1. INTRODUCCIÓN Los grandes sistemas montañosos dan lugar a una compartimentación muy específica de las tipologías climáticas de una zona pero, además, provocan determinadas alteraciones termopluviométricas en las áreas circundantes. Los procesos que se producen en las proximidades de las áreas montañosas son muy conocidos en toda la literatura especializada, pues por doquier aparecen claras referencias a los dos más importantes:
Pese a que la mayor parte de los autores que analizan estos dos procesos los definen y caracterizan de forma idónea, nosotros con esta aportación pretendemos avanzar un poco más en la investigación científica. Para ello pretendemos analizar los procesos que provoca un sistema montañoso en el clima desde una perspectiva estadístico-sistémica. Ello facilita que, además de los incrementos o descensos térmicos y pluviométricos detectados en las zonas cercanas a las montañas, sea posible mostrar otros aspectos, a veces, tan interesantes como los dos mencionados con anterioridad, pero poco tratados en la bibliografía. Nos referimos a los cambios que se producen .en otros aspectos climáticos, como en los días fríos o cálidos, las precipitaciones conectivas, fenómenos de inversión térmica, etc... Para conseguir este objetivo proponemos una metodología específica, desarrollada para determinar los cambios ocasionados por las montañas en las áreas adyacentes ciñéndonos a analizar los resultados obtenidos en la Comunidad Autónoma de Extremadura, si bien la metodología puede ser extrapolable a otros territorios. 2. METODOLOGIA El método que proponemos en este artículo consiste en "aislar" la influencia que ejerce la montaña o, más concretamente, un gran sistema montañoso en el clima de las zonas circundantes, para lo cual se precisa recurrir al uso de la regresión múltiple, con cinco variables independientes, que serán los cinco factores geográficos más relevantes en el clima. Eso posibilita que se puedan conocer, de forma aproximada, los cambios que se producen en diferentes variables climáticas en las zonas próximas a los grandes sistemas montañosos que tiene Extremadura. El proceso seguido resulta bastante laborioso, ya que debemos realizar varias regresiones múltiples, con el fin de depurar la influencia que ejercen las montañas en el clima de las zonas próximas, en todas las variables que lo caracterizan. En primer lugar, pensamos que existen cinco factores geográficos principales que provocan importantes variaciones en los registros climáticos. Se trata de la altura absoluta, la altura relativa o el emplazamiento (altitud de las montañas cercanas medida a una distancia máxima de 15 Km. a partir del observatorio), la latitud, la longitud y la exposición. Si construimos mediante la regresión múltiple un modelo matemático basado en estos cinco parámetros geográficos observaremos que las diferencias entre este modelo y el real no son elevadas, todo lo contrario, son reducidas, hecho que facilita enormemente la detección de las alteraciones climáticas que provocan las montañas en las zonas cercanas. Con ello se comprueba la efectividad del modelo elaborado. En segundo lugar, construimos un modelo matemático, también basado en la regresión múltiple, con cuatro parámetros geográficos, en este caso serían: la altura, la latitud, la longitud y la exposición, omitiendo la altitud general del sistema montañoso más cercano o, 10 que es 10 mismo, el emplazamiento. Lógicamente, entre este modelo matemático y el real existirán importantes cambios, que serán, precisamente, debidos al factor geográfico omitido, esto es, al emplazamiento o la altitud de las montañas cercanas a un punto. Por consiguiente, mediante los cálculos correspondientes podemos detectar las repercusiones que tienen las montañas en el clima de las zonas cercanas. En tercer lugar, basta establecer una correlación lineal entre las modificaciones detectadas en todas las variables geográficas, cuyo resultado es bastante interesante, ya que tan sólo nos aparecen dos coeficientes diferentes, 1 y -1. Por último, estos coeficientes de correlación nos permiten aplicar los postulados principales de la Teoría General de Sistemas, creando combinaciones ternarias, lo que facilita enormemente el análisis del efecto de pantalla orográfica en las variables climáticas analizadas. 