Download cambio climatico - Departamento de Ciencias de la Atmosfera y los

EL CAMBIO CLIMÁTICO
EN LA CUENCA DEL PLATA
Editores
Vicente Barros
Robin Clarke
Pedro Silva Dias
EL CAMBIO CLIMÁTICO
EN LA CUENCA DEL PLATA
Editores
Vicente Barros
Robin Clarke
Pedro Silva Días
Proyecto:
SGP II 057:
“Trends in the hydrological cycle of the Plata basin:
Raising awareness and new tools for water management.”
del INSTITUTO INTERAMERICANO PARA EL
CAMBIO GLOBAL (IAI)
CD adjunto con versión electrónica en Castellano, Portugués e Inglés.
El cambio climático en la Cuenca del Plata / Vicente Barros... [et.al.]. ;
edición literaria a cargo de: Vicente Barros, Robin Clarke y Pedro
Silva Días - 1a ed. - Buenos Aires : Consejo Nacional de
Investigaciones Científicas y Técnicas - CONICET, 2006.
232 p. ; 23x16 cm.
ISBN 950-692-066-4
1. Climatología-Cuenca del Plata. I. Barros, Vicente, ed. lit.
II. Clarke, Robin, ed. lit. III. Silva Días, Pedro, ed. lit.
CDD 551.6
EJEMPLAR SIN VALOR COMERCIAL
Diseño de tapa: Marta Biagioli
© Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET)
ISBN 10: 950-692-066-4
ISBN-13: 978-950-692-066-1
Hecho el depósito que marca la ley 11.723.
Impreso en la Argentina
Se terminaron de imprimir 1500 ejemplares en Talleres Gráficos Leograf Rucci 408 - Valentín Alsina en abril de 2006.
CIMA (Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera) del CONICET
y la Universidad de Buenos Aires, tiene como objetivo
la expansión del conocimiento de los procesos físicos que controlan
y determinan el comportamiento de la Atmósfera y los Océanos. En particular,
las líneas principales de investigación en el CIMA están enfocadas al estudio de la Variabilidad
y Cambio del Clima, de la Predicción del Tiempo y del Mar Argentino.
ÍNDICE
PRESENTACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
9
CAPÍTULO I
1.1.
1.2.
1.3.
1.4.
1.5.
1.6.
INTRODUCCIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
La pérdida de pertinencia de la hipótesis de clima estacionario . . . . . . . . . . .
Tendencias climáticas e hidrológicas en la cuenca del Plata . . . . . . . . . . . . .
Forzantes climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Modelos globales del clima y escenarios climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Estimación de valores extremos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Variabilidad interdecadal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
12
14
15
16
17
17
CAPÍTULO II
2.1.
2.2.
2.2.1.
2.2.2.
2.2.3.
2.3.
2.3.1.
2.3.2.
2.3.3.
2.3.4.
2.3.5.
2.3.6.
2.3.7.
CLIMATOLOGÍA DE LA CUENCA DEL PLATA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Régimen general de precipitación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Estimaciones satelitales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Promedios anuales y estacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Ciclo medio anual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Regiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Región del régimen monzónico (cuencas del Alto Paraguay y Alto
Paraná Superior) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a. Cuenca superior del río Paraguay: la región de El Pantanal. . . . . . . . . . .
b. Las cuencas superior y septentrional del Alto Paraná. . . . . . . . . . . . . . . .
Región del Gran Chaco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Región centrada en el Este de Paraguay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Región del Planalto meridional y las serranías riograndenses . . . . . . . . . . .
Región del Litoral argentino y adyacencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Uruguay oriental y Sur de Río Grande del Sur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Bordes Oeste y Sur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
23
23
24
24
26
26
27
27
28
29
30
32
34
35
36
CAPÍTULO III
3.1.
3.2.
VARIABILIDAD INTERANUAL: BACKGROUND . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
Variabilidad sobre la cuenca del Plata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
CAPÍTULO IV
4.1.
4.2.
4.3.
4.4.
4.4.1.
4.4.2.
4.4.3.
4.5.
4.6.
FISIOGRAFÍA E HIDROLOGÍA DE LA CUENCA DEL PLATA . . . . . . . 49
Ubicación de la cuenca del Plata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Importancia de la cuenca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Ecosistemas presentes en la cuenca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Características de las subcuencas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Subcuenca del río Paraná . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Subcuenca del río Paraguay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Subcuenca del río Uruguay . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Pendientes en la cuenca . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Problemas ambientales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
50
50
51
52
52
56
58
59
60
64
CAPÍTULO V
5.1.
5.2.
5.3.
5.3.1.
TENDENCIAS REGIONALES EN LA PRECIPITACIÓN . . . . . . . . . . . . . . 67
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Tendencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Precipitación media . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
a. Tendencias anuales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
b. Tendencias estacionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
c. Tendencias asociadas al ENSO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.2. Frecuencia de precipitaciones intensas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.4.
Relaciones entre la lluvia y los caudales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.5.
Sumario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referencias y páginas Web . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
68
68
68
69
69
71
72
73
74
77
78
CAPÍTULO VI
6.1.
6.2.
6.3.
6.4.
6.5.
TENDENCIAS HIDROLÓGICAS EN LA CUENCA DEL PLATA . . . . . . . 81
Consideraciones generales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Caudales de los ríos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Eventos hidrológicos extremos (EHE) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Relaciones entre las precipitaciones y los EHE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Relaciones entre El Niño y los EHE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
CAPÍTULO VII
7.1.
82
82
85
90
91
92
TENDENCIAS DE LA EVAPORACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
7.2.
7.3.
7.4.
7.4.1.
7.4.2.
Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Metodología . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Oeste de Argentina y Paraguay: Santiago del Estero y Mariscal Estigarribia .. 97
Río Paraguay y litoral de Argentina: Pto. Casado, Concepción,
Asunción, Santa Fe y Junín . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .100
7.4.3. Este de Paraguay: Encarnación y Ciudad del Este . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
7.5.
Discusión y comentarios finales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .109
CAPÍTULO VIII
8.1.
8.2
8.2.1.
8.2.2.
8.3.
8.3.1.
8.3.2.
8.3.3.
LOS PRINCIPALES USOS Y PROBLEMAS DE LOS
RECURSOS HÍDRICOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .112
Principales problemas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113
Inundaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .113
Vulnerabilidad del medio ambiente y los ecosistemas . . . . . . . . . . . . . . . . . .115
Principales usos de los recursos hídricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .116
Abastecimiento de agua potable y drenaje urbano . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .116
Agricultura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .118
Energía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
a. Dependencia de la hidroelectricidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
b. Las grandes represas hidroeléctricas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .120
c. Sedimentación en represas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .121
8.3.4. Navegación fluvial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .122
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123
CAPÍTULO IX
9.1.
9.2.
9.3.
9.4.
9.5.
9.6.
9.7.
9.8.
CAMBIO CLIMÁTICO GLOBAL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .125
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126
Causas de los cambios climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126
Radiación solar y terrestre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .127
Efecto invernadero . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .128
Los gases de efecto invernadero (GEI) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .128
El calentamiento global durante el periodo industrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . .129
El clima en el siglo XXI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .130
Parte del Cambio Climático ya es inevitable: mitigación y adaptación . . . . .133
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .134
CAPÍTULO X
BACKGROUND SOBRE OTROS ASPECTOS REGIONALES: CAMBIOS
EN EL USO DEL TERRENO, AEROSOLES Y TRAZA DE GASES . . . . . .135
10.1.
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .136
10.2.
Efectos regionales de la quema de biomasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .137
10.3.
Cambios en el uso del suelo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140
10.3.1. Deforestación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .140
10.3.2. Efectos urbanos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .144
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .145
CAPÍTULO XI
11.1.
11.2.
11.3.
MODELOS CLIMÁTICOS GLOBALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .149
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .150
Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCG) . . . . . . . . . . . . . . .151
Incertidumbres en los MCGs y su uso para el estudio de Cambio Climático 154
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .158
CAPÍTULO XII
ESCENARIOS CLIMÁTICOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .159
12.1.
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .160
12.2.
Criterios para la selección de escenarios climáticos regionales . . . . . . . . . . .160
12.3.
Técnicas para construir escenarios climáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
12.3.1. Escenarios sintéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .161
12.3.2. Escenarios análogos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .162
a.Análogos temporales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .162
b.Análogos espaciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163
12.3.3. Escenarios construidos a partir de salidas de
modelos climáticos globales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163
12.4.
Desarrollo de otros escenarios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .163
12.4.1. Escenarios socio-económicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .164
12.4.2. Escenarios de aumento del nivel del mar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .165
12.5
Validación de MCGs para el período actual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .166
12.6
Escenarios de cambio climático a partir de MCGs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .168
12.6.1. Escenarios de base . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .168
12.6.2. Escenarios globales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .169
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .174
CAPÍTULO XIII
ESCENARIOS CLIMÁTICOS REGIONALES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .175
13.1.
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .176
13.2.
Escenarios climáticos regionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .176
13.2.1.Uso directo de los MCG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .176
13.2.2. Interpolación de las salidas de los MCG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .177
13.2.3. Downscaling estadístico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .177
13.2.4. Experimentos de alta resolución . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .177
13.3.
Validación regional de los MCG para América del Sur . . . . . . . . . . . . . . . . .178
13.4.
Escenarios regionales de la cuenca del Plata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .182
13.4.1. Análisis del MCG del Hadley Centre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .182
13.4.2. Aspectos regionales en otros experimentos sobre Cambio Climático . . . . . . .182
a. Periodo preindustrial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .184
b. Incremento del 1% en el CO2 hasta su duplicación . . . . . . . . . . . . . . . . . .186
c. El clima del siglo XX . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .186
13.4.3. MCG del Hadley Centre y el ECHAM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .187
13.5.
Planes futuros para modelado del Cambio Climático del CPTEC/INPE . . . .187
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .190
CAPÍTULO XIV
14.1.
14.2.
14.3.
14.4.
14.5.
14.6.
VARIABILIDAD EN BAJA FRECUENCIA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .191
Background sobre la variabilidad en baja frecuencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . .192
Análisis de los datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .193
Patrones de precipitación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .194
Composiciones SST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .198
Composiciones SLP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .201
Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .203
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .205
CAPÍTULO XV
15.1.
15.2.
15.3.
15.4.
15.5.
15.6.
15.7.
15.8.
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE EVENTOS EXTREMOS
EN UN CONTEXTO NO ESTACIONARIO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .209
Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .210
Métodos paramétricos y no paramétricos para detección de tendencias
en variables hidrológicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .212
Ejemplo: Test de tendencia en la precipitación máxima horaria anual
para Porto Alegre, Brasil . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .212
Ejemplo: Procedimiento POT aplicado para ajustar la precipitación
diaria en Ceres, Argentina . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .215
Registros con valores faltantes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .220
Tendencias espaciales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .222
Métodos basados en los momentos L . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .223
El concepto de período de retorno en presencia de tendencias temporales . .224
Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .226
Currícula de los autores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .227
PRESENTACIÓN
Este libro es el resultado del Proyecto “Trends in the hydrological cycle of
the Plata basin: Raising awareness and new tools for water management” (Tendencias en el ciclo hidrológico de la cuenca del Plata: Creando conciencia y nuevas herramientas para el manejo de los recursos hídricos). El proyecto ha sido financiado por el Instituto Interamericano para el Cambio Global (IAI) dentro de la línea
de subsidios para la elaboración y publicación de Informes Técnicos bajo el subsidio SGP II 057.
En buena medida, el Proyecto que da lugar a esta publicación es una derivación de trabajos realizados en el marco de otro proyecto de mayor envergadura, financiado por el IAI, el Proyecto CRN 055 ¨PROSUR¨ que trató sobre la variabilidad climática en el sudeste de América del Sur. En PROSUR se inició parte del
conocimiento de los impactos de la variabilidad del clima en la hidrología de la
cuenca del Plata. Los investigadores que participaron de esos trabajos, conformaron esta nueva iniciativa para lo cual incorporaron a nuevos investigadores.
El objeto de este libro es difundir en la comunidad hidrológica los importantes cambios ocurridos en el clima y la hidrología de la cuenca del Plata durante las
últimas décadas. En un contexto de cambio climático global y de profundos cambios regionales, el supuesto de que las series climáticas e hidrológicas son estacionarias ha quedado perimido y por lo tanto se trata de familiarizar al lector con las
pocas técnicas, aún en desarrollo, que permiten hacer una estimación de los escenarios futuros.
Todo el libro se encuentra reproducido en un CD-ROM anexo en Portugués,
Inglés y Español.
Los editores agradecen al Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático
(IPCC) el permiso para reproducir figuras de sus publicaciones.
Vicente Barros
Robin Clarke
9
Pedro Silva Días
CAPÍTULO
I
INTRODUCCIÓN
Vicente Barros1
1
CIMA/CONICET. Universidad de Buenos Aires.
1.1. La pérdida de pertinencia de la hipótesis de clima estacionario
El clima presenta variabilidades en casi todas las escalas de tiempo. En algunas de ellas, la variabilidad climática responde a procesos de naturaleza intrínsicamente aleatoria o a procesos que responden a múltiples y complejas causas que dificultan su predicción. Por ello, el uso de la información climática se basa
fundamentalmente en el análisis estadístico de las series de sus elementos.
Hasta no hace mucho tiempo, muchos de los usos de la información climática, descansaba en la premisa que el clima era estacionario, al menos en la escala
de décadas, y que por lo tanto el clima futuro sería igual al del pasado inmediato.
Así, las series de los elementos climáticos y de sus derivados hidrológicos eran tratadas estadísticamente como estacionarias.
Hoy, la hipótesis de que las series climáticas o de sus derivados son estacionarias aparece como poco apropiada. Cada vez hay menos dudas que el planeta ha entrado en un rápido cambio climático inducido por las actividades del ser humano. En
consecuencia la hipótesis casi siempre implícita de que las estadísticas del clima pasado pueden representar las del clima futuro ya no es válida. Todo el arsenal metodológico que se basaba en esta simple presunción para el cálculo de parámetros de
diseño de infraestructuras, la planificación del uso de los recursos hídricos, del territorio, de la actividad forestal o de la agricultura a mediano plazo debe ser revisado.
En algunas regiones y para ciertos parámetros, las series climáticas ya no son
estacionarias. Para el resto en que aún lo son, tampoco es una actitud prudente suponer, a priori y sin mayor análisis, que seguirán siéndolo. En consecuencia, quienes deben estimar alguna o varias características del clima futuro para algún requerimiento de planificación ya no pueden contar con la cómoda hipótesis de que el
clima es estacionario y por lo tanto requieren de nuevos métodos. A pesar de esta
necesidad, no hay aún una metodología totalmente desarrollada y segura para esti11
Vicente Barros
mar el clima futuro. En rigor, el gran desafío para la climatología mundial durante
los próximos años será desarrollar los métodos que permitan anticipar el clima de
las próximas décadas en el contexto del intenso cambio climático en curso.
Mientras tanto, las actividades en las que el clima es un insumo para la toma
de decisiones, requieren respuestas que no pueden esperar al desarrollo de una metodología impecable y precisa que hoy no está disponible. En particular, la mayor
demanda está centrada en la estimación del clima futuro para las próximas dos o
tres décadas, que es el horizonte de tiempo más usual en la planificación de mediano y largo plazo. El propósito de este libro es brindar un marco conceptual y crítico de las pocas herramientas hoy disponibles y de su evolución futura. En la última parte de este libro (capítulos 11 a 15), se analizan tres de estas herramientas, la
de los escenarios climáticos, el uso de la variabilidad climática de baja frecuencia
y el tratamiento estadístico de valores extremos para series no estacionarias. Dada
la notable importancia que las tendencias climáticas e hidrológicas de las últimas
décadas en la cuenca del Plata, en los tres casos se ilustran estas herramientas con
ejemplos que contienen a esta cuenca o son directamente de la misma.
1.2. Tendencias climáticas e hidrológicas en la cuenca del Plata
La cuenca del Plata es un ámbito de gran importancia económica y demográfica, compartido por 5 países, cuya población supera los 200 millones. En ella se
genera la mayor parte de la electricidad, el alimento y las exportaciones de los mismos. En la mayor parte de esta inmensa cuenca de 3100000 km2, hay manifestaciones claras de importantes tendencias climáticas e hidrológicas que posiblemente
pudieran estar relacionadas con el Cambio Climático global. El más directo indicio en tal sentido es la simultaneidad del comienzo de estas tendencias con el último tren del calentamiento global iniciado en la década de 1970 y que, como veremos en el capítulo 9, es atribuible al aumento de los gases de efecto invernadero.
Dentro de las regiones sub-continentales del mundo, el Sur de Sudamérica ha
mostrado las mayores tendencias positivas de precipitación durante el último siglo
(Giorgi 2002). Esto es así, aún cuando la región que incluye la zona de Chile subtropical presenta tendencias negativas (Minetti y Vargas 1998; IPCC 2001). El aumento de la precipitación anual en los últimos 40 años ha sido mayor al 10% sobre la mayor parte de la región, pero en algunos lugares ha alcanzado el 30% o más
(Castañeda y Barros 1994; Minetti y otros 2003). Por ejemplo, en el Oeste de la
provincia de Buenos Aires y en parte de la frontera entre Argentina y Brasil, la precipitación media anual se ha incrementado en más de 200 mm.
Además de mayores precipitaciones medias anuales, los episodios de fuertes
lluvias se han vuelvo más asiduos. La frecuencia de eventos de precipitación que
12
Introducción
exceden los 100 mm en el centro y Este de Argentina se ha triplicado durante los
últimos 40 años (Barros 2004). Esta tendencia también fue observada en Sao Paulo en Brasil, donde la frecuencia de fuertes lluvias se ha incrementado significativamente (Xavier y otros 1992 y 1994), especialmente en verano. Las lluvias extremas en el Sudeste de Sudamérica (SESA) provienen de sistemas convectivos de
mesoescala (MCS) (Velasco y Fritsch 1990). Las lluvias provenientes de MCS tienen un gran potencial destructivo ya que descargan enormes cantidades de agua
con gran intensidad sobre decenas de miles de km2 en un periodo relativamente
corto de tiempo, y en ciertos casos causan inundaciones y pérdidas de vidas y bienes. SESA ha sido identificada como una de las regiones con más frecuencia de
MCS (Nesbitt y Zipser 2000). Así, las fuertes precipitaciones son una característica distintiva del clima de SESA, y su tendencia positiva ha resultado en inundaciones más frecuentes.
El aumento de la precipitación ha llevado al de la descarga de los ríos (García y Vargas 1998; Genta y otros 1998), porque la evaporación –controlada por la
temperatura– parece no haber cambiado mucho (Berbery y Barros 2002, ver también el capítulo 7). El aumento porcentual en la descarga de los ríos se ha amplificado cuando se lo compara con el correspondiente a la precipitación media de la
cuenca del Plata (Berbery y Barros 2002; Clarke 2003; Collishonn y otros 2001).
Esta característica podría atribuirse a la deforestación y a los cambios en la agricultura que pueden dar como resultado un mayor escurrimiento (Tucci y Clark
1998; Collinshon y otros 2001). Sin embargo, esta amplificación también ocurre
cuando se comparan los cambios interanuales en la lluvia y la descarga de los ríos
entre años consecutivos. Como en este caso, el impacto del cambio de uso de suelo es mínimo, esto permite inferir que la amplificación de los cambios porcentuales en los caudales con respecto a los de la precipitación es una característica propia y natural del sistema (Berbery y Barros 2002). Esta característica de la cuenca
del Plata hace que las actividades dependientes de los recursos hídricos resulten
muy vulnerables a los cambios en las precipitaciones, lo que debe ser muy tenido
en cuenta en el actual contexto del Cambio Climático.
El efecto más adverso de los cambios climáticos ocurridos en la región es la
mayor frecuencia y severidad en las inundaciones, tanto en los valles fluviales como en áreas urbanas o en áreas de llanura. A pesar de los mejores pronósticos hidrológicos, los daños debido a lluvias intensas y a las consiguientes inundaciones
se han ido incrementando como resultado, tanto de las tendencias climáticas e hidrológicas, como por la ocupación urbana y agropecuaria de áreas que hasta hace
unos 30 años se consideraban con escaso riesgo de inundación
En los valles de los ríos Paraná, Uruguay y Paraguay, las inundaciones se han
vuelto más frecuentes desde mitad de la década de 1970. Durante el siglo pasado,
12 de las 16 mayores descargas mensuales del río Paraná en Corrientes se registraron en los últimos 25 años e igualmente 4 de las 5 mayores descargas mensuales
13
Vicente Barros
(Camilloni y Barros 2003). En el río Paraguay, 11 de las 15 mayores inundaciones
del último siglo en Asunción también ocurrieron después de 1975 (Barros y otros
2003), mientras que en el río Uruguay, ninguno de los mayores picos de crecida
desde 1950 tuvo lugar antes de 1970 (Camilloni y Caffera 2003). Estos ejemplos
indican la severidad del impacto que han causado las tendencias climáticas regionales en la intensidad y frecuencia de las inundaciones.
El costo ocasionado por estas nuevas condiciones climáticas es extremadamente alto. Como ejemplo, si se consideran las pérdidas como porcentaje del Producto Bruto Interno (PBI), la Argentina resulta uno de los 14 países más afectados
por las inundaciones, con pérdidas estimadas en más del 1,1% de su PBI (Banco
Mundial 2001). Estos y otros impactos de las tendencias en la hidrología de la
cuenca del Plata se discuten en el capítulo 8.
Las nuevas condiciones del clima han vuelto obsoleta a una gran parte de la
infraestructura, dado que ésta fue diseñada para condiciones climáticas distintas.
Una gran parte de las pérdidas que ello ocasiona podría evitarse en el futuro, si la
infraestructura que lo requiriera fuese modificada para ajustarla a las nuevas condiciones hidrometeorológicas, y las nuevas construcciones se hicieran de acuerdo
a criterios que contemplen la nueva y futura realidad climática. Con pocas excepciones, ninguna de estas cosas está siendo realizada. Específicamente, la mayoría
de la infraestructura fue, y aún es, diseñada con la suposición implícita de que el
clima es estacionario. Los pocos métodos disponibles, apropiados para predecir el
clima futuro en condiciones no-estacionarias, algunos de los cuales aún se están desarrollando, no son ni muy conocidos ni utilizados. Esta actitud refleja la falta de
conciencia de la comunidad técnica sobre las tendencias del clima regional y sus
consecuencias hidrológicas
Por todo ello, el segundo propósito del libro, es llamar la atención sobre esta
tendencia climática e hidrológica mostrando la dimensión territorial de la misma
de modo de que no se malinterpreten las distintas tendencias locales como manifestaciones de naturaleza aleatoria y no vinculadas entre sí. La descripción de estas tendencias climáticas e hidrológicas se hace en los capítulos 5, 6 y 7 y para su
mejor comprensión se discuten previamente en los capítulos 2, 3 y 4 las características más generales del clima y la hidrología de la región.
1.3. Forzantes climáticos
El dióxido de carbono y otras emisiones de gases de efecto invernadero (GEI)
son considerados responsables de al menos una parte del incremento de temperatura global del siglo veinte y serán los principales forzantes del cambio del clima
durante este siglo. La evolución de las emisiones de los GEI en el futuro va a de14
Introducción
pender de numerosos factores cuya predicción es bastante compleja. Ellos son el
crecimiento económico y demográfico, los cambios tecnológicos e incluso el desarrollo hacia una sociedad con mayor o menor equidad. Por último, pero no menos
importante, dependerán de las respuestas colectivas de la humanidad para reducir
o al menos disminuir la tasa de crecimiento de las emisiones. Como todo esto es
muy difícil de prever, sólo cabe la alternativa de construir posibles escenarios socioeconómicos del futuro. Los distintos escenarios presuponen niveles de actividad
económica que implican a su vez distintos escenarios de emisiones. La construcción y características de estos escenarios son discutidas en el capítulo 12.
Los temas del Cambio Climático global están resumidos en el capítulo 9. Los
cambios de más largo plazo en el clima global son pronosticados usando modelos
climáticos globales (GCMs), los cuales simulan los cambios que han sido observados en el pasado o que se esperan en el futuro como consecuencia de los cambios
en las concentraciones de GEI. Los GCMs también son usados para simular otros
cambios que pueden modificar el clima, como la deforestación y cambios en la vegetación y en el uso del suelo. Estos y otros forzantes regionales son tratados en el
capítulo 10.
Un mejor entendimiento de las tendencias observadas ayudará a desarrollar y
aplicar las técnicas de pronóstico de las estadísticas en los escenarios de precipitación del futuro cercano en condiciones no-estacionarias. Sin embargo, debe tenerse presente que ciertas cuestiones no tienen aún una respuesta científica concluyente: ¿cuál es la causa de la tendencia observada en las precipitaciones regionales?,
¿están estas tendencias asociadas al Cambio Climático?, ¿cuál es el impacto del
cambio en el uso del suelo y en la polución del aire (por megaciudades e incendio
de biomasa)?, ¿continuarán estas tendencias en las próximas décadas?
1.4. Modelos globales del clima y escenarios climáticos
En el presente, hay resultados de los experimentos de los GCMs provistos por
varios centros con diferentes modelos. Ellos simulan el clima futuro bajo escenarios socio-económicos diferentes que resultan también en diferentes emisiones de
gases de invernadero. El capítulo 11 describe los GCMs, su performance y sus limitaciones.
Algunas de las salidas de precipitación de los GCMs sobre la cuenca del Plata fueron contrastadas con datos observacionales. Este análisis de validación demostró que la precipitación simulada por los GCMs no concuerda muy bien con los
datos observacionales y que se requieren algunos ajustes para preparar escenarios
futuros de precipitación basados en simulaciones de los GCMs (Bidegain y Camilloni 2002).
15
Vicente Barros
La falta de una correcta representación de los campos de precipitación media
por parte de los GCMs crea algunas dudas sobre su capacidad en simular el clima
futuro. Sin embargo, el método incremental, que será discutido en el capítulo 13,
puede filtrar algunos de esto errores cuando no son muy importantes. Por otra parte, se espera que para la región de la cuenca del Plata, se pueda disponer en los próximos meses de experimentos con modelos regionales de alta resolución anidados
en las salidas de los GCMs. Esta técnica puede mejorar la simulación de los campos de precipitación del clima presente, pero no existe seguridad sobre ello.
1.5. Estimación de valores extremos
Los escenarios de los GCMs están aún lejos de reproducir las propiedades estadísticas de los valores extremos de precipitación y por lo tanto no pueden ser usados para generar valores extremos de las caudales de los ríos, los cuales se necesitan para los procesos de diseño o planeamiento. Por este motivo, las tendencias de
estas propiedades son prácticamente la única herramienta disponible para los escenarios del futuro cercano. El capítulo 15 se focaliza en el análisis estadístico de la
frecuencia de ocurrencia de lluvias extremas, y en el análisis de la significancia estadística de estas tendencias. Esto incluirá la discusión del ajuste de las distribuciones del Valor Extremo Generalizado (GEV, en inglés) para la lluvia máxima acumulada sobre diferentes períodos de tiempo y la estimación de hasta que punto los
parámetros de las distribuciones GEV muestran evidencias estadísticamente significativas de tendencia, usando (por ejemplo) los métodos estadísticos descritos por
Coles (2001). Otras alternativas son los análisis estadísticos de intensidad de precipitación que exceden un valor umbral (POT: análisis de 'picos sobre un umbral')
siguiendo las líneas descritas por Clarke (2003) y Coles (2001).
Los registros de datos de precipitación son en general más largos que los registros de caudales de los ríos, y también están libres de algunas de sus complicaciones (creciente extracción de agua de los ríos, variación del volumen de agua en
los reservorios de los diques, cambio de las relaciones entre el nivel del río y el
caudal, efectos de depósito y remoción de sedimentos, etc.). Sin embargo, también
se necesitan análisis similares para los datos de caudales. Estos análisis requieren
no sólo del análisis de los registros del caudal de cada estación con datos de buena calidad, sino también de un análisis espacial que tenga en cuenta la correlación
espacial entre los caudales de inundación. Las herramientas estadísticas apropiadas
para estos análisis no están bien desarrolladas (por ejemplo, métodos para ajustar
distribuciones GEV a caudales espacialmente correlacionados que también contengan tendencias temporales requiere aún ser explorados).
16
Introducción
1.6. Variabilidad interdecadal
Superpuestas a las tendencias climáticas forzadas por los cambios en las concentraciones de gases de efecto invernadero, hay variaciones de escala interdecadal
que dificultan las proyecciones climáticas para el lapso que son más requeridas, es
decir para los próximos 30 años. Los GCMs que han mostrado cierta habilidad en
simular las tendencias climáticas globales de los últimos cien años, no han sido tan
exitosos en describir las fluctuaciones interdecadales de ese mismo período, por lo
que no se puede garantizar que lo sean para el futuro. Ello obedece a que parte de
estas fluctuaciones son causadas por la variabilidad interna del sistema y son de naturaleza impredictible. A pesar de ello, en muchos casos, cuando estas fluctuaciones
alcanzan cierta magnitud, se puede estimar su posterior evolución.
En algunos casos, las variables climáticas regionales como la precipitación o
la temperatura pueden estar relacionadas con otras variables que pueden explicar
la variabilidad de las primeras (como por ejemplo variables derivadas del análisis
de temperatura de superficie del mar o índices de gran escala o de circulación atmosférica planetaria) y cuando estas variables presentan baja frecuencia (variabilidad decadal), pueden tener cierto potencial para desarrollar escenarios hidrológicos de los próximos 10 a 20 años. Importantes resultados en este sentido fueron
informados por Robertson y otros (2001) para el caudal del Paraná en Corrientes
en verano y para toda la región por Kayano (2003). Estos métodos se basan en los
cambios de baja frecuencia de la temperatura de superficie del mar en regiones que
están relacionadas con la precipitación y un ejemplo que incluye la cuenca del Plata se desarrolla en el capítulo 14.
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18
CAPÍTULO
II
CLIMATOLOGÍA DE LA CUENCA DEL PLATA
Rubén Mario Caffera1 y Ernesto Hugo Berbery2
1
Universidad de la República.
2
Universidad de Maryland.
RESUMEN
La estacionalidad de los elementos climáticos determinantes del ciclo hidrológico de toda la cuenca del Plata está pautada por la dinámica del Anticiclón
del Atlántico Sur, el cual alcanza mayor intensidad en invierno que en verano.
Este sistema es además el responsable del flujo de humedad desde el Océano
Atlántico por sobre las sierras costeras en Brasil, y de la circulación meridional
sobre la faja central del continente. Por esta última región, en niveles bajos, también fluye humedad desde la región amazónica.
Las otras configuraciones atmosféricas regionales de importancia: la Alta
de Bolivia, la Depresión del Chaco, la Zona de Convergencia del Atlántico Sur,
la Corriente en Chorro en Capas Bajas, los Mesosistemas y la Circulación de
los Oestes, son sucintamente descriptas, junto con sus consecuencias sobre el
tiempo y el clima.
Se presenta también el régimen general de precipitación, de acuerdo con
los modernos conjuntos de datos. Es así que en gran escala aparecen dos regímenes bien definidos: el de lluvias de verano, asociado al sistema monzónico
–al norte de los 20ºS– y una distribución anual más uniforme al sur. Para toda
la cuenca, el promedio es de 5,5 mm/día durante la estación cálida e inferior 2
mm/día en Junio.En términos generales hay un gradiente Este-Oeste en la precipitación anual.
De Norte a Sur y de Este a Oeste, se distinguen siete grandes regiones climáticas: la Región Monzónica en la cuenca del Alto Paraná Superior y el Pantanal, el Gran Chaco, el Este de Paraguay, el Planalto Meridional y las Serranías Riograndenses, el Litoral Argentino, la faja oriental de Uruguay y el Sur de
Río Grande del Sur, y el Borde Occidental y Austral de la cuenca del Plata. Para cada una de ellas se describe la marcha anual característica de la precipitación y la temperatura.
19
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
2.1. Introducción
La circulación atmosférica sobre la cuenca del Plata y adyacencias, tiene una
notable estacionalidad, lo cual deja una huella muy importante en la marcha anual
de los elementos climáticos determinantes del ciclo hidrológico. El principal centro de acción atmosférico sobre la cuenca, es el sistema de alta presión semipermanente del Atlántico Sur, con su circulación subsidente y anticiclónica. Una de las
principales características de este sistema, es que alcanza mayor intensidad en invierno que en verano (Prohaska 1976), contrariamente a lo que ocurre con la mayoría de los otros sistemas anticiclónicos subtropicales marítimos en el planeta.
Una rama de la circulación asociada es responsable de la advección de humedad
sobre las sierras costeras en Brasil (Marengo y otros 2004), donde están las nacientes de los afluentes más caudalosos del sistema, a excepción del río Paraguay. También es de primer orden, el corrimiento hacia el Norte y su penetración sobre el
continente de este sistema durante el invierno, determinando así la estación seca de
todas las regiones tropicales y subtropicales de la cuenca.
En la troposfera baja, la característica más importante de la circulación es que
la componente meridional predominante es del Norte todo el año, especialmente en
invierno, fig. 2.1. En la atmósfera media, la Circulación de los Oestes domina sobre la mayor parte de la cuenca, pues por un lado en invierno el Anticiclón del
Atlántico está más al Norte, y por el otro, en verano, aunque está desplazado al Sur
de 35ºS, su borde occidental se halla más hacia el Este sobre el océano.
225
265
305
345
385
70 W
65 W
60 W
55 W
50 W
45W
70 W
65 W
60 W
55 W
50 W
Fig. 2.1.
Vientos predominantes en la troposfera baja para los meses centrales de las estaciones cálida y fría.
[Reanálisis NCAR/NCEP (http://www.cdc.noaa.gov)].
20
45W
Climatología de la cuenca del Plata
Dentro de la mencionada estacionalidad, también son de referencia el desarrollo estival del sistema de Baja Presión del Chaco, la intermitente depresión termo-orográfica del Noroeste Argentino, presente durante todo el año pero más intensa durante el verano, así como la Zona de Convergencia del Atlántico Sur
(Kodama 1992), y la Alta de Bolivia. Esta última es un patrón de circulación que
aparece en la tropósfera alta en la estación cálida. Se establece cada año en Setiembre, junto con el deslazamiento del núcleo de convección tropical continental, desde el Norte de la Amazonia hacia el Sur. Su flujo divergente en altos niveles está
asociado a abundante precipitación en el propio Altiplano y en la región noroccidental de la cuenca del Plata, en los contrafuertes de la cuenca del río Paraguay
(Lenters y Cook 1997). Le complementa, sobre el Atlántico tropical, la llamada vaguada del Nordeste, conformando así un patrón de onda zonal de características
monzónicas (Chen y otros, 1999; Nogués-Paegle y otros 2002). La Alta de Bolivia
es un anticiclón de núcleo caliente, generado, entre otros, a partir de forzantes regionales: el calentamiento radiativo en el Altiplano, y la propia liberación de calor
latente en la convección intensa del Amazonas. Esta configuración, propia del período estival, en el núcleo del verano (Enero) suele centrarse apenas al Oeste del
lago Titicaca (Figueroa y otros 1995).
La Zona de Convergencia del Atlántico Sur (en adelante ZCAS), también es
una configuración estival (Octubre-Marzo). Se trata de un gran complejo convectivo que se extiende hacia el Sudeste desde el núcleo principal de convección estival del continente en medio de la Amazonia, atravesando diagonalmente el continente, en su ubicación media y característica hasta alrededor de los 20ºS,
continuándose sobre el Océano Atlántico hasta latitudes cercanas a los 35ºS (Gusmão de Carvalho y Gandu 1996). Este sistema tiene pulsos en intensidad y corrimientos de posición, los cuales están asociados entre sí (Barros y otros 2000; Barros y otros 2002). La ZCAS muestra períodos (Nogués-Paegle y Mo 1997; Barros
y otros 2002; Nogués-Paegle y otros 2002) similares en orden de magnitud a los de
la escala sinóptica en latitudes medias, pero también tiene variaciones importantes
dentro de la estación, haciendo fluctuar de Norte a Sur la intensidad de las precipitaciones en la faja que ocupa sobre el continente, la mayor parte de la cual pertenece a la cuenca del Plata (Díaz y otros 1998; Barros y otros 2002). Casarin y
Kousky (1986) determinaron que los eventos de sequía en la región Sur de Brasil
se encuentran asociados a un debilitamiento de la ZCAS en escala intraestacional.
Es así que se pueden distinguir dos patrones dominantes de posición de la ZCAS,
con comportamientos disímiles (Barros y otros 2002), lo cual está relacionado con
anomalías en la precipitación al Sur de su ubicación. Estos patrones pueden considerarse como posiciones extremas de la misma (Nogués-Paegle y Mo 1998). En el
primer patrón, la ZCAS tiene una posición que corta la línea de la costa más al Norte que los 20ºS. Le corresponde actividad convectiva muy intensa y precipitaciones muy abundantes sobre la propia ZCAS (Barros y otros 2002) y probablemente, por un fenómeno compensatorio de subsidencia ello está asociado con
21
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
anomalías negativas en la precipitación en el extremo Sur de Brasil, Sur de Paraguay, Uruguay y Noreste de Argentina (Robertson y Mechoso 2000). En el segundo patrón de circulación, la ZCAS toma una posición más austral, estando su intersección con la costa sobre el estado de Sao Paulo. Le corresponde una convección
más débil sobre la formación, con precipitaciones menores a lo normal. Las anomalías positivas de precipitación se dan entonces en la misma zona donde en el
otro patrón se manifestaban las negativas.
Más al interior del continente, sobre la pendiente que va del Chaco a la Cordillera de los Andes, se extiende un sistema de baja presión estival: la Baja del Chaco. Dado su carácter térmico, su desarrollo rara vez involucra niveles más altos que
los 700 hPa, por lo que no provoca directamente precipitaciones. Hacia el SW de
su centro, se desarrolla otro sistema, intermitente, de carácter termo-orográfico,
que aparece como una especie de apéndice de la Baja del Chaco: la Baja del Noroeste Argentino (Lichtenstein 1980; Saulo y otros 2004). Su intensidad, es mayor
en verano. Su presencia está asociada con el corrimiento de la ZCAS hacia el Oeste de su posición habitual (Nogués-Paegle y otros 2002). Es así que sus fluctuaciones en intensidad y en latitud provocan, al oriente de la misma, intermitencias en
el flujo de humedad hacia la regiones central y austral de la cuenca del Plata.
