Anales Cientícos, 79 (2): 308- 315 (2018)
ISSN 2519-7398 (Versión electrónica)
DOI: http://dx.doi.org/10.21704/ac.v79i2.1243
Website: http://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/index
© Universidad Nacional Agraria La Molina, Lima - Perú
Presentado: 29/11/2017
Aceptado: 15/06/2018
Impacto de heladas meteorológicas y agronómicas en alfalfa (Medicago sativa L.)
en la región Puno
Impact meteorological and agronomic frost on alfalfa (Medicago sativa L.) in the Region Puno
R. A. Carbonel
1
; Javier Arias Carbajal
2
*; Percy Zorogastua
2
; Fernando Passoni
2
; Edgardo Vilcara
2
; Manuel Valencia
3
*Autor de correspondencia
Resumen
El objetivo de este estudio fue caracterizar las heladas meteorológicas, agronómicas y el impacto en el cultivo de alfalfa
(Medicago Sativa L.) para la región Puno, mediante un análisis físico-estadístico de la información obtenida a partir
de observaciones diarias de las temperaturas mínimas, máximas y precipitación pluvial provenientes de una red de 18
estaciones meteorológicas de un período de 17 años (1996/2013). El análisis de los datos de las estaciones meteorológicas
agrupados con la técnica de análisis de conglomerados, produjo tres clústeres, determinándose la frecuencia anual y
por período de heladas meteorológicas; la fecha promedio de ocurrencia de primera y última helada; y la duración del
período libre de heladas tanto para heladas meteorológicas como agronómicas. La caracterización de las heladas indica
una estrecha relación de la temperatura y rendimiento de la alfalfa, la cual está expuesta durante gran parte del año a las
heladas meteorológicas y agronómicas.
Palabras clave: Alfalfa; Medicago sativa; heladas meteorológicas y agronómicas; primera helada; última helada; período
libre de helada; región Puno.
Abstract
The objective of this study was to characterize the meteorological, agronomic frosts and the impact on alfalfa cultivation
(Medicago sativa L.) crops at Puno region, made by a yearly collecting data and statistical analysis of information
obtained from daily observations of the minimum and maximum temperatures and rainfall taken from a 18-weather
stations network in 17 years (1996/2013). Results produced three clusters grouped by determining the time of weather
frost, the average date of occurrence of the rst and last frost and duration of frost-free period for both agronomic and
freezing weather. The characterization results indicate a close linear relationship between temperature and production
of biomass and dry matter of alfalfa pastures, which are exposed almost the whole year to both agronomic and frozen
weather.
Keywords: Alfalfa, Medicago sativa L.; meteorological and agronomic frost; rst frost; last frost; frost-free period;
region Puno.
1
Minera Antapaccay, Gerencia de Relaciones Comunitarias. Email: Rolando.Carbonell@glencore.com.pe
2
Departamento Académico de Fitotecnia, Facultad de Agronomía, Universidad Nacional Agraria La Molina, Apartado postal 12-056 – La Molina,
Lima, Perú. Email: ariascj@lamolina.edu.pe; percyz@lamolina.edu.pe; fpassoni@lamolina.edu.pe; eavilcara@lamolina.edu.pe
3
Departamento Académico de Suelos, Facultad de Agronomía, Universidad Nacional Agraria La Molina, Apartado postal 12-056 – La Molina, Lima,
Perú. Email: mvalencia@lamolina.edu.pe
1. Introducción
Puno es la región de mayor riesgo climático en el Perú,
en comparación con otros espacios habitados del mundo.
La región sufre intermitente e irregularmente problemas de
sequías e inundaciones aunque el riesgo mayor proviene de
las heladas. En este fenómeno, no solo deben considerarse
las caídas dramáticas de temperatura (Manarelli, 1988;
Martínez et al., 2007; Matias, 2007), hasta llegar a
varios grados bajo cero, sino que tiende a una muy alta
variabilidad en términos de estacionalidad, por lo que es
realmente difícil establecer períodos para realizar cultivos,
en los cuales no ocurran heladas letales.
Las condiciones geográcas de la región, hacen que
el peligro de heladas persista todo el año, impidiendo a la
actividad agrícola, una característica de elevado riesgo.
