC, resoluciones espaciales de 0.5°x0.5°. Variables locales: LST, RH, TC de ERA5. Precipitación: CHIRPS, resolución de 0.05°x0.05° desde 1981. Normalización de anomalías con el periodo 1991–2020 como referencia.

5. Metodología Análisis de correlación bivariada y causalidad multivariada (Liang-Kleeman). Pruebas estadísticas: Pettitt, t de Welch y Kolmogorov-Smirnov. Tendencias: prueba de Mann-Kendall modificada y pendiente de Sen. Identificación de punto de cambio climático en 2001.

6. Resultados Clave Incremento significativo de temperatura desde 2001. Disminución de la precipitación en la última década. LST principal impulsor de los cambios en NST y precipitación. Relación positiva entre RH y NST; TC con efecto débil.

7. Estructura Causal del Clima Antes de 2001: relaciones simples, LST no causaba NST directamente. Después de 2001: red causal compleja; LST influye en NST, RH y PRE. NST ahora se ve afectada indirectamente por múltiples factores locales. Retroalimentación tierra-atmósfera intensificada.

8. Recomendaciones de Política Gestión hídrica en zonas con menor precipitación (ej. sabana norte). Agricultura climáticamente inteligente: siembra directa, agroforestería. Reforestación y techos verdes para mitigar el efecto de isla de calor. Iniciativas locales alineadas con los ODS 2, 13, 15 y 11.

9. Fig. 1. Mapa del área de estudio. a Zonas agroecológicas y las 16 regiones administrativas de Ghana a ubicación de Ghana en África. El conjunto de datos del modelo de elevación digital (DEM) se obtiene de la Misión de Topografía del Radar de Shuttle (SRTM), con una resolución espacial de 90 m. Fuente: USGS Earth Explorer.

10. Fig. 2. Variabilidad interanual de la anomalía de temperatura media anual sobre Ghana de 1981 a 2020 (unidad: °C) basada en CRU (rojo) y CPC (azul).  Las líneas discontinuas representan líneas de tendencia lineales. Las anomalías se calculan en relación con el período normal climático de 1991–2020.

11. Fig. 3. Distribución espacial del cambio en la anomalía de temperatura media decadal sobre Ghana de 1981–2020, en relación con el período normal climático 1991–2020. a 1981–1990, b 1991–2000, c 2001–2010, y d 2011–2020.

12. Fig. 4. Los gráficos de violín muestran la distribución de anomalías de temperatura anual para 1981–2000 (azul) y 2001–2020 (rojo).

13. Fig. 5. Relación entre variables climáticas locales y cambios en la temperatura media sobre Ghana durante la temporada de diciembre, enero y febrero (DJF). Diagrama de dispersión de las anomalías de temperatura media estandarizadas frente a las anomalías medias estandarizadas de a temperatura de la superficie terrestre (LST), b precipitación (PRE), c humedad relativa (RH), d cobertura total de nubes (TC). La "r" representa el coeficiente de correlación, y "*" simboliza una correlación significativa a un nivel de confianza del 95%. El esquema de color distingue entre dos períodos: BC (1981–2000, azul) y AC (2001–2020, rojo). La distribución de puntos de datos rojos y azules proporciona información sobre cómo han evolucionado las relaciones entre varias variables climáticas locales y las anomalías de NST.

14. Relación entre variables climáticas locales y cambios en la temperatura media sobre Ghana durante la temporada de junio, julio y agosto (JJA) Gráfico de dispersión de las anomalías de temperatura media estandarizadas versus las anomalías medias estandarizadas de a temperatura de superficie terrestre (LST), b precipitación (PRE), c humedad relativa (RH), d cobertura total de nubes (TC). La "r" representa el coeficiente de correlación, y "*" simboliza una correlación significativa a un nivel de confianza del 95%. El esquema de color distingue entre dos períodos: BC (1981–2000, azul) y AC (2001–2020, rojo). La distribución de puntos de datos rojos y azules proporciona información sobre cómo han evolucionado las relaciones entre varias variables climáticas locales y las anomalías de N

15. Fig. 7. Relación entre variables climáticas locales y cambios en la temperatura media sobre Ghana para la escala de tiempo anual. Gráfico de dispersión de las anomalías de temperatura media estandarizadas versus las anomalías medias estandarizadas de a temperatura de la superficie terrestre (LST), b precipitación (PRE), c humedad relativa (RH), d cobertura total de nubes (TC). El “r” representa el coeficiente de correlación, y “*” simboliza una correlación significativa a un nivel de confianza del 95%. El esquema de color distingue entre dos períodos: BC (1981–2000, azul) y AC (2001–2020, rojo). La distribución de los puntos de datos rojos y azules proporciona información sobre cómo han evolucionado las relaciones entre varias variables climáticas locales y las anomalías de NST.

16. Fig. 8. Red de causalidad multivariada entre variables climáticas clave LST: temperatura de la superficie terrestre, PRE: precipitación, RH: humedad relativa, TC: cobertura total de nubes, y su influencia en la temperatura del aire cerca de la superficie (NST) durante 1981–2000 antes del cambio (BC). Las flechas indican la dirección del flujo de información, con el grosor representando visualmente la magnitud de la influencia entre las variables.

17. Fig. 9. Red de causalidad multivariada entre variables climáticas clave LST: temperatura de la superficie terrestre, PRE: precipitación, RH: humedad relativa, TC: cobertura total de nubes, y su influencia en la temperatura del aire cerca de la superficie (NST) durante 2001–2020 después del cambio (AC). Las flechas indican la dirección del flujo de información, con el grosor representando visualmente la magnitud de la influencia entre las variables.

18. Conclusiones La temperatura del suelo es un determinante clave del clima local. El enfoque causal mejora las predicciones frente al mero análisis de correlación. Las estrategias de adaptación deben integrar procesos locales. Se recomienda la participación comunitaria en ciencia ciudadana.