Otra característica propia de la región central de la cuenca, es el desarrollo de
los llamados Sistemas Convectivos de Mesoescala (MCSs) (Velasco y Fritsch
1987). Estos sistemas son predominantemente nocturnos, organizados de manera
aproximadamente circular, y tienen un tiempo de vida mínimo de 6 horas, lo que
resulta notoriamente mayor que una celda de convección aislada. Los MCSs se encuentran frecuentemente a sotavento de los sistemas montañosos (Figueiredo y
Scolar 1996; Nieto Ferreira y otros 2003). Durante su ciclo de vida, pueden tener
desplazamientos de varios cientos de kilómetros, por lo general con componente
hacia el Este (Guedes y otros 1994). Estos Mesosistemas son alimentados por intensos flujos de humedad en capas bajas. De Setiembre a Mayo, son responsables
de la mayor parte de la precipitación en toda la cuenca.
En la región austral, la circulación de los Oestes con sus ondas baroclínicas
deja su traza en el clima (Vera y otros 2002), con precipitaciones de carácter frontal y prefrontal, y alternancias de masas de aire de diverso origen. En invierno, esta circulación de latitudes medias suele penetrar esporádica y profundamente hacia
los trópicos, acompañada de invasiones de aire polar, con los consecuentes e importantes descensos de la temperatura del aire aún en la parte más septentrional de
la cuenca (llamados friagens en Brasil).
El régimen térmico general en la cuenca es asimétrico, con temperaturas
mayores en primavera que en otoño, con excepción de la región nororiental de la
cuenca alta del Paraná. Algunas comarcas de esa región, y también las alturas del
Planalto Meridional (estados de Santa Catarina, Paraná y Sao Paulo), son noto22
Climatología de la cuenca del Plata
riamente más frías que el resto del territorio tropical y subtropical de la cuenca
del Plata.
Es así como diversas condiciones, tanto locales (geografía, marcha anual local de la radiación solar), como remotas, definen la distribución de los elementos
climáticos en las varias regiones que componen la cuenca del Plata (Prohaska
1976). Su extensión territorial abarca de esta manera diferentes distritos climáticos,
discriminados en lo que sigue por el régimen de lluvias en primer lugar, y en segundo lugar por algunas características del régimen térmico. También aparecen
transiciones entre esas regiones climáticas, y subregiones, lo que será mencionado
de manera muy sucinta. A continuación se hace una descripción general de la distribución espacio-temporal de las precipitaciones a escala de toda la cuenca. Luego se procede a describir la climatología de las grandes unidades. La dinámica atmosférica causal será mencionada en esta última descripción, aunque se cita desde
ya la prevalencia general de los vientos con componente Este, principalmente del
Noreste en superficie. También es capital el ya citado flujo de humedad en capas
bajas desde la Amazonia, bordeando los Andes, el cual muchas veces toma características de una corriente en chorro en capas bajas (LLJ) (Virji 1981; Berbery y
Collini 2000). El LLJ está presente todo el año (Berbery y Barros 2002). Junto con
la ZCAS constituyen elementos determinantes del clima de precipitación de la
cuenca, en combinación con el citado Anticiclón del Atlántico.
2.2. Régimen general de precipitación
2.2.1. Estimaciones satelitales
Para la descripción en la escala de la cuenca del Plata , se ha empleado un
conjunto de datos estimados por satélite para el período 1979-2000, a fin de discernir la distribución espacial de la precipitación (fig. 2.2a). El conjunto de datos incluye el llamado CMAP (Climate Prediction Center –CPC– Merged Analisis of
Precipitation) de la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA),
cuya validez fue discutida en Xie y Arkin (1997). La precipitación fue estimada para una malla de 2.5º x 2.5º de latitud/longitud, como resultado de combinar un conjunto de productos satelitales con observaciones puntuales, incluyendo en él al GPI
(Indice de Precipitación por Infrarrojo del sistema satelital GOES), el OPI (Indice
de Precipitación basado en Radiación de Onda Larga), y mediciones por microondas. La versión de CMAP empleada no incluye los reanálisis de los pronósticos de
precipitación de NCEP-NCAR.
23
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Fig. 2.2. a) Precipitación acumulada anual en la Cuenca del Plata.
b) Distribución por franjas de latitud vs. mes del año, en mm/día
2.2.2. Promedios anuales y estacionales
En gran escala, se aprecian dos regímenes de precipitación bien definidos
(por ej., Berbery y Barros 2002): el primero hacia el extremo Norte y el segundo
sobre la parte central (fig. 2.2a). La transición entre ambos regímenes se ilustra claramente en la figura 2.2b, la cual representa el ciclo anual de precipitación promediado en bandas de longitud entre 60 y 50 W, en función de la latitud. El régimen
de lluvias de verano, asociado al sistema monzónico sudamericano es observable
hasta los 20ºS (fig. 2.3b), mientras que más al Sur, la porción central de la cuenca
puede alcanzar su máximo en diferentes épocas del año, lo que sugiere que hay más
de un mecanismo actuante, no sólo el forzante monzónico. Esto hace que la precipitación, en las fajas central y austral de la cuenca, tenga tendencia a estar más uniformemente distribuida durante todo el año (fig. 2.3a-d). Así, durante la estación
cálida (Octubre-Abril), en la faja central son frecuentes los Sistemas Convectivos
de Mesoescala (CCM), los cuales dan cuenta de una parte mayor de la precipitación (Velasco y Fritsch 1987; Laing y Fritch 2000). En la estación fría (Mayo-Septiembre), la contribución más importante es impuesta por la actividad de escala sinóptica de latitudes medias (Vera y otros 2002). En el extremo Sur de la cuenca,
esta preeminencia de las ondas de los Oestes ocupa todas las estaciones del año salvo el verano.
2.2.3. Ciclo medio anual
La figura 2.4 presenta el ciclo anual promediado sobre el área total de la
cuenca del Plata. Las precipitaciones del orden de 5,5 mm/día durante la estación
cálida son un claro indicio del efecto monzónico predominante, el cual se ilustra en
24
Climatología de la cuenca del Plata
Fig. 2.3. Precipitación estacional de la cuenca en mm/día.
la figura 2.4b, representando el promedio de la región, donde se alcanza un máximo cercano a 9 mm/día. Esto contrasta con lo que acontece hacia la parte central
de la cuenca (fig. 2.4c) donde se aprecia un ritmo marcadamente irregular. Este último gráfico sugiere un mayor volumen hacia el final del verano, en el comienzo
del otoño, y en primavera (Sep-Oct).
La fiabilidad del conjunto de datos “CMAP” ha sido examinada comparándolos con un nuevo conjunto de datos de precipitación observada interpolada en una
malla regular de 0.5º x 0.5º de latitud-longitud (Willmott y Matsura 2001). El ciclo
anual para dos puntos representativos de los principales regímenes de precipitación
en la cuenca (fig. 2.4 b y 2.4c), muestra que en ambos la estimación es cercana y
tiene el mismo ciclo anual. Sin embargo, es de notar que la estimación CMAP
25
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Fig. 2.4. a) Precipitación promedio de toda la Cuenca del Plata en mm/día, b) Promedio de la región
monzónica, barras: análisis CMAP (ver texto) en mm/día, y líneas: observaciones, c) barras: promedio
en mm/día (CMAP) de Misiones, representativa de la región central y líneas: observaciones.
subestima la precipitación durante la estación cálida, probablemente debido a su
baja resolución que no puede resolver adecuadamente la precipitación convectiva.
También tiene una ligera sobreestimación durante la estación fría.
2.3. Regiones
2.3.1. Región del régimen monzónico (cuencas del Alto Paraguay
y Alto Paraná Superior)
Es una región de gran contraste en el régimen de precipitación, con un pronunciado mínimo en invierno, y un máximo abundante en verano, época en la cual
el calentamiento superficial junto con la advección de vapor desde el Norte favorecen la convección. La diferencia con el régimen monzónico asiático clásico, está en que la longitud de la estación seca es algo menor, por lo que, para totales
anuales similares, en la región “monzónica” de la cuenca del Plata, la precipitación
está distribuida entre más meses, careciendo de los picos espectaculares de la misma en verano, ni de la bajísima humedad en capas bajas durante el invierno, como
ocurre en la mayor parte del Asia Monzónica. No obstante, la semejanza está dada
por el tipo de estacionalidad y las causas dinámicas del régimen de lluvias: alternancia de la presencia anticiclónica y subsidente de alta presión en invierno, con
bajas presiones durante el verano, lo cual es debido al contraste térmico del Continente Tropical con el Atlántico adyacente. Así, Zhou y Lau (1998) encuentran que
al restar los campos medios anuales aparecen las mismas características que en el
monzón asiático y por lo tanto concluyen que hay un régimen monzónico en Suda26
Climatología de la cuenca del Plata
mérica. Dentro de la región, pueden distinguirse: a) la cuenca superior del río Paraguay en el territorio occidental, incluyendo el Pantanal, b) el valle del Alto Paraná, separado de la región anterior por la Sierra de Maracayú, junto con la región
del Planalto Central, y las serranías correspondientes al Este, que separan la cuenca de la costa. En todas ellas, hay una predominancia de los vientos del sector Norte –del Noreste en los extremos septentrionales de la del Paraná, y del Noroeste en
la cuenca superior del Paraguay– mientras que en verano, en la alta troposfera, la
presencia de la Alta Boliviana afecta el occidente de esta región tropical y también
más al Sur. La advección de humedad proveniente de la cuenca amazónica es una
importante fuente para la precipitación. Si bien este aspecto está presente todo el
año, la subsidencia invernal provoca casi un cese de la lluvia durante los meses de
Mayo a Agosto inclusive. La variabilidad interanual es relativamente pequeña,
aunque, como se verá en el capítulo 3, existe una importante señal de ENSO, lo
cual es extensivo a las regiones subtropicales de la cuenca del Plata (Barros y otros
2000; Barros y otros 2002).
a. Cuenca superior del río Paraguay: la región de El Pantanal
A modo de ejemplo, se cita Corumbá, en pleno Pantanal, donde el máximo
de precipitación ocurre en Diciembre, con totales anuales superiores a 1300 mm.
En los contrafuertes de la pendiente más al Oeste, la precipitación anual es aun mayor. Los registros largos de la región se muestran más abundantes en otoño que en
primavera, aunque en los últimos años esta situación se está revirtiendo. La presencia del LLJ es la fuente principal de humedad.
b. Las cuencas superior y septentrional del Alto Paraná
La influencia de los alisios es notoria, pese a estar a sotavento de las sierras
costeras. Así, el período de lluvias se extiende un poco más que en la cuenca del
Paraguay, y en la Sierra los registros anuales son más altos. Cuiabá, localidad representativa de área, presenta precipitación máxima en Enero, y totales anuales superiores a 1400 mm siendo las precipitaciones en primavera más abundantes que
en otoño. Es de resaltar que pese a que existen alturas superiores a 1300 m separando esta subcuenca de la costa, la advección de humedad está presente no sólo
desde el Norte amazónico, sino también desde el Atlántico.
En las alturas más orientales del Planalto pueden registrarse temperaturas
nocturnas cercanas a 0ºC, y también en pleno valle de la cuenca del Alto Paraná,
aguas arriba de Itaipú. (Bela Vista, ver fig. 2.5c, y en verde claro en fig. 2.5a). Las
gráficas corresponden a puntos tomados del mapa interactivo del IRI. La fuente de
27
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Fig. 2.5. Regiones de clima monzónico. a) ubicación, b) Precipitación (mm/día, de un punto representativo de
El Pantanal. c) Precipitación (mm/día) de un punto representativo de la Cuenca superior del Alto Paraná.
los datos de los gráficos es la Universidad de East Anglia, su Climatología Mensual en puntos de grilla de 0.5º x 0.5º, disponible en:
http://iridl.ldeo.columbia.edu/maproom/.Regional/.S_America/.Climatologies/
elect_a_Point.html.
2.3.2. Región del Gran Chaco
Si bien el Trópico de Capricornio está incluido en esta región (fig. 2.6a), desde el punto de vista climático se trata de una zona subtropical, cuyo núcleo abarca
aproximadamente desde los 19° a los 25ºS y de los 64° a los 58º-60ºW. Aproximadamente a lo largo de este último meridiano, ocurre una rápida transición entre las
regiones subtropicales húmedas y las secas. En estas últimas, situadas al Oeste, la
mayor parte de la precipitación se concentra en 3 a 5 meses del período estival, comenzando en primavera, mientras que el máximo de precipitación suele estar en
Diciembre. Es la región más cálida de la cuenca, con temperaturas máximas diarias estivales superando frecuentemente los 45ºC. Pese al importante flujo de humedad en capas bajas, el cual continúa durante el invierno, en esta estación las lluvias son nulas o casi nulas pues hay una continua subsidencia, cuando la
circulación de los Oestes, en la troposfera, alcanza la región del Gran Chaco. La
humedad baja de más de 20 g/kg en verano a menos de 14 g/kg en invierno. Sin
embargo, la nubosidad continúa siendo importante en esta época del año, cercana
al 40% en promedio (Prohaska 1976). En el Chaco, la época de lluvias suele comenzar en Setiembre y terminar en Marzo-Abril, siendo el flujo en capas bajas desde Amazonia, la única fuente efectiva de humedad.
Asimismo, las pendientes del Chaco hacia los Andes mantienen todas un carácter semiárido, salvo en el Macizo del Aconquija en donde llueve cerca del doble que en el llano, repitiéndose allí de alguna manera, la circunstancia de los bordes orientales y septentrionales del Pantanal. Salvo esa excepción, el gradiente
28
Climatología de la cuenca del Plata
Fig. 2.6. La región chaqueña a) Ubicación aproximada. Régimen pluviométrico medio en:
b) el Chaco Boreal, c) a -62W y d) a -60W, ejemplificando el gradiente Este-Oeste de la precipitación
existente en toda la Cuenca del Plata.
general de precipitación en el Chaco va desde menos de 300 mm en el extremo
Oeste a cerca de 1000 en el Este, aunque manteniendo siempre la gran concentración del período de lluvias en verano.
2.3.3. Región centrada en el Este de Paraguay
Esta región subtropical húmeda, mantiene un total anual medio entre 1500 y
1900 mm, según las localidades. Los mínimos de precipitación son invernales,
aunque menos pronunciados que en el Chaco, existiendo una transición hacia el
Sureste, con un régimen más constante durante el año. Los Sistemas Convectivos
de Mesoescala son responsables directos de la abundancia de la precipitación en el
extenso período estival (Setiembre-Abril). Nótese (fig. 2-7b-d), el máximo primavera-comienzos del verano.
29
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Fig. 2.7. Región Central a) Ubicación. Régimen pluviométrico medio en: b) punto hacia el extremo Norte
de la región . c) punto cercano a la confluencia de los ríos Pilcomayo y Paraguay, d) punto del Sureste de
la Región.
Aunque en la región son frecuentes las invasiones de aire polar en invierno,
es común la ocurrencia de inviernos sin heladas con excepción de las comarcas con
topografía importante. Una característica propia de esta región es la baja nubosidad al final del invierno (Agosto), lo que le imprime una rápida recuperación térmica al comienzo de la primavera (González y Barros 1998).
2.3.4. Región del Planalto meridional y las serranías riograndenses
Esta es una región con precipitaciones durante todo el año. Es uno de los territorios de la cuenca del Plata bajo influencia directa de la Zona de Convergencia
del Atlántico Sur, la cual pauta el régimen de lluvia el verano y meses contiguos.
En invierno, es frecuente el pasaje de perturbaciones de los Oestes, lo que sumado
a importantes flujos de humedad en capas bajas, del Noroeste por un lado, y del
30
Climatología de la cuenca del Plata
Fig. 2.8. Planalto Meridional a) Ubicación. Régimen pluviométrico medio en: b) región centro-oriental
(cuenca del río Iguazú) c) punto con régimen isohigro del lado occidental d) punto en el Sur del Planalto,
donde se evidencia un corrimiento del máximo primaveral hacia el fines del invierno.
Noreste y el Este por otro, hace que las precipitaciones sean considerables también
en invierno. La dinámica de la ZCAS brinda la mayor variabilidad intraestacional
e interanual en esta región. Se trata de un régimen de transición, desde el típicamente tropical con máximos en verano, más al Norte, al de máximos en invierno
en el extremo Sur de Río Grande del Sur y Sureste de Uruguay. Los totales anuales son superiores a los 2000 mm. Aunque la región está en latitudes relativamente bajas, la altimetría de la región hace que las temperaturas sean considerablemente bajas, con frecuente ocurrencia de heladas en invierno, salvo en la costa, donde
los efectos radiativos son menores que los advectivos. La altura sobre el nivel del
mar hace que en invierno, en ciertas invasiones de aire polar, las precipitaciones en
algunas subregiones del Planalto Meridional, sean en forma de nieve, en especial
en sitios elevados del Estado de Santa Catarina, pero también en Paraná y Río
Grande del Sur.
Por el señalado régimen mixto, la marcha anual de la precipitación llega a
31
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
FIG. 2.9. Región del Litoral a) Ubicación. Régimen pluviométrico medio en sitios característicos:
b) Centro-norte c) región Sur d) Región oriental .
mostrar hasta tres picos: (Grimm y otros 1998) uno al inicio de la primavera, otro
en pleno verano y otro más en otoño (fig. 2.8b), siendo el trimestre Agosto-Setiembre-Octubre el de mayor precipitación (fig. 2.8c-d), en la subregión de los afluentes de la margen oriental del río Uruguay.
2.3.5. Región del Litoral argentino y adyacencias.
La Mesopotamia argentina constituye el lugar de transición entre la predominancia del flujo zonal más al Sur, y la prevalencia del flujo meridional del Norte,
el cual, aunque se mantiene predominante, se alternaron los vientos del Oeste.
Es notorio el máximo de precipitación en las estaciones intermedias, con un
mínimo principal en invierno y otro, apenas insinuado, en verano (fig. 2.9). En esa
32
Climatología de la cuenca del Plata
Fig. 2.10. Uruguay oriental y Sur de Brasil. a) Ubicación. Régimen pluviométrico medio en sitios
característicos: b) y c) en plena región de transición d) en el Sureste, región de máximos invernales.
época alternan los Sistemas Convectivos de Mesoescala con algunos pasajes frontales como los causantes de la mayor parte de la precipitación. En invierno es marcada la circulación de los Oestes con sus sistemas frontales bien definidos y presencia de la corriente en chorro en la alta troposfera, y flujos del Norte y del Este
alternándose en capas bajas. El máximo principal de lluvia ocurre en otoño. Junto
con la región de pampas más al Sur, el territorio uruguayo y el Sur de Río Grande
do Sul, esta región es escenario de frecuentes pero dispersos fenómenos severos,
en especial fuera del invierno: granizo, vientos intensos causados por corrientes
descendentes de cumulonimbus, tornados, por lo general como subproductos de la
actividad de Sistemas Convectivos de Mesoescala. Hay una gran variabilidad interanual e intraestacional y las isoyetas anuales tienen una marcada orientación Norte-Sur, sesgadas hacia el Suroeste en la región más austral. La orientación general
es indicadora del régimen de transición, entre los mínimos del Gran Chaco
(<900mm) y los máximos del Planalto Meridional (>1400mm).
33
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Fig. 2.11. Borde occidental y Austral de la Cuenca del Plata. Régimen pluviométrico medio en sitios
característicos: b) borde oriental de las Serranías del Aconguija c) extremo Suroccidental d) extremo Sur.
2.3.6. Uruguay oriental, y Sur de Río Grande del Sur
Es una región de transición, con una altísima variabilidad intra e interestacional, y pluviometrías mensuales fluctuantes, aunque por lo general son las estaciones intermedias las de mayor lluvia, con totales anuales del orden de los 1600 mm
en el Norte y de 1200 en el Sur (fig. 2.10).
Aquí la influencia de la circulación de los Oestes se hace sentir muy especialmente en invierno. En esta estación, la ciclogénesis sobre territorio uruguayo o mesopotámico, tiene un máximo en frecuencia (Gan y Rao 1991; Vigliarolo 1998). El
posterior desplazamiento hacia el Sudeste, de esos centros de bajas presiones recién generados, provoca un máximo de precipitación hacia el final del invierno, sobre el borde Suroriental del continente, prácticamente en su totalidad fuera de la
cuenca del Plata.
A pesar de la relativa cercanía con el Océano Atlántico, la región presenta rasgos de clima continental, que durante el invierno se hace sentir con ocurrencia de
34
Climatología de la cuenca del Plata
heladas, mientras que en verano, las temperaturas máximas diarias suelen exceder
los 36ºC (salvo en la costa), especialmente durante la segunda mitad de Diciembre
y en Enero.
2.3.7. Bordes Oeste y Sur
Abarca toda la franja occidental y austral de la cuenca del Plata en territorio
argentino, desde los 25ºS hasta las serranías del Aconquija (fig. 2.11a). Salvo las
bandas orientales de las serranías, donde la precipitación es considerable (fig. 2.11c,
Hoffman 1982), tiene características semejantes al clima chaqueño, con máximos
hacia el comienzo del otoño, el resto es una región llana, con poca precipitación y
sobre todo muy poca escorrentía, por lo que aporta muy poco caudal al Plata.
Tabla 2.1. Resumen de las principales características climáticas por región.
Región
Causas principales
del régimen climático
Precipitación
Monzónica
a) Pantanal
b) Paraná Superior
a) Monzón,
Alta de Bolivia
b) Monzón, ZCAS
Máximo estival
y mínimo invernal,
ambos pronunciados
Poca variación
estacional
Chaqueña
Monzón, LLJ, MCS,
posición de la Baja del
NOA, posición de las
corrientes en chorro
Máximo pronunciado
en verano, muchas
veces nula en
invierno
Muy caliente
en verano
Este de Paraguay
y alrededores
LLJ, MCS, ZCAS,
actividad frontal
en invierno
Máximo en verano,
mínimo en invierno
Muy caliente
en verano
Planalto meridional
y serranías
riograndenses
ZCAS, MCS,
actividad frontal
(indirectamente LLJ)
Abundante
todo el año.
Variable entre meses
Caliente en verano.
Invierno
relativamente frío
en regiones altas
Litoral argentino
y adyacencias
LLJ, MCS, actividad
frontal, posición de
la Baja del NOA,
(indirectamente ZCAS)
Máximo en estaciones
intermedias, con un
mínimo pronunciado
en invierno
Caliente en verano,
invierno con
heladas
Uruguay oriental,
y Sur de
Río Grande del Sur
Actividad frontal,
MCS, (indirectamente
ZCAS y LLJ)
Máximo en estaciones
intermedias,
abundante en verano
salvo el extremo Sur.
Caliente en verano,
invierno con
heladas
Bordes Oeste y Sur
de la cuenca
del Plata
a) Posición de las
corrientes en chorro
y de las Bajas del
Chaco y del NOA
b) Actividad frontal,
posición de las
corrientes en chorro
y de la Baja del NOA
a) Escasa, mayor
en verano
b) Menos escasa,
aunque menor que
en el Este y Norte,
más distribuida a lo
largo del año,
mínimo invernal
a) Similar Chaco
b) Varios días con
helada casi todos
los inviernos
a) Al Norte de 32ºS
b) Al Sur de 32ºS
35
Características
Régimen térmico
Rubén Mario Caffera y Ernesto Hugo Berbery
Al Sur de 32ºS, prima la circulación de los Oestes, aunque el “frente polar”,
durante el verano, suele estacionarse más al Sur (alrededor de Bahía Blanca). Así,
en esta estación se hace frecuentes la actividad convectiva prefrontal en el aire tropical, la cual además de precipitaciones intensas de corta duración, suelen traer
consigo algunas veces, fenómenos severos (descendentes, tornados, granizo). La
intensidad de las perturbaciones frontales, por su parte, está pautada por la intensidad y posición de la corriente en chorro polar en invierno, y del chorro subtropical
en verano. La efectividad de las mismas en cuanto a la ocurrencia, carácter e intensidad de las precipitaciones, dependerán a su vez de la posición e intensidad de la
Baja del Noroeste Argentino y la del Chaco, modulando la advección de humedad
desde más al Norte. Durante el invierno, las heladas son un fenómeno recurrente,
pero suele nevar muy rara vez. El mínimo de lluvias aparece en invierno. Hay un
gradiente de isoyetas anuales hacia el Suroeste, registrándose un promedio de alrededor de 1100 mm en el borde del Río de la Plata, e inferiores a 800 mm en el extremo Suroccidental.
En este capítulo se han descrito las características medias más generales del
clima en la cuenca del Plata. Las características regionales están resumidas en la
tabla 2.1 Toda la región está sujeta a tendencias y fluctuaciones climáticas de largo período que se discutirán en el capítulo 5.
Referencias
Barros, V., M. González, B. Liebmann and I. Camilloni 2000: Influence of the South Atlantic
convergence zone and South Atlantic sea surface temperature on interannual summer rainfall variability in southeastern South America. Theor. Appl. Meteor., 67, 123-133.
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38
CAPÍTULO
III
VARIABILIDAD INTERANUAL: BACKGROUND
Tércio Ambrizzi1
1
Universidade de São Paulo, Brasil.
RESUMEN
Una conocida variabilidad atmosférica de baja frecuencia es la llamada
Oscilación del Sur El Niño (ENSO), que es considerada una de las fuentes predominantes de las variaciones interanuales en el tiempo y clima en el mundo.
Las características atmosféricas y eocénicas más importantes asociadas a eventos El Niño en el Pacífico ecuatorial son: predominancia de anomalías positivas
en la temperatura de la superficie del mar (SST), debilitamiento de los vientos
del Este en superficie y baja presión con convección profunda en el Pacífico
oriental y alta presión con movimientos de subsidencia en el Pacífico Oeste, Indonesia y Australia. Los eventos Niña generalmente se caracterizan por patrones inversos atmosféricos y oceánicos. Sudamérica es una de las áreas continentales del mundo que está directamente influenciada por el ciclo del ENSO y
donde se han realizado varios estudios sobre los impactos del mismo (mayormente en eventos Niño) en las lluvias. Las investigaciones en estos trabajos indican, en general, que las principales áreas en Sudamérica influenciadas por el
ENSO están localizadas en el sector Oeste (Perú y Ecuador), Norte y Noreste
(Amazonas y Noreste de Brasil) y en el Sud-Sudeste (Sur de Brasil, Uruguay y
Argentina). En análisis enfocados en el Sur de Brasil y Sur de Sudamérica
(SSA), algunos resultados muestran que el impacto en la lluvia en verano es mucho menor que en primavera. Otros estudios indican que el ENSO puede tener
una señal considerable en la variabilidad interanual de la precipitación sobre la
cuenca del Plata. Esta señal varía en cada fase del ENSO, pero es particularmente fuerte durante la primavera. Los estudios enfocados en la respuesta del ENSO en áreas menores dentro de la cuenca del Plata no muestran evidencia de una
señal en la lluvia durante mitad del verano, pero a fin de éste y en otoño nuevamente hay una fuerte correlación entre la SST en las regiones 3 y 3.4 y la Radiación de Onda Larga Saliente (OLR) sobre el Paraná superior y medio. El objetivo de este capítulo es ofrecer una visión general del impacto del ENSO en
Sudamérica y particularmente sobre la cuenca del Plata.
39
Tércio Ambrizzi
3.1. Introducción
La mayor parte de la lluvia anual en Sudamérica ocurre durante el verano austral (Diciembre a Febrero-DEF) y durante los meses de otoño (Marzo a MayoMAM). Los grandes sistemas meteorológicos y sinópticos que modulan las precipitaciones de verano están ligados al funcionamiento de la Zona de Convergencia
del Atlántico Sur-SACZ (Casarin y Kousky, 1986; Figueroa y otros, 1995; NoguésPaegle y Mo, 1997), la Alta Boliviana y los vórtices ciclónicos de la alta troposfera (Virji, 1981; Kousky y Gan, 1981; Kayano y otros, 1997).
La variabilidad de la precipitación en las llanuras subtropicales de Sudamérica están ligadas a la variabilidad de la Corriente en Chorro de Capas Bajas de Sudamérica (SALLJ), que es una corriente estrecha de aire que fluye en capas bajas
desde el Norte, al Este de la Cordillera de los Andes a lo largo de todo el año (por
ej., Nogues-Paegle y Mo, 1997; Saulo y otros, 2000). La SALLJ provee el aire tropical húmedo y cálido para activar la convección y precipitación en las llanuras de
Sudamérica, está modulada por la Oscilación del Sur de El Niño en la escala anual
(Zhou y Lau, 2001), por pasajes frontales y la SACZ en la escala sub-mensual y
por la dinámica de la capa límite en las escalas diurnas. En el período MAM, la estación lluviosa está localizada en el centro-Este del Amazonas y el Noreste de Brasil, y está modulada por la migración hacia el Sur del Ecuador de la Zona Intertropical de Convergencia migración (Hastenrath y Heller, 1977; Moura y Shukla,
1981; Nobre y Shukla, 1996, Souza y otros, 1998a).
El llamado fenómeno El Niño-Oscilación del Sur (ENSO) es considerada una
de las fuentes predominantes en las variabilidad del tiempo y el clima alrededor del
mundo (Trenberth y Caron, 2000). El ENSO, un fenómeno de escala planetaria relacionada a la importante y compleja interacción océano-atmósfera sobre el Pacífico tropical (Cane, 1992), tiene un ciclo, El Niño (fase cálida) manifestándose en un
extremo de la fase y La Niña (fase fría) en la fase opuesta. Las características principales en la atmósfera y el océano asociadas a los episodios Niño son: predominancia de anomalías positivas en la temperatura de la superficie del mar (SST), debilitamiento de los vientos del Este en superficie, baja presión con convección
profunda en el Pacífico oriental y alta presión con movimientos de subsidencia en
el Pacífico Oeste, Indonesia y Australia. En los eventos Niña generalmente se revierten los patrones en la atmósfera y el océano (Kousky y Ropelewski, 1989). Estos patrones anómalos ocurren sobre la cuenca del Pacífico tropical, incluyendo una
extensa área sobre los trópicos (más de un tercio del cinturón tropical alrededor del
globo). En la figura 3.1, se presenta un esquema de estas características, donde se
observan los cambios océano-atmósfera en una figura en 3-D durante un típico
evento de El Niño (fig. 3.1.a), La Niña (fig. 3.1.b) y un año normal (fig. 3.1.c).
Por lo tanto, el ENSO activa cambios en la circulación general de la atmósfera, produciendo impactos climáticos en distintas áreas continentales localizadas
40
Variabilidad Interanual: Background
Condiciones del Niño
INDONESIA
Ecuador
120ºE
Condiciones de La Niña
INDONESIA
Ecuador
AMERICA
120ºE
80º W
AMERICA
80º W
Condiciones Normales
Circulación convectiva
INDONESIA
Ecuador
120ºE
AMERICA
80º W
Fig. 3.1.
Vista esquemática en 3-D
de las características de la atmósfera
y el océano durante
a) El Niño, b) La Niña, y
c) un año normal.
en los trópicos y extratrópicos. Estos cambios están básicamente relacionados al
debilitamiento, intensificación y/o desplazamientos de la circulación atmosférica
de gran escala en los planos zonales o meridionales, especialmente ligados a la circulación de Hadley y Walker (Kidson 1975; Kousky y otros 1984, Souza y Ambrizzi, 2002), asi como también a las ondas de Rossby de gran escala que se propagan
en los extratrópicos produciendo, por ejemplo, cambios en las trayectoria de las
tormentas (por ej., Trenberth et al, 1998; Ambrizzi y Magaña, 1999). Estudios recientes han indicado que la respuesta extratropical a las anomalías de SST como
las relacionadas con el ENSO son menos fuertes y predecibles que la respuesta tropical, debido a la naturaleza caótica de la circulación extratropical como por ejemplo, ondas baroclínicas, frentes y la SACZ (por ej., Shukla y otros, 2000). La circulación de Walker es el resultado del ‘sube y baja’ en las presiones de superficie
entre los hemisferios occidental y oriental, uniendo estos centros de acción a través de una circulación atmosférica en el plano zonal, restringido a la región tropical, con una rama ascendente sobre el Pacífico Oeste y otra descendente sobre el
Pacífico Este (Bjerknes 1969). Por otra parte, el calentamiento diferencial entre los
extratrópicos, da como resultado la formación de una circulación meridional, la circulación de Hadley, con una rama ascendente sobre áreas cercanas al Ecuador y
otra descendente sobre latitudes subtropicales (alrededor de los 30º de latitud) tan41
Tércio Ambrizzi
to en el hemisferio Sur como en el Norte (Hastenrath, 1985). La figura 3.2 muestra un esquema de la circulación de Hadley y Walker durante los años ENSO. Para más información sobre la relación entre las celdas de Hadley y Walker y su impacto sobre los patrones de precipitación en Sudamérica durante los años ENSO
(ver Ambrizzi y otros, 2004).
Fig. 3.2.
Diagramas esquemáticos
mostrando la circulación
regional anómala de
Walker y Hadley para los
impactos típicos de
a) El Niño y b) La Niña.
Las flechas azules (rojas)
indican la circulación regional
climatológica de las celdas de
Walker (Hadley) y las flechas
negras gruesas muestran la
circulación anómala observada
en las composiciones del ENSO.
[Adaptado de Ambrizzi y otros, 2004]
Sudamérica es una de las áreas continentales alrededor del mundo que está influenciada por el ciclo del ENSO (Ropelewski y Halpert, 1987). Varios estudios
documentan los impactos del ENSO (principalmente en los eventos Niño) sobre la
lluvia en Sudamérica (Aceituno, 1988; Kousky y otros, 1984; Rao y Hada, 1990;
Alves y Repelli 1992; Grimm y otros, 1998; Uvo y otros, 1998; Diaz y otros, 1998;
Coelho y otros, 1998; Souza y otros, 1998b; entre otros). Hallazgos en estos trabajos indican que, en general, las principales áreas influenciadas por el ENSO están
localizadas en el Oeste (Perú y Ecuador), Norte y Noreste (Amazonas y Noreste de
Brasil) y Sud-Sudeste (Sur de Brasil, Uruguay y Argentina). Análisis enfocados en
el Sur de Brasil y Sur de Sudamérica (SSA), Grimm y otros (1998, 2000), han mostrado que el impacto en la lluvia en verano es más débil que en primavera. Con respecto a los impactos en la temperatura de superficie durante los eventos ENSO sobre SSA, Barros y otros, (2002) encontró una moderada señal en esta región, donde
solamente durante el invierno austral del año de inicio de un evento ENSO aparecen anomalías consistentes en el campo de temperatura de superficie. En la mayor
parte de la region subtropical, estas anomalías son positivas durante eventos Niño
42
Variabilidad Interanual: Background
y negativas durante eventos Niña, con un máximo en el Norte de Argentina. Estas
coinciden en tiempo y aproximadamente en espacio con el aumento (reducción) de
la componete Norte del flujo atmosférico de capas bajas y con la advección cálida
en niveles bajos en eventos Niño (Niña).
Otros estudios muestran que el Océano Atlántico tropical también juega un
papel importante en la variabilidad de la estación de lluvia en el Amazonas y la región Noreste de Brasil (Hastenrath y Heller, 1977; Moura y Shukla, 1981; Servain
1991; Pulwarty, 1994; Nobre y Shukla 1996; Uvo y otros, 1998; Souza y otros,
2000 y otros). Sin embargo, en Uruguay y Sur de Brasil, Diaz y otros, (1998) muestra que tanto las anomalías en la SST del océano Pacífico como las del Atlántico,
influyen en el régimen de lluvia en éstas regiones durante la primavera y el verano
austral, aunque durante el período de otoño a inicio de invierno (Abril-Julio) solo
las anomalías de SST en el Sudoeste del Atlántico parecen tener influencia en las
anomalías de la lluvia en esta región.
La mayor parte de la precipitación durante la estación de lluvia en la cuenca
del Plata está producida por grandes sistemas de mesoescala. Los Procesos Convectivos de Mesoescala (MCCs; Maddox, 1980) son un subgrupo de sistemas de
precipitación en mesoescala, caracterizados por su gran tamaño y duración. Maddox (1980) clasificó a los MCC como sistemas de mesoescala que producen grandes cantidades de lluvia sobre las grandes planicies de Norteamérica durante la primavera y verano en base a imágenes de satélite infrarrojas y la nubosidad. La
mayoría de los MCCs ocurren en regiones situadas a sotavento de las grandes características topográficas y debajo de una corriente en chorro en capas bajas que
continuamente provee aire húmedo y cálido tropical para alimentar la convección
(por ej., Laing y Fritsch, 1997; Velasco y Fritsch, 1987). En este sentido, la cuenca del Río de la Plata es una región favorable para la ocurrencia de los MCCs ya
que esta localizada a sotavento de la Cordillera de los Andes y por debajo del
SALLJ, que provee aire cálido y húmedo desde la cuenca del Amazonas y alimenta la convección (Marengo y otros 2004). Recientemente, Nieto Ferreira y otros
(2003) ha presentado estudios observacionales sobre las diferencias de precipitación, circulación atmosférica y ocurrencia de sistemas nubosos convectivos de larga duración en Sudamérica en los meses de Enero a Marzo en 1998 y 1999. Eligieron este período por los fuertes contrastes en las condiciones de las oscilaciones del
Sur, cuando durante EFM de 1998 se registró uno de los episodios Niño más fuerte en el Océano Pacífico e importantes condiciones de Niña prevalecieron en el
Océano Pacífico durante EFM de 1999. Encontraron que el SALLJ fue aproximadamente dos veces más fuerte durante la fase cálida del ENSO que durante la fase
fría. El SALLJ más fuerte estuvo acompañado por un gran sistema convectivo de
larga duración y cerca de dos veces más de lluvia caída en la región subtropical de
Sudamérica (parte del Sur de Brasil, Uruguay y Argentina).
43
Tércio Ambrizzi
3.2. Variabilidad sobre la cuenca del Plata
Debido a la falta de una extensa red observacional, los estudios sobre variabilidad de la precipitación han tenido dificultades. No obstante, hay algunos resultados, mayormente con conexión con la Oscilación Sur de El Niño (ENSO) que
muestra que tiene una señal considerable en la variabilidad interanual de la precipitación sobre la cuenca del Plata (Aceituno 1988; Ropelewski y Halpert, 1987,
1989; Kiladis y Diaz, 1989). Esta señal, varía en cada fase del ENSO pero es particularmente fuerte durante la primavera. Estudios enfocados en la respuesta del
ENSO en pequeñas áreas de la cuenca del Plata no evidencian señales en las lluvias durante mediados del verano (Rao y Hada, 1990; Grimm y otros, 1998; Pisciotano y otros, 1994; Grimm y otros, 2000), pero a fin de éste y en otoño vuelve
a aparecer una fuerte correlación entre la SST en las regiones 3 y 3.4 de El Niño
en el Pacífico tropical, y la Radiación Saliente de Onda Larga (OLR) sobre el Paraná medio y superior (Camilloni y Barros, 2000).