Al inicio del ciclo vegetativo “en primavera”, los cultivos
tienen mayor sensibilidad a las bajas temperaturas, que
van en aumento conforme avanza la estación. A nes del
mismo período y “en otoño” la presencia de temperaturas
bajas prematuras puede afectar, total o parcialmente, al
dosel de las plantas para poder obtener cosechas.
En la presente investigación se priorizó el cultivo de
alfalfa, la cual fue seleccionada en función a la supercie
agrícola cosechada, producción, rendimiento, importancia
socioeconómica en la zona y por servir como alimento del
ganado en la época de estiaje.
La alfalfa es sembrada desde los 300 hasta 3900
msnm, donde a mayor altitud la temperatura desciende.
La exigencia de la alfalfa para la germinación requiere
una temperatura óptima de 20 a 30 °C (Anaya, 2004). Sin
embargo, el proceso de germinación se puede iniciar desde
los 2°C hasta los 38 °C como máximo (Del pozo, 1974).
Carbonel et al. / Anales Cientícos 79 (2): 308-315 (2018)
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En la etapa de crecimiento vegetativo, la
temperatura óptima requerida es de 14 a
18°C, con un mínimo de 5 °C y un máximo
de 30°C (Del Pozo, 1974; Mayhua et al.,
2008; D´Attellis, 2005).
Algunos autores, sostienen que la corona
de alfalfa puede soportar temperaturas
mínimas de hasta 10 °C bajo cero, en estado
inactivo para rebrotar, cuando las condiciones
de temperatura y humedad sean favorables. Para la etapa
de oración, la temperatura óptima debe uctuar entre los
18 y 28 °C, acompañado de una temperatura nocturna de
18 °C. La alfalfa requiere una precipitación promedio de
900 a 1200 mm al año (D´Attellis, 2005).
Los suelos deben ser de textura franca. El pH del
suelo oscila entre 4 y 8,5; siendo el óptimo de 6,2 a 7,5.
Se recomienda que los suelos para este cultivo, deben ser
profundos con contenido de materia orgánica mayor al 4%
(Mayhua et al., 2008).
El objetivo del trabajo fue caracterizar las heladas
meteorológicas y agronómicas en la Región Puno,
determinando las fechas promedio de la primera y última
helada, el período libre de heladas y el impacto de las
mismas en el rendimiento del cultivo de alfalfa (Medicago
sativa L.).
2.Materiales y métodos
La investigación fue no
experimental, cuantitativa, de
tipo descriptivo, basada en
el procesamiento estadístico
y análisis de información
meteorológica proporcionada por
el Servicio Nacional de Hidrología
y Meteorología (SENAMHI). En
la caracterización de las heladas
meteorológicas y agronómicas,
se consideró el procedimiento
estándar de control de calidad de
la información meteorológica.
Edácamente, se consideró las
características físico-químicas
principales del suelo Ilave, un
Typic Ustiuvents (Soil Survey
Staff, 2014) formado a partir
de sedimentos nos de origen
lacustre (Tabla 1).
Pentium 4 de 1,8 GHz; escáner
Modelo XOL; plotter HP Design
Jet. Las lecturas de la información meteorológica, fueron
tomadas de las Estaciones Meteorológicas Ordinarias,
localizadas en los sitios identicados en la Tabla 2. La
selección de Estaciones fue realizada, tomando en cuenta
la proximidad al Lago Titicaca y en los lugares donde la
alfalfa fue identicada en la información agrícola. Una de
ellas fue la estación de Ilave.
En el desarrollo de labores de campo y gabinete, los
equipos informáticos utilizados fueron una Computadora.
La recopilación de la información estadística del
cultivo de alfalfa (Collantes, 2007) estuvo referida a
las variables de producción, rendimiento y supercie
cosechada provenientes de la Dirección Regional Agraria
(DRA) de Puno, correspondiente a las campañas agrícolas
de 1996/1997 a 2012/2013. El nivel de detalle espacial
y escala temporal de las variables utilizadas en esta
investigación fue distrital y anual.
En el procesamiento de la información se utilizaron
los programas informáticos: ARC GIS 9,3 (Environmental
Systems Research Institute, Inc.); Instat Universidad de
Reading; Consulta Gráca Estadística y Minitab versión
16 (libre disponibilidad temporal).
