RESUMEN: La dificultad de disponer de series de referencia largas fiables para Cantabria nos llevó a plantearnos el problema de su reconstrucción estadística a través de un proceso de homogeneización. Tras dicha elaboración presentamos una cartografía que expresa la variabilidad de la Precipitación y la Temperatura a lo largo del siglo XX. Partimos de la existencia de contrastes regionales entre los cuales, los más significados, identifican dos comarcas de Cantabria con características bioclimáticas bien diferenciadas: el sector central de la Marina en la vertiente cantábrica y el valle de Campoo en la vertiente mediterránea. Los datos de partida, tomando como base las estaciones de Santander y Reinosa, constituyen una serie fragmentada en el tiempo que se ha completado interpolando los valores conocidos de un elevado número de estaciones en función de la distancia, en cada uno de los sectores previamente establecidos. A su vez, la irregular distribución espacial de las observaciones se ha resuelto estableciendo la correlación de las series climáticas con las variables espaciales altitud, latitud, longitud y orientación, entre otras, lo que nos ha permitido completar un conjunto de registros con elevada coherencia temporal y espacial. La inclusión de las series más largas y representativas de cada una de las comarcas, ha estado precedida de la búsqueda e incorporación de algunos periodos de observación inéditos y de un análisis crítico de los datos más antiguos. En esta etapa, no hemos servido de los métodos que la Climatología Histórica aplica al analizar los registros que proceden de fuentes documentales.
ABSTRACT: We have developed maps of the variability of precipitation and temperature in two different bioclimatic areas in the central sector of the north coast of Spain: one coastal in the Biscay basin, and one inland in the Mediterranean basin, throughout the twentieth century. Data gaps have been filled with the distance weighted interpolation (IDW), while the spatial distribution of observations is resolved by the correlation with the spatial variables calculated with a digital elevation model. Thus we have completed a data set with high temporal and spatial coherence. The inclusion of the longest and most representative series of the areas was preceded by the incorporation of some unpublished records and critical analysis of older data. For this we use Historical Climatology methods to analyse records from documentary sources.