También hay relación entre las anomalías en la SST en el cercano Océano
Atlántico y las anomalías de precipitación en la cuenca del Plata. Diaz y otros
,(1998) encontró que la precipitación en Uruguay y Sur de Brasil tiene una correlación positiva con las anomalías de SST en el Sudoeste tropical del Atlántico durante la primavera y el verano. La precipitación de la cuenca del Plata al Sur de
25ºS está correlacionada positivamente con la SST cercana a la Convergencia del
Atlántico Sur (SACZ); por otra parte, la precipitación aguas arriba del Paraná está
correlacionada negativamente con la SST del Oeste del Sur del Atlántico (Barros y
otros, 2000b; ver también Nogués-Paegle y Mo, 1997, 2002 y Doyle y Barros,
2002). Sin embargo, Robertson y Mechoso (2000) y Robertson y otros (2003), sugieren que las anomalías de SST están dadas por anomalías en las atmósfera, cuestionando entonces los valores predictivos de estas relaciones. También ha sido documentada variabilidad de baja frecuencia. Barros y otros (2000a) observó una
importante tendencia positiva en la precipitación al Sur de 25ºS, mientras que Camilloni y Castañeda (2000) encontraron una tendencia positiva en la precipitación
de otoño sobre el Paraná medio y superior después de 1980. Zhou y Lau (2001) encontraron que la variabilidad en escalas de tiempo interanuales esta asociada al
ENSO, mientras que las escalas decadales están asociada con gradientes de SST
ecuatoriales en el Atlántico y en el Pacífico.
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47
CAPÍTULO
IV
FISIOGRAFÍA E HIDROLOGÍA
DE LA CUENCA DEL PLATA
Genaro Coronel1 y Ángel Menéndez2. Colaboración: Lucas Chamorro1
Universidad de Asunción.
Instituto Nacional del Agua (INA). Universidad de Buenos Aires.
1
2
RESUMEN
Se presentan las principales características fisiográficas e hidrológicas de
la cuenca del Plata. Se explican su ubicación e importancia económica. Se describen los principales ecosistemas, entre los que se destaca El Pantanal, uno de
los humedales más importantes del mundo. Se describen las características
principales de las tres subcuencas principales, correspondientes a los ríos Paraná, Paraguay y Uruguay. Finalmente, se discuten los problemas fundamentales,
constituidos por las inundaciones, a nivel de dimensiones humanas, y por la deforestación, desde el punto de vista ambiental.
49
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
4.1. Ubicación de la cuenca del Plata
La cuenca del Plata está ubicada en Sudamérica, entre las latitudes de 16ºS y
34ºS, es decir, entre el subtrópico y latitudes medias (fig. 4.1). Al Oeste, está limitada por las sierras pampeanas y la precordillera de los Andes, mientras que al Noreste y el Este los es por las Mesetas Brasileras y las Sierras del Mar, respectivamente.
Fig. 4.1.
Cuenca del Plata.
Con una extensión de alrededor de 3,1 millones de km2, la cuenca es la segunda en área de drenaje en América del Sur y la quinta en el mundo. Nótese que su
área es aproximadamente un tercio de la superficie total de los E.E.U.U. y casi
igual a la de todos los países que componen la Unión Europea.
Abarca cinco países, incluyendo el 50% de su población. La distribución de
la superficie de la cuenca es aproximadamente la siguiente: 46% está en el Brasil,
30% en la Argentina, 13% en el Paraguay, 7% en Bolivia y 5% en el Uruguay (Tabla 4.1).
4.2. Importancia de la cuenca
La cuenca del Plata es el asentamiento de la mayor parte de la agricultura de
los países del MERCOSUR. La producción de granos supera los 100 millones de
toneladas, que constituye no sólo la base alimentaria de los países de la región sino también buena parte de sus exportaciones.
Desde la perspectiva de la economía regional, su importancia radica en que
en ella se produce cerca del 70% del Producto Bruto Interno (PBI) total de los cinco países combinados. Desde el punto de vista hidrológico, el primer lugar en im50
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
Tabla 4.1. Distribución de la cuenca del Plata por países y subcuencas.
Paraná
Paraguay
Uruguay
Superficie que cubre
la cuenca en
cada país (**)
565.000 km2
37,5%
165.000 km2
15,0%
60.000 km2
16,4%
920.000 km2
29,7%
*
205.000 km2
18,7%
*
205.000 km2
6,6%
Brasil
890.000 km2
59,0%
370.000 km2
33,9%
155.000 km2
42,5%
1.415.000 km2
45,7%
Paraguay
55.000 km2
3,5%
355.000 km2
32,4%
*
410.000 km2
13,2%
Uruguay
*
*
150.000 km2
41,1%
150.000 km2
4,8%
1.510.000 km2
48,7%
1.095.000 km2
35,3%
365.000 km2
11,8%
3.100.000 km2
100%
SUBCUENCA
PAIS
Argentina
Bolivia
Total
(**) Las áreas de esta columna no incluyen la superficie del estuario del Río de la Plata, de 130.000 km2,
que se divide entre Argentina y Uruguay.
portancia lo ocupan la agricultura y la ganadería. Otra importante actividad es el
transporte fluvial a lo largo de los ríos, que son canales naturales, el cual en los últimos años ha aumentado enormemente su volumen debido a la integración de las
economías regionales. Son también importantes las centrales hidroeléctricas que
proporcionan energía a la región; de hecho, en el Brasil el 92% de la energía producida depende de los recursos hidroeléctricos. Finalmente, los ríos de la cuenca
son los que proporcionan el recurso de agua para consumo de los habitantes de la
región, que es la de mayor población de Sudamérica.
4.3. Ecosistemas presentes en la cuenca
La cuenca del Plata contiene ecosistemas claves. El Humedal del Pantanal,
situado en la cabecera de la cuenca del río Paraguay y compartido por Brasil, Bolivia y Paraguay, es un reservorio de enorme riqueza biológica que, además, actúa
como regulador del sistema hidrológico de la cuenca.
El Chaco es el segundo bioma en superficie de América del Sur. Corresponde a un área aluvional que se encuentra localizada al Este de la cordillera de los
Andes, formada por la deposición de sedimentos, fundamentalmente de los ríos
Bermejo y Pilcomayo. Por ser el Bermejo el único río que logra llegar con sus
aguas desde los Andes al río Paraguay, constituye un corredor ecológico natural entre los ecosistemas de puna en la montaña, el pie de monte de yungas y las zonas
secas y húmedas de las planicies del Chaco.
51
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
La Pampa, por sus dimensiones, constituye el tercer ecosistema de importancia global. Los suelos más fértiles de la cuenca del Plata están localizadas en estas
planicies pampeanas y desde muy antiguamente en ella se asentó la producción
agropecuaria.
La cobertura de la cuenca es completada por importantes partes de otros dos
ecosistemas claves en América del Sur: el Cerrado, al Norte, de amplia diversidad
biológica y, la Mata Atlántica, al Noreste, en la actualidad caracterizada principalmente por una fuerte deforestación de sus bosques originales, que han reducido su
cobertura al 4% de su estado inicial.
Estos datos son indicativos de la abundancia y calidad de los recursos naturales y de la productividad natural, bienes y servicios que prestan estos ecosistemas.
Manifiesta también lo significativo que ha sido y continua siendo la disponibilidad,
en calidad y cantidad, de sus recursos hídricos para la sustentabilidad del desarrollo de la región.
4.4. Características de las subcuencas
La cuenca del Plata está constituida básicamente por tres grandes subcuencas,
correspondiente a los ríos Paraná, Paraguay y Uruguay. La tabla 4.2 identifica y caracteriza los trechos más importantes de esos tres componentes principales. En la
confluencia entre los ríos Paraguay y Paraná, la contribución del primero es de
18,6% del caudal total. En cuanto al aporte relativo de los ríos Uruguay y Paraná
al Río de la Plata, el segundo aporta el 76,3% del caudal medio.
Las altitudes en la cuenca del Plata varían desde 1500 msnm en la Sierra del
Mar y entre 1000 y 4000 msnm en los Andes, hasta menos de 2 msnm en la cuenca baja. Por su parte, las precipitaciones anuales varían desde más de 2000 mm en
el Nordeste de Argentina y en la Sierra del Mar, hasta menos de 200 mm en la precordillera de los Andes.
4.4.1.
Subcuenca del río Paraná
La subcuenca del río Paraná, con una superficie de 1,51 millones de km2 (sin
incluir la cuenca del río Paraguay), ocupa cerca de la mitad del área de la cuenca
del Plata.
Se adopta la siguiente nomenclatura para la subdivisión del río Paraná:
• Alto Paraná: desde sus nacientes hasta la ciudad de Corrientes
• Bajo Paraná: desde Corrientes hasta su desembocadura en el Río de la Plata
52
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
Tabla 4.2. Características físicas de los tres principales ríos.
Río
Paraná
Paraguay
Uruguay
Trecho
Distancia a
naciente
(km)
Área de
cuenca
(103km2)
Caudal
medio anual
(m3/s)
Confluencia ParanaíbaGrande
1200 (Paranaíba)
1000 (Grande)
376
4370
Desembocadura de
río Paraguay
2540
975
12480
Desembocadura en
Río de la Plata
3780
1510
17700
Hasta Cáceres
420
33,8
345
Hasta Puerto Bermejo
2620
1095
3840
294
4640
365
5500
Concordia
Desembocadura en
Río de la Plata
1600
[Internave 1990, Ministerio del Interior-Argentina 1994]
A su vez, el Alto Paraná se subdivide en:
• Alto Paraná Norte: desde sus nacientes hasta la presa de Jupiá
• Alto Paraná Central: desde Jupiá hasta la presa de Itaipú
• Alto Paraná Sur: desde Itaipú hasta la ciudad de Corrientes
Mientras que el Bajo Paraná se subdivide en:
• Paraná Medio: desde Corrientes hasta la ciudad de Rosario
• Paraná Inferior: desde Rosario hasta la ciudad de San Pedro
• Delta del Paraná: desde San Pedro hasta la desembocadura en el Plata
El río Paraná nace de la confluencia de los ríos Paranaiba y Grande al Norte
de 20°S. En la subcuenca Alta, caracterizada por una rápida escorrentía, recibe el
aporte de numerosos afluentes, entre los que cabe destacar el Paranapanema y el
Iguazú. En la misma, el Paraná y sus afluentes se encuentran muy regulados por
numerosas represas, la mayor parte de las cuales fueron construidas después de
1980. Sobre el curso principal del río se localizan las represas de Jupiá, Ilha Solteira, Porto Primavera, Itaipú y Yacyretá.
Cerca de la ciudad de Corrientes recibe el aporte del río Paraguay. Desde ahí
se desarrolla el Bajo Paraná, cuyo curso se extiende con muy poco declive hasta el
Río de la Plata. Este sector presenta costas muy bajas, especialmente en su orilla
derecha, por lo que los caudales muy altos dan lugar a severas inundaciones. Debido a que los aportes del caudal después del Paraguay son escasos, estas inundaciones generalmente son el producto de los forzantes climáticos en la subcuenca
Alta del Paraná.
53
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
Tal como se ilustra en la figura 4.2, hasta la represa de Itaipú el Paraná presenta marcada estacionalidad, acompañando el régimen climático del Sudeste del
Brasil. Los caudales en Posadas indican una reducción en la amplitud anual debido al régimen hidrológico diferenciado del Iguazú. En Corrientes, el Paraná recibe
el aporte del río Paraguay, lo que se traduce en un aumento significativo de caudal,
principalmente en el período Junio-Julio, cuando el Paraguay presenta los mayores
caudales.
Fig. 4.2.
Caudales medios mensuales
(m3/s) del
Río Paraná en diferentes
estaciones a lo largo del
curso principal.
[Operador Nacional do
Sistema-Brasil WWWeb,
ANA WWWeb,
Minería de la República Argentina
WWWeb]
La tabla 4.3 presenta algunas características de los principales afluentes del río
Paraná, exceptuando el río Paraguay que se trata independientemente más abajo.
Tabla 4.3. Características de los principales afluentes del río Paraná.
Río
Paranaíba
Grande
Tietê
Paranapanema
Iguazú
Estación
Área de drenaje
(km2)
Caudal medio
anual (m3/seg)
São Simão
181040
2347
Água Vermelha
139900
2069
Três Irmãos
71510
788
Rosana
99000
1278
Salto Caxias
57974
1320
[Operador Nacional do Sistema-Brasil WWWeb, ANA WWWeb]
El río Paranaíba (ANEEL/IBAMA/ANA 2001) nace en la sierra “da Mata da
Corda”, en el estado de Minas Gerais, a una altitud de 1140 msnm, y atraviesa una
extensión de 1120 km hasta su confluencia con el río Grande. El río presenta tres
trechos diferenciados, con distinta topografía: más pronunciada en el Alto Paranaíba, y disminuyendo hacia la desembocadura.
54
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
El río Grande (Comitê de bacia hidrográfica do Rio Grande WWWeb) nace
en el estado de Minas Gerais, a altitudes superiores a 1250 msnm, en la cuesta occidental de la Sierra de la Mantiqueira. El curso principal se extiende por 1300 km
hasta su encuentro con el río Paranaíba. El gran desnivel del curso de agua, sumado a la ocurrencia de lluvias abundantes, transforma el río y sus diversos afluentes
en importantes recursos para la generación de energía eléctrica.
La subcuenca del río Tietê (Comitê de bacia hidrográfica do Tietê WWWeb)
se encuentra en el estado de São Paulo. Nace en las sierra del Mar, al Este del estado, y escurre en la dirección Oeste hacia el río Paraná. La cuenca del alto Tietê
presenta un régimen hidrológico extremamente complejo debido a las alteraciones
producidas por la urbanización en el último siglo, que ocupa aproximadamente el
37% de la superficie. Es la más importante área industrial del Brasil, con un PBI
de 147 mil millones de dólares, correspondiendo al 18% del total brasileño. La impermeabilización de áreas urbanas trajo como consecuencia el agravamiento de las
inundaciones. El problema es ocasionado por la ocupación de la planicie de inundación del río.
El río Paranapanema (Comitê de bacia hidrográfica do Rio Paranapanema
WWWeb) nace en la sierra de Paranapiacaba, en el Estado de São Paulo, y termina en el río Paraná después de recorrer más de 900 km.
El río Iguazú (Plano Director de la cuenca del río Iguazú WWWeb) nace en
la Sierra del Mar, a una altitud de más de 1000 msnm, y drena, en el sentido Oeste-Este, un área de 55024 km2. Se destaca su capacidad de generar crecidas excepcionales, con impacto en toda la cuenca aguas abajo.
La subcuenca del Paraná Medio (Minería de la República Argentina WWWeb) se extiende desde la confluencia del Paraná con el Paraguay hasta las ciudad
de Rosario (Argentina), recorriendo una distancia de aproximadamente 1000 km.
En este trecho el río recorre una planicie aluvial, cuyo ancho varía entre 6 y 40 km.
Este trecho recibe aportes poco importantes. El curso medio es muy diferente al superior debido a la importante carga sedimentaria que aporta el río Paraguay, en especial la del río Bermejo. Luego de la confluencia con el río Paraguay, en pleno territorio argentino y hasta su desembocadura, la pendiente del lecho tiene un valor
de alrededor de 4 cm/km. Su ancho pasa de 4200 metros frente a Corrientes a 2000
metros frente a Rosario; pero, su valle de inundación se ensancha progresivamente entre Corrientes (13 km) y Rosario (56 km) y se extiende casi totalmente sobre
la margen derecha. El mayor problema de este trecho son las inundaciones durante las crecidas extraordinarias del río Paraná.
La distinción del Paraná Inferior respecto del Medio, desde el punto de vista
hidráulico, es que el primero se ve influido por las mareas. El principal problema
del Bajo Paraná (Minería de la República Argentina WWWeb) son las inundaciones, provocadas por crecidas extraordinarias del río Paraná. El área ribereña, en tér55
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
minos generales, es de escasa altura. Las inundaciones periódicas se producen, en
promedio, cada dos o tres años. Las mismas pueden ocurrir en cualquier época del
año, prevaleciendo la tendencia en los meses de Febrero y Marzo con eventuales
repuntes en Junio.
En el último tramo (Minería de la República Argentina WWWeb) el río se
divide en una serie de brazos que resultan en una conformación compleja (Delta
del Paraná), que consiste en un conjunto indiferenciado de islas asociadas a un
conjunto intrincado de cursos de canales naturales. Los sedimentos del río Paraná
se depositan debido al aumento del ancho del cauce en su desembocadura con el
Río de la Plata. Por ello, el delta está en continuo proceso de avance hacia el Río
de la Plata, creciendo a una velocidad media aproximada de 70 m/año. El delta tiene un ancho que varía entre los 18 y 61 km, cubriendo una superficie de 17500
km2. Las zonas bajas del delta son afectadas por crecidas del Río de la Plata provocadas por las sudestadas. Dicho fenómeno impide el drenaje natural de las
aguas superficiales, de los arroyos, canales y de las aguas de lluvia, provocando
serias inundaciones.
4.4.2.
Subcuenca del río Paraguay
El río Paraguay nace en el centro del Estado de Mato Grosso, en la vertiente
oriental de la “Chapada do Parecis”, y desemboca en el río Paraná, recorriendo
2550 km. Su cuenca, es de 1095000 km2 de superficie.
La subcuenca del río Paraguay está principalmente en una gran llanura y, con
pocas excepciones, tiene una pendiente pequeña y uniforme (Tossini 1959). La elevación de la cuenca del Paraguay raramente excede los 70 m sobre el nivel del mar,
y su gradiente típicamente es menor que 1,5 cm por kilómetro.
La subcuenca puede subdividirse en cuatro zonas:
• Pantanal
• Alto Paraguay
• Paraguay Medio
• Bajo Paraguay
El relieve en la zona del Pantanal incluye tierras bajas y periódicamente inundables, y mesetas, sierras y depresiones que no son inundables. Desde un punto de
vista hidrológico, esta zona presenta dos áreas: Meseta (“Planalto”) y Pantanal. La
primera corresponde a la parte superior de la cuenca que posee un comportamiento similar al Alto Paraná, con escurrimiento rápido.
El Pantanal propiamente dicho es la parte inferior de esta zona, con un área de
56
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
138000 km2, El 50-60% del agua y sedimentos de los afluentes es retenido en la planicie de inundación, lo que reduce enormemente el caudal aguas abajo. Debido a
que la precipitación es menor que la evaporación, en el Pantanal conviven una mezcla de vegetación de bañado en la estación lluviosa y de sabana en la época seca.
Desde la salida del Pantanal hasta la desembocadura del Paraguay, el río fluye por una llanura con costas bajas, lo que facilita las inundaciones tanto en territorio paraguayo como argentino. En la región del Bajo Paraguay el río recibe un
importante afluente, el río Bermejo. A partir de la desembocadura del río Bermejo
el lecho del río Paraguay se caracteriza por su falta de estabilidad, producida por la
descarga sólida de este afluente. La disminución de la capacidad de descarga del
río Paraguay está asociada al remanso hidrodinámico que produce el río Paraná,
provocando reducción de velocidad desde la zona de confluencia hasta más de 340
km aguas arriba.
El río Paraguay presenta crecidas en otoño-invierno y bajantes en primaveraverano, con régimen regular y variaciones lentas. En este comportamiento resulta
importante la influencia del Pantanal, disminuyendo la velocidad de propagación
de crecidas y la duración de los estiajes. Pero también resulta de que en la cuenca
del Bajo Paraguay. la evaporación equilibra la lluvia en el verano, mientras es muy
inferior a la misma en el otoño (Barros y otros 2004).
La figura 4.3 ilustra el ciclo hidrológico medio del río Paraguay en algunas
secciones. Puede observarse el efecto de retardo en la onda de crecida con respecto a la del Norte del Pantanal. En Cáceres, en la meseta del Pantanal, se registra el
máximo en Marzo, mientras que en Porto Murtinho y Puerto Bermejo los máximos
se producen en Junio.
La tabla 4.4 muestra las características de algunos afluentes del río Paraguay.
La subcuenca del río Pilcomayo (Comisión Trinacional para el desarrollo de
la cuenca del río Pilcomayo WWWeb) es compartida por Argentina, Bolivia y Pa-
Fig. 4.3.
Caudales medios (m3/s)
del Río Paraguay en
diferentes secciones.
[ANA WWWeb,
Minería de la República
Argentina WWWeb]
57
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
Tabla 4.4. Características de los principales afluentes del río Paraguay
Subcuenca
Estación
Área de drenaje
(km2)
Caudal medio
anual (m3/seg)
Pilcomayo
Fortín Nuevo
Pilcomayo
130.000
153
El Colorado
65.735
396
Bermejo
(Comisión Binacional para el Desarrollo de la Alta Cuenca del Río Bermejo y el Río Grande de Tarija
WWWeb, Comisión Trinacional para el desarrollo de la cuenca del Río Pilcomayo WWWeb)
raguay. Tiene sus orígenes en el altiplano de Bolivia, en una zona montañosa que
se extiende desde Sucre (al Norte) hasta La Quiaca (al Sur), y corre hacia el Sudeste por una serie de llanuras hasta llegar al el río Paraguay. Esta cuenca se caracteriza por grandes contrastes, tanto topográficos como litológicos, edáficos, hidrológicos, climáticos, fisiográficos y poblacionales.
La subcuenca del río Bermejo (Comisión Binacional para el Desarrollo de la
Alta Cuenca del río Bermejo y el río Grande de Tarija WWWeb) se ubica en el sur
de Bolivia y norte de Argentina, abarcando una superficie de 123000 km2, y n curso principal de más de 1300 km. La cuenca del río Bermejo presenta dos áreas bien
diferenciadas: la alta, donde las condiciones climáticas determinan gran variabilidad en la vegetación, y la baja, extremadamente plana y con bosques secos en el
Oeste y el predominio de humedales y bosques en galería en el Este.
Los ríos de la cuenca presenta un régimen de control pluvial con variabilidad
estacional bien definida, con hasta el 85% del escurrimiento el verano, y otro de
caudales mínimos en entre Abril y Septiembre.
4.4.3.
Subcuenca del río Uruguay
La cuenca del río Uruguay tiene un área de drenaje total de 365000 km2, nace de la confluencia de los ríos Pelotas y Peixe, que se originan en las sierras del
Mar y Geral, a altitudes cercanas a 2000 msnm. El río Uruguay desemboca en el
Río de la Plata, recorriendo 2200 km. El régimen hidrológico del río Uruguay es
muy irregular. El río Uruguay es el único gran río del sistema del Plata que no es
tributario del Paraná. Aunque su cuenca es mayor que la del Iguazú, comparte su
característica de que sus grandes crecidas pueden ser ocasionadas por forzantes de
escala sinóptica. A causa de su pequeño gradiente longitudinal, y con una sección
transversal de su cuenca comparativamente angosta, el retraso entre la descarga del
río y la precipitación es pequeño (Tossini 1959).
58
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
Las características climáticas de la cuenca determinan la posibilidad de ocurrencia de inundaciones en cualquier época del año. Como el declive es alto, las
inundaciones ocasionadas como consecuencia de lluvias intensas son rápidas y
concentradas en pequeñas áreas.
La figura 4.4 muestra los caudales medios del río Uruguay en diferentes secciones. El régimen hidrológico, presenta un período de crecidas en invierno y estiajes en verano.
Fig. 4.4.
Caudales medios (m3/s)
del Río Uruguay
en diferentes secciones.
[Minería de la República Argentina
WWWeb, Operador Nacional do
Sistema-Brasil WWWeb]
4.5. Pendientes en la cuenca
En la tabla 4.5 se presentan las pendientes medias de los principales ríos de
la cuenca del Plata.
Tabla 4.5. Valores de las pendientes en los sistemas principales de la cuenca.
Cuencas
Pendiente del Terreno (m/km)
Pendiente Fluvial(m/km)
Alto Paraná
0,284
0,232
Paraguay
0,055
0,037
Bajo Paraná
0,036
0,042
Uruguay
0,103
0,086
La subcuenca del río Paraná se puede considerar dividida en dos partes por
sus características de altura: la superior y la inferior. La cuenca superior se extiende de las cabeceras de los ríos Paranaiba y Grande hasta los afluentes de la región
oriental del Paraguay y Noroeste de Misiones; ocupa un plano más elevado y es de
pendiente acentuada, lo que facilita el escurrimiento de las aguas. La cuenca infe59
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
rior, con excepción de la región ondulada de la margen izquierda comprendida entre los ríos Corrientes y Gualeguay, es una continuación (por su topografía y geología) de la parte derecha de la cuenca del Paraguay, es decir una inmensa planicie
de pendiente muy escasa y uniforme.
La subcuenca del río Paraguay es una inmensa llanura de naturaleza aluvional, de pendiente muy escasa y uniforme, con excepción de la parte meridional de
la margen izquierda que esta comprendida entre el río Apa y Confluencia, que presenta un relieve ondulatorio con valles de regular pendiente, y excluyendo también
las regiones en que tienen sus cabeceras los ríos Pilcomayo y Bermejo.
La subcuenca del río Uruguay presenta características muy distintas El terreno es de relieve muy variado, con numerosos valles y un sistema fluvial muy ramificado, formado de cursos de agua de corto recorrido y de acentuada pendiente. En
rigor esta subcuenca carece de la zona o cuenca de expansión, debiendo considerarse toda ella cuenca de recepción y de descarga.
Resumiendo, la cuenca del Plata tiene dos grandes regiones bien diferenciadas. La relación del Hombre con estas dos regiones es también diferente. En su parte oriental con grandes pendientes, hay una importante fuente de hidroelectricidad,
mientras que en su parte occidental, la mayor preocupación son las grandes y largas inundaciones.
4.6. Problemas ambientales
La mayor preocupación en la región son las inundaciones, por el daño que
ocasionan en casi toda la cuenca (pérdidas de vidas humanas y cuantiosos daños a
las infraestructuras y a la economía), principalmente en los sectores urbanos. Esto
es el resultado de una compleja interacción humana con el medio natural, en la que
no está ausente la falta de planificación y el problema de la pobreza, ya que la mayor parte de los damnificados por este fenómeno son los sectores más carenciados
de la sociedad que, en gran medida, ocupan asentamientos precarios en zonas fácilmente inundables. Las provincias del Noreste argentino periódicamente sufren
inundaciones como consecuencia del desborde de los tres ríos principales que conforman la cuenca del Plata (Paraná, Uruguay y Paraguay).
Las extensas zonas deforestadas, la aceleración de la frecuencia de crecidas y
el crecimiento desordenado de la población ribereña, que ocupan las planicies de
inundación, agravan el problema. La literatura científica existente indica que los
eventos más grandes de inundaciones, de características desastrosas, están asociadas al fenómeno de El Niño, pero que también las mismas estarían influenciadas
por forzantes regionales del clima de aspectos regionales.
60
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
Es evidente que en la cuenca hidrográfica el desarrollo antrópico ha sido intenso y ha tenido consecuencias importantes para el ambiente, con problemas
emergentes de carácter transfronterizo que constituyen un desafío para los países
que la comparten.
Las inundaciones severas, con pérdidas de vida y grandes daños a las infraestructuras y a la producción económica, ocurren muy frecuentemente, especialmente en las subcuencas del Paraná y del Uruguay. El Paraná y sus tributarios tienen
muchas ciudades en sus orillas que se inundan con bastante frecuencia, especialmente desde 1970. Las ciudades argentinas de Resistencia, Corrientes, Rosario y
Santa Fé sufren fuertemente las inundaciones. Solo sobre el río Iguazú los daños
debido a las inundaciones, entre 1983-93, se han estimado en más de U$S 110 millones.
Las inundaciones también causan mucho daño en ciudades de la subcuenca
del río Uruguay, principalmente en São Borja, Itaquí, Uruguayana y ciudades sobre el tributario Alegrete. Durante los eventos de El Niño de 1982-83, más de
40000 personas fueron afectadas en más de 70 ciudades en la ribera del Uruguay
que está dentro del estado brasileño de Río Grande do Sul. En toda la cuenca del
Plata las pérdidas asociadas con el acontecimiento del El Niño ascendieron a más
de mil millones de dólares. En el Paraná Medio las cuatro descargas más grandes
registradas siguieron a los eventos El Niño de los años 1983, 1905, 1992 y 1998.
Sólo en la Argentina los daños directos e intangibles de estas inundaciones se
estimaron en 2640 millones de dólares y 235000 personas evacuadas. Las inundaciones del período 1991-92 significaron para este país una pérdida de 513 millones
de dólares, más de 3 millones de hectáreas inundadas y 122000 personas evacuadas. En el estado de Santa Catalina, en Brasil, las mismas inundaciones del Paraná
significaron pérdidas equivalentes al 8% del PBI anual de este estado. Las inundaciones también causan graves daños a las ciudades costeras y a las actividades económicas en la cuenca del río Uruguay. Durante el evento de El Niño de 1982-83,
en el Uruguay medio fueron afectadas más de 40000 personas, en más de 70 ciudades.
La calidad del agua es un factor importante para una efectiva gestión ambiental en la cuenca del Plata, influenciada principalmente por el estado de desarrollo
alcanzado en la región; esto es por la pérdida de la cobertura vegetal, por las concentraciones urbanas, por la producción agrícola intensiva con alta dependencia de
los agroquímicos, por la construcción de presas con la formación de reservorios, y
por el transporte fluvial.
La situación del transporte fluvial y la deposición de sedimentos en fuerte aumento aparecen como temas relevantes en la actualidad, a lo que se agregan los casos de contaminación incrementada por las actividades provenientes de las mineras. El río Pilcomayo, compartido por Argentina, Bolivia y Paraguay retrocede
61
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
anualmente en su cauce y no alcanza a desembocar sus aguas en el Paraguay debido a la enorme carga de sedimentos.
La deforestación y la agricultura son intensivas en las tres subcuencas de los
ríos Paraguay, Paraná y Uruguay. La expansión agrícola a partir de los años 60 en
adelante, particularmente en el Brasil, ha dejado algunas áreas con solamente el 5%
de cobertura original del bosque. En el estado brasileño de São Paulo el área de
bosque primario ha caído del 58% a cerca del 8% a fines del siglo veinte. En el estado de Paraná, la cobertura de bosque cayó del 83% en 1890 al 5% en 1990. En
1945 el 55% de la parte Este del Paraguay era floresta; en 1990 quedó solamente
el 15% (fig. 4.5).
Fig. 4.5.
Superficie boscosa
en la región oriental
del Paraguay.
[Fuente: MAG-GTZ]
En el Brasil, en la cuenca del río Ibicuí, un tributario del Uruguay donde se
produce arroz bajo irrigación, hay conflicto entre los cultivadores de arroz y las
ciudades de la región que necesitan del agua para el consumo doméstico. En la Argentina, las áreas sembradas de cereales y oleaginosas aumentaron de 20 a 26 millones de hectáreas en la década pasada. Las áreas de producción de cereales han
aumentado para incluir las áreas que son marginales a los cereales, donde la producción intensiva introduce altos riesgos de degradación del suelo. Esto es de gran
preocupación pues el contenido orgánico del suelo ha caído en el 50% desde su valor en el comienzo del siglo veinte, reduciendo la capacidad del suelo de asimilar
el agua. La introducción de la siembra directa en los cultivos está creciendo rápidamente, conduciendo a cierta restauración del área cultivable, dando como resultado otro factor del cambio en el ciclo hidrológico.
La economía de Paraguay, inmerso totalmente dentro de la cuenca del Plata,
es altamente agropecuaria, el 90% de la cual es producción ganadera; pero su producción de granos, actualmente cerca de 10 millones de toneladas, está en aumento debido a la adopción de nuevas tecnologías.
62
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
La deforestación y el deterioro de los ecosistemas son factores críticos que
aparecen como consecuencia de la expansión de la agricultura en los últimos tiempos. Ello ha significado la desaparición de la cobertura de bosques, que fueron parte determinante del funcionamiento de los ecosistemas y de la hidrología. Uno de
los casos más agudos ha sido la deforestación de la Mata Atlántica, ecosistema que
cubre la cuenca del Alto Paraná, zona con la mayor y más intensa precipitación fluvial. En este ecosistema, su cobertura boscosa se redujo del 58% al 8% en el estado de San Pablo en el último siglo, y en el estado de Paraná pasó del 85% de su superficie cubierta al 5% en la actualidad. Algo similar sucede en Paraguay, con un
proceso más acelerado hacia el final del siglo que se orienta en el mismo sentido.
Los suelos quedan al descubierto y son incorporados a la agricultura, dejando el terreno más compactado y aumentando la erosión hídrica, cuyas consecuencias son
el incremento y aceleración de las escorrentías superficiales hacia los cursos de
agua, el aumento de los caudales pico, su ocurrencia en menores tiempos, el incremento de la sedimentación de los ríos y embalses, afectando su navegabilidad y
acelerando la colmatación de los embalses (con la consecuente pérdida de su potencialidad energética), y la menor alimentación a los acuíferos.
En la Pampa, debido a condiciones económicas las pasturas han estado siendo sustituidas por cultivos agrícolas por sus precios más favorables comparados
con la ganadería. Por ejemplo, en la provincia de Buenos Aires las áreas bajo cultivo se incrementaron en un 40% entre 1988 y 1993. Estos cambios han presionado la apertura de la frontera agrícola hacia suelos marginales del propio ecosistema Pampeano y también del Chaco, lo cual implica mayor deforestación requerida
por una intensificación de los sistemas de producción y de los insumos, aumentando el riesgo de la degradación en zonas con procesos de desertificación.
La deforestación de los bosques naturales del Paraguay se ha acelerado, pasando de las 200 a 400 mil hectáreas anuales durante los últimos 50 años, por lo
que las perspectivas de mantener áreas con coberturas boscosas se ven reducidas.
Con la pérdida de los bosques se va empobreciendo la biodiversidad, con la consecuente desaparición de importantes recursos genéticos. En la Región Oriental del
país entre los años 1945 a 1991, la cobertura boscosa pasó de 8.805.000 a
2.403.000 hectáreas. Se debe destacar que la mayor parte de la reducción de la superficie boscosa se verificó en los últimos 20 años. A esta situación contribuyeron
las acciones combinadas de los siguientes factores principales: la expansión de la
frontera agrícola, la falta de una política de uso de la tierra, la escasa valorización
de los bosques, y la política crediticia que ha fomentado la expansión de la frontera agropecuaria en detrimento de los bosques.
La afectación de los ecosistemas acuáticos merece especial atención en toda
la cuenca del Plata, caracterizada como una de las cuencas de mayor diversidad
acuática continental del mundo, en particular las subcuencas del río Paraná y del
río Paraguay (Pantanal) y de su frente marítimo. Actualmente estos ecosistemas
63
Genaro Coronel y Ángel Menéndez
son afectados constantemente y principalmente por: I) los incrementos volumétricos de los sedimentos, II) las modificaciones en el aporte de nutrientes a las aguas,
III) la obstrucción que presentan las presas y la proliferación de construcciones de
embalses , que son particularmente importantes en el Alto Paraná y en el río Uruguay, IV) por efectos de la contaminación puntual y difusa de ciertos cuerpos de
agua, a lo que se suma para un adecuado manejo la dificultad del carácter transfronterizo del tema, V) el manejo de la biodiversidad de estos ecosistemas, particularmente de sus recursos ictícolas condicionados por las diferentes situaciones de
pesca, requiere de un conocimiento del funcionamiento de conjunto y de un marco
regulatorio común, más allá de los acuerdos binacionales que actualmente existen.
Existe una degradación ambiental causada por la urbanización intensiva. Las
poblaciones en la cuenca del Plata están altamente concentradas en las ciudades.
Las ciudades capitales de los cinco países, con la excepción de Bolivia, están inmersas dentro de la cuenca del Plata, y estas concentraciones urbanas necesitan del
agua para el uso doméstico. El tratamiento incompleto de las aguas residuales urbanas causa un deterioro de la calidad del agua. La población de la cuenca ha crecido de 61 millones en 1968 a 116 millones en 1994. La parte más concentrada se
encuentra en pequeñas ciudades o de tamaño mediano que carecen de la infraestructura social y económica básica. La posibilidad de una mejor vida en las ciudades atrae a las gente pobre de las áreas rurales, que a veces sólo puede encontrar
donde vivir en las márgenes de los ríos que son inundados con frecuencia y degradados por los residuos.
Además de los efectos de la urbanización, el daño a los recursos de agua puede también resultar de las aguas residuales industriales y de los derramamientos tóxicos en áreas de intensivas industrializaciones.
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propostas. Brasília. 102 pp.
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64
Fisiografía e hidrología de la cuenca del Plata
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Comitê de bacia hidrográfica do Rio Paranapanema. WWWeb. Secretaria de Energia e Recursos
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Comitê de bacia hidrográfica do Tietê. WWWeb. Secretaria de Energia e Recursos Hídricos do
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Tossini, L. 1959: Sistema hidrográfico y Cuenca del Río de la Plata. Anales de la Sociedad
Científica Argentina.
65
CAPÍTULO
V
TENDENCIAS REGIONALES
EN LA PRECIPITACIÓN
Ernesto Hugo Berbery1, Moira Doyle2 y Vicente Barros2
Universidad de Maryland.
CIMA/CONICET. Universidad de Buenos Aires.
1
2
RESUMEN
Durante el último siglo el Sudeste de Sudamérica ha experimentado importantes cambios en su régimen de precipitación, y como consecuencia se ha
afectado el balance hidrológico de la región, particularmente sobre la cuenca
del Plata. Se han observado cambios en varias regiones del mundo, pero en Sudamérica se han encontrado los de mayor magnitud. Además las tendencias se
han intensificado en los últimos 30 a 40 años debido a los cambios en la circulación atmosférica y probablemente también por el cambio de uso de suelo.
Como consecuencia del aumento de la precipitación en regiones semiáridas de Argentina, se ha incrementado la extensión de tierras para la agricultura,
lo que ha sido beneficioso para el aumento de las rentas, pero al mismo tiempo
han aparecido problemas ecológicos. Aunque las regiones semiáridas se han beneficiado con el aumento de la precipitación, otras regiones se inundan más frecuentemente, y en algunos casos, algunas zonas se encuentran casi permanentemente anegadas.
Los cambios porcentuales en la precipitación ocasionan cambios porcentuales del doble o más en la descarga de los ríos. Así, por cada aumento del 1%
en precipitación, el caudal aumenta 2% o más, lo que indica que las actividades
dependientes de los caudales en la cuenca del Plata son altamente vulnerables
a los eventuales cambios regionales del Cambio Climático Global.