Tabla 1. Características Físico-Químicas del suelo Ilave
(Typic Ustiuvents)
Horiz
P r o f u n d i d a d
(cm)
Granulometría (%)
Clase
textural
pH
M.O. %
disponible
P
ppm
K
ppm
Arena Limo Arcilla
Ap 0-18 50 46 4 F. A. 6,6 1,40 25,4 179
C 18-40 52 32 12 F. A. 6,9 1,20 31,4 165
C2 40-56 54 33 12 F. A. 6,0 0,40 30,2 143
2C3 56-130 26 48 26 F. 5,6 0,36 39,8 124
FA: Franco Arenoso F: Franco
Tabla 2. Ubicación política y referenciada de las estaciones meteorológicas para la
toma de datos climáticos
Estación Provincia Distrito X18 Y18
Altitud
(msnm)
Zona de
vida
Arapa Azángaro Arapa 1,025,006,213 8,320,830,695 3970 P o bhM
Ayaviri Melgar Ayaviri 974,478,877 8,350,130,471 3938 P o bhM
Azángaro Azángaro Azángaro 1,017,739,122 8,345,517,772 3953 P o bhM
Cabanillas Lampa Cabanillas 999,251,811 8,265,488,183 3993 P o bhM
Capachica Puno Capachica 1,053,301,185 8,266,847,674 4002 P o bhM
Cojata Huancané Cojata 1,106,692,630 8,331,077,400 4380 bhM
Desaguadero Chucuito Desaguadero 1,136,760,187 8,158,677,248 3860 P o bhM
Huancané Huancané Huancané 1,063,216,081 8,312,420,137 3986 P o bhM
Huaraya Moho Moho Moho 1,091,919,550 8,291,000,220 3961 P o bhM
Ilave El Collao Ilave 1,073,558,702 8,214,249,725 3986 P o bhM
Juli Chucuito Juli 1,093,214,038 8,200,548,227 4393 bhM
Juliaca San Román Juliaca 1,020,153,499 8,283,933,594 4000 P o bhM
Lampa Lampa Lampa 9,970,963,779 8,296,993,077 3949 P o bhM
Pucara Lampa Pucara 9,978,545,886 8,332,733,791 3980 ph-SAT
Puno Puno Puno 1,034,074,652 8,244,256,069 3999 ph-SAT
Santa Rosa El Collao Santa Rosa 9,530,505,376 8,378,733,119 3999 tp-AT
Taraco Huancané Taraco 1,039,243,920 8,301,695,239 3999 bhM
Yunguyo Yunguyo Yunguyo 1,134,717,871 8,188,077,480 3965 bhM
* P o bhM = Pradera o Bosque Húmedo Montano; tp-AT = Tundra pluvial alpina tropical;
ph-SAT = Páramo húmedo sub-alpino tropical
La caracterización climática fue realizada utilizando
la serie histórica, período 1996 a 2013, de datos diarios
de precipitación (mm), temperaturas mínimas (°C) y
máximas (°C) de la Red de 18 Estaciones Meteorológicas
convencionales del SENAMHI, obtenidos de la lectura
directa de los termómetros de mínima, termómetro de
máxima y pluviómetro instalados dentro del abrigo
Meteorológico, según las normas de la Organización
Meteorológica Mundial (OMM, 1996).
Impacto de heladas meteorológicas y agronómicas en alfalfa (Medicago sativa L.) en la región Puno
Julio - Diciembre 2018
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Para la zona de Ilave, los registros climáticos marcaron
los valores que se consignan en la Tabla 3. Se indica
la temperatura media y la precipitación, así como los
regímenes, tanto de humedad, como de temperatura, bajo
los cuales se desarrollaron los suelos.
Tabla 3. Valores de temperatura media y precipitación en la
zona de Ilave (años 2002-2013)
Período Temperatura media (°C) Precipitación (mm)
Enero 10,1 153,8
Febrero 10,1 109,7
Marzo 10,0 127,2
Abril 9,0 40,7
Mayo 16,8 11,5
Junio 5,7 4,7
Julio 6,7 20,7
Agosto 5,7 13,4
Septiembre 6,5 22,2
Octubre 7,8 34,6
Noviembre 9,3 47,1
Diciembre 10,4 88,6
Promedio anual 8,5 *
Total anual * 674,2
Régimen Isomésico Ustico
Control de calidad de la información meteorológica
El control de calidad de la información de las variables
temperatura mínima, temperatura máxima y precipitación,
fue realizada mediante el software Consulta Gráca
Estadística, elaborado por la Ocina General de Estadística
e Informática del SENAMHI. Las principales fuentes de
error observadas durante el uso del software, fueron datos
duplicados, cambios de instrumental y reubicación de
estaciones. Por ello, para disminuir los errores de la fuente
original de datos, se aplicó el criterio de rangos en la cual
la variable en estudio no tenía que ser mayor ni menor
entre ciertos límites razonables. Para el procesamiento de
las fechas de primera, última y período libre de heladas,
fue utilizado el software INSTAT, de la Universidad de
Reading, Inglaterra, versión 3,36 (2005), el cual dio la
información en días julianos.