3.1. Resultados: aplicación de la regresión múltiple. Para detectar la influencia que ejercen los diferentes factores geográficos en todas las variables que componen el clima debemos utilizar una técnica multivariante, que sea capaz de analizar simultáneamente todos los parámetros de interés. De entre todas ellas, tal vez la que más aceptación tiene entre los climatólogos es la regresión múltiple, en nuestro caso con 5 variables independientes, que serían los factores geográficos que se pueden cuantificar más fácilmente. De ellos podemos destacar los siguientes: la altura absoluta de un punto, la altura relativa o emplazamiento (la altitud de la línea de cumbres de una montaña que dista hasta un máximo de 15 km. del punto de referencia), la latitud, la longitud y la exposición. Si lo que pretendemos analizar es la influencia que ejercen las montañas en un lugar dado, debemos considerar tan sólo cuatro de los factores geográficos enunciados con anterioridad, a saber: la altura absoluta, la latitud, la latitud y la exposición, dejando al margen el emplazamiento. Con esta forma de operar se va a construir un modelo matemático en el que se comparen las variables dependientes obtenidas mediante estos cálculos y las variables dependientes reales (parámetros climáticos). Obviamente, se van a producir algunos errores entre las variables reales y las calculadas, provocados por la omisión del emplazamiento entre las variables independientes. De ello deducimos que estos residuos o desajustes estarán provocados por la influencia que ejerce este parámetro geográfico en todas las variables climáticas que componen los sistemas construidos. Cuadro 1: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 1: Sistema climatico originado por el emplazamiento Cuadro 2: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 2: Sistema climático originado por el emplazamiento El sistema climático, establecido con las interrelaciones existentes entre todas las variables climáticas durante enero y febrero es similar y bastante complejo. Al diferente comportamiento que originaba el emplazamiento sobre cualquier variable climática, hay que añadir la diversidad de relaciones establecidas entre las influencias climáticas que ejerce este factor geográfico. Pese a ello, hemos logrado obtener un sistema climático muy representativo y realista para estos meses, habida cuenta además de que la correlación establecida es del 100%' lo que posibilita que seamos mucho más rigurosos a la hora de efectuar afirmaciones sobre el mismo. En ellos aparecen relaciones muy diferentes entre las variables térmicas, pues, como vemos, la influencia del emplazamiento en la temperatura media se correlaciona positivamente con la máxima media y, negativamente, con la máxima absoluta, la mínima media y la absoluta. De esta circunstancia es posible extraer una serie de características del subsistema térmico que tienen considerable interés. Puede interpretarse que cuando el emplazamiento favorece durante este mes el aumento de la temperatura media, da lugar, al mismo tiempo, a que aumenten las máximas medias. En cambio, no sucede así con el resto de variables en las que provoca una disminución más o menos considerable. Este fenómeno contradictorio es, en un principio, comprensible, puesto que el entorno circundante, esto es, lo que hemos dado en llamar emplazamiento, repercute de forma muy notable en áreas que estén alejadas. Ello origina unos descensos frente a incrementos térmicos muy notables y, particularmente, provoca un descenso en la mayor parte de variables térmicas, como puede verse en el gráfico adjunto. Sin embargo, esta situación puede parecer un tanto anómala pues cuando se produce un aumento de la temperatura media es porque nos encontramos con un emplazamiento relativamente bajo, como lo demuestra la correlación negativa entre el emplazamiento y la influencia que provoca en la temperatura media. Por consiguiente, la relación inversa obtenida entre esta variable y la temperatura mínima implica que, mientras más aumentemos la altura del sistema montañoso en que se halla inserto un observatorio, menos bajas serán las temperaturas mínimas. En principio, esta afirmación puede parecer una contradicción, aunque no lo sea, puesto que hay que tener en cuenta que este mes es típicamente invernal. Por lo tanto nos va a aparecer un fenómeno de considerable desarrollo en las zonas montañosas, la inversión térmica. Otra relación destacable es la que existe entre la influencia que ejerce este factor geográfico en la temperatura media máxima y la máxima absoluta, puesto que resulta negativa. Esto implicaría que se dan fuertes aumentos de temperatura cuando la altura del sistema montañoso es importante, lo que repercute en que se alcancen durante determinados periodos los mayores registros térmicos. Puede estar motivado por el efecto de pantalla orográfica que ofrece un sistema de considerable envergadura sobre las áreas adyacentes, dando lugar a una protección frente a los vientos fríos. Es por ello que se registran allí las más elevadas temperaturas máximas absolutas, si bien sucede muy pocas veces al año, tal como lo demuestra la existencia de aumentos térmicos