67
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
5.1. Introducción
La precipitación y otras variables de superficie dentro del ciclo del agua han
pasado por varios cambios en la escala decadal en el último siglo, en gran parte del
Sur de Sudamérica, y particularmente en la cuenca del Plata.
Comprender la naturaleza y la causa de estas tendencias tiene importantes implicaciones científicas para la predicción de la interacción de forzantes climáticos
locales (basados en tierra) y remotos (mayormente oceánicos), pero también tiene
importantes implicaciones prácticas dado el rol crítico de la cuenca como la capacidad de generar energía hidroeléctrica. Los recursos de agua de la cuenca son también críticos para el abastecimiento de agua para la industria, la agricultura y el
área metropolitana en una de las zonas más densamente pobladas de Sudamérica;
y son esenciales para la agricultura y la ganadería, que son unas de las actividades
más importantes de la región. Los cambios en el ciclo hidrológico de la cuenca son
por lo tanto de interés no solo por razones físicas sino también razones prácticas.
5.2. Datos
Las estimaciones que se produjeron en este capítulo están basadas en mediciones de lluvia de observaciones obtenidas del Servicio Meteorológico Nacional
de Argentina y La Dirección Nacional de Meteorología de Paraguay. La mayoría
de las series para Brasil fueron obtenidas del Instituto de Investigaciones Agrícolas de Río Grande do Sul y de la Agencia Nacional de Electricidad de Brasil. Otros
registros adicionales de Brasil y Uruguay se obtuvieron del Centro de Datos Climáticos (CDC) en Boulder, Colorado.
5.3. Tendencias
La variabilidad de la lluvia en la mayor parte del Sur de América del Sur tiene importantes componentes interdecadales (ver capítulo 14). La variabilidad interdecadal más importante en el ciclo anual de la precipitación ocurre en regiones
de transición de regímenes de precipitación, especialmente en la cuenca del río Paraná (Rusticucci y Penalba 1997). Collischonn y otros (2001) también encontraron
cambios en el régimen hidrológico de la cuenca del Paraguay. Los cambios, aunque aparezcan como tendencias positivas, de hecho fueron algo abruptos con un
fuerte incremento después de 1970. Las tendencias de la precipitación en Argentina generalmente han sido positivas desde 1916 con un pronunciado aumento desde los últimos años de la década de 1950 (Castañeda y Barros 1994). Barros y otros
(2000a) observaron una importante tendencia en la precipitación, al Sur de 25ºS.
68
Tendencias regionales en la precipitación
La precipitación aumentó un 30% entre 1956 y 1991 al Este de Los Andes en varias localidades entre los 20º y 35ºS.
En una gran parte de esta región, el mayor aumento ocurrió durante la década de 1960, y parece haber estado asociado con la reducción del gradiente meridional de temperatura de superficie, que probablemente originó un desplazamiento hacia el Sur en la circulación atmosférica regional. En efecto, la primera componente
principal del campo de precipitación anual está correlacionada con el gradiente meridional de la temperatura en escalas interanuales e interdecadales (Barros y Doyle 1996). Otro aumento importante de precipitación se observó durante los últimos
años de la década de 1970. Este cambio se correlaciona con un incremento en la
temperatura subtropical del Hemisferio Sur y un descenso del Índice de Oscilación
Sur (Barros y Doyle 1996).
5.3.1. Precipitación media
a. Tendencias anuales
El Sur de América del Sur es la región en el mundo con mayor incremento de
precipitación anual durante el siglo 20 (Giorgi 2003). Sin embargo, al Oeste de la
Cordillera de Los Andes la tendencia de la precipitación fue marcadamente negativa (fig. 5.1). Cada continente presenta tendencias opuestas (negativa al Oeste y
positiva al Este) en latitudes subtropicales. La única excepción es Sudáfrica, donde la extensión de tierra en latitudes subtropicales es pequeña. Por otra parte, Sudamérica es el continente con el mayor contraste. Barros (2004) ha sugerido que la
razón para estos cambios puede estar relacionada con el desplazamiento hacia latitudes más altas de los anticiclones subtropicales observados en las últimas décadas
(Gillet y otros 2003; Escobar y otros 2003).
85S
55N
30N
10N
10S
Fig. 5.1.
Tendencia (%)
en la precipitación
global anual para
el siglo XX.
[Fuente: IPCC 2001]
30S
55S
85S
-40% -40% -30% -20% -10%
69
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
Desde 1956 a 1991, en la mayor parte del territorio argentino al Norte de
40ºS, el incremento de la precipitación anual fue mayor del 10% y en algunas regiones, mayor al 40% (Castañeda y Barros 1994). Los mayores aumentos ocurrieron en el Oeste de la provincia de Buenos Aires y Este de la Pampa y en el Este de
Corrientes. En ambas, la precipitación aumentó más de 200 mm entre 1960 y 2000.
El incremento de casi el 35% en el caso del Oeste de Buenos Aires explica la mayor frecuencia de inundaciones, como así también el caso de algunas áreas que se
han visto transformadas en lagunas casi permanentes. En Corrientes, los esteros y
lagunas del Iberá han expandido notablemente su superficie, excepto durante un
período de reciente sequía reciente que los contrajo nuevamente a la superficie que
ocupaban la década de 1960.
En la Argentina subtropical, la precipitación media anual disminuye desde el
Este hacia el Oeste por lo que las isoyetas se extienden aproximadamente en dirección Norte-Sur. Así, los aumentos en la precipitación estuvieron acompañados por
un desplazamiento de las isoyetas hacia el Oeste. La isoyeta de 600 mm, que es
aproximadamente el borde Oeste de las tierras aptas para la agricultura de secano
en el Sur de la Pampa Húmeda, se desplazó más de 200 km hacia el Oeste en Sur
de esa región, mientras que la isoyeta de 800 mm que es el limite a esta agricultura en el Norte de Argentina se desplazó más de 100 km en la región de Chaco (fig.
5.2.). Por esta razón, la región con aptitud agrícola en Argentina se ha expandido
en 100.000 km2, lo que junto con la incorporación de tecnología y los mejores precios de la agricultura con respecto a la ganadería favoreció la extensión de la agricultura (Barros y otros 2000b). Por otro lado, el aumento de la precipitación en
Buenos Aires, Santa Fe y Corrientes ha provocado que haya algunas zonas con mayores inundaciones y como consecuencia de ello una disminución en la producción
agropecuaria.
b) Cambios en la precipitación desde
1950/1969 (contorno azul) hasta
1980/1999. Tendencia lineal de la
precipitación 1956-1991 en mm/año.
Fig. 5.2.
a) Precipitación anual media en la pampa húmeda.
[Adaptado de Barros y otros 2000a]
600
00
10
80
0
100
0
800
600
0
80
600
60
0
70
800
Tendencias regionales en la precipitación
Los cambios en la precipitación no ocurrieron simultáneamente en toda la región. Las tendencias positivas en el Sur de Brasil y al Noreste de Argentina comenzaron alrededor de mediados de la década del 70 (fig. 5.3, c y d), aparentemente relacionados con una mayor intensidad de El Niño (Barros y Doyle 1996; Barros y
otros 2000). En las zonas Sur y centro de la Argentina subtropical (provincias de
Buenos Aires, Córdoba y La Pampa), las fuertes tendencias positivas comenzaron
a fines de la década del sesenta (fig. 5.3, a y b). Esto ocurrió de forma simultánea
con el notable calentamiento de la zona costera y las islas del hemisferio occidental del continente Antártico, y probablemente este relacionado con el desplazamiento del Anticiclón del Atlántico Sur (Barros y Doyle 1996; Barros y otros
2000). Sin embargo, es probable que también este relacionado con el calentamiento en el Oeste del Océano Atlántico Sur (Liebmann y otros 2004).
Fig. 5.3. Serie temporal de precipitación anual y sus tendencias lineales
para: a) Córdoba, b) Buenos Aires, c) Monte Caseros, y d) Corrientes.
b. Tendencias estacionales
Las tendencias en la precipitación no han estado igualmente distribuidas a lo
largo del año (Castañeda y Barros 2001). De acuerdo a la fig. 5.4, la mayor parte
de las tendencias positivas se encuentran en verano y en otoño, mientras que las negativas de menor magnitud, se encuentran durante la primavera sobre Brasil y durante el invierno sobre Uruguay, Sur de Brasil y Buenos Aires. Las tendencias positivas en la precipitación durante otoño afectaron la cuenca del Alto Paraná
después de 1980.
71
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
-15
-20
-25
-30
-35
A
B
C
D
-40
-15
-20
-25
-30
-35
-40
-70
-65
-60
-55
-50
-45
-40 -70
-65
-60
-55
-50
-45
-40
Fig. 5.4. Tendencias en la precipitación por estación para 1961-2000 en mm/año
a) verano, b) otoño, c) invierno y d) primavera.
c. Tendencias asociadas al ENSO
De igual manera que las tendencias en la precipitación no están distribuidas
uniformemente a lo largo del año, también presenta diferencias con respecto a la
fase del ENSO. El ciclo del ENSO es la principal fuente en la variabilidad interanual en el Sur de América del Sur. Debido a que los eventos El Niño se han intensificado durante las últimas décadas, las tendencias de la precipitación se muestran
en forma separada para años Niño, Niña y neutros, fig. 5.5. Las tendencias positivas sobre Paraguay se han originado en períodos de El Niño, mientras que las de
Buenos Aires y La Pampa se deben a las tendencias en años neutros, mientras que
las provincias del Litoral (o Mesopotamia) argentino se deben a las tendencias en
ambas fases.
La tendencia positiva se observa entre 20º y 40ºS al Este de la cordillera de
Los Andes. La contribución de El Niño a esta tendencia se produjo en la región que
va desde Paraguay, Noreste de Argentina hasta Río Grande. Hacia el Sur, la contribución a la tendencia de El Niño es cercana a cero, mientras que los años neutros
72
Tendencias regionales en la precipitación
-15
-20
-25
-30
-35
A
B
C
D
-40
-15
-20
-25
-30
-35
-40
-70
-65
-60
-55
-50
-45
-40 -70
-65
-60
-55
-50
-45
-40
Fig. 5.5. Tendencias en la precipitación para 1961-2000 en mm/año. a) precipitación anual,
b) contribución de La Niña , c) contribución de El Niño y d) contribución en años neutros.
parecen ser los que aportaron la mayor parte de la tendencia positiva. Además, la
tendencia de los años neutros contribuyó al máximo espacial en la zona de la triple
frontera entre Paraguay, Brasil y Argentina. También se puede notar que en los períodos La Niña la tendencia es cercana a cero en todas partes. En otras palabras, las
mayores contribuciones a las tendencias de precipitación se encuentran durante
años Niño o neutros, pero no en años Niña.
Estos resultados son relevantes para el análisis de futuros escenarios de precipitación, ya que proveen de importante información sobre los mecanismos detrás
de las tendencias de las últimas décadas.
5.3.2. Frecuencia de precipitaciones intensas
La frecuencia de precipitaciones intensas se ha incrementado notablemente
en Argentina desde fines de la década de 1970 (fig. 5.6.). Desde entonces, por
73
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
Fig. 5.6.
Números de casos
con precipitación
mayor a 100 mm.
ejemplo el número de casos registrados con precipitaciones superiores a los 100
mm en menos de 48 horas en el Centro y Este de Argentina se ha triplicado y lo
mismo ocurre si se consideran umbrales de 50 o 150 mm (Barros 2004).
Se debe resaltar que las precipitaciones de las características como las documentadas en la fig. 5.6, son los que dan lugar a inundaciones cuando las condiciones
topográficas y del suelo concentran el escurrimiento hacia determinados lugares.
La mayor frecuencia de precipitaciones intensas ha sido observada también
en el Sur de Brasil donde la frecuencia de fuertes lluvias se ha incrementado significativamente (Xavier y otros 1992 y 1994), especialmente en verano. Esto parece
formar parte de una tendencia global, que por otra parte es lo esperable dado el aumento de las concentraciones de los gases de efecto invernadero. Este aumento
conduciría a un calentamiento en las capas bajas de la atmósfera favoreciendo el
mayor contenido de vapor de agua y a un gradiente vertical más inestable como
consecuencia del enfriamiento estratosférico. Ambos cambios, más inestabilidad
vertical y mayor contenido de vapor de agua tienden a facilitar el desarrollo de los
procesos que generan precipitaciones intensas.
5.4. Relación entre la lluvia y los caudales
Los caudales en los principales ríos de la cuenca del Plata, como también el
del Río de la Plata, presentan una fuerte variabilidad interanual e interdecadal forzada por la variabilidad climática (Robertson y Mechoso 1998; Camilloni y Barros
2000). En particular, los cambios en la precipitación han dado lugar a cambios simultáneos en los caudales de los ríos.
74
Tendencias regionales en la precipitación
La variabilidad de los caudales de los ríos de la cuenca del Plata se trata en el
próximo capítulo. Sin embargo, en esta sección se discutirá la relación entre las variabilidades de la precipitación y los caudales de los ríos de la cuenca del Plata. En
particular se discutirá el incremento en los caudales en los ríos en las últimas décadas que se ha detectado en los tres tributarios (y en su suma, el caudal del Río de
la Plata.
Tabla 5.1. Tasas promedio de precipitación sobre la cuenca del Plata y caudal del
Río de la Plata correspondientes a diferentes escalas temporales de variabilidad.
Tasa de lluvia
(m3 s-1)
Caudal
(m3 s-1)
Evap+Infilt
(m3 s-1)
1998
107000
36600
70400
1999
81600
20440
61600
23%
44%
13%
El Niño
76000
25250
50750
La Niña
71000
21640
49360
Diferencia
7%
17%
3%
1951-1970
72000
19300
52700
1980-1999
83500
26000
56500
Diferencia
16%
35%
9%
Diferencia
La tabla 5.1 (de Berbery y Barros 2002) muestra que los cambios porcentuales en la precipitación sobre la cuenca del Plata aguas arriba de Corrientes en el río
Paraná y Paso de los Libres en el río Uruguay se amplifican en los respectivos cambios en los caudales. En este caso, la sensibilidad de los caudales a los cambios en
el caudal de la precipitación total sobre la cuenca, expresados como una elasticidad (relación entre el cambio porcentual en los caudales de los ríos y el cambio respectivo en la precipitación), es del orden de dos, es decir, por cada uno por ciento
de cambio en la precipitación, hay un dos por ciento de cambio en los caudales. En
la tabla 5.1 se presentan tres diferentes comparaciones entre variaciones en las precipitaciones y los caudales correspondientes a diferentes escalas de tiempo de variabilidad. El primer caso es un ejemplo de extrema variabilidad de un año a otro
comparando 1998 y 1999. El segundo caso es una generalización del primer ejemplo, y contrasta composiciones entre períodos La Niña y El Niño del período 19511999. Los períodos El Niño y La Niña hasta 1996 están definidos siguiendo Trenberth (1997) y después de esa fecha siguiendo los definidos por el Centro de
Diagnóstico Climático. El tercer caso compara los cambios en el ciclo hidrológico
entre dos períodos de 20 años (1951/1970 y 1980/1999) que ilustran la variabili75
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
dad de baja frecuencia o de tendencia. La precipitación de 1951-1990 se obtuvo de
los datos de lluvia registrados en las estaciones meteorológicas de superficie y para la de 1991-1999 de los datos CMAP (ver capítulo 2). La tabla también incluye
una estimación de la evaporación más una tasa de infiltración, que se calculó como una diferencia entre la lluvia y los caudales.
Primer caso. En 1997, empezó un evento El Niño y continuó durante la primera parte de 1998; estuvo acompañado por un importante caudal en el río Paraná
durante 1998 (esto ocurre en todos los casos Niño que persisten en otoño del año
siguiente). El Niño fue seguido por condiciones de La Niña durante 1999, evento
que fue acompañado por anomalías negativas de lluvia en la mayor parte de la
cuenca, dando como resultado una diferencia en la precipitación del 23% (tabla
5.1). A su vez, se observaron cambios en los caudales. La corriente media en el río
Uruguay en Paso de los Libres en 1998 fue de 9533 m3 s-1 y de solo 3305 m3 s-1
en 1999 (aproximadamente un tercio del valor de 1998). El río Paraná sobre Corrientes registró, en esos mismos años, caudales medios de 27127 m3 s-1 y 17137
m3 s-1 respectivamente, lo cual implica una diferencia de aproximadamente el
36%. El efecto combinado dio como resultado un 44% de cambio en el caudal suma que puede considerarse aproximadamente la descarga del Río de la Plata.
Segundo caso. La composición de eventos El Niño muestra mayor precipitación y caudal que la composición de eventos Niña (la precipitación es 7% mayor;
el caudal es 17% mayor; la evaporación mas la infiltración tuvo un cambio más pequeño, solo el 3%). Aunque la magnitud de los cambios es menor comparada con
los otros casos, aún se observa la amplificación en los caudales en un factor, esta
vez algo mayor a 2. Notablemente, los eventos fríos (La Niña) no están asociados
a sequía o a una importante reducción de los caudales. Ello se debe a que las anomalías negativas de la precipitación durante estos eventos, ocurren hacia el Sur de
la cuenca y fuera de las áreas que alimentan los caudales de los principales ríos
(Grimm y otros 2000).
Tercer caso. De acuerdo a la tabla 5.1, desde 1951/1970 a 1981/1999, la precipitación se incrementó un 16%. Como en el caso de la variabilidad año a año, la
variabilidad interdecadal del caudal es también importante (un 35% de aumento
entre 1951/1970 y 1981/1999) y otra vez algo mayor al doble que el cambio porcentual en la precipitación. Este aumento se observa en cada uno de los ríos más
importantes: el caudal del Uruguay experimentó un incremento del 32%; el del Paraná (excluyendo la contribución del río Paraguay) tuvo un aumento del 31% y finalmente el aumento del caudal del Paraguay fue del 45%. Se estima que el aumento del almacenaje por las nuevas represas, tuvo poco impacto en los cambios de los
caudales medios anuales de los ríos entre esos períodos de 20 años, y que los cambios en la evaporación sobre la cuenca originados en los nuevos reservorios serían
también pequeños debido a que su superficie es relativamente pequeña comparada
con la superficie total de la cuenca. Por otra parte, como desde 1950 hubo un cam76
Tendencias regionales en la precipitación
bio considerable en el uso del suelo en toda la cuenca que se tuvo en cuenta para
los cómputos de la tabla 5.1, con un notable incremento en la agricultura a expensas de la vegetación natural (Tucci y Clarke 1998), ello puede haber contribuido a
los cambios observados en los caudales. Sin embargo, la amplificación de la señal
de la precipitación en los caudales en el primer caso donde se puede descartar un
efecto importante del cambio de uso de suelo y la persistencia de un aproximadamente mismo factor de amplificación en las diferentes escalas de tiempo indica que
sin descartar un posible efecto por el cambio de uso del suelo, la mayor parte del
aumento de los caudales entre 1951/1970 y 1981/1999 se deben al aumento de las
precipitaciones.
Como se ha mencionado, en todos los casos la variabilidad en la precipitación
esta amplificada considerablemente en los correspondientes caudales. En cualquier
año dado (o en un período largo) una cantidad significativa de agua precipitada sobre la cuenca se evapora o se infiltra de manera que no llega al río. En los ejemplos
de la tabla 5.1, la fracción evaporada más la infiltrada representa un 70% aproximadamente del agua precipitada, pero esta fracción es mayor durante años secos que en
años lluviosos. Por otro lado, aunque el caudal representa solo el 30% del agua precipitada, su variabilidad interanual o interdecadal es mayor (en valores absolutos)
que la de la evaporación más el agua infiltrada y consecuentemente, su variabilidad
relativa es aún mayor. Esto implica que en la cuenca del Plata, el balance entre la
precipitación, el caudal, la evaporación y la infiltración es tal que la variabilidad interanual en la precipitación es principalmente transferida a la descarga en ríos mientras que solo una fracción menor es convertida en evaporación o infiltración.
Los cambios en los caudales en los tres ejemplos son considerables, 17% entre las medias de las composiciones de El Niño/La Niña, 44% entre los años 1998
y 1999 y un 35% entre los dos períodos de 20 años. Estos cambios resultan impresionantes si se considera que se trata de los caudales de uno de los ríos más grandes del mundo. Al mismo tiempo, estos ejemplos muestran la gran sensibilidad de
los caudales de los grandes ríos de la cuenca del Plata a la variabilidad en la precipitación. Esta sensibilidad se transforma en vulnerabilidad para las actividades dependientes de esos caudales y se vuelve aún más preocupante ya que durante la segunda mitad del siglo pasado, la región mostró una gran variabilidad interanual e
interdecadal en la precipitación que puede repetirse en el futuro.
5.5. Sumario
Las tendencias de la precipitación en la América del Sur subtropical parece
parte de un patrón global durante el siglo XX. Ha sido más fuerte que en otras partes del mundo y se ha intensificado en los últimos 30 o 40 años debido a cambios
en la circulación atmosférica.
77
Ernesto Hugo Berbery, Moira Doyle y Vicente Barros
Como consecuencia del aumento de la precipitación en las regiones semiáridas de Argentina, la frontera agrícola se ha expandido hacia el Oeste. En contraste, otras zonas sufren inundaciones más frecuentemente, y ciertas áreas han quedado casi permanentemente inundadas. Esto ocurre en algunas zonas del Sur de Santa
Fe, Oeste de Buenos Aires y Este de Corrientes.
Ha aumentado también la precipitación en Paraguay y gran parte de Brasil y
por lo tanto los caudales de los ríos se han incrementado notablemente. Además,
los aumentos porcentuales en la precipitación tienden a duplicarse en los caudales
del sistema del Plata como un todo, de forma que para cada 1% de aumento en la
precipitación, el caudal aumenta en 2% o más.
Las tendencias positivas en la precipitación en el centro y Sudoeste de Argentina se deben a las tendencias de los años neutros del ENSO, mientras que en Paraguay y en una amplia región alrededor de la triple frontera entre ese país, Brasil
y Argentina las tendencias positivas están mayormente originadas en las tendencias
de la fase de El Niño.
La frecuencia de precipitaciones intensas también se ha incrementado desde
fines de 1970, pero esta tendencia se ha hecho más marcada luego de 1990, con las
consecuentes pérdidas de vidas, daños en la infraestructura y en las propiedades
personales.
Las características y rasgos de las tendencias de la precipitación de las últimas décadas implican que la región está bajo nuevas condiciones climáticas que
necesitan ser tomadas en cuenta para la planificación y la administración de los recursos hídricos.
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Direcciones web
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Índice de oscilación del Sur (SOI): http://www.cgd.ucar.edu/cas/catalog/climind/soi.html
79
CAPÍTULO
VI
TENDENCIAS HIDROLÓGICAS
EN LA CUENCA DEL PLATA
Ángel Menéndez1. Colaborador: Ernesto Hugo Berbery2
1
Instituto Nacional del Agua (INA). Universidad de Buenos Aires.
2
Universidad de Maryland.
RESUMEN
Se discuten las principales tendencias hidrológicas observadas en la cuenca del Plata a través del análisis de las series temporales de caudal de los ríos
principales, Paraguay, Paraná y Uruguay, y se complementan utilizando las series de caudales de algunos de sus tributarios principales. Luego se analizan los
eventos hidrológicos extremos (grandes crecientes y bajantes), causantes de las
principales perturbaciones a nivel humano y ambiental. Se presentan análisis
para identificar relaciones entre las precipitaciones y la respuesta hidrológica
del sistema. Finalmente, se discute la relación entre el fenómeno de El Niño y
los eventos hidrológicos extremos.
81
Ángel Menéndez
6.1. Consideraciones generales
Las tendencias climáticas discutidas en el capítulo 5 se manifiestan en tendencias hidrológicas, es decir, el régimen hidrológico ya no puede considerarse como
estacionario. En este capítulo se presentan y analizan una serie de datos y casos que
ilustran esta situación, particularmente notable en la última parte del siglo XX.
6.2. Caudales de los ríos
En la figura 6.1, se muestran los máximos, mínimos y medios anuales de los
caudales diarios del río Paraná en la sección Paraná-Santa Fe para algo más de un
siglo, el período 1902-2004 (para este último sólo se disponen de datos hasta Agosto al momento de esta edición), en base a los datos provistos por el Sistema de Información y Alerta Hidrológico del INA-Argentina. La figura sugiere que la década del 70 constituye una etapa de transición entre dos estados diferentes, de relativa
estabilidad estadística: uno que comprende todo el intervalo de registro anterior
(1902-1970), que se denominará “etapa antigua”, y otro que abarca las décadas del
80 y del 90 (1980-2000), que se llamará “etapa moderna”. Adicionalmente, puede
distinguirse un comportamiento algo diferente en los primeros años del presente siglo, que se denominará “situación actual” dado que aún no se le puede asignar una
relevancia estadística.
Los cambios observados son los siguientes:
• El caudal medio en la etapa moderna es un 37% superior al de la etapa antigua.
• Los máximos anuales de la etapa moderna también se han incrementado respecto de la antigua. Además, ha aumentado la frecuencia de las crecidas extraordinarias: de las 4 crecidas registradas con caudales pico mayores a 50.000 m3/s
(1905, 1983, 1992, 1998), 3 se produjeron en la etapa moderna.
Fig. 6.1.
Máximos, mínimos y medios
anuales de los caudales
diarios del río Paraná
en la sección
Paraná-Santa Fe para el
período 1902-2004.
82
Tendencias hidrológicas en la cuenca del Plata
• Los mínimos anuales también muestran un incremento al pasar de la etapa antigua a la moderna.
• La situación actual indica una sucesión de valores medios y máximos anuales
menores a los de la etapa moderna. En particular, los medios son similares a los
de la década del 70 (etapa de transición), los máximos a los de la etapa antigua
y los mínimos a los de la etapa moderna.
El cambio de tendencia desde la década del 70 fue rigurosamente establecido
por García y Vargas (1998), por medio de técnicas estadísticas, en base a datos de
caudales medios mensuales en estaciones ubicadas desde Corrientes hacia aguas
arriba, analizando el período 1901-1992. Esto fue posteriormente corroborado por
Jaime y Menéndez (2002) utilizando caudales medios mensuales en el período
1931-2001 para la sección Paraná-Santa Fe.
El aumento de los caudales medios significa que hay mayor escorrentía en la
cuenca alta del Paraná, donde se producen las precipitaciones que alimentan al río.
Este aumento de la escorrentía debe estar ligado al incremento de las precipitaciones medias y al cambio en el uso del suelo.
El aumento de la frecuencia de las grandes crecidas indica cambios en las
condiciones climáticas que favorecen la generación de tormentas extraordinarias.
El incremento de los caudales mínimos está fuertemente ligado a la regulación impuesta por la cadena de embalses brasileños que se desarrolla a partir de la década
del 60.
La situación actual todavía es incierta respecto a determinar si se trata de un
nuevo cambio de tendencia o si responde simplemente a cuestiones de variabilidad
climática. En todo caso, la permanencia de niveles mínimos similares a los de la
etapa moderna confirma que ello se debe a la regulación impuesta por la cadena de
embalses.
Las figuras 6.2 y 6.3 muestran los mínimos y máximos anuales de los caudales medios mensuales del río Paraná, en la sección Paraná-Santa Fe, y del río Uruguay, en Concordia, para el período 1931-2001, usando los datos provistos por el
Sistema de Información y Alerta Hidrológico del INA. Las tendencias observadas
en la primera de ellas son, obviamente, compatibles con las discutidas en relación
a la figura 6.1. Para el río Uruguay (fig. 6.3) el aumento del caudal medio es similar al del Paraná (Jaime y Menéndez 2002), aunque la variabilidad de su régimen
hace menos notoria esta tendencia a simple vista.
En el caso del río Paraná el aumento relativo medio de los caudales mínimos
y máximos es similar al del caudal medio, indicando un aumento en la amplitud (es
decir, mayor variabilidad), mientras que para el río Uruguay esa amplitud ha permanecido prácticamente invariable (Jaime y Menéndez 2002).
83
Ángel Menéndez
Fig. 6.2. Máximos, mínimos y medios anuales de los
caudales medios mensuales del río Paraná en la
sección Paraná-Santa Fe para el período 1931-2001.
Fig. 6.3. Máximos, mínimos y medios anuales de los
caudales medios mensuales del río Uruguay en
Concordia para el período 1931-2001.
[Jaime y Menéndez 2002]
[Jaime y Menéndez 2002]
La figura 6.4 muestra la evolución temporal de los caudales medios mensuales de los tres ríos principales de la cuenca, incluyendo el caudal medio del Río de
la Plata, para la mayor parte del siglo XX. De su observación se infieren la variabilidad interanual e interdecadal de los caudales. En particular, se observa el incremento de esos caudales hacia la segunda mitad del siglo.
En las figuras 6.5 y 6.6 se muestran los espectros de potencia de las series de
caudales medios mensuales de los ríos Paraná y Uruguay, respectivamente, obtenido mediante la técnica de onditas (Jaime y Menéndez 2002): en abscisas se muestran los años del período de análisis, en ordenadas se discriminan los períodos de
las componentes espectrales, y las curvas de nivel representan una medida de la
energía (amplitud) de esas componentes. Se observa que en el río Paraná se han ac1910
(a) La Plata
Cl 5x103 m3 6–1
(b) Paraná
Cl 3x103 m3 6–1
(c) Paraguay
Cl 1x103 m3 6–1
(d) Uruguay
Cl 3x103 m3 6–1
1920
1930
1940
AÑO
1950
1960
1970
1980
1990
2000
2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12 2 4 6 8 10 12
84
MES
Fig. 6.4.
Evolución de los caudales
medios mensuales.
Tendencias hidrológicas en la cuenca del Plata
4
4
3
3
0.25
0.5
2
1
2
1
1
2
0
4
0
-1
8
-1
-2
16
-3
1940
1950
1960
1970
1980
1990
-2
2000
1940
Fig. 6.5. Espectro de potencia del río Paraná para
el período 1931-2001. [Jaime y Menéndez 2002].
1950
1960
1970
1980
1990
2000
Fig. 6.6. Espectro de potencia del río Uruguay para
el período 1931-2001. [Jaime y Menéndez 2002].
tivado notoriamente las componentes de alrededor de 8 años de período desde principios de la década del 70; en menor medida lo han hecho las de alrededor de 4
años. Nótese que 8 años es, justamente, el tiempo medio entre picos notorios (ver
fig. 6.2): 1966, 1977, 1983, 1992, 1998. En el río Uruguay, en cambio, sólo se ha
manifestado una activación de las componentes de alrededor de 4 años de período,
aunque en forma menos marcada que en el río Paraná. Es interesante notar que se
trata de períodos compatibles con los asociados al fenómeno de El Niño, cuya influencia sobre el régimen de precipitaciones de la región imbrífera ya ha sido repetidamente informada (ver más abajo).
Para completar el panorama de cambios de tendencia de caudales en la cuenca del Plata, en la figura 6.7 se presentan datos de evolución del caudal medio en
otros tributarios. En cada uno de los casos se indica el caudal medio para el período completo con información disponible (línea roja) y la tendencia lineal calculada
a partir de 1970 (línea verde), si hay datos disponibles. Se observa que los ríos Bermejo, Paraguay, Iguazú, Paraná y Uruguay muestran tendencias positivas en el caudal desde 1970, mientras que el río Pilcomayo presenta una tendencia a mayores
caudales anuales entre 1960 y 1990 y a partir de entonces la tendencia es negativa.
6.3. Eventos hidrológicos extremos (EHE)
Los eventos hidrológicos extremos (EHE) en la cuenca del Plata constituyen
fenómenos de gran envergadura, que producen consecuencias significativas sobre
las áreas circundantes a los cursos de agua.
Para ilustrar los efectos de las crecidas extraordinarias se presentan una serie
de imágenes y fotos. En la figura 6.8 se muestra una imagen correspondiente a la
crecida de 1983 del río Paraná, que tuvo la particularidad no sólo de ser una de las
más intensas del siglo pasado, sino también la más extensa en duración, lo que pro85
Ángel Menéndez
Fig. 6.7.
Evolución del caudal medio
anual para algunos tributarios.
[Subsecretaría de Recursos Hídricos-Argentina
WWWeb]
vocó que el Delta del Paraná perdiera su capacidad amortiguadora y se inundara
casi hasta su desembocadura (fig. 6.9). En la figura 6.10 se muestra una imagen del
momento pico de la crecida del Paraná del año 1998. Ambas crecidas estuvieron
asociadas a intensos fenómenos de El Niño (Mega Niño).
En la tabla 6.1 se presenta una lista de las 10 mayores crecidas y bajantes del
río Paraná registradas en el período 1902-2004, en función de su caudal pico diario.
Se observa que el 80% de los máximos se da desde 1966 en adelante, mientras que la
totalidad de los mínimos es anterior a 1950. En el río Paraguay dos tercios de las 16
mayores crecidas del siglo XX en Asunción se produjeron durante el último cuarto
del siglo. Este desvío hacia la ocurrencia en el último cuarto de siglo es más evidente cuanto más grandes fueron las crecidas consideradas, ya que de las 5 más intensas
4 se dieron después de 1975 (Barros y otros 2004). En el río Uruguay, de los 16 mayores picos diarios desde 1950, ninguno se produjo antes de 1970 y sólo 2 antes de
86
Tendencias hidrológicas en la cuenca del Plata
MSS 225-084 30/03/85
MSS 225-084 03/10/83
ANÁLISIS MULTITEMPORAL DE IMÁGENES SATELITARIAS
Agua
Humedal
Fig. 6.9. Imagen de la crecida de 1983 en el Delta del Paraná.
1975 (Camilloni y Caffera 2003). Todos esto ilustra el notable impacto que el cambio
climático regional ha causado en la intensidad y frecuencia de las inundaciones en los
valles de inundación de los grandes ríos de la cuenca del Plata.
Los ríos y lagunas de llanura con cuencas relativamente pequeñas o angostas
responden rápidamente a las grandes precipitaciones concentradas en uno o pocos
días. En el caso del río Salado del Norte (Argentina), durante Abril de 2003 se dieron varios días con intensas precipitaciones; en particular, en los días 23 y 24 por
lo menos dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) produjeron más de 300
mm en menos de dos días en localidades tan distantes como el Norte de Santa Fe
y el Este de Entre Ríos. Esto se tradujo en la catástrofe de la inundación de la ciudad de Santa Fe. Los eventos de SCM han dado lugar a frecuentes inundaciones en
las últimas dos décadas en el Oeste, Noroeste y centro de la Provincia de Buenos
Fig. 6.8. Imagen general de la crecida del
Paraná en marzo de 1983.
Fig. 6.10. Imagen general de la crecida del
Paraná el 5 de mayo 1998.
87
Ángel Menéndez
Tabla 6.1. Ranking de crecidas y bajantes extremas anuales del río
Paraná en base a sus caudales pico diarios.
Crecidas
Bajantes
Año
Caudal (m3/s)
Año
Caudal (m3/s)
1905
56025
1944
7703
1992
54925
1916
7756
1983
53992
1925
7765
1998
52308
1934
7765
1966
48602
1911
7774
1982
48025
1924
7783
1929
41964
1938
7783
1997
41570
1949
7783
1990
41048
1910
7792
1977
40918
1913
7801
Aires (Argentina), comenzando con la de 1982 y culminando con la de octubre de
2001. En el Sur de la Provincia de Santa Fe se viven situaciones similares, incluso
con trasvase de cuencas, como es el caso del significativo crecimiento de la laguna de la Picasa. En Corrientes el sistema de lagunas y esteros del Iberá creció notablemente en superficie desde la década de 1960, ocasionando grandes pérdidas a
los propietarios de los campos inundados. Recientemente, después de un año de sequía, las lagunas retrocedieron considerablemente.
Las inundaciones más importantes del territorio paraguayo ocurrieron durante Junio de 1997 (con una área cubierta de 31.400 ha). Un evento de inundación similar ocurrió durante Noviembre de 1998, con 29400 ha. Esto cubrió un tercio del
área total de pradera y sabana de palmeras en la vecindad del río Paraguay (área
aproximada de 90.000 ha). La extensión de estos habitats sugiere que, en casos excepcionales, la totalidad del área podría ser inundada. El área mínima inundada se
detectó en Noviembre de 1999, con 6900 ha. Es interesante destacar que sólo un
mes después (Diciembre de 1999) el área inundada se había incrementado casi 4
veces, a 22.600 ha, lo que ilustra la rapidez de los cambios en el régimen local.
Para caracterizar la intensidad de los EHE de los ríos Paraná y Uruguay, Jaime y Menéndez (2002) establecieron como criterio tomar el caudal (medio mensual) de exceso (para crecidas) o defecto (para bajantes) respecto de sendos umbrales de aguas altas y aguas bajas, respectivamente. Para definir estos umbrales se
efectuó un análisis de frecuencia de ocurrencia de eventos extremos y se eligieron
los correspondientes a una recurrencia de 4 años, representativa de la periodicidad
de El Niño. Pero en el análisis se distinguieron los tres períodos hidrológicos identificados por García y Vargas (1998): medio (hasta 1943), seco (hasta 1970) y húmedo (hasta 2001), de modo que los valores umbrales resultan distintos para cada
uno de ellos. Estos valores se muestran en la tabla 6.2 (Jaime y Menéndez 2002).
88
Tendencias hidrológicas en la cuenca del Plata
Tabla 6.2. Umbrales de eventos de crecidas y bajantes
para los ríos Paraná y Uruguay en m3/s.
Río
Umbral
1931-43
1944-70
1970-2001
Paraná
Crecidas
27800
28500
32000
Paraná
Bajantes
8200
8250
11000
Uruguay
Crecidas
13700
12000
17300
Uruguay
Bajantes
600
600
850
[Jaime y Menéndez 2002]
En las figuras 6.11 y 6.12 se presentan los resultados para los ríos Paraná y
Uruguay, respectivamente, identificándose el mes de ocurrencia. Para el río Paraná (fig. 6.11) se observa que desde 1970 en adelante no sólo se han producido las
mayores crecidas sino también las bajantes relativamente más intensas, lo que está en relación con el aumento de la variabilidad apuntada en la sección anterior. Para este período, la intensidad de las mayores crecidas del Paraná se encuentra entre 15 y 20 mil m3/s mientras que la de las bajantes están entre 500 y 1000 m3/s,
con un pico singular de 2000 m3/s en Diciembre de 1971.