Elaboración de mapas
En la elaboración de los mapas de caracterización de
heladas agronómica y meteorológica para la región Puno,
se utilizó el software ArcGIS 9,3; (Environmental Systems
Research Institute, Inc.), que es una herramienta del SIG
(Sistema de Información Geográca) de uso bastante
extendido por sus avanzadas capacidades de visualización,
consulta y análisis de información geográca, además de
las numerosas herramientas de integración de datos desde
diversos tipos de fuentes y herramientas de edición.
Para la elaboración de los mapas de frecuencia anual
de heladas meteorológicas, se consideraron como variables
las fechas promedio de ocurrencia de la primera y última
helada y el período medio libre de heladas. Para gracar
el mapa, o los datos fueron transformados del formato
vectorial a raster. Para la interpolación de las variables
(puntos incluidos), se usó el método de interpolación de
la distancia inversa (IDW), utilizando el programa ArcGIS
9,3. Se utilizó este método de interpolación, debido a
que reeja mejor la relación que hay entre la altura y la
temperatura y, porque presupone que la variable que se
representa cartográcamente, disminuye su inuencia con
la mayor distancia desde la ubicación de la muestra. El
resultado fue la creación de archivos raster (grid).
Determinación de la fecha promedio de primera helada y
última helada
La fecha promedio de la primera y última helada,
correspondió a la distribución de las fechas promedios a
lo largo del período en estudio considerado. Para esto, se
utilizó el calendario Juliano, en el cual los días del año
fueron numerados de uno a 365, y si eran bisiestos del uno
al 366; luego, se calculó el promedio de la primera y última
helada, solamente con los años que registraban heladas
(SENAMHI, 2010).Toda la información fue procesada con
ayuda del programa estadístico Instat+ V3,36; considerando
las heladas meteorológicas (0ºC) y agronómicas (5ºC),
produciendo las fechas de ocurrencia. Respecto a este
último valor, se consideró como temperatura base 5°C para
el cultivo de alfalfa.
La ocurrencia de la primera o última helada no coincidió
año a año y tampoco sucedió en la fecha calculada, por eso
se calculó la desviación estándar, teniendo como resultado
un rango estimado en el cual podía producirse la helada.
Determinación del período medio libre de heladas
El período promedio libre de heladas fue considerado
como aquel que comenzó el día posterior a la última helada
del año anterior y nalizó con el día anterior a la primera
helada del año siguiente (SENAMHI, 2010). Esto fue
calculado como:
PLH= (365 – UHt) + PHt+1 – 1
donde:
PHL= Período libre de heladas
UHt= Fecha de ocurrencia (en día juliano) de la última helada
ocurrida en el año t
PHt+1= Fecha de ocurrencia de la primera helada en el año t+1
Recopilación y procesamiento de información
meteorológica
En la elaboración de los mapas de caracterización de
heladas agronómica y meteorológica para la región Puno,
se utilizó el software ArcGIS 9,3; que es una herramienta
SIG (Sistema de Información Geográca) de uso extendido,
por sus capacidades de visualización, consulta y análisis de
información geográca.
Carbonel et al. / Anales Cientícos 79 (2): 308-315 (2018)
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Recopilación y procesamiento de información agrícola
La información estadística sobre la producción,
rendimiento y supercie cosechada del cultivo de alfalfa,
en Puno, corresponde a las campañas agrícolas de los
períodos 1996/1997a 2012/2013. El nivel de detalle fue
distrital y anual para la variable de producción, rendimiento
y supercie cosechada. La información fue procesada
utilizando la estadística descriptiva, con la cual se pudo
organizar e interpretar la información procedente de las
tres variables y mediante el uso de percentiles se pudo dar
niveles de clasicación.