durante el resto del tiempo, puesto que la máxima media mantiene una relación negativa con el emplazamiento. Por lo que respecta al subsistema pluviométrico tan sólo hay que destacar la relación positiva que se establece entre el emplazamiento y la influencia que origina en esas variables, lo que pone nuevamente de manifiesto el efecto de pantalla orográfica o detención que origina un sistema montañoso en los frentes que intentan cruzar la zona. Ello da lugar a un ascenso de los mismos si el sistema tiene la suficiente amplitud y, por consiguiente, provoca una bajada de temperatura y desencadena la precipitación. Cuadro 4: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 4: Sistema climático originado por el emplazamiento El mes de mayo posee un sistema climático muy peculiar, pues en él intervienen todas las variables que hemos incluido en este análisis, ya que durante este mes se registran días con temperaturas mínimas inferiores a 0º y máximas superiores a 20°. Pese a que por esta circunstancia aparecen más variables que en los casos anteriores, el sistema climático que se describe es mucho más simple, pues las correlaciones obtenidas, tanto mediante la matriz como con la aplicación de la Teoría General de Sistemas, son mucho más coherentes que en casos anteriores, como consecuencia de la simplicidad del mismo. En este sentido hay que mencionar que entre las cinco variables térmicas principales, a saber: temperatura media, temperatura máxima media y absoluta, así como temperatura mínima media y absoluta, se establece una correlación positiva. Es decir, que cuando el emplazamiento favorece el aumento térmico en una de ellas hace lo propio con el resto. Esta circunstancia se produce cuando el emplazamiento es bajo, lo que favorece el aumento de la termicidad de una zona, puesto que cuando las montañas circundantes son elevadas, se opera una drástica reducción térmica. Todo lo anterior repercute en que un entorno circundante de poca altitud facilita el aumento de la amplitud térmica, ocasionado porque se incrementan las temperaturas máximas más que las mínimas. Sin embargo cuando el sistema montañoso posee mayor desarrollo vertical las máximas disminuyen al igual que las mínimas, pero en otra magnitud, lo que provoca un menor rango térmico. A pesar de esto, hay que añadir que cuando la altura que alcanza el conjunto montañoso es poco elevada, menos de 900 metros sobre el nivel del mar, disminuyen los días con temperaturas máximas superiores a 20°, algo aparentemente contradictorio, pues lo normal sería que aumentasen. En cambio, es preciso tener en cuenta otra serie de factores puesto que ocasionalmente puede ser más elevada la temperatura de los lugares más elevados, fruto de fenómenos o anomalías térmicas ya reseñadas y entre las que cabe mencionar la inversión térmica y el efecto fhoen. Por el contrario, cuando la altura que alcanza el emplazamiento es poco importante, se reducen los días fríos, lo que demuestra otra vez que, en algunos meses como éste, pueden aparecer inversiones de temperatura, pues se rompe con todos los postulados que había hasta ahora. Por lo que respecta al subsistema pluviométrico conviene destacar que se corrobora lo que veíamos en otros meses, es decir un aumento en cada una de estas variables cuando se elevaba la altura del sistema montañoso en que se hallan insertos los diferentes observatorios. De igual modo puede observarse en el gráfico correspondiente que la relación que se establece entre la temperatura media y la precipitación, así como con el resto de variables pluviométricas, es negativa. Ello implica que cuando el emplazamiento favorece el aumento térmico, por encontrarse a poca altitud, desencadena una reducción considerable de los registros pluviométricos ymutatis mutandis,cuando posee una importante altitud se incrementan estos registros, dándose pues una circunstancia normal, por lo que no es necesario insistir en ella. 3.5. El sistema climático de junio Cuadro 5: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas. Gráfico 5: Sistema climático originado por el emplazamiento Junio posee unas características muy peculiares como lo demuestra el sistema climático que hemos obtenido para el mismo, establecido con las diferentes variables que forman parte del mismo. Decimos esto porque pese a que se establece una correlación positiva entre las principales variables térmicas, no sucede lo mismo con el resto de ellas. Esta circunstancia implica que cuando el emplazamiento favorece el incremento en una determinada temperatura sucede exactamente igual con el resto. De este modo, si con una determinada altura de sistema montañoso aumentan las temperaturas medias, ocurre lo propio con el resto de temperaturas. Sin embargo, esto