En el caso del río Uruguay (fig. 6.12), en cambio, no se notan variaciones tan
significativas en la intensidad de los EHE. Con excepción del pico de mayo de
1941, que superó los 8000 m3/s, la intensidad de las mayores crecidas se encuentra
en el rango de 3000 a 5000 m3/s, observándose incluso una leve disminución para
el período posterior a 1970 respecto de lo registrado desde alrededor de 1950 hasta entonces. Las bajantes más intensas del período posterior a 1970 sí muestran un
Fig. 6.11.
Intensidad de EHE
para el río Paraná
en el período
1931-2001,
a) Crecientes,
b) Bajantes.
[Jaime y Menéndez 2002]
89
Ángel Menéndez
Fig. 6.12.
Intensidad de EHE
para el río Uruguay
en el período
1931-2001,
a) Crecientes,
b) Bajantes.
[Jaime y Menéndez 2002]
incremento notable respecto del período inmediatamente anterior, aunque con valores similares a las registradas hasta alrededor de 1950. El rango de intensidad de
las bajantes actuales se encuentra en el rango de 200 a 300 m3/s, observándose, como en el Paraná, un pico en Diciembre de 1971, que llegó a más de 350 m3/s.
6.4. Relaciones entre las precipitaciones y los EHE
Camilloni y Barros (2003) estudiaron la relación entre las precipitaciones y
las crecidas extremas del río Paraná. Ellos determinaron que los picos extremos en
la estación Corrientes se originan usualmente en las zonas central y Sur de la cuenca alta del Paraná, especialmente en la zona central. Además, establecieron que la
contribución de la zona Norte de la cuenca alta del Paraná a las crecidas no sólo es
generalmente pequeña, sino que, a veces, es negativa.
Un estudio similar para el río Uruguay fue llevado a cabo por Camilloni y
Caffera (2003). De él surge que los caudales extremos diarios durante la estación
cálida están relacionados a lluvias intensas en la cuenca superior, particularmente
en el período de 9 a 12 días antes de que se produzca el máximo de caudal en la
estación Salto Grande. En cambio, los caudales extremos diarios durante la estación fría se deben mayormente a grandes lluvias sobre y aguas arriba de Salto
Grande en dos períodos separados: de 9 a 12 y de 1 a 4 días antes de la fecha del
pico de caudal en la estación Salto Grande. A partir de estas observaciones surge
que es posible el pronóstico hidrológico para la estación cálida, pero, en cambio,
se necesitan pronósticos meteorológicos para la estación fría.
90
Tendencias hidrológicas en la cuenca del Plata
Un resultado adicional interesante del estudio de Camilloni y Caffera (2003)
es que alrededor del 50% de las mayores crecidas del río Uruguay pueden ser el resultado del incremento de precipitación debido a la convergencia de flujos de humedad en la región del Chorro de Bajo Nivel de Sudamérica (SALLJ). Además,
ellos observan que la frecuencia de ocurrencia de los SALLJ que provocan crecidas es algo mayor en la estación fría que en la cálida.
Para el río Paraguay, Barros y otros (2004) establecieron que el origen de los
mayores picos de crecida son la cuenca alta y media del río Paraguay, y que su ocurrencia no depende del volumen de agua almacenado en el Pantanal. Adicionalmente, verificaron que el aporte del Pantanal no correlaciona apreciablemente con
la contribución de las cuencas alta y media. Ellos explican que la situación es distinta para las crecidas anuales ordinarias, ya que el pico anual de Junio se produce
por el lento aporte del Pantanal, cargado con las precipitaciones del verano, más el
aporte de la cuenca alta y media del propio río Paraguay por las precipitaciones de
otoño. Además, la disminución de caudal de Junio a Febrero se debe, en invierno,
a la poca precipitación y, en primavera y verano, a la gran evaporación.
6.5. Relaciones entre El Niño y los EHE
En el trabajo de Camilloni y Barros (2003) sobre el río Paraná se muestra que
las dos terceras partes de los picos máximos (y de las mayores contribuciones desde la zona central de la alta cuenca del Paraná) ocurrieron durante eventos El Niño, y que ninguno ocurrió durante la fase La Niña. Esos picos máximos se produjeron en primavera 0 (0 indica el año de inicio de El Niño) o en otoño + (+ indica
el año siguiente la iniciación de El Niño). De ellos, los mayores tuvieron lugar durante la última estación, con anomalías de SST en El Niño 3 persistiendo hasta mayo +. Además, cuando las anomalías en El Niño 3 persistieron hasta otoño +, hubo
siempre descargas importantes en el Paraná. La tercera parte restante de los picos
máximos ocurrieron durante la primavera o el verano de períodos neutros.
En el caso del río Uruguay, Camilloni y Caffera (2003) explican que su cuenca es parte de una región que tiene una fuerte señal de precipitación durante la fase cálida del ENSO, cuando se producen, en general, los mayores caudales mensuales, asociados la mayoría de las veces a picos diarios extremos. Ellos establecen
que las anomalías más intensas de descargas mensuales ocurren mayormente durante las fases cálidas de El Niño, que parecen inducir grandes anomalías positivas
de lluvias en la región.
Barros y otros (2004) muestran que las dos terceras partes de los 16 mayores
picos del río Paraguay en Asunción se dan en la fase cálida del ENSO, y que la señal de El Niño es particularmente clara para los picos que ocurren en el otoño +.
91
Ángel Menéndez
La tercera parte restante de los picos máximos ocurren indistintamente durante fases La Niña o neutra. En estos casos se observa un patrón meteorológico medio
consistente en el Pacífico Sur desde Abril hasta Agosto que, quizás, permitiría un
pronóstico de precipitaciones.
Referencias
Barros, V., L. Chamorro, G. Coronel and J. Baez 2004: The major discharge events in the
Paraguay River: Magnitudes, source regions, and climate forcings. Accepted in J. of
Hydrometeor.
Camilloni, I.A. and V. R. Barros 2003: Extreme discharge events in the Paraná River and their
climate forcing. J. of Hydrology, 278, 94-106.
______ and R. M. Caffera 2003: The largest floods in the Uruguay river and their climate forcing,
enviado al J. of Hydrometeor.
García, N. and W. Vargas 1998: The temporal climatic variability en the Río de la Plata basin
displayed by the river discharges, Climate Change, 38, 359-379.
Jaime, P. and A. N. Menéndez 2002: Análisis del Régimen Hidrológico de los Ríos Paraná y
Uruguay, Informe INA-LHA 05-216-02, Comitente: Proyecto Freplata.
Subsecretaría de Recursos Hídricos-Argentina. WWWeb.
www.mecon.gov.ar/hidricos/mapashidiricos/mapageneral.htm
92
CAPÍTULO
VII
TENDENCIAS DE LA EVAPORACIÓN
Julián Báez1
1
Servicio Meteorológico, Paraguay.
RESUMEN
Las tendencias de la evapotranspiración real (ETR) son determinadas utilizando un modelo de balance hídrico simplificado en el centro y Oeste de la
cuenca del Plata, que abarca tres regiones, Oeste de Argentina y Paraguay: Santiago del Estero y Mariscal Estigarribia; río Paraguay y litoral de Argentina:
Puerto Casado, Concepción, Asunción, Santa Fe y Junín y Este de Paraguay:
Encarnación y Ciudad del Este. La ETR mensual se calcula en base a la relación entre la evapotranspiración potencial (ETP), obtenida por el método de
Thornthwaite, la precipitación (P) y la capacidad de almacenamiento de agua
del suelo (W), que se asume como máximo 100 mm.
Los resultados de las tendencias de precipitación y ETR indican valores
positivos en todas las localidades analizadas, en tanto que con la temperatura
media, ocurre situación similar, con excepción de Mariscal Estigarribia, Paraguay, donde la tendencia es negativa. La mayor magnitud de la tendencia en la
ETR se verifica en Mariscal Estigarribia con 6 mm/año, seguido de Ciudad del
Este, al Este de Paraguay, con 4,32 mm/año. Las tendencias más pequeñas en
la ETR se verifican en Concepción, Paraguay con 0,41 mm/año y Junín, Argentina con 0,83 mm/año. Con la excepción de Mariscal Estigarribia, Oeste de Paraguay, pareciera que las mayores tendencias en la ETR ocurren al Este de Paraguay y el litoral de Argentina.
Las tendencias de la precipitación y la ETR parecen ser casi similares en
todo el Oeste de la cuenca del Plata y en el Norte del Paraguay. En el resto de
la región estudiada y a medida que la precipitación excede a la ETP significativamente, las tendencias de la ETR son menores que la de la precipitación, dando lugar así a tendencias en el escurrimiento y consecuentemente en los caudales del mismo signo que las de la precipitación.
93
Julián Báez
7.1. Introducción
Varios autores, Barros y Doyle (1996); Barros, Castañeda y Doyle (2000a) y
más recientemente Liebmann y otros (2004) han mostrado una clara tendencia positiva de la precipitación en la cuenca del Plata, especialmente en la región central
de la misma que incluye el Oeste y Noreste de Argentina, Paraguay y sur de Brasil. Este aumento de la precipitación debe incidir directamente en el balance hídrico de la cuenca, por lo que es de esperar un aumento en la escorrentía y en menor
medida en la evapotranspiración real (ETR), ver capítulo 5.
En los Estados Unidos, Walter y otros (2004) encontraron tendencias positivas de la evapotranspiración real en gran parte del país usando datos de precipitación y asumiendo que el balance entre la precipitación, la escorrentía y la evapotranspiración dominan el balance hídrico en el suelo en escala de tiempo anual.
Asumiendo que los otros términos del balance hídrico, como las pérdidas
subterráneas y el almacenamiento neto son nulos o muy pequeños para escalas de
tiempo de un año o más, entonces se puede aplicar un modelo simple que relaciona la precipitación, la evapotranspiración potencial (ETP) y el almacenamiento del
agua en el suelo para calcular la evapotranspiración real.
En este capítulo se presentan los resultados del análisis de la evaporación real
calculado con datos observados de precipitación y temperaturas de nueve estaciones meteorológicas de Argentina y Paraguay, utilizando el modelo simplificado de
balance hídrico seriado.
7.2. Datos
Los datos utilizados para el análisis corresponden a series diarias de precipitación y temperaturas máximas y mínimas de 6 (seis) estaciones meteorológicas de
Paraguay y 3 (tres) estaciones de Argentina cuyos detalles se muestran en la tabla
7.1 y figura 7.1.
7.3. Metodología
La metodología utilizada para el cálculo de la ETR se basa en un simple modelo de balance hídrico del suelo que relaciona la precipitación mensual, la evapotranspiración potencial (ETP) mensual y la capacidad de campo del suelo. El modelo determina la ETP mensual por el método de Thornthwaite (1948) que utiliza
como datos de entrada, la temperatura media mensual (resultado del promedio de
las temperaturas máximas y mínimas) y la latitud del lugar.
94
Tendencias de la evaporación
Tabla 7.1. Estaciones y períodos de datos.
Nº
Estación
Latitud
Sur
Longitud
Oeste
Periodo de
registro
1
Mariscal Estigarribia
22º 02'
60º 37'
1968-1999
2
Puerto Casado
22º 17'
57º 56'
1964-1999
3
Concepción
23º 25'
57º 18'
1960-1999
4
Asunción
25º 15'
57º 31'
1960-1999
5
Ciudad del Este
25º 32'
54º 36'
1966-1999
6
Encarnación
27º 20'
55º 50'
1951-1999
7
Santiago del Estero
64º 18'
27º 46'
1965-2001
8
Santa Fe
31º 36
60º 42'
1960-2001
9
Junín
34º 33'
60º 55'
1959-2001
Este modelo de cálculo del balance hídrico asume las siguientes simplificaciones:
a. No se consideran movimientos laterales ni verticales de agua;
b. La única entrada es la precipitación;
c. El stock de agua en el suelo para un periodo de un mes está completamente
disponible para el mes siguiente, sin importar el monto.
Fig. 7.1.
Ubicación
geográfica
de las
estaciones.
95
Julián Báez
El modelo de balance hídrico calcula en forma seriada, para cada mes desde
el inicio de la serie de datos, la ETR y las pérdidas o ganancias de agua en el suelo para una capacidad de campo máximo (W) de 100 mm a partir de los datos mensuales de precipitación y evapotranspiración potencial (ETP). Aunque sea una simplificación muy significativa, se ha considerado un volumen uniforme de 100 mm
para toda la región.
Dependiendo de los valores de Precipitación (P) y Evapotranspiración Potencial (ETP) pueden presentarse dos situaciones:
a) ETP > Pi, entonces se calcula la “disponibilidad” de agua como Pi + Wi-1.
Si la disponibilidad es suficiente, ETRi = ETP. Si la disponibilidad no es suficiente para lograr esa igualdad, ETRi = Pi + Wi-1 , y la diferencia ETRi - ETPi se anota
como un déficit. En este caso, la atmósfera y la vegetación, sólo puede gastar lo
que entró como precipitación más la cantidad que pueda extraer del suelo, que había sido almacenada en el periodo anterior. Esto pude ocurrir solo hasta el momento en que el contenido de humedad en el suelo se haga cero. Llegado este punto, la
ETRi adquiere el valor de la precipitación para ese mes y la diferencia ETRi - ETPi
se anota como un nuevo déficit.
b) ETP < Pi, en este caso hay suficiente agua, por lo que ETRi adquiere el valor de la ETP para ese mes, y la diferencia entre la precipitación y ETR (P - ETRi)
va a almacenarse en el suelo, acumulándose con el valor anterior: Wi = Wi-1 + (P ETRi). Esto puede ocurrir solo hasta el momento en que el contenido de humedad
del suelo alcance su valor máximo, que en este caso se definió como 100 mm. Llegado ese momento, la diferencia P - ETRi se considera como un exceso.
En la figura 7.2 se muestra un ejemplo de la aplicación de esta metodología
para un año en particular.
7.4. Resultados
Los resultados de la ETR obtenidos se presentan en gráficos para el período
con datos disponibles. En los mismos de muestra la tendencia lineal en los valores
anuales de temperatura, ETR y precipitación. Se obtuvo además, la ecuación de la
recta de la línea de tendencia con el objeto de conocer la tasa de aumento o disminución anual de los parámetros analizados.
En las siguientes secciones se presentan los resultados obtenidos organizados
en tres áreas geográficas: Oeste de Argentina y Paraguay; río Paraguay y Litoral de
Argentina y Este de Paraguay.
96
Tendencias de la evaporación
a)
b)
Fig. 7.2.
a) Ejemplo de resultados del modelo de Balance Hídrico para un año particular en Junín, Argentina y
b) Resultados numéricos del gráfico.
7.4.1. Oeste de Argentina y Paraguay: Santiago del Estero y Mariscal Estigarribia
Esta es la región de la cuenca del Plata al Oeste del eje Paraguay-Paraná donde el escurrimiento es pequeño y los aportes a los grandes ríos son los menores de
toda la cuenca. En esta región es más evidente la tendencia positiva de la precipitación y la ETR que la de la temperatura media anual. En el caso de la localidad de
Santiago del Estero, Argentina, la tendencia de la temperatura media es de solo
0.017ºC/año, mientras que la tendencia de la lluvia y la ETR son del orden de 2
mm/año, ver fig. 7.3 (a, b, c).
Por otro lado, en Mariscal Estigarribia, Paraguay, la tendencia de la temperatura media es ligeramente negativa, del orden de -0,015ºC/año, siendo la única localidad analizada con tendencia negativa. No obstante, la precipitación y la ETR tienen
valores muy altos de tendencia lineal, 10,7 mm/año y 6 mm/año respectivamente.
97
Julián Báez
a)
b)
c)
Fig. 7.3. a) Tendencia de la temperatura media anual de Santiago del Estero, Argentina;
b) Idem de la ETR; c) Idem de la precipitación.
98
Tendencias de la evaporación
d)
e)
f)
Fig. 7.3. d) Tendencia de la temperatura media interanual de Mariscal Estigarribia;
e) Idem de la ETR y f) Idem de la precipitación.
99
Julián Báez
En esta zona semiárida, donde la precipitación apenas supera la ETR (La ETP
es casi siempre mayor que la precipitación y la ETR), el aumento de lluvia se traduce en aumentos similares de la ETR. Aunque ello puede no ser totalmente cierto para años individuales por las fluctuaciones de la temperatura, se confirma muy
bien en las tendencias.
7.4.2. Río Paraguay y litoral de Argentina: Puerto Casado, Concepción,
Asunción, Santa Fe y Junín
Estas localidades se encuentran dentro del eje central de la cuenca del Plata,
es decir sobre los ríos Paraguay y Paraná, con excepción de Junín que sin embargo, esta la misma longitud Oeste.
En las localidades del Norte del Paraguay, en la cuenca alta del río Paraguay
y en el extremo sur de la cuenca del Pantanal, se observan tendencias positivas de
la temperatura media tanto en Puerto Casado como en Concepción (fig. 7.4). Las
tendencias en la ETR también son positivas en ambas localidades, aunque con mayor magnitud en Puerto Casado, con valores del orden de 3 mm/año comparado
con los 0,4 mm/año de Concepción. Las tendencias de la precipitación tienen el
mismo orden de magnitud que las ETR de ambas localidades.
Las tendencias positivas de la temperatura media de Asunción, Paraguay y
Santa Fe, Argentina son del mismo orden de magnitud, 0,01ºC/año. Tendencias positivas, se observan también en la ETR y la precipitación de ambas localidades. La
tendencia de la ETR de Asunción tiene una magnitud de 2,6 mm/año, mientras que
la de Santa Fe es de 2,1 mm/año. La tendencia de la precipitación para ambas localidades también tienen un orden de magnitud elevado entre 4 y 5 mm/año. En la
figura 7.5 se puede visualizarse con mayor detalle las tendencias de estas variables.
La localidad argentina de Junín exhibe una tendencia de temperatura media
del orden de 0,01ºC, mientras que la ETR solo de 0,8 mm/año, siendo una de las
que menos tendencia positiva tiene entre las localidades analizadas. La precipitación sin embargo, presenta una tendencia positiva 3,9 mm/año, comparable a la localidad de Santa Fe.
En el Norte de la franja central de la cuenca, es decir en Puerto Casado y Concepción, aunque la precipitación es más importante que en la zona Oeste, la temperatura es muy alta por la baja latitud y en consecuencia la ETR es bastante cercana
a la precipitación. Por ello, como ocurre en región Oeste, las tendencias de la precipitación son similares a la de la ETR. Ello cambia hacia el sur, en donde a medida
que se reduce la temperatura, la ETR es una fracción considerablemente menor de
la precipitación, y las tendencias de la precipitación sólo se reflejan parcialmente en
la ETR, dando lugar a mayores excesos y eventualmente mayores escurrimientos.
100
Tendencias de la evaporación
a)
b)
c)
Fig. 7.4 (a, b, c). Como en la figura 7.3 pero para Puerto Casado, en Paraguay.
101
Julián Báez
d)
e)
f)
Fig. 7.4 (d, e, f). Como en la figura 7.3 pero para Concepción, en Paraguay.
102
Tendencias de la evaporación
a)
b)
c)
Fig. 7.5 (a, b, c). Como en la figura 7.3 pero para Asunción, Paraguay.
103
Julián Báez
d)
e)
f)
Fig. 7.5 (d, e, f). Como en la figura 7.3 pero para Santa Fe, Argentina.
104
Tendencias de la evaporación
g)
h)
i)
Fig. 7.5 (g, h, i). Como en la figura 7.3 pero para Junín, Argentina.
105
Julián Báez
7.4.3. Este de Paraguay: Encarnación y Ciudad del Este
Las ciudades de Encarnación y Ciudad del Este, Paraguay, se encuentran en
la cuenca del río Paraná, donde se han encontrado importantes tendencias positivas
de la precipitación (Liebmann y otros 2004) que fueron verificadas por las de los
caudales de los ríos Paraná y sus tributarios (Berbery y Barros 2002). Las tendencias tanto de temperatura, ETR y precipitación son positivas en ambas localidades.
Sin embargo, la magnitud de la tendencia de temperatura en Encarnación es muy
pequeña, del orden de 0,005ºC/año, mientras que en Ciudad del Este es de
0,04ºC/año (fig. 7.6).
En cuanto a la ETR la diferencia en la magnitud de las tendencias es del orden
del 100%. Así, mientras en Encarnación la ETR tiene una tendencia de 2,5 mm/año, en Ciudad del Este es de 4,3 mm/año. La tendencia de la precipitación exhibe
valores muy diferentes. En Encarnación la misma es de 4,9 mm/año, en tanto que
en Ciudad del Este alcanza los 12,2 mm/año. Las condiciones de esta zona son de
un pronunciado exceso de la precipitación respecto de la evaporación, lo que implica que las tendencias de la primera excedan ampliamente a las de la segunda, ya que
la evaporación no esta en general restringida por la falta de agua en el suelo. De esta forma las tendencias positivas en la precipitación se traducen en mayores escurrimientos y en importantes aumentos de los caudales, como se ha observado.
7.5. Discusión y comentarios finales
Esta metodología tiene varias limitaciones, especialmente asociados con el
cálculo de la ETP y la suposición de que el suelo tiene una capacidad de campo
uniforme de 100 mm. Además la ETR es puntual (para cada estación) y no regional. Aún con esta limitante, se pueden extraer los grandes rasgos del balance entre
precipitación y ETR. La mayoría de las estaciones analizadas exhiben tendencias
positivas de la ETR con valores que oscilan entre 2 y 6 mm/año y sólo las localidades de Junín, Argentina y Concepción en Paraguay, muestran valores inferiores
a 1 mm/año de tendencia positiva, tabla 7.2.
Las mayores magnitudes de las tendencias de la ETR se observan en Ciudad
del Este y Mariscal Estigarribia, Paraguay, en ese orden. En líneas generales, las
tendencias de la precipitación y la ETR parecen ser casi similares en todo el Oeste de la cuenca y en el Norte del Paraguay. En el resto de la cuenca del Plata y a
medida que la precipitación excede a la ETR significativamente, parece que las
tendencias de la ETR son menores que la de la precipitación, dando lugar así a tendencias en los caudales.
106
Tendencias de la evaporación
a)
b)
c)
Fig. 7.6 (a, b, c). Como en la figura 7.3 pero para Encarnación, Paraguay.
107
Julián Báez
d)
e)
f)
Fig. 7.5 (d, e, f). Como en la figura 7.3 pero para Ciudad del Este, Paraguay.
108
Tendencias de la evaporación
Tabla 7.2. Cuadro resumen de las tendencias de temperatura, ETR y precipitación.
Nº
Estación
Temperatura
ºC/año
ETR
mm/año
Precipitación
mm/año
1
Mariscal Estigarribia
2
Puerto Casado
-0.015
6.00
10.71
0.011
3.52
3.97
3
Concepción
0.023
0.41
0.96
4
Asunción
0.016
2.55
5.16
5
Ciudad del Este
0.044
4.32
12.27
6
Encarnación
0.005
2.51
4.59
7
Santiago del Estero
0.001
2.24
2.08
8
Santa Fe
0.010
2.14
4.45
9
Junín
0.011
0.83
3.93
Referencias
Barros, V. and M. Doyle 1996: Precipitation trends in Southern South America to the east of the
Andes. Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies. Report N° 26. Editors J. L. Kinter III
and E. K. Schneider. pp. 76-80
______ , M. E. Castañeda and M. E. Doyle 2000a: Recent precipitation trends in Southern South
America east of the Andes: an indication of climatic variability. Southern Hemisphere
paleo - and neoclimates. Eds.: P. P. Smolka, W. Volkheimer. Springer-Verlag Berlin
Heidelberg New York, 187-206.
Berbery, E. H. and V. R. Barros 2002: The hydrologic cycle of the La Plata basin in South
America. J. Hydrometeor., 3, 630-645.
Liebmann, B., C. Vera, L. Carvalho, I. Camilloni, V. Barros, M. Hoerling and D. Allured 2004:
An Observed Trend in Central South American Precipitation. J. Climate, 17, 4357-4367.
Thornthwaite, C. W. 1948: An approach toward a rational classification of climate. Geographical
Review, 38, 55-94.
Walter, M. T., D. Wilks, Y. Parlange and R. Shneider 2004: Increasing Evapotranspiration from
the Contiguous United States. J. Hydrometeor., 5, 405-408.
109
CAPÍTULO
VIII
LOS PRINCIPALES USOS Y PROBLEMAS
DE LOS RECURSOS HÍDRICOS
Lucas Chamorro1
1
Universidad de Asunción, Paraguay.
RESUMEN
El agua como recurso, ya está bajo presión en ciertas zonas y sectores como resultado de la demanda creciente en la cuenca del Plata. Se discuten los
principales problemas de la cuenca, estos es las inundaciones y la vulnerabilidad de algunos ecosistemas, particularmente humedales. Se pasa revista al
abastecimiento de agua potable y el drenaje urbano, el uso agrícola y la generación hidroeléctrica. Se discute la dependencia regional de la hidroelectricidad
y algunos aspectos de las grandes represas. Se pasa revista sobre qué cambios
climáticos asociados al cambio global pueden afectar negativamente la disponibilidad de los recursos hídricos, perjudicando distintos sectores como el abastecimiento de agua potable, la generación de energía y el transporte fluvial.
111
Lucas Chamorro
8.1. Introducción
Según los escenarios de largo plazo, las regiones tropicales y subtropicales
serían las más afectadas por el Cambio Climático. Asimismo, los países en desarrollo serán los más afectados debido a sus escasos recursos financieros, mercados
deficientes y a la predominancia de actividades agrícolas entre otros factores.
En la cuenca del Plata, el recurso agua ya está bajo presión en ciertas zonas y
sectores como resultado de la demanda creciente Podría ocurrir que los cambios
climáticos asociados al cambio global afecten negativamente la disponibilidad de
los recursos hídricos, perjudicando distintos sectores como el abastecimiento de
agua potable, la generación de energía y el transporte fluvial.
Los habitantes de la cuenca del Plata sufren el impacto del tiempo adverso y
de sus consecuencias físicas (inundaciones ribereñas, inundaciones súbitas y localizadas, precipitaciones intensas, desprendimientos de terrenos, aluviones, sequías,
olas de frío y calor, etc.). Los afectan también los efectos indirectos, a través de impactos en otros sectores, como el suministro de agua, la distribución de energía, el
transporte, la agricultura, los servicios sanitarios, etc. Los umbrales a partir de los
cuales los impactos aumentan rápidamente son únicos para cada situación local y
dependen del grado de respuesta adaptativa (sistemas y procedimientos de vigilancia y alerta, procedimientos del enrutamiento del tránsito, sistemas de bienestar flexibles, sistemas de emergencias, etc.)(IPCC 1996, SIE GT II, Sección 12.2.) Dichos impactos se hacen generalmente más severos cuando se suman a un entorno
insalubre, falta de suministro de agua y de servicios de cloacas, acceso restringido
a la energía, al transporte, a las comunicaciones y a un hábitat decente. Algunos
asentamientos precarios alrededor de las grandes ciudades, tienen muchos cientos
de miles de personas en estas condiciones negativas para la salud pública que se
potencian en situaciones climáticas extremas.
El Cambio Climático puede afectar las actividades humanas de diversas formas. Los sectores económicos se pueden ver afectados por los cambios en su capacidad productiva (por ejemplo, en la agricultura, ganadería o pesca) o por cambios
en la demanda del mercado de los bienes y servicios que producen. La importancia
de este impacto dependerá de que el sector sea el rural –lo que generalmente significa que depende de una o dos recursos– o urbano, en cuyo caso por lo general, pero no siempre, hay un conjunto más amplio de recursos alternativos. La afectación
climática también dependerá de la capacidad de adaptación del sector afectado.
Algunos aspectos de la infraestructura física, incluidos los sistemas de distribución y de transmisión de energía, los edificios, los servicios urbanos, los sistemas de transporte, e industrias específicas como las agroindustrias, el turismo y la
construcción pueden verse afectados directamente. Por ejemplo, los edificios y la
infraestructura en zonas de ríos de llanura se verían afectados por cambios en la
frecuencia e intensidad de las crecidas costeras y ribereñas; la demanda de energía
112
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
urbana puede aumentar o disminuir como resultado del cambio en el equilibrio entre calentamiento y enfriamiento de interiores; y el turismo puede verse afectado
por los cambios en las temperaturas de cada estación y en las intensidades y duración de la precipitación. La concentración de la población y la infraestructura en
zonas urbanas pone en riego un número mayor de personas y capital físico de mayor valor. Sin embargo este se reduce si hay también economías de gran escala, acceso a servicios y una infraestructura bien administradas. Cuando estos últimos
factores se combinan con medidas de prevención, los riesgos derivados del Cambio Climático se pueden reducir considerablemente.
La población puede verse directamente afectada por extremos climáticos,
ocasionando daños en la salud, o incluso migraciones. Los episodios climáticos extremos pueden modificar las tasas de muerte, lesiones o enfermedades. Por ejemplo, el estado de la salud puede mejorar como resultado de una menor exposición
al frío, o empeorar como resultado de un mayor estrés por olas de calor. Los desplazamientos de población causados por cambios climáticos pueden afectar el tamaño y las características de la población de los asentamientos urbanos, lo que a
su vez modifica la demanda de servicios. Los problemas son algo diferentes en los
centros de población más grandes (por ejemplo, los de más de un millón de habitantes) que en los de las poblaciones de tamaño medio o pequeño. Es más probable que los primeros sean lugares de destino de inmigrantes de zonas rurales y de
asentamientos más pequeños o de otros países. En los asentamientos precarios que
rodean a ciudades grandes y medianas en desarrollo existen peligros para la salud
y el medio ambiente que podrían ser exacerbados por el calentamiento global. Sin
embargo, estas ciudades más grandes, por lo general, tienen una mayor influencia
sobre los recursos nacionales y por lo tanto, los asentamientos más pequeños pueden en realidad ser los más vulnerables.
Para reducir la vulnerabilidad social al Cambio Climático en el recurso agua
(crecidas y sequías) se requiere de la acción de un amplio espectro de actores, incluidos los gestores de las ciudades, las organizaciones comunitarias, los planificadores, el sector agrícola, sector salud y los gestores de desastres, al igual que la
gente y las instituciones del sector hídrico. Un aspecto importante en este proceso
de adaptación es la información climatológica.
8.2. Principales problemas
8.2.1. Inundaciones
A partir de los efectos producidos por las inundaciones, emerge la percepción
del riesgo, que a su vez esta compuesto por una dimensión socio-ambiental (vulnerabilidad) y una dimensión hidrológica (amenaza natural). De acuerdo con la frecuencia, duración e intensidad con que se produce este fenómeno, impacta en un
113
Lucas Chamorro
determinado medio, con una frontera de afectación a los habitats naturales y no naturales de carácter dinámico. Su característica en el tiempo es la recurrencia y las
de severa y extrema magnitud dejan su impronta en la geomorfología.
De acuerdo con los datos compilados por el Munich Reinsurange, hubo a nivel mundial un récord en números de desastres entre 1997 y 1998. El monto de daños causados por fenómenos climáticos llegó a U$S 92 billones y 32000 muertos.
Las inundaciones no son eventos tan dramáticos como los huracanes o los terremotos, pero son los fenómenos más letales ya que antes del tsunami en el Índico el
40% de las víctimas de desastres eran producidas por las mismas. Se convierten en
catástrofes humanitarias porque gran parte de la población mundial vive en las costas y riberas de los ríos y estuarios.
En las regiones de abrupta topografía, muchos cientos de miles de personas
viven en asentamientos precarios ubicados en laderas inestables, especialmente
vulnerables a las precipitaciones intensas. En las últimas décadas cientos de personas murieron o fueron seriamente heridas y miles perdieron sus hogares por derrumbamientos de terrenos en Río de Janeiro, San Pablo y Santos (Comisión de Salud y Medio Ambiente de la OMS 1992).
Los barrios carenciados (favelas o villas miseria) que rodean las grandes ciudades de la región, están instaladas a veces en los valles de drenaje de ríos y corrientes superficiales, cuya frecuencia de inundación ha aumentado como consecuencia de las tendencias climáticas (capítulos 5 y 6). Por ejemplo, copiosas
lluvias, desde principios de Enero del 2004 y por más de un mes, cayeron en regiones del Noreste, Sur, centro-Oeste y Sudeste de Brasil, provocando deslizamientos
de tierras e inundaciones y causando la muerte de 84 personas, mientras que más
de 40000 perdieron sus viviendas y otras 63000 decidieron su autoevacuación. A
ello se sumaron perjuicios por cortes en el suministro de energía, destrucción de la
infraestructura de barrios enteros y de puentes y carreteras. La situación abarcó a
338 municipios de 15 estados de Brasil y las pérdidas económicas, sólo contabilizando las viviendas destruidas, alcanzaron casi 34 millones de dólares.
En Paraguay, las inundaciones del río Paraguay ocasionan pérdidas millonarias, afectando a miles de personas, destruyendo viviendas, edificios públicos, caminos, ganado y cultivos. Un registro preliminar estimó en más de 60000 personas, las damnificadas en las inundaciones de 1982/83. Otro registro relativamente
preciso realizado por el Comité de Emergencia Nacional (CEN) de Paraguay estimó en más de 70000 personas las que resultaron afectadas por inundaciones del río
Paraguay y sus tributarios en el año 1992. En las crecidas de 1997 y 1998, la población afectada fue cerca de 25000 personas en Asunción (principal centro urbano de Paraguay) y más de 80000 personas en el interior del país.
En Argentina los daños de la crecida de 1983, alcanzaron un total de aproximadamente 965 millones de dólares estadounidenses. Estas cifras solo suman las
114
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
pérdidas debidas a perjuicios directos sufridos por la ganadería, agricultura y obras
de infraestructura (Aisiks, 1984).
Gran parte de los daños económicos y sociales e incluso la pérdida de vidas
que producen las inundaciones en la cuenca del Plata se deben a la ocupación de
áreas actualmente inundables en los valles de inundación de los ríos. Esta ocupación se hizo antes, pero en algunos casos después, del pronunciado cambio climático regional que comenzó en la década de 1970 (capítulo 5) y que ha dado lugar a
una mayor frecuencia de inundaciones (capítulo 6). Para enfrentar esta situación en
el presente, y las amenazas de eventuales mayores inundaciones en el futuro, se requiere de políticas de planificación territorial.
8.2.2. Vulnerabilidad del medio ambiente y los ecosistemas
La cantidad y la calidad del agua tienen una relación directa y constituye un
factor muy importante para la diversidad biológica, por lo que los cambios en la
calidad del agua o su falta de agua pueden causar impactos negativos sobre la biodiversidad.
Como ejemplo, se tratará aquí la biodiversidad de Paraguay. Ella incluye numerosas especies de mamíferos, aves, peces, invertebrados, plantas y microorganismos planctónicos que se encuentran distribuidos en una amplia gama de ambientes terrestres, acuáticos y palustres. Gamarra de Fox y otros (1997) estiman que
en ese país existen l228 especies de vertebrados entre mamíferos, aves, reptiles, anfibios y peces de los cuales el 50% tendría problemas de conservación. En peligros
de extinción se estima que existen 29 especies de flora y cuarenta de fauna.
Los humedales son particularmente sensibles a los cambios de la hidrología,
sobre todo a los sistemas de lagunas poco profundas, que son fuertemente influidos por las condiciones ambientales y por los cambios climáticos locales. Dado que
esteros, estanques y arroyos se encuentran casi secos durante los estiajes extremos,
la fauna silvestre perece, emigra, o desarrolla otras respuestas de supervivencia,
siendo los peces (tarey, doradillos), carpinchos (gran roedor sudamericano), yacarés (caimanes) y garzas entre otras especies, las más afectadas por la falta de agua.
Por ejemplo, el Caimán crocodilus yacaré es una de las especies clave, comercialmente valiosa, de los Esteros del Iberá. Los cocodrilos son muy territoriales y tienden a anidar en lugares muy similares año tras año, por lo que su anidación y supervivencia son fuertemente dependientes de la profundidad de agua (Loureriro da
Silva y otros 2003).
En el caso de la fauna íctica, si en el momento de la reproducción los niveles
de hidrométricos se encuentran con alturas suficientes, los juveniles ingresan y se
desarrollan en áreas de los valles de inundación de los ríos de llanura, encontran115
Lucas Chamorro
do refugio y alimento en las mismas. Por el contrario si durante la fase reproductiva los niveles hidrométricos son bajos, los juveniles no tienen la posibilidad de ingresar en dichas zonas, y como consecuencia de ello es muy probable, que a esa
camada, no prospere. Esto sucede especialmente en las especies migratorias como
el sábalo, surubí, bogas, dorados y bagres, por lo que la variabilidad y la estacionalidad hídrica para la población de estas especies son de crucial importancia.
Bajo el escenario de Cambio Climático con aumento de la variabilidad de la
precipitación y por lo tanto en los caudales, la afectación en la biodiversidad y en
el número de ejemplares de importantes especies de valor económico sería importante. Ese escenario es probable como se discutirá en el caso de la navegación.
8.3. Principales usos de los recursos hídricos
8.3.1. Abastecimiento de agua potable y drenaje urbano
La disponibilidad hídrica por abajo de 1.000 m3/per cápita/año, caracteriza un
escenario de stress hídrico. A nivel regional todos los países de cuenca del Plata están por encima de este valor. Aunque América del Sur tiene el 28% de los recursos
hídricos mundiales, hay una gran variabilidad espacial y temporal (interanual y
dentro del año), por lo que hay situaciones de stress hídrico.
Los usos consuntivos de los países de la cuenca del Plata son presentados en
la tabla 8.1 en porcentajes de sus totales. Puede observarse que en todos los países,
la agricultura es el sector de mayor consumo de agua.
En algunos grandes centros urbanos, las plantas de agua y sus sistemas de distribución son insuficientes para la demanda extraordinaria durante las sequías extremas. Estas plantas se ven obligadas a operar fuera de sus márgenes técnicos debido a que sus tomas de agua se ven comprometidas por el nivel reducido de la
afluencia hídrica. Se recurre entonces a medidas paliativas, como masivas perforaciones de pozos subterráneos que ocasionan a su vez una sustancial reducción de
los niveles freáticos.
Tabla 8.1. Uso de agua por sector en %, 1999.
País
Residencial
Industrial
Argentina
9
18
73
Bolivia
10
5
85
Brasil
22
19
59
Paraguay
15
7
78
Uruguay
6
3
91
[GWP 2000]
116
Agrícola
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
Los grandes problemas de abastecimiento ocurren en la cabecera de las cuencas donde existen grandes concentraciones urbanas como San Pablo, Curitiba y
Campo Grande en el Brasil. Por ejemplo a comienzos de octubre del 2003, el racionamiento de agua en el Gran San Pablo afectó a 440 mil habitantes. La represa
Pedro Beicht, única del sistema, debía suministrar 1110 lts/seg y solo producía 100
lts/seg. La capacidad del reservorio se iba agotando al 0,4% por día, lo cual llevó
al volumen más bajo desde su operación en 1916, llegando a operar al 7,6%. En el
año 2000 había alcanzado otro nivel bajo (14,6%) pero no tan grave, Folha de São
Paulo, Brasil.Asimismo, en Ciudad del Este (Paraguay), en Abril del 2004, varios
sectores de la ciudad y alrededores quedaron sin el servicio de agua. Debido a la
sequía, la fuente de bombeo de agua unas 50 mil personas, que es el Lago de la República, tuvo niveles muy bajos, Diario ABC.