El aspecto agrícola está muy relacionado a las
características de los suelos. El suelo Ilave mencionado se
ha desarrollado sobre materiales de origen uvio-lacustre
y su evolución ha estado condicionada por las propiedades
físicas, principalmente la textura franco arenosa y
las propiedades químicas, pH de 6,0 a 6,9 y una alta
saturación de bases. El pH de este suelo no solo permite la
disponibilidad de la mayoría de los nutrientes esenciales,
sino que también estimula la jación simbiótica del
nitrógeno. Las bacterias del género Rhizobium no pueden
desarrollarse en medios ácidos (Gómez, 2005).
La disponibilidad del fósforo en el suelo, está altamente
inuenciada por el pH, siendo más favorables los suelos con
pH neutro. Los valores de fósforo disponible, en los primeros
40 cm del suelo, son altos de 25,4 a 31,4 ppm (Tabla 1), lo
que favorece los procesos de transformación de elementos
químicos, como la mineralización, la inmovilización y la
solubilizarían de fosfatos, incrementando el desarrollo de
las plantas y de las poblaciones microbianas, además de
contribuir al desarrollo de una estructura estable en el suelo
(Alexander, 1994).
Procesamiento estadístico
Para controlar varias variables simultáneamente, la
herramienta más usada fue la carta de control multivariada
(Dallas,1998) propuesta por Hotelling basada en el
estadístico T2 de Hotelling. Es así que la prueba de T2
de Hotelling, en el programa SPSS Statistic 17,0; en el
entorno Windows, con 95% de conanza, fue utilizada
para evaluar las diferencias y así determinar que estaciones
meteorológicas presentan información que se encontraban
por debajo o por encima del promedio general de las
variables en estudio (altitud, precipitación y temperatura).
El Análisis de Conglomerados (Clústeres) fue
analizado con el programa Minitab16, a n de realizar
un agrupamiento de estaciones meteorológicas según
similitudes tanto en precipitación, altitud y rango de
temperatura. Se formaron grupos homogéneos dentro de
cada grupo y heterogéneos entre ellos. Para esta técnica de
agrupamiento, se utilizó la distancia euclidiana.
El coeciente de correlación de Pearson, fue utilizado
para determinar la existencia de correlación lineal entre las
variables meteorológicas y el rendimiento del cultivo de
alfalfa (Domenech, 1985).
Los modelos de regresión lineal, fueron usados para
determinar cuál variable o variables meteorológicas
explicaban parte de la varianza del rendimiento agrícola
de los cultivos. Los modelos usados, han sido estimados
comprobando la normalidad del error, los valores de
los parámetros y la signicación. Las regresiones,
fueron calculadas sobre los residuos estandarizados al
cuadrado, rechazando en todos los casos, la hipótesis
nula de auto correlación (Etxeberria, 1999). La ausencia
de homocedasticidad, fue comprobada mediante el test
de White, que en todos los casos, también se comportó
satisfactoriamente.
3. Resultados y discusión
Agrupamiento de estaciones meteorológicas
La actividad agrícola en la región Puno se desarrolla
entre los meses de septiembre a abril. Por ello, durante
el período 1996-2013, con el análisis de agrupamiento,
se determinaron tres grupos o clústeres de estaciones
meteorológicas, según el comportamiento de las
variables meteorológicas en estudio. Para esta técnica
de agrupamiento de las estaciones meteorológicas, se
implementaron los métodos de clasicación: jerárquico y
de repartición (Figura 1).
Mediante la técnica de Análisis de Conglomerados
o de Clúster, se realizó un agrupamiento de estaciones
meteorológicas según la similitud de las variables en
estudio, las cuales fueron precipitación, altitud y rango
de temperatura, de este modo se obtuvieron grupos
homogéneos, dentro de cada grupo y heterogéneos entre
ellos. Para esta técnica de agrupamiento, se utilizó la
distancia euclidiana.
Se determinaron tres grupos o clústeres de estaciones
meteorológicas para la región Puno (Tabla 4), según
el comportamiento de las variables en estudio, durante
los meses de setiembre hasta abril (meses en los que se
desarrolla la actividad agrícola en la región) del período
1996/2013. Para esta técnica de agrupamiento de las
estaciones meteorológicas, se implementaron los métodos
de clasicación: jerárquico y de repartición (K-medias).