debe complementarse señalando que el emplazamiento se correlaciona de forma negativa con las temperaturas medias, de lo que se deduce que cuando las montañas son bajas, se registra un aumento en las mismas, sucediendo lo contrario al aumentar la altura del sistema montañoso. Pese a que tenemos una situación normal con estas variables, no sucede así con el número de días cálidos, pues al tener una correlación negativa con las temperaturas medias, y éstas con el emplazamiento, la relación entre la primera y la última es positiva. Esto da lugar a que se incrementen los días con temperatura máxima superior a 20° C., sobre todo en las zonas que cuentan con sistemas montañosos más elevados Apriori,esto puede parecer una contradicción ya que como hemos visto, un emplazamiento bajo repercute en un aumento de las temperaturas máximas. En cambio, se produce la situación contraria cuando tratamos los días cálidos, entrando directamente en contraposición con todos los postulados climáticos conocidos. No obstante, debemos recordar que las zonas elevadas cuentan con una mayor radiación solar incidente, lo que sin duda alguna elevará las temperaturas. Por el contrario, las más bajas, por poseer mayor densidad el aire, facilitan la transmisión calorífica y, ambos efectos pueden ser contrarrestados. Si como vemos, la explicación de que ocurra esta anomalía no puede ser debida al aumento de radiación solar, tan sólo nos queda una explicación posible y pensamos que es la correcta. Consiste en que las zonas con menos días cálidos son los valles de montaña, en los que tienen especial incidencia las brisas de valle y montaña. Estas harán que durante el día, las temperaturas sean más elevadas en la montaña, por las fuertes convecciones térmicas que allí tienen lugar. En cambio, durante la noche, el aire que se va enfriando tiende a inundar el valle, reduciendo las temperaturas. A la vez, debemos señalar que en estas zonas, los efectos de solana y umbría multiplican las diferencias térmicas. Este cúmulo de interrelaciones puede ocasionar que se registre un mayor número de días cálidos en las zonas que tienen un entorno más elevado. Si esto resulta complicado, en cierto modo, tal vez lo sea aún más la relación que surge en el subsistema pluviométrico, pues, cuando aumentan las precipitaciones por el efecto del emplazamiento, se incrementan los días de lluvia, a la vez que se reducen los de precipitaciones abundantes. De nuevo nos encontramos ante una situación bastante compleja pero real. Pensamos que la única explicación posible es que las precipitaciones de junio tienen, en su mayor parte, un carácter convectivo. Así, el sistema montañoso actúa como una rampa que eleva los grandes cumulonimbos, si bien éstos, no siempre precipitan sobre el sistema montañoso de una forma más torrencial, sino que, a pesar de que llueva más, lo hace de una forma menos brusca que en las áreas adyacentes. 3.6. El sistema climático de julio. Gráfico 6 (Julio) y 7 (agosto): Sistema climático originado por el relieve. El mes de julio posee un sistema climático provocado por el emplazamiento prácticamente similar al que veíamos en el mes anterior, en el que todas las relaciones eran normales excepto la que incluía a los días cálidos, que se correlacionaban de forma directa con el emplazamiento, pudiéndose deber a multitud de circunstancias. La única variación que constatamos es que en julio la amplitud térmica se correlaciona de forma negativa con el emplazamiento, lo que significa que cuando un punto está dominado por un conjunto montañoso elevado experimenta menos variación térmica, pues las temperaturas máximas experimentan un descenso considerable, no sucediendo así con las mínimas, que descienden de forma menos acusada. En cambio, durante este mes el subsistema pluviométrico es normal puesto que todas las correlaciones que se establecen entre las variables que lo componen son positivas, lo que de nuevo pone de manifiesto la importancia que ejerce un sistema montañoso sobre el incremento pluviométrico, gracias a los procesos de pantalla orográfica que se originan. 