Estos problemas y otros similares están presentes en diversas áreas, como en
la cuenca del río Uruguay (cuenca del Ibicuí), donde existe un conflicto entre el
abastecimiento de agua para la población y la irrigación del arroz en los períodos
secos. Pero en la mayoría de la cuenca del Plata, la disponibilidad hídrica no es un
problema, con excepción de los lugares citados y en la región semiárida del Oeste
donde las precipitaciones son muy escasas.
La creciente población urbana en la región ha generado dificultades, tanto en
el suministro de agua potable en términos de cantidad, como en el de calidad adecuada. En la mayoría de las ciudades, los servicios de agua por tubería y los sistemas de cloacas no están disponibles para todos. En el área metropolitana de Buenos Aires, un importante porcentaje de la población obtiene su agua de fuentes
subterráneas, algunas de las cuales tienen serios niveles de contaminación, derivados de residuos industriales, y principalmente debido a los sistemas sanitarios precarios consistentes en pozos negros (pozos para excrementos y materia fecal) (De
Filippi y otros 1994; González 1990). Esta situación mejoró sustancialmente con
la extensión de las redes de agua potable durante la primera mitad de la década de
1990, pero aún queda mucha población sin ese servicio.
En aquellas áreas, que como las mencionadas en los parágrafos anteriores experimentan ya situaciones comprometidas en el abastecimiento de agua potable,
presentan una enorme vulnerabilidad potencial al Cambio Climático, ya que una
eventual reducción del recurso obligaría a una muy costosa adaptación.
El fuerte incremento poblacional urbano con el consiguiente aumento de las
áreas impermeables, asociado a la mayor frecuencia de precipitaciones intensas
(ver capítulo 5) produce significativos aumentos de las inundaciones urbanas, ya
que los antiguos sistemas de drenaje pluvial se encuentran subdimensionados. La
situación se agrava más aún en aquellos sistemas que son combinados, es decir que
además conducen líquidos cloacales o que tienen conexiones clandestinas. El rebalse de este tipo de sistemas produce serios problemas. En tales circunstancias las
117
Lucas Chamorro
curvas Intensidad Duración Frecuencia de precipitaciones, que son herramientas
para el diseño de obras hidráulicas sobre todo para el cálculo de aliviaderos y desagües, resultan desactualizadas, por lo que se requiere de una adecuación de las
mismas a las actuales condiciones climáticas.
8.3.2. Agricultura
La agricultura es una actividad altamente dependiente de los factores climáticos, cuyos cambios y variabilidades pueden afectar la productividad. Las condiciones de adaptación de la agricultura a los cambios del clima pueden ser variables,
siendo más o menos vulnerables, en función de los diferentes escenarios climáticos (De Lima y otros 2001). Los principales cultivos anuales en la cuenca del Plata son soja, girasol, trigo, maíz y arroz. Este último representa el mayor consumidor de agua, ya que es cultivado por el sistema de inundación. Este tipo de cultivo
utiliza del orden de 15.000 m3/ha/año, que representa el consumo doméstico de 800
personas. Actualmente este cultivo se desarrolla principalmente en el Sur de Paraguay y Sur de Brasil en las cuencas de los afluentes del río Uruguay, Ibicuí e Quarai. Este último es parte del límite geográfico entre Brasil y Uruguay. En la tabla
8.2 se presenta un resumen de las áreas afectadas a la agricultura en los países de
la cuenca del Río del Plata. Puede observarse que la irrigación es limitada al 4,6 %
de la superficie potencialmente agrícola.
Las prolongadas sequías afectan fuertemente al sector agropecuario tanto a los
cultivos comerciales, como a los de subsistencia. Afectan también la ganadería, con
mortandad de animales, reducción en la producción lechera por escasez y mala calidad del agua en estanques y tajamares y falta de forraje por la perdida de pasturas.
La vulnerabilidad de la actividad agrícola al Cambio Climático ha sido motivo de numerosos estudios en la región y en el mundo. Sin embargo, hay por lo me[CEPAL 2003]
Tabla 8.2. Áreas agrícolas en miles de hectáreas.
País
Tierra
agrícola
2000
Culturas
Área
Permanentes Irrigada
2000
2000
Arroz
2001
Maíz
2001
Soja
2001
Trigo
2001
Argentina
25.000
2.200
1.561
151
2.745
10.318
7.108
Bolivia
1.944
262
132
149
306
556
110
Brasil
53.200
12.000
1.910
2.147
12.355
13.935
1.702
Paraguay
2.290
88
67
27
353
1.209
171
Uruguay
1.300
40
180
154
57
11
128
Total
83.734
14.590
3.850
2.628
15.816
26.029
9.219
17,4
4,6
3,1
18,9
31,1
11,0
% de área
arable
118
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
nos dos razones para suponer que, a menos que se llegara a escenarios extremos como los de inundación permanente o reducción muy importante de la humedad en el
suelo por aumentos de temperatura o menor precipitación, la adaptación al Cambio
Climático sería muy rápida. La primera es que al tratarse de una actividad de ciclo
anual, los productores se van adaptando rápidamente y en forma autónoma a los
cambios progresivos pero relativamente lentos del clima. Un ejemplo de rápida
adaptación autónoma, es la extensión de la frontera agrícola que acompañó las tendencias positivas de la precipitación en Argentina (Capítulo 5). La segunda razón es
que actualmente, el desarrollo de la biotecnología es tan formidable que seguramente podrá superar los problemas de tendencias climáticas adversas (Barros 2005).
8.3.3. Energía
a. Dependencia de la hidroelectricidad
A nivel mundial, las grandes represas hidroeléctricas proporcionan el 10% de
la generación total de electricidad en 113 países. Contribuyen en más del 20% de
esta generación en 91 países y en más del 50% en 63 países. Casi todos estos últimos son países en vías de desarrollo o de la ex Unión Soviética.
Muchos de los países dependientes de la hidroelectricidad están ya experimentando escasez energética en períodos de sequía. Los países que han sufrido
apagones y racionamiento de energía debidos a las sequías en recientes años, incluyen Albania, Argentina, Brasil, Chile, Colombia, Ecuador, Ghana, Guatemala,
India, Kenia, Perú, Sri Lanka, Tayikistán, Vietnam, Zambia y Zimbabwe. Noruega
y partes de EU también han experimentado problemas en el suministro de energía
debido a bajos niveles de agua en las represas.
En varios de estos países que ya dependen altamente de la hidroelectricidad
se está planificando la construcción de nuevos aprovechamientos hidroeléctricos,
como en el caso de los países de la cuenca del Plata. Ello se debe a la necesidad de
atender la demanda creciente por una parte y por otra a que la relación entre potencia instalada y demanda máxima es actualmente relativamente pequeña para una situación donde la mayor parte del parque es hidráulico y por lo tanto susceptible de
gran variabilidad por causas climáticas. La potencia instalada en los países de la
cuenca del Plata en el año 2000 alcanzaba a 97.800 MW, de los cuales el 76% correspondía a hidraulicidad. Por otra parte la potencia instalada era solo 1,34 veces
mayor que la demanda máxima, debido fundamentalmente al peso de Brasil dentro de los países de la cuenca, tanto en la potencia instalada como en la demanda
máxima, tabla 8.3. Esta baja relación, pone en crisis el abastecimiento en los casos
de prolongadas sequías y es uno de los factores que hace necesaria la ampliación
de la potencia instalada.
119
Lucas Chamorro
Tabla 8.3. Estructura de los mercados del MERCOSUR. Oferta y Demanda del año 2000.
Potencia Instalada
Demanda máxima
PAIS
Hidro
(MW)
Térmica
(MW)
Total
(MW)
Argentina
8.926
11.785
336
629
Brasil
56.262
9.929
Paraguay
7.840
0
Bolivia
Relación
P inst/Dem.
Máx
% Hidro
MW
20.711
43%
13.754
1,51
965
35%
645
1,50
66.191
85%
56.000
1,20
7.840
100%
1.120
7,00
Uruguay
1.534
563
2.097
73%
1.463
1,43
Total
74.898
22.906
97.804
76%
72.982
1,34
Fuente: Revista CIER N° 43
La producción de energía hidráulica es influenciada por la variabilidad de la
precipitación. Los cambios de hidraulicidad a producirse como consecuencia del
Cambio Climático Global, podrán favorecer o perjudicar la generación de energía
hidráulica dependiendo de como se afecte no solo la generación total sino su estacionalidad en relación con la demanda de electricidad. En el caso de que los cambios fueran desfavorables, la vulnerabilidad del sector eléctrico dependerá en gran
medida del porcentaje de generación hidroeléctrica. Por ello, la producción de
energía eléctrica en la cuenca del Plata es potencialmente altamente vulnerable al
Cambio Climático siendo desde este punto de vista una de las regiones del mundo
de mayor vulnerabilidad.
La vulnerabilidad a la variabilidad climática y eventualmente al cambio climático puede aumentar en el futuro ya que solo una fracción del potencial técnicamente explotable de energía hidroeléctrica en los países del cuenca del Plata está
siendo utilizada En estas circunstancias, la región estaría en condiciones de incrementar la potencia instalada de energía hídrica durante este siglo para satisfacer las
demandas crecientes, aún si el cambio climático resultara en algunas reducciones
en la generación de energía en algunas represas.
b. Las grandes represas hidroeléctricas
La necesidad de disminuir la vulnerabilidad de la sociedad al Cambio Climático esta recibiendo cada vez más atención por parte de los gobiernos y las agencias internacionales. Es probable que la consecuencia más grave del calentamiento global para los humanos no sea el clima más cálido, sino los cambios en el
patrón de la hidrología. En la escala global ya se están percibiendo cambios sin precedentes, tales como una mayor frecuencia e intensidad de inundaciones extremas
y sequías. Es probable que esto empeore en el futuro.
120
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
Las sequías traen muchos perjuicios económicos y sociales, especialmente en
países con gran dependencia de la agricultura. La afectación de las sequías en las
usinas hidroeléctricas también puede ocasionar problemas económicos, en momentos en que la economía ya se ve afectada por la baja producción de alimentos y la
reducción de las exportaciones. Las capacidades de generación plena se ven reducidas sustancialmente y en algunos casos se llega a una reducción extrema en los
niveles de los embalses como en Itaipú en 1999 y en Salto Grande en 2004.
Las grandes plantas hidroeléctricas se construyen suponiendo que los pasados
comportamientos hidrológicos pueden ser usados para predecir la futura producción de energía, el volumen de las inundaciones que pudieran amenazar la seguridad de las presas y el diseño de los programas de vigilancia. A veces estos supuestos fueron excedidos porque sus diseñadores han estimado escenarios climáticos e
hidrológicos distintos de lo que se están observando actualmente. Ello ocurre como consecuencia de asumir que las condiciones meteorológicas y climáticas no
cambian de modo que las condiciones estadísticas del pasado se repetirán en el futuro. Lo menos que se puede decir de esta premisa es que ya no es aceptable. Aún
con las incertidumbres para predecir el futuro (capítulos 12 y 13), debido al calentamiento del planeta no se pueden descartar para el futuro, extremos que probablemente superen todos los records históricos.
En consecuencia, los diseñadores de las grandes usinas hidroeléctricas deberían tomar en cuenta al Cambio Climático. A priori deberían considerar márgenes
de seguridad mayores de modo que las represas tengan mayor capacidad para
afrontar las inundaciones de manera segura y ambientalmente compatible. Asimismo los diseños para la producción de energía tendrían que tener en cuenta la posibilidad de sequías extremas. Esta claro que estos mayores márgenes de seguridad
aumentarían los costos, pero seguramente reducirían los riesgos socioeconómicos
y ambientales, y por lo tanto facilitarían la viabilidad de los proyectos. Una alternativa más sofisticada es tratar de reducir la incertidumbre futura mediante el uso
criterioso de los escenarios climáticos y de otras herramientas que se discuten en
los capítulos 12 a 15.
c. Sedimentación en represas
El Banco Mundial ha calculado que, cada año, un 0,5-1% de la capacidad global de embalse se pierde en la sedimentación. Esto significa que 240-480 nuevas
represas deberían agregarse cada año sólo para mantener la capacidad global de
embalse. El creciente volumen de sedimentos en un embalse, podrá eventualmente perjudicar seriamente el funcionamiento de la planta hidroeléctrica o impedirlo
del todo.
121
Lucas Chamorro
Hay tecnologías capaces de reducir el nivel de sedimentación en embalses y
dragar los sedimentos ya depositados en dichos embalses. Estas técnicas, de todas
maneras, tienen serias limitaciones por distintas razones. Sólo sirven para tipos específicos de represas, son en algunos casos prohibitivamente caras y reducen la capacidad de la represa para generar energía.
La gran mayoría de los sedimentos son transportados normalmente durante
los periodos de inundación. Como el calentamiento global está siendo acompañado de una mayor frecuencia de grandes precipitaciones, es de esperar una mayor
intensidad y frecuencia de inundaciones incrementando por lo tanto las cargas de
sedimentos. Por otra parte, los cambios en la vegetación en la cuenca debido al
cambio climático podrían complicar los esfuerzos para pronosticar los futuros niveles de sedimentación.
8.3.4. Navegación fluvial
El sistema fluvial Paraguay-Paraná es una hidrovía comercial estratégica que
conecta el interior de América del Sur con los puertos de agua profundas en el tramo inferior del río Paraná y en el Río de la Plata. Con más de 3300 km. de largo
desde su nacimiento en Cáceres Brasil hasta el extremo final en el Plata, la Hidrovía proporcionará acceso y servirá como importante arteria de transporte para grandes áreas de Argentina, Bolivia, Brasil, Uruguay y Paraguay, cuando se emprendan
y concluyan los mejoramientos de las condiciones de la navegación
En las bajantes atípicas, en el alto Paraguay, la escasez hídrica impide la navegación de embarcaciones de mayor calado (5 a 7 pies de tirante), debido a los
riesgos de encallar en bancos de arena y los afloramientos de rocas. Las pérdidas directas para los armadores, por cargas no transportadas es del orden de 8 millones de
dólares por cada bajante, lo cual implica el 50% del flete en condiciones normales.
Los estiajes reducen el movimiento de mercaderías y personas, elevando los
costos de fletes, lo cual, por ejemplo en Paraguay, impacta en la economía global
del país debido a que más del 50% de la importación y exportación de productos
se realiza por vía fluvial. Esto obliga a realizar multimillonarias erogaciones en
dragado y señalizaciones complementarias con el fin de mantener la navegabilidad
mínima de los principales cursos hídricos y los accesos hasta los puertos principales. El dragado para facilitar la navegación y el acceso a los puertos es una actividad permanente también en la Argentina en el Paraná y el Plata.
Uno de los escenarios posibles del Cambio Climático es el aumento de la variabilidad de la precipitación y por lo tanto en los caudales. En cierta medida, ello
ya esta ocurriendo (Capítulo 6). Ante un escenario de este tipo, los costos de mantener la vía de navegación Paraguay- Paraná irán en aumento.
122
Los principales usos y problemas de los recursos hídricos
Referencias
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Pág. 45.
Barros, V. 2004: El Cambio Climático Global. Ed. Libros del Zorzal. Buenos Aires, 172 pp.
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CIER Magazine 2003: Comisión de Integración Energética Regional. Abril-Mayo-Junio. 43.
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Recursos de Humedales en el Mercosur. Buenos Aires , Argentina, pp 185
WHO 1992: Our Planet, Our Health. World Health Organization, Geneva, Switzerland.
123
CAPÍTULO
IX
CAMBIO CLIMÁTICO GLOBAL
Vicente Barros1
1
CIMA/CONICET. Universidad de Buenos Aires.
RESUMEN
Este capítulo tiene como finalidad introducir en forma sintética la problemática del Cambio Climático para aquellos lectores no familiarizados con el
mismo. Se discuten brevemente las posibles causas de los cambios climáticos
en general, para identificar aquellos que pueden estar actuando en la misma escala que la de la interferencia humana con el clima, esto es dos o tres centurias.
Se describe el efecto invernadero y los gases que lo causan, así como las principales actividades humanas que generan su emisión.
Se describe luego el aumento de las emisiones antrópicas y las tendencias
de la temperatura global durante el periodo industrial, así como otros cambios
globales del sistema climático consitentes con el proceso de calentamiento global y que indican que este fue, al menos en parte, causado por la actividad humana.
Se describen las proyecciones para el siglo XXI y sus impactos potenciales sobre algunos de los sistemas humanos y naturales. Se concluye que debido
a las inercias tanto en el sistema climático como en el sistema socio económico, parte del Cambio Climático se está y estará produciendo durante la primera
mitas del siglo en forma ya inevitable. Por ello se plantea la necesidad de la
adaptación, sin que por ello se deje de impulsar más efectivas medidas de mitigación para evitar daños mucho más importantes durante la segunda mitad del
siglo.
125
Vicente Barros
9.1. Introducción
Las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) resultantes de ciertas actividades humanas, han sido la principal causa del inusual calentamiento del planeta durante los últimos 150 años, este proceso que continúa es conocido como Cambio Climático. En realidad se trata de un calentamiento global del planeta que
implica también un importante cambio climático no sólo en temperatura sino en las
otras variables climáticas como la precipitación, los vientos y la humedad.
9.2. Causas de los cambios climáticos
Los cambios en el clima de La Tierra a través del tiempo fueron y son producidos por diversos procesos naturales que afectan al sistema climático o a alguno
de sus componentes. Para concluir que la tendencia al calentamiento global se debe a la actividad humana, se ha debido descartar o al menos mensurar el efecto de
estos procesos.
Las variaciones en la órbita de la Tierra alrededor del Sol han inducido importantes cambios climáticos en el pasado. Sin embargo, estos cambios son muy
lentos y se manifiestan en el clima, sólo en la escala de los miles de años. En el caso del proceso de calentamiento global en curso, se trata de un proceso que se empezó a producir desde no hace más de dos siglos. Por lo tanto, se debe descartar como posible causa, los cambios en los parámetros de la órbita terrestre, que por otra
parte en las presentes circunstancias conducirían a un enfriamiento.
Por la misma razón, también deben descartarse los procesos geológicos que
modifican la geografía del planeta. La deriva de los continentes, la aparición y la
destrucción de cordilleras modifican no sólo los climas locales sino también el clima global. Estos procesos y los cambios climáticos que originan son muy lentos y
sólo importantes en escalas de millones de años.
Las otras posibles causas naturales de cambio climático que si pueden tener
efecto en la escala de tiempo de los decenios a siglos son las variaciones de la radiación solar y de la actividad volcánica, pero no han sido tan importantes como
para explicar el calentamiento observado. Aunque la radiación solar ha estado aumentando en los últimos dos siglos, su contribución al calentamiento desde el comienzo del periodo industrial ha sido seis veces menor que la de los GEI.
La actividad volcánica produce explosiones que cuando, por su intensidad,
llegan a inyectar gases en la estratosfera, estos permanecen en ella por varios años.
Este material aumenta la reflexión de la luz solar al espacio exterior, contribuyendo en consecuencia al enfriamiento del planeta. La ausencia de erupciones de este
tipo en la primera mitad del siglo XX contribuyó al calentamiento en ese periodo
en magnitud similar al aumento de la radiación solar.
126
Cambio climático global
La dinámica del sistema climático como la de otros complejos sistemas puede generar cambios en sus condiciones estadísticas de equilibrio sin que estos obedezcan a ninguna causa externa. A esto se le denomina variabilidad interna. Mediante el uso de modelos climáticos se puede descartar con gran probabilidad, que
la variabilidad interna haya generado la tendencia global observada, ya que en simulaciones del clima por miles de años, estos modelos no reproducen tendencias
de la temperatura global durante períodos de 100 años, tan pronunciadas como la
que esta siendo observada en el último siglo.
La modificación de la composición química de la atmósfera, cuando afecta
los así llamados gases de efecto invernadero es otra de las causas de cambios climáticos. Desde el comienzo del período industrial la concentración de estos gases
ha sido alterada por las emisiones de origen antrópico.
Las emisiones de hollines y otras partículas, así como de sulfatos y nitratos
originadas en actividades humanas dan lugar a la formación de aerosoles. Estas
emisiones se suman a las naturales y son una fuente potencial de cambios climáticos globales y regionales. Un efecto directo de los aerosoles es que al reflejar la luz
solar hacia el espacio exterior contribuyen al enfriamiento, aunque en el caso de los
hollines pueden tener un efecto de invernadero. Además de ello, alteran el proceso
de formación de las nubes y su duración. Sobre su efecto sobre el clima global hay
aún una gran incertidumbre. De todos modos, mientras que las emisiones de aerosoles de origen humano crecen en forma lineal, las de los GEI lo están haciendo en
forma exponencial, por lo que su efecto relativo irá perdiendo importancia a nivel
global. Este tema será tratado con más detalle en el capítulo 10.
9.3. Radiación solar y radiación terrestre
Todos los cuerpos emiten y absorben la radiación electromagnética en forma
diferente según su temperatura. Las emisiones son en general muy cercanas a la de
un cuerpo negro y proporcionales a la cuarta potencia de la temperatura absoluta
(ley de Stefan-Boltzman). Para cada temperatura, las emisiones están prácticamente dentro de un cierto rango de longitudes de onda de acuerdo con la ley deducida
por Planck. El máximo de la emisión varía con la temperatura de forma que los
cuerpos más calientes emiten en longitud de onda más corta que los más fríos.
La Tierra recibe energía del Sol en forma de radiación electromagnética: Esta radiación al provenir de un cuerpo con alta temperatura (alrededor de 6000°K)
se propaga por ondas de longitud muy corta, atravesando la atmósfera con poca absorción. Una parte es reflejada al espacio exterior por las nubes, la propia atmósfera y por la superficie terrestre y el resto es absorbida en esta última. A su vez la superficie terrestre, la atmósfera y las nubes emiten radiación electromagnética con
127
Vicente Barros
una longitud de onda más larga ya que se encuentran a temperaturas mucho menores, 200º a 300°K.
9.4. Efecto invernadero
La atmósfera no es transparente a la radiación terrestre como lo es a gran parte de la radiación solar. La mayor parte de esta radiación es absorbida, excepto en
una determinada banda de longitud de onda llamada ventana de radiación porque
por ella escapa al espacio la radiación terrestre. La transparencia de la atmósfera a
la radiación solar y su opacidad a la radiación terrestre, hace que la temperatura
media del planeta sea mayor (unos 30°C) que la que tendría en el caso de carecer
de atmósfera. A esta acción natural de la atmósfera se la llama efecto invernadero.
Este efecto está siendo intensificado ahora por el aumento de las concentraciones
de GEI.
La atmósfera está compuesta en su mayor parte por nitrógeno y oxígeno, pero también en menor medida por otros gases. Ente estos últimos, el vapor de agua
(H2O), el dióxido de carbono (CO2), el metano (CH4) y el óxido nitroso (N2O) son
gases de efecto invernadero pues absorben parte de la radiación saliente en la banda de longitudes de onda de la ventana de radiación. En términos coloquiales e ilustrativos se dice que el aumento de la concentración de estos gases va cerrando la
ventana de radiación. De esta forma, cuando la concentración de estos gases aumenta, la radiación saliente al espacio exterior es menor y se produce el calentamiento del planeta pues la temperatura aumenta hasta que la radiación saliente alcanza a equilibrar nuevamente la radiación solar absorbida en el planeta.
9.5. Los gases de efecto invernadero (GEI)
Las actividades humanas no pueden aún modificar directamente la concentración del vapor de agua en la atmósfera, porque ésta está regulada por la temperatura que condiciona su remoción a través de los procesos de condensación y congelación en las nubes. En cambio, existen claras evidencias que las emisiones
antrópicas de los otros GEI han modificado sus concentraciones atmosféricas. A
partir de la revolución industrial, debido a la quema de combustibles fósiles (carbón, petróleo y gas natural) para la producción de energía, se ha liberado gran cantidad de CO2 a la atmósfera y lo mismo ocurrió con las emisiones de los otros GEI
por otras actividades humanas.
Las emisiones de dióxido de carbono, originadas en la combustión de hidrocarburos fósiles, tuvieron un crecimiento de tipo exponencial desde el comienzo
del período industrial, y a las mismas se deben sumar las causadas por la defores128
Cambio climático global
tación, que son actualmente tres o cuatro veces menores que las primeras. Parte del
dióxido de carbono emitido está siendo captado por los océanos, por la biosfera y
a través de esta, por los suelos, pero casi la mitad se está acumulando en la atmósfera. Por ello se ha producido un incremento de las concentraciones de alrededor
del 30% en los últimos 150 años. En el mismo período, la concentración del metano en la atmósfera aumentó un 150% y la del óxido nitroso un 16%.
Las alteraciones en la concentración de los GEI en la atmósfera producidas
por sus emisiones duran en promedio desde alrededor de 15 años en el caso del metano, a 100-150 años en el del dióxido de carbono y el del óxido nitroso. Hay otros
GEI artificiales, afortunadamente de muy baja emisión, para los que se estiman
tiempos de permanencia en la atmósfera antes de su destrucción que van de entre
40 años a varios miles de años según sea la sustancia química.
La prolongada permanencia de las emisiones de GEI en la atmósfera hace que
estas emisiones tengan un efecto acumulativo. Debido a que el tiempo de permanencia del efecto de las emisiones del CO2 y el N2O es superior a 100 años, en el
caso hipotético de que estas se redujeran a cero, la atmósfera continuaría con concentraciones superiores a las del período preindustrial por largo tiempo, volviendo
sólo después de unos dos siglos a sus valores iniciales. A ello se debe agregar que
la capacidad calorífica del sistema climático es enorme, particularmente por su
componente oceánica, por lo que el equilibrio térmico del sistema climático con las
nuevas concentraciones de GEI se alcanza sólo unos 50 años después que estas son
modificadas.
El efecto combinado de la prolongada permanencia de los GEI en la atmósfera y del retardo con que las temperaturas del sistema climático se acomodan a las
nuevas concentraciones de los GEI tiene dos implicancias de significativo contenido político. Los cambios que se han producido ya en el clima y los que ocurrirán
en las próximas décadas son principalmente resultado de las emisiones pasadas, de
las cuales son responsables fundamentalmente los países desarrollados. Las emisiones presentes condicionarán el clima futuro, de forma que el clima de la segunda mitad del siglo dependerá críticamente del ritmo de las emisiones durante las
próximas décadas.
9.6. El calentamiento global durante el periodo industrial
La temperatura promedio de la superficie del planeta aumentó entre 0,6º y
0,7°C durante los últimos 150 años (Fig. 9.1). El patrón de las tendencias y fluctuaciones es similar en ambos hemisferios. No cabe duda sobre el calentamiento
global ya que si bien puede haber cuestionamientos sobre estas series globales por
la presunta modificación a lo largo del tiempo del entorno de las estaciones meteo129
Vicente Barros
0.8
GLOBAL
Anomalía de temperatura (°C)
0.6
0.4
Fig. 9.1.
Apartamiento de
la temperatura
media anual de
superficie
con respecto del
promedio de
61-1990. La línea
continua es el
promedio móvil
de 21 años.
0.2
0.0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
1860
1880
1900
1920
1940
1960
1980
2000
rológicas, hay, además, una serie de indicadores del sistema climático que son consistentes con esta tendencia. Se observa una retirada general de los glaciares y la
temperatura de la superficie del mar se calentó al menos en 0,6°C. Este aumento
abarco prácticamente toda la capa de mezcla, cuyo espesor varia de 50 m o menos
en las zonas tropicales hasta 700 m en las latitudes altas. La capacidad calorífica
de esta capa del mar es al menos 35 veces superior a la de la atmósfera, lo que esta indicando una formidable acumulación de calor en el planeta. También hay una
aceleración del ciclo hidrológico, lo que es consistente con el calentamiento global. Desde 1950, la temperatura nocturna aumentó más rápidamente que la diurna
lo que es indicativo que el aumento en la temperatura se debe al efecto invernadero. Todos estos y otros indicios son coincidentes en indicar que hubo un calentamiento global, sobre todo en los últimos 30 años que tiene la impronta del aumento de las concentraciones de GEI como lo es también, aunque parezca paradójico,
el enfriamiento de la estratosfera desde 1980 en más de 0,5°C.
Por otra parte, una reconstrucción paleo-climática (Fig. 9.2) indica que un
cambio tan intenso como el actual no tiene antecedentes en los últimos 1000 años
lo que estaría también contribuyendo a descartar que el mismo se haya originado
en la variabilidad natural.
Sobre la base de estos y otros elementos de juicio el Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (IPCC 2001a) en su informe del año 2001 ha concluido que la tendencia al calentamiento observada en el siglo XX tiene una importante componente de origen antrópico.
9.7. El clima en el siglo XXI
La evolución de las emisiones de los GEI en el futuro va a depender de numerosos factores cuya predicción es bastante compleja. Ellos son el crecimiento
económico y demográfico, los cambios tecnológicos e incluso el desarrollo hacia
130
Cambio climático global
[Basado en datos
paleo-climáticos tomados
de Mann y otros (1999)]
Anomalía de temperatura (°C)
0.4
Fig. 9.2.
Apartamiento de la
temperatura media
anual del
Hemisferio Norte
respecto del promedio
de 1900-1950.
La línea gruesa es el
promedio móvil
de 51 años.
0.3
0.2
0.1
0.0
-0.1
-0.2
-0.3
-0.4
-0.5
1000
1100
1200
1300
1400
1500
1600
1700
1800
1900
2000
una sociedad con mayor o menor equidad. Por último, pero no menos importante,
dependerá también de las respuestas colectivas de la humanidad para reducir o al
menos disminuir la tasa de crecimiento de las emisiones.
Como todo esto es muy difícil de prever, sólo cabe la posibilidad de construir
posibles escenarios socioeconómicos del futuro. La construcción y características de
estos escenarios son discutidas en el capítulo 12. Los distintos escenarios presuponen niveles de actividad económica que implican a su vez distintos escenarios de
emisiones. Se pueden construir tantos escenarios de emisiones como surjan de las
combinaciones de los factores determinantes del nivel de actividad económica y de
sus características, sin certeza sobre cual ha de ser el que realmente ocurrirá. Sin embargo, dado un determinado escenario de emisiones de GEI a lo largo del tiempo,
este determina el escenario de la evolución de las concentraciones de estos gases.
El efecto de las concentraciones de GEI en el clima se estudia mediante modelos climáticos globales (MCG) que permiten simular el sistema climático en casi toda su complejidad. Estos modelos representan los procesos físicos del mar, la
atmósfera, el suelo y la criósfera, y simulan su evolución mediante el uso de grandes computadoras. En el capítulo 11 se describen con más detalle. Sólo los MCGs
más sofisticados han sido capaces de reproducir, a partir de la evolución de las concentraciones de los GEI, los cambios climáticos globales observados durante el periodo industrial. Esto genera cierta confianza en su habilidad para simular los cambios globales del clima futuro.
Los distintos MCG proyectan distintos valores de la temperatura global, aún
bajo los mismos escenarios socio-económicos. Sin embargo, todos dan la misma
respuesta cualitativa, calentamientos apreciables a lo largo del siglo XXI para cualquiera de los escenarios socioeconómicos.
Los MCG son una metodología confiable para estimar cambios climáticos a
escala global, pero aún tienen una capacidad limitada para simular el clima en la
escala regional, entendiendo por tal la que va desde una localidad a un continente.
131
Vicente Barros
Aunque los distintos modelos son consistentes entre sí en sus predicciones para la
escala global, presentan notables diferencias en la escala regional, particularmente
en las simulaciones de los campos actuales de la precipitación y de su predicción
futura lo que es una limitante de importancia a la hora de evaluar los impactos del
cambio climático.
Esto es a su vez, también una gran limitación para estimar la vulnerabilidad
al cambio climático, ya que es de esperar que la mayor parte de los impactos ecológicos, económicos y sociales sean de escala regional o local. Sin embargo, los
modelos son consistentes en la predicción de algunos aspectos, que aunque de carácter global se manifiestan en muchas regiones. Por ejemplo, se espera un aumento de la intensidad del ciclo hidrológico con mayores precipitaciones, aunque en algunas regiones pueda ocurrir lo contrario. Se estima que habrá una mayor
frecuencia e intensidad de las precipitaciones intensas (IPCC 2001b), y en consecuencia de los fenómenos asociados a ellas, cosa que ya está ocurriendo en muchas
regiones del planeta. En el capítulo 5 se ha visto que ello ya está ocurriendo en la
cuenca del Plata.
Como consecuencia de la expansión térmica de los océanos y en menor medida por el deshielo de los glaciares y mantos continentales de hielo, se estima que
aumentará el nivel medio del mar, el que hacia el 2100 estaría en alrededor de 60
cm por encima de su nivel actual. Este efecto global se sentirá con pocas variantes
en todas las costas del planeta, pero se pueden anticipar problemas severos en
aquellas relativamente bajas como es el caso de los deltas y costas de estuarios y
en los estados insulares del Caribe y Polinesia, causando grandes pérdidas socioeconómicas y migraciones.
Otro impacto global que se manifestará uniformemente a escala regional es el
de la fertilización de gran parte de la biosfera con el consiguiente cambio ecológico. Parte de la vegetación tiene un tipo de fotosíntesis en el que el dióxido de carbono es un factor limitante, por lo que su aumento favorece su desarrollo. Otros vegetales, en cambio, no cambian su nivel de fotosíntesis en función de la
concentración del dióxido de carbono. El aumento de la concentración de este gas
puede alterar el equilibrio ecológico favoreciendo la expansión del primer tipo de
vegetales a expensas del segundo. Mucho más severos serán los efectos de los cambios climáticos sobre los ecosistemas. Estos pueden resultar muy críticos en los sistemas aislados como los de montaña o humedales donde se podría llegar a la extinción masiva de muchas especies y ecosistemas. Algo parecido ocurriría con casi
todos los sistemas ecológicos ya que el uso antrópico del espacio ha llevado a la
fragmentación y el aislamiento de los mismos.
Algunos estudios sugieren que aún en los casos en que la continuidad de los
ecosistemas no está limitada geográficamente, la velocidad del cambio climático
seria dos o tres veces superior al que muchas especies pueden desplazarse. Por ello,
132
Cambio climático global
está predominando la idea de que de no mediar una reducción drástica de las emisiones de GEI y su eliminación antes de 50 años, la catástrofe ecológica no tendrá
precedentes desde que el Hombre apareció en el planeta.
En la producción de alimentos, no se prevé grandes dificultades a escala global aunque sí en ciertas regiones. Las perdidas de productividad en ciertas áreas,
principalmente tropicales y subtropicales, serían compensadas por los aumentos en
otras, particularmente en latitudes medias y altas. Sin embargo, es de esperar que
los rápidos avances en la biotecnología permitan una veloz adaptación a las nuevas
condiciones climáticas en casi todo el mundo.
Finalmente, existe consenso en que el impacto será mayor en todo sentido en
los países en desarrollo pues carecen del conocimiento, la organización y los recursos materiales para anticipar y adaptarse al Cambio Climático.
9.8. Parte del Cambio Climático ya es inevitable: mitigación y adaptación
Cuando se calcula el potencial de calentamiento de las emisiones de GEI según las actividades humanas, el 48% corresponde a la energía, fundamentalmente
por la quema de combustibles fósiles. El 24% corresponde a las emisiones de clorofluorocarbonos. Un 13% se atribuye a la deforestación, particularmente en el
Amazonas y en Borneo. Un 9% se debe al sector agropecuario, debido a la ganadería bovina y al cultivo del arroz con inundación que es la principal fuente de alimentación para la mitad de la humanidad. El 6% restante es consecuencia del manejo de los residuos orgánicos y de algunos pocos procesos industriales. Sobre las
emisiones de los clorofluorocarbonos y de otras sustancias que dañan la capa de
ozono están vigentes reducciones acordadas en el Protocolo de Montreal. Por lo
tanto, el sector energético contribuye con dos tercios del potencial de calentamiento de las emisiones restantes.
Cualquier intento de mitigar seriamente el Cambio Climático debe pasar por
una reducción drástica (del orden del 50%) de la quema de combustibles fósiles y
en el futuro, su eliminación. Como los combustibles fósiles son la principal fuente
de energía (más del 80% del total del mundo), esto no sería posible de inmediato
sin causar una catástrofe económica mundial. Además, la sustitución de una fuente de energía primaria es un proceso que la experiencia histórica muestra que tomará, al menos, varias décadas. Por ello, la sustitución de los hidrocarburos en forma substancial no parece factible en un horizonte de 10 a 20 años.
Además de esta inercia en el sistema socioeconómico, como ya se mencionó
antes, las concentraciones de GEI permanecen por largo tiempo en la atmósfera y
el ajuste térmico del sistema climático a las mismas es también lento. Por lo tanto
la temperatura aumentará en las próximas décadas en cualquiera de los posibles es133
Vicente Barros
cenarios socioeconómicos. Es decir, que a pesar de lo poco o mucho que se logre
hacer para disminuir las emisiones, el Cambio Climático en las próximas décadas
y sus consecuencias ya son inevitables. En efecto, no hay muchas diferencias hasta el año 2040 entre los distintos escenarios (tabla 12.2 en el capítulo 12).
Dado lo inevitable del cambio climático durante el siglo XXI, se está considerando no sólo la mitigación del cambio climático, sino la adaptación al mismo.
La adaptación óptima sería aquella que se puede planificar con antelación y no la
que ocurre a medida que aparecen los cambios. Sin embargo, en muchos casos eso
es aún imposible pues no se cuenta con escenarios muy creíbles a escala regional.
De todos modos, el manejo de escenarios permite en ciertos casos minimizar potenciales riesgos sin mayores costos. En particular siempre es recomendable la utilización de opciones que de todos modos son buenas para las condiciones presentes.
La preocupación internacional sobre el Cambio Climático dio lugar a la Convención Marco de Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (CMNUCC) firmada en 1992 en Río de Janeiro y en el contexto de la misma, al Protocolo de Kyoto
en 1997. Ambos instrumentos constituyen los primeros pasos hacia una solución
colectiva y progresiva para la mitigación de este grave problema. El Protocolo de
Kyoto compromete una modesta reducción de las emisiones de los países desarrollados durante los próximos años, pero esas reducciones deberían ser mucho mayores si se pretende frenar o al menos reducir la velocidad del calentamiento global hacia la segunda mitad del siglo.
