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Valores e indicadores correspondientes al mes de SEPTIEMBRE de 2014


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Anomalías de precipitación (mm.)

Indicador destinado a expresar el comportamiento pluviométrico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. La anomalía pluviométrica mensual resulta de restarle a la precipitación del mes la precipitación media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador denotan precipitaciones superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos reflejan lluvias inferiores a la normal.



Anomalías de precipitación en %

Expresa la anomalía pluviométrica mensual como porcentaje respecto a la precipitación media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía pluviométrica mensual por la precipitación media del mes y el resultado se multiplica por 100.



Precipitación acumulada (mm.)

Precipitación acumulada a lo largo del año hidrológico. Es el sumatorio de las precipitaciones mensuales registradas desde el mes de septiembre, inicio del año hidrológico, hasta el mes objeto del cálculo.

Es un indicador especialmente vinculado al seguimiento del comportamiento del año hidrológico de cara a la gestión de los recursos hídricos y también desde el punto de vista del seguimiento fenológico de la región.



Anomalías de la precipitación acumulada (mm.)

Resulta de la diferencia entre la precipitación acumulada del mes objeto del cálculo y la precipitación acumulada media de periodo 1971-2000 para ese mismo mes.

Valores positivos del indicador indican precipitaciones acumuladas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan lluvias acumuladas inferiores a la normal.



Anomalías de la precipitación acumulada en %

Expresa la anomalía de la precipitación acumulada como porcentaje respecto a la precipitación acumulada media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía de la precipitación acumulada del mes por la precipitación acumulada media de ese mes y el resultado se multiplica por 100.



Anomalías de temperatura (ºC)

Indicador destinado a expresar el comportamiento térmico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. Resulta de restarle a la temperatura media del mes objeto de cálculo la temperatura media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador indican temperaturas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan temperaturas inferiores a las normales.



Anomalías de temperatura en %

Expresa la anomalía térmica mensual como porcentaje respecto a la temperatura media del mes. Para su obtención se divide la anomalía térmica mensual por la temperatura media del mes y el resultado se multiplica por 100.



Índice de torrencialidad (%)

El índice de torrencialidad de la lluvia es el porcentaje que supone la precipitación del mes objeto del cálculo respecto a la precipitación media anual del periodo de referencia 1971-2000.



Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica

El IESP es un índice mensual de sequía pluviométrica que se basa en el cálculo de las anomalías pluviométricas mensuales acumuladas y estandarizadas, de modo similar al conocido Standardized Precipitation Index (SPI) de Mac Kee (Mac Kee et al., 1995).

Al igual que en el SPI, los valores negativos corresponden a meses secos, en tanto que los positivos reflejan meses no secos.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Pronóstico del IESP desde 1 a 6 meses

El pronóstico del IESP está destinado a estimar la probabilidad de que el estado de sequía en un observatorio sea o no superado en los 1, 2,.6 meses sucesivos al mes objeto del pronóstico.

Se realiza mediante un modelo estadístico de predicción dinámica de la sequía en un horizonte temporal de 6 meses a partir de los datos históricos (1950-2012) del Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica (IESP) en 243 observatorios de Andalucía. Se emplea un algoritmo kNN (k Nearest Neighbors), que busca las situaciones pasadas más similares a la actual y predice el futuro promediando lo que ocurrió a continuación en dichas situaciones. Los resultados producen porcentajes de error muy reducidos, lo que justifica su uso. La probabilidad asociada es una medida de la fiabilidad del pronóstico.



Anomalía de precipitación espacializada (mm.)

Indicador destinado a expresar el comportamiento pluviométrico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. La anomalía pluviométrica mensual resulta de restarle a la precipitación del mes la precipitación media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador denotan precipitaciones superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos reflejan lluvias inferiores a la normal.



Anomalías de precipitación en % espacializada

Expresa la anomalía pluviométrica mensual como porcentaje respecto a la precipitación media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía pluviométrica mensual por la precipitación media del mes y el resultado se multiplica por 100.



Precipitación acumulada espacializada (mm.)

Precipitación acumulada a lo largo del año hidrológico. Es el sumatorio de las precipitaciones mensuales registradas desde el mes de septiembre, inicio del año hidrológico, hasta el mes objeto del cálculo.

Es un indicador especialmente vinculado al seguimiento del comportamiento del año hidrológico de cara a la gestión de los recursos hídricos y también desde el punto de vista del seguimiento fenológico de la región.



Anomalía de la precipitación acumulada espacializada (mm.)