3.7. El sistema climático de agosto Gráfico 6 (Julio) y 7 (agosto): Sistema climático originado por el relieve. El sistema climático que obtenemos para este mes posee unos rasgos muy similares al resto de los meses típicamente estivales, como junio y julio, si bien tiene algunas características que le hacen diferir un poco de ellos. En este sentido, conviene señalar que la relación establecida entre las diferentes variables que conforman el subsistema térmico son iguales. Las cinco variables térmicas analizadas presentan las mismas interrelaciones positivas, por lo que cuando la altura del emplazamiento favorece el aumento de una de ellas, provoca, de igual forma, un incremento en el resto. Asimismo, nos vuelve a aparecer una correlación negativa entre el número de días cálidos y la temperatura máxima, evento que da lugar a que desechemos la idea de un posible error, pues aparece en todos los meses cálidos. Ello nos plantea, de nuevo, el posible motivo de que esto ocurra, ya que en un principio parece algo erróneo, pues sería normal que si se incrementan las temperaturas medias, sucediese lo mismo con los días que superan los 20° C. Pero no ocurre así, sino todo lo contrario, disminuyendo los días que poseen esta característica cuando más calor hace. Otra cosa muy diferente sucede con el subsistema pluviométrico de agosto, pues existen correlaciones muy distintas entre las variables que lo componen. Así se puede comprobar en el gráfico que adjuntamos cómo cuando se favorece el aumento de las precipitaciones, acaece algo similar con los días que tienen precipitaciones abundantes, mientras que las jornadas lluviosas, descienden. Este hecho no supone ninguna contradicción, puesto que hay que tener presente el carácter convectivo de la lluvia en este mes, lo que se traduce en una mayor intensidad y actividad tormentosa que desencadena fuertes aguaceros, superando fácilmente los diez milímetros. Cuando se deben a fuertes convecciones, es difícil que no se alcance este nivel, siendo más normal que no llueva, pero si lo hace, la forma de precipitarse es torrencial. 3.8. El sistema climático de septiembre Cuadro 8: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 8: Sistema climático originado por el emplazamiento El sistema climático que hemos calculado para este mes basándonos en la utilización de la Teoría General de Sistemas y en la matriz de correlación, presenta una complejidad fuera de toda duda. A la dificultad que entraña el propio entorno de un lugar, hay que añadir el diferente comportamiento de todas las variables climáticas, como tiene ocasión de comprobarse en el gráfico que se adjunta. En él se puede observar que entre las variables térmicas se establecen unas relaciones bastante diferentes. Así, cuando el emplazamiento favorece un aumento de la temperatura media, hace lo propio con la mínima media y con la máxima absoluta. Mientras, con las mínimas absolutas y máximas medias la relación es negativa, tal como lo demuestra la matriz de correlación realizada. Esto resulta bastante más complejo de lo que en un principio pudiera pensarse, pero perfectamente comprensible si lo analizamos con detenimiento. En este caso, se observa que cuando el emplazamiento provoca un aumento de las temperaturas medias es porque el entorno tiene bastante altitud, más de 900 metros. Además, hay que considerar que las temperaturas medias experimentan ese cambio por el incremento registrado en las temperaturas mínimas medias, pues las máximas descienden de forma importante. Siempre se ha dicho que el incremento de altura condiciona de forma importante el descenso térmico. En cambio, eso no ocurre con este factor geográfico, sino la situación contraria, es decir, a medida que el emplazamiento es más elevado, las temperaturas mínimas medias experimentan un aumento, como consecuencia directa del mismo. Pese a lo que pudiera pensarse, existe una explicación lógica para que suceda esto y es que durante este mes, máxime en las zonas montañosas, las temperaturas empiezan a ser sensiblemente más bajas al enfriarse el aire en las cotas más elevadas. Cuadro 9: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 9: Sistema climático originado por el emplazamiento Cuadro 10: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 10: Sistema climático originado por el emplazamiento Como todos sabemos, no siempre el viento posee la misma dirección, por el contrario, cambia con frecuencia, siendo realmente difícil afirmar que una vertiente está a barlovento o a sotavento. Con ello es comprensible, hasta cierto punto, que se produzca esta anomalía térmica, por la que nosotros desde luego nos inclinamos. Si este puede ser el panorama que nos encontramos cuando analizamos el subsistema térmico, al tratar el pluviométrico aparece una complejidad muy similar, puesto que entre todas las variables que intervienen se producen ciertas anomalías, pero perfectamente explicables desde nuestro punto de vista. Consisten en que, por una parte, el emplazamiento favorece el aumento de precipitaciones, proceso lógico por los efectos de pantalla orográfica, pero la correlación obtenida entre esta variable y los días de lluvia o de precipitación superior a 10 milímetros por día, es negativa. Esto implica que, por un lado, se alcanzan registros pluviométricos elevados, tengamos en cuenta que este mes es bastante húmedo, pero la distribución de los mismos es muy variable. Así, en los lugares favorecidos por el emplazamiento para que se produzca esto, la precipitación se concentrará en algunos días, de forma brutal. En cambio, existen otras zonas que cuentan con menores precipitaciones, pero tienen un carácter menos torrencial, con lo que nos aparecería una correlación negativa, sucediendo algo muy similar con el número de días de lluvia. 