La adaptación a la parte ya inevitable del cambio climático es una imperiosa
necesidad, pero de ningún modo debe entenderse como una alternativa al proceso
de mitigación, pues si este no se profundiza los resultados en la segunda mitad del
siglo pueden ser catastróficos.
Referencias
Barros, V. 2004: El Cambio Climático Global. Libros del Zorzal, Buenos Aires, 172 pp.
IPCC 2001a: Climate Change 2001: The Scientific Basis. Cambridge University Press, USA,
881 pp.
IPCC 2001b: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Cambridge University Press, USA, 1031 pp.
Mann, M. E., R. S. Bradley and M. K. Hughes 1999: Northern Hemisphere temperatures during
the past millennium: inferences, uncertainties and limitations, Geophys. Res. Lett, 26, pp.
759-762.
134
CAPÍTULO
X
BACKGROUND SOBRE OTROS ASPECTOS REGIONALES:
CAMBIOS EN EL USO DEL TERRENO,
AEROSOLES Y TRAZA DE GASES
Pedro Silva Dias1
1
Universidade de São Paulo, Brasil.
RESUMEN
Algunos estudios recientes sobre el impacto del cambio del uso del suelo
en el clima han explorado el rol de patrones realistas de deforestación en las zonas tropicales. Sus resultados indican que se puede producir un aumento de la
precipitación si la deforestación es parcial, aunque típicamente una reducción
del orden de 25% de la precipitación sería esperable si el bosque se convierte
totalmente en pasturas. Con escenarios de cambio climático global, algunas simulaciones de la dinámica de la vegetación han mostrado que se produciría un
proceso de savanización del Amazonas con impactos significativos en América
del Sur.
Se ha mostrado que el impacto de la quema de biomasa se extiende más
allá de las áreas de quema. En particular, se ha informado que los aerosoles,
producidos por las quemadas en el Amazonas, Brasil central y Bolivia, pueden
tener un impacto en la precipitación de la cuenca del Plata debido a su efecto
radiativo. El impacto de las megas ciudades en el clima regional también ha sido explorado. Se ha detectado en algunos casos unl impacto en la variabilidad
de la precipitación y la ocurrencia de extremos, como por ejemplo el aumento
de la frecuencia de días con precipitación por encima de ciertos altos umbrales.
135
Pedro Silva Dias
10.1. Introducción
Importantes ejemplos sobre la complejidad de las interacciones entre las relaciones no lineales del Sistema Climático han sido detectados en Sudamérica en
el contexto del efecto de los aerosoles provenientes de la quema de biomasa y el
uso de suelo. El cambio en el uso del suelo está asociado con cambios en los ecosistemas y es sabido que estos tienen un impacto en la concentración de gases en
la atmósfera tanto como fuentes y como sumideros de muchos constituyentes atmosféricos incluyendo los gases de efecto invernadero. Los cambio en el uso del
suelo y los ecosistemas también tienen alto impacto en los caudales de agua (hidrología), el balance de energía (reflexión y absorción de la radiación solar), y en la
circulación del aire (propiedades de superficie y aerodinámicas). La quema de biomasa es la mayor (y en ocasiones la única) fuente de muchos de los gases que afectan el clima y la calidad del aire. Es un fenómeno usual y natural (Haberle y Maslin 1999; Liu y Colinvaux 1988, Martin y otros 1992) en muchas áreas de la sabana
como El Cerrado en Sudamérica central y también en algunos bosques de latitudes
altas, siendo una práctica usual en el manejo de los suelos. Las razones para la quema de biomasa incluyen la deforestación, el recambio de cultivos, el pastoreo en
las sabanas, la limpieza de residuos agrícolas y la generación de leña.
Los cambios en las propiedades físicas de la superficie pueden modificar los
flujos de agua (ciclo hidrológico) y los flujos de energía (radiación solar, forzante
radiativo, intercambios de calor) que pueden tener un impacto significativo en el
clima en la escala regional local, afectando la circulación del aire, los patrones de
precipitación y las temperaturas. Los impactos son altamente dependientes de la
ubicación geográfica y la estación del año y frecuentemente el impacto medio global es bastante pequeño y en consecuencia, difícil de ser detectado en los promedios globales. Sin embargo, localmente, los efectos asociados con los cambios en
el uso del suelo que dan lugar a cambios en la composición atmosférica pueden ser
muy importantes. Los procesos físicos principales que causan modificaciones sobre el clima regional mediante cambios en el uso del suelo y en la composición química de la atmósfera son:
a) El albedo de superficie (fracción de la radiación solar reflejada hacia la atmósfera). El albedo de superficie depende de la cobertura vegetal, y es menor en
un bosque que en suelo abierto o cultivado.
b) Evapotranspiración. El transporte de agua desde las plantas hacia la atmósfera impacta directamente en el ciclo hidrológico, en el forzamiento radiativo (indirectamente a través de las nubes), y en el balance de energía. Es controlada por
la profundidad de las raíces de la vegetación, el área de las hojas y el contenido de
humedad del suelo.
c) Rugosidad aerodinámica de la superficie. La superficie del suelo afecta la
136
Background sobre otros aspectos regionales: cambios en el uso del terreno, aerosoles y traza de gases
circulación del aire que fluye sobre el mismo y, en consecuencia, también influencia la evapotranspiración y los flujos de energía.
d) Aerosoles. Los aerosoles influencian directamente el balance radiativo de la
atmósfera mediante retroalimentaciones positivas y negativas. Algunos aerosoles
son altamente reflectivos y por lo tanto disminuyen la energía solar disponible en
superficie, produciendo un efecto de enfriamiento. Otros son más efectivos en términos de absorción de la radiación solar y de esta manera contribuyen al calentamiento de la atmósfera. Pero los aerosoles también impactan en la formación y estructura de las nubes dado que actúan como núcleos de condensación. El polvo de
la superficie también puede influenciar el clima regional mediante la erosión eólica.
e) Gases trazas. La vegetación emite Compuestos Orgánicos Volátiles (VOC)
que tienen gran influencia en la química atmosférica, la hidrología y el clima mediante la producción de ozono troposférico, la producción de aerosoles orgánicos,
la formación de núcleos de condensación y la generación de lluvia ácida. El cambio en el uso del suelo puede tener un impacto significativo en la emisión de VOC
debido a los cambios asociados en la vegetación.
10.2. Efectos regionales de la quema de biomasa
La quema de biomasa es ciertamente la mayor fuente de aerosoles atmosféricos en Sudamérica lejos de las principales ciudades (Artaxo y otros 1990; Echalar
y otros 1998). Los aerosoles carbónicos, además de su influencia en el forzamiento radiativo, también causan problemas respiratorios. Las fuentes principales son la
quema de combustibles fósiles y de biomasa y la oxidación de los VOC. También
existen en la atmósfera aerosoles naturales biogénicos que están formados a partir
de restos vegetales (fragmentos de hojas, restos de ceras vegetales, etc), materia orgánica y partículas microbianas (bacterias, hongos, virus, algas, pollen, esporas,
etc) (Artaxo y otros 2003). Todavía requieren perfeccionamiento las mediciones
válidas de varias especies orgánicas carbónicas en los aerosoles y la diferenciación
entre carbono mineral y orgánico pero ha habido un progreso sustancial en la estimación del impacto regional en Sudamérica. Mejoras fundamentales se han realizado en los últimos años con respecto a los factores de emisión, es decir, la cantidad de aerosoles emitidos por cantidad de biomasa quemada teniendo en cuenta
experimentos controlados (Procópicio et al. 2004).
Los estudios con modelos han indicado el impacto potencial de la quema de
biomasa en la precipitación (Moreira y otros 2004). Varios estudios recientes han
mostrado que la circulación atmosférica prevaleciente transporta una cantidad significativa de aerosoles desde las áreas de quema de biomasa en la región tropical
hacia las latitudes más altas en Sudamérica (Freitas y otros 1996, 2004, 2005). Ba137
Pedro Silva Dias
jo ciertas condiciones meteorológicas, en general asociadas con la presencia de un
fuerte jet de capas bajas a lo largo de Los Andes o un intenso flujo en capas bajas
del Noroeste, la pluma de aerosoles producida por la quema de biomasa en el sur
del Amazonas viaja hacia Paraguay, Norte de Argentina y Sur y Sudeste de Brasil.
Los gases de efecto invernadero se emiten durante las quemadas. Las emisiones principales son CO2, CO (un cuarto de todas las fuentes), CH4 (5-10% de todas
las fuentes), óxido nítrico, amoníaco, NO y VOC. También se emiten cantidades
significativas de cloruro de metilo (CH3Cl) y bromuro de metilo (CH3BR), las cuales reaccionan con el ozono estratosférico. Muchos de los compuestos emitidos que
contienen nitrógeno y carbono son químicamente reactivos y son precursores del
ozono troposférico, y las tendencias anuales y el ciclo estacional de las concentraciones de ozono en la tropósfera se corresponden con el ciclo estacional y la magnitud de la quema de biomasa en la zona tropical de Sudamérica (Thompson y
otros 1999).
El ozono troposférico asociado con la quema de biomasa es un importante gas
de efecto invernadero y además modifica la química atmosférica dado que su impacto sobre los radicales OH que afectan la capacidad de depuración de la atmósfera tiene un efecto indirecto sobre la concentración de gases de efecto invernadero.
La producción fotquímica del ozono está sujeta a la abundancia de contaminantes
desde las fuentes tales como la quema de biomasa, y la polución urbana. Los ecosistemas tienen una interacción significativa con el ozono de la tropósfera. Las emisiones de algunos vegetales juegan un rol importante en la remoción del ozono troposférico pero pueden también incrementar la concentración de este gas mediante
reacciones fotoquímicas asociadas con los VOC emitidos. Las mediciones de ozono troposférico en Sudamérica indican concentraciones significativas en la áreas rurales, lejos de los principales centros urbanos y las mismas han sido atribuidas a la
quema de biomasa (Andreae y otros 1988; Kirschhoff y otros 1991).
Durante el pico de la estación de quema en el centro de Sudamérica el número de partículas en el aire aumenta un orden de magnitud sobre los valores del resto del año (Martins y otros 1998). La radiación solar y en particular la Radiación
Fotosintéticamente Activa (PAR) que alcanza la superficie se reduce cerca de un
10-30% disminuyendo la temperatura de superficie y la disponibilidad de luz para
el crecimiento de las plantas (Schafer y otros 2002). Este efecto sobre la vegetación no está bien establecido. Se combinó exitosamente un modelo dinámico de vegetación con un modelo atmosférico de mesoescala conteniendo un módulo de
emisión de aerosoles por quema de biomasa. Así se demostró que los efectos no lineales asociados a la interacción entre los aerosoles, la radiación y la vegetación
son los responsables de los cambios significativos en las propiedades de la vegetación y en los regímenes de precipitación en la estación de transición entre los períodos secos y húmedos en el Sudoeste de Amazonia. Un reporte preliminar fue
presentado por Moreira y otros (2004).
138
Background sobre otros aspectos regionales: cambios en el uso del terreno, aerosoles y traza de gases
Sin embargo las particulas que contienen carbón mineral e incluyen gases de
efecto invernadero absorben radiación causando un calentamiento. La combinación de una superficie más fría (por un par de grados) debido a la falta de radiación
solar con una capa límite más caliente por la acción de la absorción incrementa la
estabilidad y reduce la posibilidad de formación de nubosidad, y en consecuencia,
reduce la posibilidad de precipitaciones. Freitas y otros (2004) mostró la posibilidad de una disminución en las precipitaciones en la cuenca del Plata como una respuesta al efecto radiativo de la carga de aerosoles transportada desde las quemas
de biomasa de las regiones de El Cerrado y Amazonia. El estudio de un caso individual por Freitas y otros (2004) durante el período de transición de la estación seca a la estación húmeda en el centro de Sudamérica (Setiembre) sugirió una reducción en las precipitaciones del orden del 10-15% en el Sur de Brasil y Uruguay en
un evento particular.
El comienzo del Sistema Monzónico de Sudamerica se caracteriza por la transición de una atmósfera muy contaminada debido a la quema de biomasa hacia una
atmósfera limpia. Los aerosoles biogénicos y los producidos por la quema de biomasa tienen un rol directo en el balance de energía en superficie y en la tropósfera
debido a su capacidad de dispersar y absorber la radiación solar (Artaxo y otros
1990). Estos aerosoles también pueden tener impacto en la estabilidad termodinámica de la atmósfera debido a que los mismos tienden a enfriar la superficie (por
dispersión de la radiación solar que de otra forma sería absorbida por la superficie)
y a calentar las capas superiores por la absorción de radiación.
Resultados de observaciones y de modelos recientes indican que la pluma de
aerosoles producida por la quema de biomasa hacia el final de la estación seca es
transportada hacia el Sur y puede interactuar con los sistemas frontales generando
un posible efecto de retroalimentación en el régimen de precipitación (Andrea y
otros 2004; Freitas y otros 2004, 2005) a través de los procesos radiativos en la microfísica de las nubes (Silva Dias y otros 2002). Se encontraron algunas evidencias
de que los aerosoles producidos por la quema de biomasa serían capaces de influir
la distribución de lluvias en el principio de la estación lluviosa, a partir de comparaciones entre datos observados y estimaciones de precipitación, basadas en los
reanálisis del ECMWF que no incluyen el efecto radiativo de los aerosoles producidos por la quema de biomasa.
Un efecto de retroalimentación posible entre el contenido de humedad del
suelo y la actividad monzónica sobre la región tropical de Sudamérica ha sido discutido por Grimm (2003). Sin embargo, el efecto promedio durante el período de
transición de la estación seca a la estación húmeda todavía no ha sido estudiado y
son necesarias más investigaciones para poder identificar el potencial de cambio
climático asociado con el impacto en la precipitación de la quema de biomasa.
139
Pedro Silva Dias
La precipitación puede reducirse más debido al efecto de los aerosoles como
núcleos de condensación en el caso de nubes cálidas. En este caso los núcleos compiten por la disponibilidad de vapor de agua, reduciendo el tamaño de las gotas de
nube que permanecen en suspensión en el aire y no precipitan. La reducción en las
precipitaciones genera un efecto de retroalimentación positiva que hace que los incendios y las quemas sean más probables. Este efecto es particularmente importante en la cuenca Amazónica (Rosenfeld y otros 2004) y no ha sido explorado en
otras regiones corriente debajo de las áreas principales de quema de biomasa.
10.3. Cambios en el uso del suelo
Varios estudios de tipo observacionales o a partir de datos generados por modelos han cuantificado las correlaciones estadísticas entre la precipitación y los parámetros de la superficie del suelo (Dirmeyer 2001; Reale y Dirmeyer 2002; Reale y otros 2002; Koster y Suarez 2004). Kalnay y Cai (2003) han desarrollado un
nuevo enfoque para separar los cambios de temperatura en superficie forzados por
cambios en las condiciones de borde de aquellos esperados a partir de condiciones
de borde constantes y las temperaturas atmosféricas observadas.
10.3.1. Deforestación
El cambio en la vegetación de bosque a tierras de pastoreo o áreas de cultivos tiene un efecto directo en el albedo de superficie (aumento) y en la rugosidad
(disminución). Los árboles tienen raíces más profundas y mantienen la evaporación por períodos de tiempo más largos que la vegetación alternativa. En consecuencia, el ciclo anual de evapotranspiración en los bosques tropicales ha dado
muestras de ser menos pronunciado aún en áreas donde la estación seca está bien
definida (Salati 1987; Gash y Nobre 1997; Werth y Avissar 2004).
Una interacción posible entre la humedad del suelo y la actividad de monzón
sobre América del Sur ha sido discutida por Grimm (2003) lo que es de aplicación
para la interacción entre los cambios de deforestación y la precipitación a través de
los cambios en la humedad del suelo.
El impacto de la deforestación en las áreas tropicales es algo diferente en la
estación seca que en la estación húmeda (Avissar y otros 2002). En la estación seca, las áreas no forestadas se tornan cálidas y secas. Impactos significativos ocurren en las regiones deforestadas rodeadas por áreas forestadas en una escala de
unos pocos cientos de kilómetros de ancho. Una circulación local se desarrolla desde las zonas forestadas hacia las regiones deforestadas durante el día generando
convergencia de aire en las zonas no forestadas, induciendo movimientos vertica140
Background sobre otros aspectos regionales: cambios en el uso del terreno, aerosoles y traza de gases
les los cuales favorecen la formación de nubosidad. También, una superficie más
seca conduce a una mayor turbulencia térmica la cual favorece la formación de nubes. Durante la estación seca, nubes poco profundas se pueden ver como resultado
en las imágenes visibles de satélite. Estas nubes poco profundas producirían precipitaciones en condiciones limpias (recordar los aspectos relacionados con la quema de biomasa antes mencionados). Durante la estación húmeda, la evapotranspiración en los bosques y en las zonas de pastizales es aproximadamente similar,
pero el bosque más oscuro refleja menos radiación. El exceso de radiación sobre el
bosque se transforma en calor y genera mayor turbulencia térmica la cual favorece
la formación de nubosidad y las precipitaciones. En la estación húmeda llueve más
sobre las zonas forestadas que sobre las zonas no forestadas.
Durante la estación seca, Cutrim y otros (1995) mostraron que las regiones
preferenciales para la formación de cúmulus de buen tiempo son las zonas deforestadas y las regiones de suelo elevado. Fisch y otros (1996) y Fisch y Nobre (1999)
mostraron diferencias significativas en la evolución y la estructura de la Capa Límite Planetaria (PBL) entre la estación seca y la estación húmeda, indicando que
la altura de la capa de mezcla sobre las zonas de extensos pastizales es mayor en
la estación seca y decrece en la estación húmeda; mientras que sobre el bosque, básicamente la altura de la capa de mezcla tiene poca variación estacional.
En las áreas deforestadas hay más nubes poco profundas durante la tarde, y
menos convección profunda durante la noche en la temporada seca y esa convección es más fuerte de noche sobre áreas deforestadas durante la temporada húmeda. En conclusión, .hay más precipitación sobre áreas deforestadas en la temporada húmeda y menos en la temporada seca y por lo tanto hay mayor variabilidad
estacional. Esta conclusión es coherente con un desplazamiento hacia el norte de
la zona de transición ecuatorial-tropical
Los efectos de deforestación en el clima regional se han estudiado mediante
técnicas de modelado. Nobre et al (1991) mostraron que un reemplazo completo
del bosque por pastizales en la cuenca del Amazonas llevaría a un aumento local
en la temperatura y a una disminución en la precipitación. Varios otros estudios se
han publicado más recientemente, bajo el supuesto de la deforestación total en el
Amazonas y en general ellos indican una reducción de la orden de 20-30% en la
precipitación y un calentamiento regional del orden de 2 a 3° C (Silva Días y
Marengo, 1999, Nobre et al. 2002). Con estos modelos interactivos de vegetaciónclima se han realizado experimentos para analizar los efectos de cambios radicales
en la vegetación, tal como el reemplazo completo del bosque por pasturas bajo uso
ganadera, y se ha corrido el GCM hasta el equilibrio que surge de la implementación de este cambio de vegetación. Usando un conjunto de simulaciones producidas con el MCG del Instituto Goddard de la NASA (GISS), Werth y Avissar
(2002) el hallaron que la deforestación de la cuenca del Amazonas afecta muy
apreciablemente el hidro-climatología de la cuenca. Además, ellos encontraron que
141
Pedro Silva Dias
esta deforestación afecta también el hidroclimatología de otras regiones del planeta, como por ejemplo produciendo una reducción significativa de la precipitación
en América del Norte, aunque en general, las señales de teleconexiones en otras
regiones son mas débiles cuanto más lejos se encuentren estas de los trópicos.
Estudios de teleconexiones (Grimm y Silva Dias 1995) indican la posibilidad del
impacto remoto significativo (por ejemplo sobre Europa) por parte de la precipitación anómala de la zona de convergencia del Atlántico Sur, pero sólo un pequeño
efecto asociado con el calentamiento anómalo de la región del Amazonas.
Se han publicado trabajos con modelado del impacto de situaciones más realistas de deforestación, con un parcelas del orden de pocos decenas a centenas de
Km. Silva Días y Regnier (1995) y Souza et al. (2000) mostraron que la circulación
local de capas bajas genera una convergencia de humedad sobre la zona con pastizal de suficiente magnitud como para explicar la formación local de cúmulos.
Baida Roy y Avissar (2002) y Silva Días et al. (2002b) investigaron el impacto de
la deforestación en la micro y mesoescala de la formación de nubes convectivas
durante la temporada seca. Utilizando simulaciones producidas con el Modelo
Atmosférico Regional (RAM) apoyadas con imágenes satelitales, ellos encuentran
que las áreas deforestadas con pastizales tienen un efecto disparador en la formación de nubes. Ellos enfatizan que la advección del flujo sinóptico del flujo lleva
las nubes lejos de su ubicación original pero no los elimina. En estudios posteriores se investigaron varios parámetros y características que además de las condiciones vegetales de la superficie aterrizar de superficie, también afectan el desarrollo
de las circulaciones de mesoescala nubosidad anubla como resultado de heterogeneidad del paisaje. Ellos encontraron que las características del modelo (por ejemplo, el tamaño de la malla, entre otros) puede tener un impacto tan importante como que de la heterogeneidad del paisaje.
Los nuevos desarrollos de esquemas dinámicos de modelos acoplados de vegetación y clima-carbón (Cox et al. 2000; Betts et al 2004, y Huntingford et al.
2004) han mostrado que el forzante fisiológico del cierre de los estomas como consecuencia de niveles atmosféricos crecientes de CO2 puede contribuir un 20% a la
reducción de la lluvia en el Amazonas. La muerte del bosque produce dos retroalimentaciones positivas con la reducción de la precipitación: (1) una reacción de
biogeofísica debida a la pérdida de cobertura del bosque con la consiguiente reducción del reciclaje del agua por evaporación local y (2) una reacción de biogeoquímica por la liberación de CO2 que contribuiría a un aceleración del calentamiento global (Betts et al. 2004).
Acerca de la interacción no lineal entre la atmósfera y la vegetación por el
calor latente y la transferencia de momento, la radiación y que, en periodos de
tiempo muy grandes, el clima ejerce el control principal sobre la vegetación y que
igualmente el de tipo de bioma influye en el clima, es posible concebir la existencia de múltiples equilibrio del sistema de clima/vegetación. Oyama y Nobre (2003)
142
Background sobre otros aspectos regionales: cambios en el uso del terreno, aerosoles y traza de gases
acoplaron un modelo dinámico del bioma al modelo global del clima del CPTEC
para estudiar las soluciones del equilibrio. Ellos han mostrado la posibilidad de dos
soluciones estables para el caso particular de los biomas de Sudamérica: la primera
solución estable tiene una distribución del bioma semejante al observado en el presente; la segunda solución se caracteriza por una sabana en el este del Amazonas y
un semidesierto en el nordeste de de Brasil y la extensión de la mata atlántica sobre
la región Central de Brasil (Nobre et al. Oyama 2004).
No obstante, es todavía poco clara la influencia de los cambios en la superficie del suelo para explicar las tendencias levemente positivas de la lluvia documentadas en el sur del Amazonas desde mediados de la década de 1970 (Marengo
2004) y las tendencias positivas significativas en la lluvia y los caudales sobre la
región subtropical de la cuenca del Plata. La fuerte correlación de la precipitación
con las anomalías de la temperatura superficial del mar (TSM) en el Pacífico y
Océano Atlántico hace difícil la detección de una señal de largo plazo entre los
cambios introducidos por la deforestación y precipitación. Los resultados más
recientes han sugerido diferentes trayectorias en la reducción de la precipitación
como resultado de la deforestación (Avissar et al. 2002). La Figura 10.1 (una
adaptación de la Figura 1 de Avissar et al., 2002) especula con tres trayectorias
diferentes, entre otras muchas posibles. Una opción sería un aumento en la precipitación como resultado de la deforestación parcial quizá debido a las circulaciones
de mesoescala provocadas por la deforestación como las ya mencionadas del trabajo de Silva Días et al. (2002).
Fig. 10.1.
Impacto
conceptual de la
deforestación en
la precipitación
relativa.
Las tres curvas
indican diferentes
modelos, entre
otros muchos
posibles.
143
Pedro Silva Dias
10.3.2. Efectos urbanos
Algunos aspectos relacionados con el efecto de la urbanización sobre el desarrollo de la isla urbana de calor han sido demostrados claramente sobre grandes
áreas urbanas en la cuenca del Plata. En particular, los estudios observacionales en
el Área Metropolitana de San Pablo (AMSP) mostraron que la urbanización ha tenido un impacto estadísticamente significativo en las condiciones climáticas. Xavier y otros (1994) sugirieron una posible relación entre las precipitaciones en San
Pablo y el efecto de la isla de calor. Con un aumento en las temperaturas mínimas
durante la noche, la probabilidad de alcanzar la saturación durante la noche disminuye. Más aún, la contaminación incrementa el número de núcleos de condensación (CCN). El vapor de agua disponible se distribuye entre una mayor cantidad
de CCN los cuales tienden a permanecer en suspensión debido a su tamaño más
pequeño lo cual resulta en una disminución en la velocidad de caída de las gotas.
De esta manera el número de días con precipitaciones inferiores a los 2mm ha disminuido gradualmente durante el siglo XX. En el caso de precipitaciones intensas
(acumulados diarios mayores que 30 mm), el efecto es inverso: el aumento en la
inestabilidad térmica y el efecto plausible asociado con el incremento en la cantidad de nucleos de hielo (vinculado con la contaminación urbana) tiende a incrementar la probabilidad de precipitaciones intensas. Estudios más recientes por
parte de Freitas y Silva Dias (2004) separan los efectos radiativos de la pluma de
aerosoles urbanos y el forzante de la isla de calor. En ellos se muestra que el efecto radiativo de los aerosoles es significativamente mayor, comparable con el forzante termodinámico. Esto sugiere que el efecto asociado con la isla de calor es
relevante.
Aunque los cambios en el clima del AMSP han sido atribuidos al forzante de
superficie y la contaminación del aire impacta en la microfísica de nubes, efectos
remotos asociados a cambios de largo período en los patrones de temperatura de
superficie del mar (SST) pueden también ser responsables de los cambios observados. En Goncalves y otros (2002) se presenta un diagnóstico de la climatología de
invierno de temperaturas mínimas extremas en el Área Metropolitana de San Pablo. El diagnóstico se basa en los datos de temperatura en la estación meteorológica de Parque Estadual das Fontes do Ipiranga (IAG/USP) desde 1950 a 2000. La
persistencia de los patrones sinópticos y climatológicos se ha estudiado mediante
un análisis de componentes principales (PC) y los resultados fueron comparados
con las anomalías mensuales en la temperatura de superficie del mar (SST) del Pacífico Este y Atlántico Sur. Las temperaturas extremo de aire frío, sobre una base
mensual, no muestran cambios significativos desde 1950. Por otro lado, las temperaturas medias mensuales presentan una ligera tendencia hacia un calentamiento,
en concordancia con las tendencias de calentamiento del Océano Atlántico Sur. Las
PC indican ¨loadings¨ significativos de dos tipos de anomalías en las SST's: la anomalía fría del Océano Atlantico Sur, y la anomalía cálida aguas adentro de la cos144
Background sobre otros aspectos regionales: cambios en el uso del terreno, aerosoles y traza de gases
ta del Sur de Brasil. La última puede también ser responsable de algunos eventos
de frío extremo (en las temperaturas mínimas diarias) en el AMSP, también presentando dirección dominante del viento del Oeste (SW a NW). Ambos eventos (los
de frío extremo y dirección de viento del Oeste) se evidenciaron en los inviernos
de 1953, 1975, 1978, 1981, y 1994. Por otro lado, las temperaturas medias mensuales frías están altamente correlacionadas con una amplia franja de anomalía fría
en el Atlántico Sur, cerca de 25º a 30ºS y 15º a 55ºW. De esta manera, las anomalías en las SST's en el Océano Atlántico Sur tienen un efecto dominante sobre la
climatología de las temperaturas de invierno en San Pablo.
Las anomalías de la TSM tienen también la influencia en la formación de tormentas asociadas con los efectos urbanos de la isla de calor. Freitas y Silva Dias
(2004), a través de simulaciones numéricas y análisis de separación de factores,
mostró que la isla urbana del calor contribuyó a la precipitación total durante un
episodio severo de tormenta ocurrido el 01 de febrero de 2003 en el área metropolitana de São Paulo y que esta contribución fue función de la TSM. Las simulaciones numéricas presentaron respuestas claras al aumentar o disminuir la TSM;
con una anomalía positiva de 2º C en la TSM que es un valor que suele observarse,
el efecto de la isla urbana de calor puede causar un aumento del 28 % en la precipitación acumulada. El mismo efecto de la isla urbana de calor con una situación
con un anomalía fría de la TSM de 2º C tiene como resultado un aumento de sólo
un 14 % en la precipitación acumulada. En algunas áreas del dominio estudiado la
contribución del efecto de la isla de calor puede causar un aumento de la precipitación del orden del 100 %.
La formación de tormentas y la dispersión de contaminación también pueden
ser afectadas por las interacciones entre la isla urbana de calor y la brisa del mar.
Freitas et al (2005) mostró que la interacción compleja de estas dos circulaciones
se puede describir de la manera siguiente. Primero, la isla urbana del calor forma
una zona de fuerte convergencia en el centro de la ciudad con lo cual acelera la
frente de brisa de mar hacia el centro de la ciudad. La presencia de la región urbana
aumenta la velocidad de propagación del frente de la brisa del mar en cerca de 0,32
m s-1. Segundo, el frente de brisa de mar se atasca sobre el centro de la ciudad por
casi dos horas, porque la isla urbana del calor disminuye la propagación de la brisa
del mar. Esta situación puede contribuir al transporte de humedad y de contaminantes a niveles más altos de la atmósfera.
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148
CAPÍTULO
XI
MODELOS CLIMÁTICOS GLOBALES
Tércio Ambrizzi1
1
Universidade de São Paulo, Brasil.
RESUMEN
El propósito de este capítulo es proveer un panorama general del desarrollo y utilización de modelos computacionales tridimensionales del sistema climático global, incluyendo sus cuatro componentes principales: atmósfera,
océanos, tierra e hielo marino. En esta descripción se asume que el lector tiene
sólo una vaga idea sobre los modelos climáticos y se tratará de dar un entendimiento básico de lo que los modelos tratan de simular, de cómo son construidos, qué es lo que éstos han logrado simular y cómo son utilizados para propósitos evaluativos y predictivos. Luego de una corta introducción, se dará una
breve descripción de un Modelo de Circulación General Atmosférica (MCG) y
se discutirá su uso para estudios de Cambio Climático y las incertidumbres de
estos estudios.
149
Tércio Ambrizzi
11.1. Introducción
Un gran número de experimentos sobre Cambio Climático utilizando Modelos Climáticos Globales (MCGs) han sido realizados en los últimos años, tanto experimentos de equilibrio como transientes, así como experimentos forzados sólo
con cambios en las concentraciones de gases de efecto invernadero o forzados con
cambios tanto en las concentraciones de gases de invernadero como en las de aerosol sulfato. Un gran número de experimentos paralelos han sido completados
usando Modelos Climáticos Regionales de alta resolución. Resultados de un gran
número de estos experimentos han sido utilizados en las estimaciones sobre impactos del Cambio Climático y sobre la adaptación al mismo. No es siempre sencillo,
sin embargo, determinar que experimento ha sido usando en un dado estudio de impacto, como tampoco lo es saber cómo los resultados propios de un modelo se ajustan a los de una población mayor de experimentos de cambio climático hechos con
MCGs.
Los modelos climáticos más completos están basados en leyes físicas representadas por ecuaciones matemáticas que son resueltas utilizando un reticulado tridimensional sobre el globo. Para la simulación climática, las mayores componentes del sistema climático son representadas en sub-modelos (atmósfera, océano,
tierra, superficie, criósfera y biosfera), junto las interacciones que ocurren entre
ellas. Los modelos globales del clima en los cuales las componentes atmosféricos
y oceánicos han sido acopladas también son conocidos como Modelos de Circulación General Atmósfera-Océano (MCGAOs). Varios resultados presentados en este reporte son producto de estos tipos de modelos.
Los modelos climáticos se han desarrollado y crecido en complejidad en las
últimas décadas a medida que el poder computacional fue aumentando. Durante
ese tiempo, los modelos de los subsistemas climáticos principales, atmósfera, tierra, océano y hielo marino fueron desarrollados en forma separada y luego integrados gradualmente. Este acoplamiento de las distintas componentes es un proceso
dificultoso. Más recientemente, las componentes del ciclo del azufre han sido incorporadas para representar las emisiones de azufre y de su proceso de oxidación
que forman partículas aerosoles. Actualmente, en unos pocos modelos se está desarrollando el acoplamiento del ciclo del carbón terrestre y el ciclo del carbón
oceánico (IPCC 2001). La componente de la química de la atmósfera es actualmente modelada fuera del modelo climático principal. El objetivo final es modelar lo
más posible del sistema climático terrestre de modo tal que todas las componentes
puedan interactuar y, por lo tanto, las predicciones de cambio climático tendrán
continuamente en cuenta los efectos de retroalimentación entre las mismas. La figura 11.1, obtenida del reporte de Cambio Climático del Panel Intergubernamental (IPCC 2001) muestra el pasado, presente y futura evolución de los modelos climáticos.
150
Modelos climáticos globales
Fig. 11.1.
Desarrollo de los
modelos climáticos en
los últimos 25 años,
mostrando como los
diferentes componentes
fueron desarrollados
primero separadamente
y luego incluidos en los
modelos.
[Fuente: IPCC 2001]
En resumen, los MCGs son muy complejos; sin embargo, se puede dar una
descripción general de cómo funcionan. En la próxima sección se presentarán algunas ideas básicas sobre estos modelos.
11.2. Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCG)
Los modelos climáticos de cero, una, y dos dimensiones presentan una imagen cualitativa de cómo funciona el sistema climático atmosférico. Sin embargo,
estos modelos o bien ignoran varios procesos que se sabe que son importantes en
la atmósfera o bien usan representaciones matemáticas simples para estos procesos
atmosféricos. La representación de estos procesos se denomina parametrización.
Describir correctamente el movimiento general de la atmósfera requiere la solución
de un sistema completo de ecuaciones. La solución de estas ecuaciones en una esfera, dadas condiciones de borde realistas, caracteriza a los MCG (Trenberth 1993).
Para ser implementado, un MCG requiere: una técnica de solución numérica,
algoritmos para las parametrizaciones de los distintos procesos y conjuntos de datos para las condiciones de borde para predeterminadas resoluciones en la vertical
y en la horizontal. La solución de este sistema de ecuaciones (llamadas primitivas)
151
Tércio Ambrizzi
y los procedimientos de parametrizaciones se muestran en la figura 11.2. Suponiendo que los datos iniciales para las variables de pronóstico están disponibles, el
modelo calcula los flujos iniciales en las componentes que representan la capa límite planetaria (PBL) y la superficie en el modelo. Estas componentes, junto a perfiles termodinámicos y de humedad en cada punto del reticulado, son usadas para
testear si la columna atmosférica es estable o inestable. Si es inestable, una parametrización de la convección es utilizada para determinar los términos de calentamiento convectivo y de humedecimiento. Por otro lado, si está saturada, se adopta
el proceso de condensación estable. Basado en el tipo de proceso de condensación,
se asignan fracciones de nubes a las capas del modelo. El calentamiento por condensación y la cantidad de nubes se almacenan para se utilizados luego en el proceso de radiación. Luego se calculan los flujos radiativos y las tasas de calentamiento basándose en los perfiles de temperatura, humedad y nubosidad de la
atmósfera. Posteriormente se determinan los términos de disipación mecánica. En
este punto, todos los términos que representan los forzantes y las disipaciones ene
las ecuaciones primitivas están disponibles, y se aplica una técnica de solución numérica (por ej., Hack 1993) para obtener nuevos valores para las variables de pronóstico. Nótese que la figura 11.2 sólo muestra uno de los caminos en que puede
calcularse la secuencia de la física del modelo.
Fig. 11.2.
Diagrama de
procedimientos
empleados en
un AGCM.
[Adaptado de
Kiehl 1993]
152
Modelos climáticos globales
El número de iteraciones del procedimiento anterior es usualmente determinado por el tipo de problema que se esta simulando, el cual a su vez es gobernado
por las escalas de tiempo inherentes a varios procesos físicos intervinientes. El
tiempo de integración de un MCG puede variar de unos pocos días para pronósticos del tiempo, hasta unos pocos meses para pronósticos del clima, o hasta miles
de años para proyecciones de cambio climático.
Usualmente, las condiciones de borde que deben especificarse para un modelo del sistema climático son: temperatura de superficie del mar, albedo (el cual está determinado por la vegetación de la superficie), distribución de hielo marino, relación de mezcla de ozono y otras observaciones meteorológicas. Un resumen de
los más frecuentes datos para satisfacer las condiciones de borde usados por los
MCGs se presenta en la tabla 11.1.
Tabla 11.1. Conjuntos de datos de borde requeridos para un MCG.
Datos de borde
Parametrización
Dimensiones
Temperatura de superficie del mar
Radiación y PBL
Lat, Lon y Tiempo
Tipo de superficie (tierra, océano, …)
Temperatura superficial
Lat, Lon
Extensión de la rugosidad superficial
Superficie
Lat, Lon
Hidrología de la tierra
Superficie
Lat, Lon
Albedos de superficie
Radiación
Lat, Lon
Relación de mezcla del ozono
Radiación
Lat, Lon
Orografía
Dinámica
Lat, Lon
Fricción por ondas
de gravedad
Lat, Lon
Varianza sub-grilla de la orografía
Fuente: Revista CIER N° 43
Uno de los mayores desafíos en el modelado del sistema climático es el tratamiento de los procesos físicos no-resolubles por la escala del reticulado, conocido también como parametrización. Los procesos atmosféricos operan sobre un rango muy amplio, tanto en escala temporal como espacial. Debido al costo
computacional, sin embargo, las integraciones numéricas de las ecuaciones meteorológicas que gobiernan la dinámica atmosférica resuelven explícitamente sólo la
energía y los movimientos en las principales escalas fenomenológicas. A pesar de
esto, hay interacciones significativas entre el flujo de gran escala, explícitamente
resuelto, y las escalas de movimiento truncadas que tienen que tomarse en cuenta.
