Resumen

MIRON PEREZ, Isidro J. et al. Tratamiento y estudio de series de temperatura para su aplicación en salud pública: El caso de Castilla-La Mancha. Rev. Esp. Salud Publica [online]. 2006, vol.80, n.2, pp.113-124. ISSN 2173-9110.

Fundamento: Numerosos trabajos relacionan variables atmosféricas con indicadores sanitarios. En regiones extensas, como Castilla- La Mancha, puede ser necesario dividirla en áreas en función de las variables atmosféricas disponibles, eligiendo una estación meteorológica representativa para cada zona. El objetivo de este artículo es analizar los datos diarios de temperaturas de numerosos observatorios de Castilla- La Mancha y su reducción a unas pocas estaciones representativas para ser utilizadas en estudios que relacionen variables atmosféricas con indicadores sanitarios de esta región. Métodos: Se seleccionaron estaciones meteorológicas de Castilla- La Mancha en función del número de años disponibles y de datos perdidos. Tras rellenar las lagunas de las series elegidas, detectar posibles discontinuidades y homogeneizar las series, los datos diarios de temperaturas se utilizan en análisis de conglomerados jerárquico y factorial mediante componentes principales. Resultados: El análisis factorial extrae un solo factor utilizando las series de temperaturas máximas, medias o mínimas. En las máximas, ese factor explica el 93,45% de la varianza, con autovalor 39,249. La estación Toledo «Compuesta» tiene coeficientes de correlación en la matriz de componentes principales de 0,987; 0,991 y 0,981 para las series de temperaturas máximas, medias y mínimas respectivamente. Conclusiones: Castilla-La Mancha es una región isoclimática en función de la temperatura y la estación Toledo «Compuesta» la elegida como representativa regional para estudios en salud pública. Los resultados permiten la realización de estudios desagregados en unidades menores como las provincias, con las estaciones de las capitales administrativas como referencia.

Palabras clave : Temperatura ambiental; Mortalidad; Series temporales; Análisis por conglomerados.

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