Las estaciones meteorológicas proporcionan registros detallados de temperatura, precipitación, y tormentas. Estas estaciones, sin embargo, no siempre están bien espaciados y pueden estar esparcidos por las ciudades o incluso pueden estar ausentes en regiones remotas.

Cuando no se dispone de mediciones directas del clima, los investigadores tienen una solución alternativa. Utilizan conjuntos de datos climáticos en cuadrícula (GCD) existentes en diferentes resoluciones espaciales que promedian el clima dentro de una cuadrícula específica. A diferencia de las estaciones de monitoreo, las temperaturas estimadas en estas celdas de cuadrícula se basan en una combinación de pronósticos modelados y modelos climáticos, así como en observaciones (que varían desde monitores terrestres y aviones hasta boyas marinas e imágenes de satélite). Estos GCD son muy útiles en estudios climáticos e investigaciones ecológicas a gran escala, especialmente en regiones sin estaciones de monitoreo.

Pero, ¿pueden los GCD ser efectivos en estudios epidemiológicos? por ejemplo, al observar cómo las temperaturas adversas pueden afectar la salud y la mortalidad humanas?

En un nuevo estudio, de Schrijver y col. probó si los GCD podrían ser útiles para estudiar la mortalidad relacionada con la temperatura en áreas donde las estaciones meteorológicas son escasas. Compararon los datos de temperatura en cuadrículas con las temperaturas de las estaciones meteorológicas en dos ubicaciones, Inglaterra, Gales y Suiza, para ver si un conjunto de datos funcionaba mejor que el otro. Estas regiones tienen una topografía variable, rangos de temperatura heterogéneos, y distribuciones de población variables, todo lo cual conduce a focos de temperaturas irregulares dentro de un área.

Para comprender qué datos de temperatura serían más útiles para predecir los riesgos para la salud de las comunidades, los investigadores compararon las muertes por exposición a temperaturas frías o calientes tanto para los GCD como para los datos de la estación meteorológica. Utilizaron datos de estaciones meteorológicas de cada país y un GCD (escalas local y regional) de alta y baja resolución para ver qué datos eran mejores para predecir el riesgo de muerte por frío o calor.

El equipo descubrió que ambos conjuntos de datos predijeron resultados similares de impactos en la salud por exposición a la temperatura. Sin embargo, en algunos casos, Los GCD de alta resolución pudieron capturar mejor el calor extremo en comparación con los datos de la estación meteorológica cuando se tuvo en cuenta la distribución desigual de la población. Este fue especialmente el caso en áreas urbanas densamente pobladas que experimentan notables diferencias de temperatura dentro de ellas.

Los investigadores concluyen que en ciudades y áreas con terreno accidentado, Los GCD locales pueden ser mejores que los datos de las estaciones meteorológicas para los estudios epidemiológicos.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de Eos, alojado por la American Geophysical Union. Lea la historia original aquí.