3.11. El sistema climático de diciembre Cuadro 11: Matriz de correlación entre la influencia del emplazamiento en variables climáticas Gráfico 11: Sistema climático originado por el emplazamiento Diciembre se caracteriza por tener un sistema climático bastante menos complejo que los meses anteriores, pues como se ve en el gráfico adjunto, las correlaciones son mucho más normales, sin aparecer anomalías graves. Teniendo en cuenta esta primera aproximación, debemos proceder a analizar el subsistema térmico. En él podemos observar que la relación que se establece entre las principales temperaturas es positiva, de tal forma que cuando el emplazamiento provoca un aumento en una de ellas hace lo mismo en el resto. A pesar de que esto es, por sí sólo, bastante expresivo, debemos complementar el análisis señalando que el emplazamiento se correlaciona de forma positiva con cualquier tipo de temperatura, ya sean máximas o mínimas, medias o absolutas, por lo que derivan de esta relación determinados procesos de sumo interés, aparecidos ya en otros meses. Entre ellos, uno bastante probable es el efecto fhoen, que implica un incremento anómalo de las temperaturas cuando el entorno se encuentra a la suficiente altura, siendo un hecho comprobado, como lo demuestra que las temperaturas mínimas se incrementen de forma sorprendente durante este mes en las zonas elevadas. A esto hay que añadir fenómenos de inversión térmica, que ocasionan un descenso en el número de días con temperatura inferior a 0º, y que caracterizan a los territorios montañosos y ocasionados por simples procesos térmicos. Por lo que respecta al subsistema pluviométrico, conviene destacar sobre todo que no se aprecia ninguna anomalía digna de mención, puesto que como muestra el gráfico correspondiente, todas las variables que lo componen se correlacionan de la misma forma, en este caso positiva, al igual que sucede con el factor geográfico. Esto, de nuevo, nos permite recalcar el papel tan importante que desempeña el emplazamiento sobre las variables pluviométricas, como consecuencia de suponer una barrera que impide o, al menos, dificulta el desplazamiento horizontal de los frentes nubosos. Así los obliga a ascender con el consabido descenso térmico que esto conlleva y la bajada del punto de condensación, lo que va a provocar el consiguiente aumento de precipitaciones. 4. CONCLUSIONES Una vez analizada la influencia que ejerce el emplazamiento en las principales variables climáticas, aunque sólo hemos hecho referencia al caso anual, por motivos de espacio, y efectuado los diferentes sistemas climáticos a que da lugar este factor geográfico extraemos una conclusión destacable, la Teoría General de Sistemas es el complemento ideal de las técnicas estadísticas complejas, en nuestro caso, la regresión múltiple. En este sentido podemos señalar que tan sólo se pueden construir sistemas tan interesantes como los que hemos elaborado si se utilizan, de forma conjunta, la regresión múltiple (y más concretamente sus residuales) y la Teoría General de Sistemas, aunque para ello sea preciso profundizar sobremanera en el análisis climático. No obstante, los resultados que se obtienen parecen ser adecuados, al menos en el caso extremeño, si bien todo hace pensar que la metodología propuesta puede ser válida en otros ámbitos. A esta conclusión llegamos tras analizar concienzudamente los diferentes sistemas climáticos obtenidos para todos los meses y el conjunto del año, ya que se corroboran aspectos que hasta ahora se conocían de forma empírica o a través de leyes físicas, si bien ahora es posible tener un conocimiento teórico y empírico, dando explicación a procesos tan conocidos en la climatología actual como las inversiones térmicas, el efecto detención, el efecto fhoen, etc... 5. BIBLIOGRAFIA ANDERSON, T.W. (1984). An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. Wiley. New York. BARRIENTOS ALFAGEME, G. y GURRIA GASCON, J. L. (1989).La delimitación y estudio de estructuras y sistemas espaciales.Actas del III Coloquio de Geografía Cuantitativa. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Extremadura. Cáceres. BASSIST, A. N. (1989).The relationship between orography and precipitation variability: a global view.En: Sixth Conference on Applied Climatology. Charleston. BERTALANFFY, L. von. (1976). 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