Resulta de la diferencia entre la precipitación acumulada del mes objeto del cálculo y la precipitación acumulada media de periodo 1971-2000 para ese mismo mes.

Valores positivos del indicador indican precipitaciones acumuladas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan lluvias acumuladas inferiores a la normal.



Anomalías de la precipitación acumulada en % espacializada

Expresa la anomalía de la precipitación acumulada como porcentaje respecto a la precipitación acumulada media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía de la precipitación acumulada del mes por la precipitación acumulada media de ese mes y el resultado se multiplica por 100.



Anomalía de temperatura espacializada (ºC)

Indicador destinado a expresar el comportamiento térmico de un mes en relación con el que se considera normal para dicho mes. Resulta de restarle a la temperatura media del mes objeto de cálculo la temperatura media de dicho mes para el periodo 1971-2000.

Valores positivos del indicador indican temperaturas superiores a las normales en ese mes mientras que valores negativos denotan temperaturas inferiores a las normales.



Anomalía de temperatura en % espacializada

La anomalía de temperatura en porcentaje expresa la anomalía térmica mensual como porcentaje respecto a la temperatura media del mes.

Para su obtención se divide la anomalía térmica mensual por la temperatura media del mes y el resultado se multiplica por 100.



Índice de torrencialidad espacializado (%)

El índice de torrencialidad de la lluvia es el porcentaje que supone la precipitación del mes objeto del cálculo respecto a la precipitación media anual del periodo de referencia 1971-2000.



Índice Estandarizado de Sequía Pluviométrica espacializado

El IESP es un índice mensual de sequía pluviométrica que se basa en el cálculo de las anomalías pluviométricas mensuales acumuladas y estandarizadas, de modo similar al conocido Standardized Precipitation Index (SPI) de Mac Kee (Mac Kee et al., 1995).

Al igual que en el SPI, los valores negativos corresponden a meses secos, en tanto que los positivos reflejan meses no secos.



Precipitación del mes en estaciones (mm.)

Precipitación total mensual registrada en los observatorios meteorológicos seleccionados.



Temperatura del mes en estaciones (ºC)

Temperatura media mensual registrada en los observatorios meteorológicos seleccionados.



Precipitación del mes espacializada (mm.)

Precipitación total mensual espacializada.



Temperatura del mes espacializada (ºC)

Temperatura media mensual espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de enero del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de febrero del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de marzo del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de abril del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de mayo del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de junio del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de julio del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de agosto del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de septiembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de octubre del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de noviembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Precipitación normal del mes espacializada (mm.)

Precipitación normal del mes de diciembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de enero del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de febrero del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de marzo del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de abril del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de mayo del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de junio del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de julio del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de agosto del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de septiembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de octubre del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de noviembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Temperatura normal del mes espacializada (ºC)

Temperatura normal del mes de diciembre del periodo 1971-2000 espacializada.



Fondo altimétrico

Fondo altimétrico con sombreado



Mosaico de ortoimágenes Landsat 5 TM (Año 2007)

Nodo de la Red de Información Ambiental de Andalucía. Junta de Andalucía. Servicio WMS correspondiente al mosaico de ortoimágenes Landsat 5TM de 2007, generado con el programa Socet-set. Para dicho mosaico se utilizaron las escenas filtradas y corregidas por interpolación cúbica. Integrado en la Infraestructura de Datos Espaciales de Andalucía, siguiendo las directrices del Sistema Cartográfico de Andalucía.



Ortofotografía Digital en Color de Andalucía (Año 2009)

Servicio WMS de la Ortofotografía Expedita Color del Andalucía 2008-2009, integrado en la Infraestructura de Datos Espaciales de Andalucía siguiendo las directrices del Sistema Cartográfico de Andalucía. Este servicio de mapas agrupa los cuatro vuelos fotogramétrico realizados dentro del proyecto PNOA07-10, los cuales se realizaron entre los años 2008 2009.

Visible a escalas superiores a 1:150000.



Capas complementarias WFS

Capas complementarias de información geográfica extraídas del servicio WFS de la Infraestructura de Datos Espaciales de Andalucía, correspondiente a los Datos Espaciales de Andalucía para escalas intermedias.



Redes de observatorios meteorológicos



Siglas de la leyenda:



AEMET: Agencia Española de Meteorología

CMA: Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía

CAP: Consejería de Agricultura y Pesca de la Junta de Andalucía

IFAPA: Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera de la Consejería de Agricultura y Pesca de la Junta de Andalucía



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Indicadores del mes



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