Tabla 4. Clústeres o grupos de estaciones meteorológicas
en la región Puno
Clúster Estaciones meteorológicas
1
Huancané, Yunguyo, Desaguadero Azángaro, Ilave,
Puno, Cabanillas, Huaraya, Moho, Pucara, Juliaca,
Taraco, Capachica y Lampa
2 Arapa, Ayaviri y Santa Rosa
3 Cojata
A partir del dendrograma de la Figura 1, fue posible
obtener los siguientes clúster o grupos de estaciones
meteorológicas:
Impacto de heladas meteorológicas y agronómicas en alfalfa (Medicago sativa L.) en la región Puno
Julio - Diciembre 2018
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Figura 1. Dendrograma del análisis de cluster para las estaciones meteorológicas de la región Puno – Distancias
Euclidianas
Tabla 5. Fechas medias de primera helada, última helada y período libre de heladas
Estaciones T°
Primeras Heladas Ultimas Heladas Período Libre de Heladas
FM IM DS FM IM DS FM DS MX MN
Arapa
0 92 -0,7 1,1 318 -0,4 0,8 139 57,1 224 33
5 15 4,3 0,6 350 4,3 0,8 30 6,0 29 1
Ayaviri
0 49 -0,4 0,5 344 -0,8 1,0 69 54,6 181 8
5 10 3,1 1,0 348 3,4 1,2 27 2,7 13 1
Azángaro 0 102 -0,7 0,8 310 -1,0 1,5 157 38,4 237 98
5 10 4,3 0,7 347 3,9 1,2 28 28,3 127 1
Cabanillas 0 109 -0,9 0,9 289 -0,8 0,8 185 32,6 248 117
5 15 4,0 1,2 350 3,9 0,9 30 8,1 37 1
Capachica 0 94 -0,6 0,7 309 -0,7 0,9 150 51,6 232 51
5 15 3,9 0,7 355 3,9 0,7 25 5,1 17 1
Cojata 0 28 -2 2,7 358 -1,3 1,4 35 17,9 58 1
5 6 -0,2 3,6 30 1,1 1,7 11 0,5 2 1
Desaguadero 0 63 -0,6 0,8 331 -1,2 1,3 97 48,7 185 21
5 10 4,0 1,1 355 3,8 1,5 20 4,5 19 1
Huancané 0 91 -1,2 0,6 317 -1,1 0,8 139 41,2 227 38
5 12 4,0 0,7 348 3,8 1,2 29 2,2 10 1
HurayaMoh 0 105 -0,6 0,5 292 -0,5 0,8 178 36,2 235 105
5 15 4,2 0,7 350 4,3 0,6 30 3,2 13 1
Ilave 0 102 -1,0 1,0 314 -1 1,3 153 44,9 214 64
5 16 4,2 0,7 349 3,7 1,1 32 26,3 119 1
Juli 0 110 -0,9 0,9 293 -0,9 0,9 181 46,5 236 46
5 25 4,4 0,5 347 4,1 0,7 43 3,4 12 1
Juliaca 0 85 -0,3 0,2 325 -1,7 2,9 125 72,3 243 42
5 19 2,7 1,5 343 1,4 4,3 41 98,6 243 1
Lampa 0 59 -0,9 1,0 346 -1,2 1,1 78 42,0 150 17
5 10 4,0 0,9 350 3,6 1,2 25 2,9 14 1
Pucara 0 50 -1,2 1,2 335 -1,4 1,3 79 41,3 153 3
5 9 3,3 2,3 351 2,7 2,1 23 14,7 61 1
Puno 0 119 -0,5 0,4 285 -0,6 0,7 200 39,1 246 122
5 12 4,4 0,6 351 4,4 0,7 26 9,7 41 1
Santa Rosa 0 79 -1,3 0,7 273 -1,1 0,6 171 63,2 223 15
5 26 1,9 2,4 335 2,5 2,6 56 81,6 200 1
Taraco 0 64 -3,1 1,6 323 -2,6 1,2 106 51,9 197 17
5 15 4,3 0,7 350 4,4 0,6 30 15,0 66 1
Yunguyo 0 59 -0,8 0,7 317 -0,7 0,8 107 60,8 228 24
5 10 4,0 1,0 345 3,8 1,0 30 11,8 56 1
T °= Temperatura; FM= Fecha media; IM= Intensidad media; DS= Desviación estándar; MX= Máxima; MN= Mínima