Las técnicas de parametrización buscan expresar la contribución estadística de estos procesos no resueltos a la evolución en el tiempo de los movimientos resueltos
explícitamente. Al mismo tiempo, las contribuciones de estos movimientos no resueltos son diagnosticadas como funciones de los campos de gran escala. Como se
153
Tércio Ambrizzi
observa de la tabla 11.1, hay varias parametrizaciones empleadas por los MCGs y
el progreso continuo del modelado atmosférico depende del mejoramiento de estas
parametrizaciones.
El tratamiento del ciclo del agua es la componente más dificultosa en el problema de la parametrización. Los movimientos de escala convectiva (es decir, movimientos del orden de varios kilómetros) son responsables de la mayoría de los
cambios de fase y de la precipitación que ocurren en la atmósfera. Estos procesos
ocurren bien por debajo de las escalas de movimiento resolubles en un MCG, pero representan una /un muy importante (y frecuentemente dominante) fuente/sumidero local de energía en el sistema climático. El efecto de los movimientos convectivos en la evolución de las propiedades térmicas, de humedad y hasta dinámicas
en la atmósfera del modelo debe parametrizarse. Dado que el nombre meteorológico para las nubes convectivas es cúmulos, en la comunidad de modelado atmosférico a esta técnica se la denomina parametrización de cúmulos. Estas parametrizaciones son, en general, para nubes de convección profunda que ocurren en
regiones de convergencia de humedad. A través de los años, muchas parametrizaciones para convección profunda se dan desarrollado para los MCGs. Como en muchas parametrizaciones, las propiedades no resueltas deben relacionarse con las variables del modelo de escalas más grandes; ver por ejemplo Kielh (1993) para una
descripción detallada del método y ejemplos.
Ejemplos de otros procesos físicos que deben ser parametrizados son la transferencia de radiación en ondas larga y corta en la atmósfera, los intercambios de
energía con la superficie, los procesos de la capa límite planetaria, los procesos de
difusión vertical y horizontal, etc. Ciertos procesos parametrizados pueden tratarse completamente independientemente de los otros procesos no resueltos. Sin embargo, otros procesos tienden a estar más estrechamente ligados entre sí (por ejemplo, la capa límite planetaria, la convección, formación de nubes y transferencia de
radiación).
11.3. Incertidumbres de los MCGs y su uso en estudios de Cambio Climático
La confiabilidad en los escenarios futuros obtenidos de los resultados de los
modelos radica en la capacidad de los mismos en representar el clima presente. Resultados de la simulación del clima presente hecha por varios modelos fueron discutidos por Gates y otros (1999) para el Proyecto de Intercomparación de Modelado Atmosférico (AMIP). Los mayores errores en la media del conjunto fueron
identificados en la temperatura de superficie del mar. Los procesos hidrológicos
globales para los resultados del AMIP fueron discutidos en Lau y otros (1996),
comparando resultados de 29 modelos. Aunque se encontró mucha variabilidad entre modelos, los resultados de la media del conjunto de todos los modelos estuvie154
Modelos climáticos globales
ron muy próximos a las observaciones. La media del conjunto de los modelos sobreestimó la precipitación en los trópicos y la subestimó en los extratrópicos.
Los MCG han ido aumentando su complejidad de forma de representar de
forma cada vez más adecuada los procesos físicos involucrados en el sistema climático. Si bien aún no pueden representar la totalidad de los procesos y existen
ciertas dificultades especialmente relacionadas con la interacción entre la radiación
y los aerosoles, su capacidad de representación del clima presente ha ido progresando brindando una mayor confiabilidad sobre las proyecciones futuras.
Los resultados de estos modelos desarrollados por un conjunto de institutos
con alta capacidad científica y computacional se encuentran disponibles a través de
la página web (www.dkrz.de/ipcc/ddc/html/SRES/SRES_all.html) del Centro de
Distribución de Datos (DDC) del IPCC. Otro conjunto de datos proviene de una simulación de 50 años realizada por el CPTEC, utilizada para el análisis de la climatología actual. En la tabla 11.1 se presenta el listado de los modelos y organismos
responsables de cada uno de ellos así como el período con información disponible
para cada uno de ellos.
De hecho, la confiabilidad en la capacidad de modelos como los MCGs o
MCGAOs para proyectar los climas futuros está creciendo debido a la capacidad
de varios modelos para reproducir las tendencias de calentamiento en la temperatura de superficie del siglo XX cuando son forzados con el incremento en los gases de efecto invernadero y en los aerosoles sulfatos observado. Esto se ilustra en
la figura 11.3 que muestra tres simulaciones independientes con la misma evolución de los gases de efecto invernadero y aerosoles con condiciones iniciales ligeramente diferentes y una corrida control con condiciones iniciales dadas por los niveles de CO2 atmosférico de la era pre-industrial. En esta última se observa una
tendencia positiva, aunque bastante menor que en los casos anteriores. Ello se puede explicar porque ciertos estudios sugieren que hubo un forzamiento adicional debido a la variabilidad del sol y de los aerosoles volcánicos. También se graficó la
anomalía de temperatura observada a lo largo del siglo. En general, se observa que
hay un ajuste razonable entre el modelo y las observaciones con respecto a las tendencias de largo plazo, pero el modelo no logra representar en forma adecuada la
variabilidad interanual. Esto último se debe a que la variabilidad interna natural del
sistema climático es intrínsicamente impredecible y de acuerdo con esto, por muy
perfectos que fueran los modelos, la variabilidad interanual a largo plazo no podrá
ser nunca bien simulada. Entretanto se nota que la tendencia de aumento representada por el modelo sigue la observada. Más resultados de simulaciones de cambio
climático pueden verse en los capítulos 12 y 13.
Estudios de ínter comparación de modelos, como los descriptos arriba (Tabla
11.2), proveen información valiosa sobre las diferencias entre las proyecciones de
los MCG y las razones de estas diferencias. Sin embargo, el rango de las diferen155
Tércio Ambrizzi
Fig. 11.3.
Anomalías globales de la
temperatura media anual
observada y modelada (ºC)
respecto al promedio de las
observaciones durante el
período 1900-1930.
La simulación de control y tres
simulaciones independientes
con el mismo gas invernadero,
la misma carga de aerosoles y
con condiciones iniciales
ligeramente diferentes se
muestran a partir de un
AOGCM. Las tres simulaciones
con gas invernadero y aerosoles
son llamadas ‘run 1’, ‘run 2’ y
‘run 3’ respectivamente.
[Adaptado de IPCC 2001]
cias entre resultados de los MCG no parece ser indicativo del rango total de incertidumbres sobre el clima futuro. Tres principales fuentes de incertidumbre pueden
identificarse:
1. Incertidumbres en las futuras emisiones de gases de invernadero y aerosoles. El IS92 y los escenarios de emisiones provisorios SRES descriptos en el capítulo 12 ejemplifican estas incertidumbres, cada escenario implica diferentes niveles de composición atmosférica y por lo tanto de forzamiento radiativo.
Tabla 11.2. MCG con información disponible a través del DDC.
Modelo
Institución
Período actual
HADCM3
Hadley Centre for Climate Prediction
and Research (Reino Unido)
1950-1999
CSIRO-mk2
Australia's Commonwealth Scientific
and Industrial Research Organization
(Australia)
1961-1999
1961-2100
ECHAM4/
OPYC3
Max Planck Institute
für Meteorologie (Alemania)
1990-1999
1990-2100
GFDL-R30
Geophysical Fluid Dynamics
Laboratory (Estados Unidos)
1961-1999
1961-2100
NCAR-PCM
National Centre for Atmospheric
Research (Estados Unidos)
1981-1999
1981-2100
CCCma
Canadian Center for Climate
Modeling and Analysis (Canadá)
1950-1999
1950-2100
Centro de Previsão de Tempo
e Estudos Climaticos
1950-1999
En desarrollo
CPTEC/COLA
156
Período futuro
Modelos climáticos globales
2. Incertidumbres sobre la sensibilidad del clima global, debido a diferencias
en la forma en que los procesos físicos y las retroalimentaciones son simulados en
los diferentes modelos. Esto significa que algunos MCGs simulan mayor calentamiento medio global por unidad de forzamiento radiativo que otros.
3. Incertidumbres en los cambios de clima regionales, los cuales surgen de las
diferencias en las estimaciones regionales de cambio climático de distintos MCGs
para el mismo calentamiento medio global.
Mientras que los resultados de los experimentos con los MCGs probablemente pueden permitir estimar una gran parte del rango la incertidumbre descritas en
los puntos 2 y 3, ciertamente no pueden indicar el rango de incertidumbre en las
emisiones descrito en 1. Debido a limitaciones de tiempo y de recursos, solo un número limitado de experimentos con MCGs pueden realizarse. Además, varios experimentos han sido específicamente diseñados para ser directamente comparables
con otros modelos, para ayudar en el desarrollo de un modelo, y los forzamientos
asumidos son muy similares. Los primeros experimentos con MCGs se realizaron
con un equilibrio hipotético de 2 x CO2. Las salidas de los MCGAOs en el DDC
son para un forzamiento transiente de aproximadamente un 1% de incremento de
CO2 por año (próximo al escenario de emisiones del IS92a). También hay un conjunto de experimentos del modelo HadCM2 para un escenario de emisiones del
IS92d (aproximadamente un incremento del 0,5% por año). Algunos escenarios de
emisión alternativos también han sido utilizados con el modelo GFDL asumiendo
0,25, 0,5, 1, 2 y 4% de incremento por año (Kattenberg y otros 1996), pero éstos
no están incluidos en el DDC.
A pesar de que los cambios en los extremos del tiempo y el clima son importantes para la sociedad en general, es sólo recientemente que la evidencia de los
cambios que observamos hasta el presente es comparable con cambios similares en
las simulaciones de de los climas del futuro en los modelos (ver capítulo 12). Aunque los modelos globales han mejorado con el correr del tiempo, aún tienen limitaciones que afectan la simulación de los eventos extremos por su resolución espacial, por errores de simulación y porque las parametrizaciones que representan
procesos que no pueden todavía ser explícitamente incluidos en los modelos, particularmente asociadas a la nubosidad y la precipitación no son adecuadas para representar muchos de estos eventos extremos (Meehl y otros 2000).
No hay un consenso general aún entre los modelos con respecto a los cambios futuros en las tormentas de latitudes medias (intensidad, frecuencia y variabilidad), aunque hay actualmente una cantidad de estudios que han analizado estos
cambios y muestran menos cantidad de sistemas débiles pero más cantidad de bajas presiones más profundas, dando lugar a un menor número de ciclones totales,
lo cual concuerda con algunos estudios observacionales (por ej., Pezza y Ambrizzi 2003 y las referencias allí incluidas). Debido a la limitada resolución espacial de
157
Tércio Ambrizzi
los MCGAOs, los modelos climáticos no proveen información directa aún con respecto a la actividad eléctrica, granizo y tornados. Estas limitaciones son particularmente importantes sobre la cuenca del Plata, dado que un gran porcentaje de su
precipitación proviene de MCCs y de sistemas frontales de latitudes medias. Si los
modelos no pueden incluir estos sistemas, ciertamente tendrán problemas para simular correctamente el monto de precipitación sobre la región
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158
CAPÍTULO
XII
ESCENARIOS CLIMÁTICOS
Inés Camilloni1, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti2 y Tércio Ambrizzi3
1
Universidad de Buenos Aires/CONICET, ARGENTINA.
2
Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos/
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brasil.
3
Universidade de São Paulo, Brasil.
RESUMEN
Dado que las variables socioeconómicas y también algunas de las variable naturales que condicionan el clima pueden variar en el futuro de muy distintas maneras, siendo imposible prever cual será su evolución, se construyen
escenarios climáticos de acuerdo con ciertas hipótesis sobre el comportamiento de las futuras actividades humanas que pueden alterar la composición de la
atmósfera y en consecuencia el clima global. En el presente capítulo se describen las diferentes metodologías disponibles para la elaboración de escenarios
climáticos futuros; particularmente se presentan las ventajas y desventajas de la
utilización de modelos climáticos globales: Se muestran los escenarios de cambio climático a nivel global para el período 2071-2100 con respecto a las condiciones de 1961-90 para la temperatura de superficie, precipitación y presión
a nivel del mar provistos por un promedio de modelos globales.
159
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
12.1. Introducción
Los escenarios climáticos son representaciones acerca del futuro, consistentes con suposiciones sobre emisiones futuras de gases de efecto invernadero (GEI)
y otros contaminantes y con el conocimiento científico actualizado sobre el efecto
que tendrá el aumento de las concentraciones de estos gases sobre el clima global.
De esta forma describen cómo dadas ciertas actividades humanas, se modificará la
composición de la atmósfera y en consecuencia el clima global. Por lo tanto, los
escenarios climáticos son una guía sobre cómo podría ser el clima en las próximas
décadas, a partir de un conjunto de suposiciones que incluyen: tendencias futuras
de demanda energética, emisiones de GEI, cambios en el uso del suelo y aproximaciones a las leyes físicas que rigen el comportamiento del sistema climático sobre períodos largos de tiempo. Es importante tener en cuenta que la incertidumbre
que rodea estas suposiciones es grande y determina el rango de los escenarios posibles. Con esta información se trata de estimar como se afectarán los sistemas naturales y las actividades humanas.
La elección de escenarios climáticos para la evaluación de impactos es importante ya que escenarios extremos pueden producir impactos extremos mientras que
escenarios más moderados probablemente muestren impactos más modestos. En
consecuencia, la elección de escenarios puede ser controversial a menos que las incertidumbres inherentes a las proyecciones futuras sean adecuadamente especificadas en los análisis de impacto.
Los escenarios de emisiones, basados en suposiciones acerca de las posibles
evoluciones socioeconómicas del mundo, dan lugar a proyecciones de concentraciones de GEI. Fueron elaborados a pedido del Panel Intergubernamental para el
Cambio Climático (IPCC) y constituyen la base sobre la que se elaboran la mayoría de los escenarios del clima futuro.
12.2. Criterios para la selección de escenarios climáticos regionales
Para que los escenarios climáticos sean útiles para la evaluación de impactos
y toma de decisiones es recomendable que sean elaborados basados en cinco criterios fundamentales:
Consistencia con proyecciones globales: Cuando no se generan a partir de escenarios globales, deben ser consistentes con un amplio rango de proyecciones del
calentamiento global basado en el aumento de concentraciones de GEI. Este rango
varía entre 1,4° y 5,8ºC (IPCC 2001).
Consistencia física: Deben ser físicamente consistentes, esto es que no deben
violar las leyes físicas básicas. Por lo tanto, cambios en una región deben ser con160
Escenarios climáticos
sistentes con los de otras regiones y con los de nivel global. Además, la combinación de cambios en diferentes variables (que con frecuencia están correlacionados
unos con otros) deben ser físicamente consistentes.
Aplicabilidad en evaluaciones de impactos: Deben describir cambios en las
variables adecuadas, así como en las escalas espaciales y temporales de éstas que
permitan evaluar los impactos climáticos. Por ejemplo, algunos modelos de impacto pueden requerir datos de entrada de ciertas variables tales como precipitación,
radiación solar, temperatura, humedad y velocidad del viento a escalas espaciales
que pueden ir de la global a la local y escalas temporales que van desde el promedio anual a valores diarios u horarios.
Representatividad: Deben ser representativos del rango potencial de futuros
cambios climáticos regionales.
Accesibilidad: Deben poder obtenerse, interpretarse y aplicarse en forma directa en evaluaciones de impactos.
12.3. Técnicas para construir escenarios climáticos
Los escenarios climáticos pueden clasificarse en tres tipos principales: sintéticos, análogos y basados en salidas de modelos climáticos globales (MCG).
12.3.1. Escenarios sintéticos
Se construyen de forma que ciertas variables climáticas son modificadas en
forma arbitraria, con frecuencia de acuerdo con una interpretación cualitativa de las
simulaciones de modelos climáticos para una región. Por ejemplo, el cambio futuro puede ser representado por medio de incrementos de +1°, 2°, 3° y 4°C con respecto a la temperatura de base y por cambios en ±5, 10, 15 y 20% con respecto a
la precipitación de base.
La mayor desventaja de los escenarios sintéticos es su naturaleza arbitraria.
Con frecuencia presentan un conjunto realista de cambios que son físicamente posibles, comúnmente representando ajustes uniformes en el espacio y el tiempo que
son inconsistentes entre variables. Asimismo, algunos escenarios pueden ser inconsistentes con el rango de incertidumbre de cambios globales. Sin embargo, esta limitación puede ser superada si la selección de escenarios sintéticos es guiada por
información provista por MCG.
161
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
12.3.2. Escenarios análogos
Se construyen identificando regímenes climáticos observados en una determinada región o época que pueden reflejar el clima futuro. Estos registros pueden
obtenerse tanto del pasado en una misma región (análogos temporales) como de
otra región que tiene el clima que presumiblemente tendrá la región en el tiempo
del escenario (análogos espaciales).
a. Análogos temporales
Los escenarios análogos temporales hacen uso de información climática del
pasado como análogo de un posible futuro climático. Estos escenarios análogos
son de dos tipos: análogos paleoclimáticos basados en información de registros
geológicos y análogos seleccionados a partir de los registros históricos instrumentales provenientes en general del siglo pasado. Ambos métodos fueron utilizados
para identificar períodos cuando la temperatura a nivel global o regional fue superior a la presente. Otras características climáticas durante estos períodos cálidos
(por ejemplo, precipitación, velocidad del viento, etc.) en caso de estar disponibles,
son combinados con los patrones de temperatura para definir el escenario climático. De esta forma se dispone de un conjunto de datos observacionales que definen
un clima físicamente posible.
Los análogos paleoclimáticos se basan en reconstrucciones del clima pasado
a través de evidencias fósiles como restos animales o vegetales y depósitos sedimentarios. En particular, tres períodos recibieron especial atención: el holoceno
medio (5000-6000 años antes del presente) con una temperatura en el hemisferio
Norte estimada en 1°C por encima de la actual, el último interglacial (125000 años
antes del presente) aproximadamente 2°C más cálido que el presente y el plioceno
(3-4 millones de años antes del presente) entre 3º y 4°C más cálido.
La mayor desventaja de utilizar escenarios análogos temporales para construir escenarios climáticos es que los cambios en los climas pasados no fueron provocados por el aumento de las concentraciones de los GEI sino que los cambios paleoclimáticos fueron probablemente causados por variaciones en la órbita terrestre.
Esto último implica que además de un forzamiento global similar a los de los GEI,
hubo un forzamiento diferenciado por latitud. De la misma forma, los cambios observados durante el período instrumental, como la sequía de la década del 1930 en
América del Norte, estuvieron probablemente relacionada con cambios en la circulación atmosférica debido a la variabilidad natural del clima de escala decadal, y
por lo tanto no puede extenderse a escenarios de cambio permanente por las emisiones de GEI.
162
Escenarios climáticos
b. Análogos espaciales
Los análogos espaciales consideran regiones que en el presente tienen algunas de las variables del clima análogas a las que tendrán en el futuro en la región
de estudio. Esta aproximación tiene fuertes restricciones ya que con frecuencia,
hay una falta de correspondencia entre otras características climáticas y no-climáticas de ambas regiones.
12.3.3. Escenarios construidos a partir de salidas de modelos climáticos globales
Los modelos climáticos globales (GCMs) representan los procesos físicos de
la atmósfera, océanos, criósfera y la superficie terrestre y constituyen la herramienta más confiable para simular la respuesta del sistema climático global al incremento de las concentraciones de los GEI. Asimismo, los modelos regionales de alta resolución anidados en las condiciones de contorno provistas por los GCMs tienen la
capacidad de producir estimaciones regionales, geográfica y físicamente consistentes del cambio climático.
Las limitaciones que presentan el uso de las salidas de GCMs para las evaluaciones de los impactos pueden resumirse en cuatro puntos:
I) La gran cantidad de recursos computacionales necesarios para realizar simulaciones con GCMs y el almacenamiento de sus salidas, lo que restringe el rango de experimentos posibles de realizar.
II) La resolución espacial grosera en comparación con las escalas necesarias
en estudios de impacto.
III) La dificultad de distinguir entre la señal antropogénica del ruido y la variabilidad interna natural del modelo.
IV) La diferencia en la respuesta climática entre los distintos modelos.
12.4. Desarrollo de otros escenarios
Independientemente de que en el futuro tengan lugar cambios climáticos, habrá modificaciones en las condiciones socio-económicas y ambientales. Por lo tanto en la elaboración de escenarios futuros es necesario realizar proyecciones acerca de la forma en la que estos factores cambiarán.
163
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
12.4.1. Escenarios socio-económicos
La causa más importante de los rápidos cambios observados en la composición atmosférica es la actividad económica. Esta genera las emisiones de GEI y aerosoles y las modificaciones en la cobertura y uso del suelo. El tipo de escenarios
desarrollados por el IPCC en su último reporte y denominados escenarios SRES incluyen proyecciones hasta el año 2100 y si bien frecuentemente se los llama “escenarios de emisiones” contienen una amplia variedad de suposiciones socio-económicas.
Se utiliza la siguiente terminología en referencia estos escenarios:
Línea narrativa: consiste en la descripción de un escenario (o familia de escenarios) con énfasis en las principales características y dinámica del escenario
Escenario: proyecciones de un posible futuro, basado en una cuantificación
de la línea narrativa
Familia de escenarios: uno o más escenarios que tienen la misma línea narrativa demográfica, político-social, económica y tecnológica.
El IPCC ha propuesto cuatro familias de escenarios. La línea narrativa de cada una de estas familias describe un futuro demográfico, político-social, económico y tecnológico. Dentro de cada familia uno o más escenarios consideran la energía global, la industria y otros desarrollos y sus implicaciones para las emisiones
de GEI y otros contaminantes. Pese a que las líneas narrativas no indican en forma
explícita políticas sobre el cambio climático, hay algunos ejemplos de medidas de
mitigación indirectas en algunos escenarios.
Las cuatro familias de escenarios denominadas A1, A2, B1 y B2, combinan
dos conjuntos o dimensiones de tendencias divergentes: una que varía entre desarrollos con prioridades en valores económicos o ambientales y otra que va desde
un aumento en la homogenización global al mantenimiento de condiciones heterogéneas entre regiones (Fig. 12.1).
Las líneas narrativas se pueden resumir de la siguiente forma:
A1: supone un mundo futuro con rápido crecimiento económico, baja tasa de
crecimiento poblacional y rápida introducción de tecnología nueva y más eficiente. Las características principales incluyen una convergencia económica, cultural y
de desarrollo de capacidades con una importante reducción en las diferencias regionales del ingreso per cápita. En un mundo de estas características, la población
busca el bienestar personal más que la calidad ambiental.
A2: supone un mundo diferenciado en el que las identidades culturales regionales son preservadas con énfasis en los valores familiares y las tradiciones loca164
Escenarios climáticos
Fig. 12.1.
Esquema de las
dimensiones
involucradas en los
cuatro escenarios de
emisiones SRES
propuestos por el
IPCC.
les, alta tasa de crecimiento poblacional y diferente desarrollo económico, aunque
alto en el promedio global y sin restricciones por consideraciones ambientales.
B1: supone un mundo convergente con rápidos cambios en las estructuras
económicas e introducción de tecnologías limpias. El énfasis está puesto en soluciones globales para la sustentabilidad ambiental y social, incluyendo esfuerzos para el rápido desarrollo económico, “desmaterialización” de la economía y aumento de la igualdad.
B2: supone un mundo con énfasis en las soluciones locales a los problemas
de sustentabilidad económica, social y ambiental. El mundo es heterogéneo con un
cambio tecnológico no muy rápido y diverso pero con fuerte énfasis en las iniciativas locales y en las innovaciones sociales para obtener soluciones preferentemente locales más que globales. Estas soluciones consideran el cuidado del ambiente
La forma que estos escenarios socioeconómicos son considerados en los
MCG es a través de los escenarios de emisión de cada uno de los gases que son
convertidos a escenarios de concentraciones de acuerdo con los tiempos de vida de
estos gases en la atmósfera. En la figura 12.2a se presentan las emisiones globales
de carbono correspondientes a cuatro escenarios diferentes para el período 20002100 y en la figura 12.2b se muestran las correspondientes concentraciones de dióxido de carbono.
12.4.2. Escenarios de aumento del nivel del mar
Uno de los impactos proyectados en el contexto del calentamiento global es el
aumento del nivel del mar. Tanto la expansión del agua de mar como el derretimiento de coberturas de hielo y glaciares contribuyen con este fenómeno. Además, con165
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
a)
b)
Fig. 12.2.
a) Emisiones globales de
carbono para cuatro
escenarios diferentes y
b) concentraciones de
dióxido de carbono para
el período 2000-2100.
[IPCC, 2001]
diciones locales como descensos de las tierras costeras, movimientos tectónicos,
cambios en la circulación ooceánica, mareas y tormentas también deben ser consideradas en la elaboración de escenarios de cambios futuros en el nivel del mar. En
la figura 12.3 se presentan diferentes escenarios de cambios en el nivel del mar que
muestran ascensos en el rango 0,25-0,45 m para el período 1900-2100 (IPCC 2001).
Si se suman las incertidumbres entre los modelos ese rango se amplía a 0,20-0,70
m, o en el caso de todas las incertidumbres del proceso a 0,10-0,90 m.
12.5. Validación de MCGs para el período actual
Los MCGs han ido aumentando su complejidad de forma de representar de
forma cada vez más adecuada los procesos físicos involucrados en el sistema cli166
Escenarios climáticos
Fig. 12.3.
Escenarios de aumento
del nivel del mar para
el período 1990-2100.
[IPCC, 2001]
mático. Si bien aún no pueden representar la totalidad de los procesos y tienen ciertas dificultades como por ejemplo con la interacción entre la radiación y los aerosoles, su capacidad de representación del clima presente ha ido progresando, lo que
hace que la confiabilidad sobre sus proyecciones futuras también este mejorando.
La confiabilidad en los escenarios climáticos futuros obtenidos a partir de
MCG se basa en la habilidad de estos modelos para representar el clima presente y
su variabilidad. Gates y otros (1999) presenta los resultados de algunas simulaciones sobre el clima presente realizadas en el contexto del Atmospheric Model Intercomparison Project (AMIP). Los mayores errores se encuentran en la nubosidad y
la temperatura de 200 hPa mientras que los menores errores corresponden a la temperatura de superficie. Los resultados referidos a los procesos hidrológicos globales en el contexto del proyecto AMIP fueron analizados por Lau y otros (1996) a
partir del análisis de 29 MCG. Aunque se observa una gran variabilidad entre los
distintos modelos, si se realiza un promedio de ellos, el resultado se encuentra muy
próximo a las observaciones mostrando una sobreestimación en la precipitación de
los trópicos y una subestimación en los extra-trópicos.
Los resultados de los MCGs desarrollados por institutos con alta capacidad
científica y computacional se encuentran disponibles en la página web del Centro
de Distribución de Datos (DDC) del IPCC (www.dkrz.de/ipcc/ddc/html/SRES/SRES_all.html). En la tabla 12.1 se presenta el listado de los modelos y organismos
responsables de cada uno de ellos así como el período con información disponible.
En el capítulo 13 se discutirá la validación para el Sudeste de Sudamérica de los
experimentos de los MCGs indicados en la tabla 12.1.
167
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
Tabla 12.1. MCG con información disponible a través del DDC.
Modelo
Institución
Período actual
Período futuro
HADCM3
Hadley Centre for Climate Prediction
and Research (Reino Unido)
1950-1999
2000-2100
CSIRO-mk2
Australia's Commonwealth Scientific
and Industrial Research Organization
(Australia)
1961-1999
2000-2100
ECHAM4/
OPYC3
Max Planck Institute
für Meteorologie (Alemania)
1990-1999
2000-2100
GFDL-R30
Geophysical Fluid Dynamics
Laboratory (Estados Unidos)
1961-1999
2000-2100
NCAR-PCM
National Centre for Atmospheric
Research (Estados Unidos)
1981-1999
2000-2100
CCCma
Canadian Center for Climate
Modeling and Analysis (Canadá)
1950-1999
2000-2100
12.6. Escenarios de cambio climático a partir de MCGs
En la sección anterior se señalaron las dificultades que presentan los MCGs
para representar el clima actual, lo que impone limitaciones en la confiabilidad de
los escenarios climáticos futuros. Asimismo, es necesario validar las salidas de los
MCGs a nivel regional antes utilizarlos en la preparación de escenarios. Una forma de elaborar escenarios climáticos basados en MCGs pese a los errores que
muestran en la representación del clima actual, consiste en preparar escenarios de
diferencias entre lo previsto por los MCG para el futuro y lo que estiman para el
clima actual o escenario de base. De esta forma, se obtiene una distribución espacial de cuánto variarán las variable climáticas en la región de estudio basada exclusivamente en los resultados de un MCG.
12.6.1. Escenarios de base
Es conveniente la definición de una línea de base o clima observado con respecto al cual se puedan referir los cambios en los diferentes escenarios climáticos.
La elección de esta línea o período de referencia está con frecuencia determinada
por la disponibilidad de información climática. La mayoría de los estudios de impacto tiene como objetivo determinar los efectos del cambio con respecto al presente y por lo tanto utilizan períodos de base recientes como 1961-90. Es importante tener en cuenta que cualquiera sea el período de base que se considere,
existen diferencias entre los promedios climáticos basados sobre períodos de tiempo largos (por ej., 100 años) y aquellos que toman subperíodos más cortos. Es más,
diferentes subperíodos de 30 años muestran diferencias en las temperaturas medias
168
Escenarios climáticos
anuales regionales de ±0.5°C y de ±15% en la precipitación anual (Hulme y New
1997; Visser y otros 2000). Por lo tanto, pequeños cambios de los escenarios del
clima futuro respecto del presente pueden carecer de significancia.
12.6.2. Escenarios globales
El escenario A2 propuesto por el IPCC asume que en menos de un siglo, las
concentraciones de dióxido de carbono llegarían a más del triple de los niveles
preindustriales, las del metano a 5 veces más y las de óxido nitroso a casi el doble.
Es importante destacar que estos valores no fueron alcanzados nunca por lo menos
en los últimos 20 millones de años.
Para el año 2060, los MCGs proyectan un aumento de la temperatura global
de la superficie de 1,3° a 2,5°C dependiendo del escenario socioeconómico, con
mayor calentamiento en las latitudes altas y en invierno. Este calentamiento no sería uniforme; en las áreas continentales del hemisferio Norte habría regiones en las
que la temperatura aumentaría más de 8°C. La tabla 12.2 muestra las proyecciones
medias de aumento de temperatura para diferentes décadas hasta el 2100 respecto
del período 1961-90 para distintos escenarios. Más allá de esa fecha, el aumento de
las temperaturas podría ser mucho mayor, dependiendo fundamentalmente de la
evolución futura de las emisiones de GEI.
Tabla 12.2. Aumento de la temperatura media global en superficie (°C) para diferentes escenarios socioeconómicos.
ESCENARIOS
A1
A2
B1
B2
2000
0,15
0,15
0,15
0,15
2020
0,50
0,50
0,50
0,60
2040
1,20
1,00
0,90
1,10
2060
2,50
1,80
1,30
1,60
2100
4,50
3,80
2,00
2,70
De la tabla 12.2 se desprende que no habría muchas diferencias entre los distintos escenarios hasta el año 2040. Es decir, que no importa cual fuera el aumento o reducción de las emisiones, los cambios climáticos hasta esa fecha ya estarían
determinados. Sin embargo, las distintas opciones en materia de emisiones serán
sumamente críticas en la determinación del clima para el resto del siglo.
Las proyecciones de los MCGs indican que los continentes se calentarán más
rápido que los océanos; el aumento de la temperatura del aire en el Atlántico Norte
y en las regiones circumpolares del océano Antártico será inferior al promedio mundial. Asimismo, los modelos estiman que en el futuro habrá una menor amplitud
169
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
Fig. 12.4.
Resultados del
ensamble
multi-modelo
para el cambio
medio anual de
la temperatura
(sombreado en
color), su rango
(isolíneas finas
azules) (unidad:
ºC) y cambio
medio del
ensamble
dividido por su
desviación
estándar
(isolíneas
gruesas en verde,
valores
absolutos) para
a) el escenario
SRES A2 y
b) el escenario
SRES B2. Ambos
escenarios SRES
muestran el
período
2071-2100
relativo al
período
1961-1990
[IPCC 2001]
diurna de la temperatura en muchas regiones ya que la temperatura mínima subirá
más que la máxima. Las proyecciones indican una disminución de la cobertura de
nieve y de hielo en el hemisferio Norte. Es importante destacar que muchos de estos cambios concuerdan con las tendencias detectadas en las observaciones.
Con un conjunto de simulaciones de varios MCG o ensamble y considerando
diferentes escenarios de emisiones de GEI, se estima el cambio climático y su grado de incertidumbre. La figura 12.4 muestra la temperatura de superficie y su rango de variación entre modelos (desvío estándar) para el período 2071-2100 respecto de 1961-90 y para los escenarios A2 y B2. Las características de la respuesta
170
Escenarios climáticos
geográfica son similares para ambos escenarios pero la amplitud de los patrones de
cambio climático es menor para las simulaciones correspondientes al escenario B2
en comparación con el A2. La relación entre cambio medio y desvío estándar aumenta hacia las bajas latitudes mientras que las latitudes altas próximas al continente antártico presentan un mínimo.
La figura 12.5 muestra el cambio relativo en la precipitación media para todos los modelos, el que revela un aumento general en los trópicos y en latitudes
medias y altas, y una reducción en la mayor parte de los cinturones subtropicales.
Las áreas de disminución de la precipitación muestran una gran variabilidad entre
los modelos y por lo tanto poca consistencia entre ellos, mientras que en los trópi-
Fig. 12.5.
Resultados del
ensamble
multi-modelo
para el cambio
medio anual de
la precipitación
(sombreado en
color), su rango
(isolíneas finas
rojas)
(unidad: %) y
cambio medio
del ensamble
dividido por su
desviación
estándar
(isolíneas
gruesas en
verde, valores
absolutos) para
a) el escenario
SRES A2 y
(b) el escenario
SRES B2. Ambos
escenarios SRES
muestran el
período
2071-2100
relativo al
período
1961-1990
[IPCC 2001]
171
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
cos el cambio puede exceder la variabilidad de la señal por un factor 2. Esto es particularmente evidente sobre el Pacífico central y centro-Este donde el calentamiento de las aguas, tipo El Niño, está asociado con un cambio hacia el Este de las anomalías positivas de precipitación. Los experimentos con escenarios A2 y B2
exhiben un incremento relativamente grande en la precipitación sobre el Sahara y
Arabia, pero con gran variabilidad entre los modelos. Esto es parcialmente causado por analizar el cambio en porcentajes y no en su valor absoluto, dado que en estas regiones el total de la precipitación es muy bajo. También es interesante notar
que el Norte y Noreste de Brasil muestra anomalías negativas de precipitación en
las proyecciones futuras, mientras que en el Sudeste de Sudamérica y en particular
sobre la cuenca del Plata la lluvia tiene a incrementarse.
Fig. 12.6.
Resultados del
ensamble
multi-modelo para
el cambio medio
anual de la presión
atmosférica
(sombreado en
color), su rango
(isolíneas finas
rojas)
(unidad: hPa)
y cambio medio del
ensamble dividido
por su desviación
estándar (isolíneas
gruesas en verde,
valores absolutos)
para
a) el escenario
SRES A2 y
b) el escenario
SRES B2. Ambos
escenarios SRES
muestran el
período
2071-2100 relativo
al período
1961-1990.
[IPCC 2001]
172
Escenarios climáticos
En el caso de la presión a nivel del mar entre el período 2071-2100 relativo a
1961-90 (Fig.12.6), la característica más relevante resultante del ensamble de diferentes modelos es la reducción de la presión en altas latitudes y el aumento en latitudes medias. Por otra parte, varios estudios referidos al hemisferio Sur muestran
que esto estaría relacionado con una combinación de cambios en los gradientes de
la temperatura de superficie y de la tropósfera media (Räisänen 1997; Fyfe y otros
1999; Kushner y otros 2001). Asimismo, sobre extensas regiones de latitudes altas
de ambos hemisferios, el cambio promedio de todos los modelos supera a la de su
desviación indicando una consistencia en la respuesta de los diferentes modelos.
En la tabla 12.3 se presentan las evaluaciones acerca del grado de confianza
en los cambios observados en la última mitad del siglo XX y en los proyectados
para el siglo XXI en los eventos climáticos extremos (IPCC 2003). Esta evaluación
surge del análisis de observaciones y resultados provistos por MCG. Algunos feTabla 12.3. Evaluaciones acerca del grado de confianza en los cambios observados y proyectados en
extremos climáticos (IPCC 2003).
Grado de confianza en los
cambios observados
(segunda mitad del siglo XX)
Cambios climáticos
Grado de confianza en los
cambios proyectados
(durante el siglo XXI)
Probable
Temperaturas máximas más
elevadas y más calor en casi
todas las zonas terrestres
Muy probable
Muy probable
Temperaturas mínimas más
elevadas, menos días de
frío y de heladas en casi
todas las zonas terrestres
Muy probable
Muy probable
Menor amplitud de la
amplitud de la temperatura
diurna en la mayoría de
las zonas terrestres
Muy probable
Probable en
muchas zonas
Aumento del índice de calor
en las zonas terrestres
Muy probable en la
mayoría de las zonas
Probable en muchas
zonas terrestres de
latitudes medias y altas
del hemisferio Norte
Más episodios de
precipitación intensa
Muy probable en
muchas zonas
Probable en
algunas zonas
Menor humedad continental
estival y riesgo asociado
de sequía
Probable en la mayoría
de las zonas
continentales interiores
de latitudes medias
No se observa en los
pocos análisis disponibles
Aumento de las intensidades
máximas de los vientos
de los ciclones tropicales
Datos insuficientes
para efectuar
una evaluación
Aumento de las intensidades
máximas y medias de
las precipitaciones de los
ciclones tropicales
173
Probable en
algunas zonas
Probable en
algunas zonas
Inés Camilloni, Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti y Tércio Ambrizzi
nómenos extremos de escala especial y/o temporal pequeña como las tormentas,
tornados, eventos de granizo y descargas eléctricas no son incluidos ya que no son
representados en los MCG.
Referencias
Fyfe, J. C., G. J. Boer and G. M. Flato 1999: The Arctic and Antarctic oscillations and their projected changes under global warming. Geophys. Res. Lett., 26, 1601-1604.
Gates, W. L., J. S. Boyle, C. Convey, G. G. Dease, C. C. Doutriaux, R. S. Drach, M. Fiorino, P.
J. Gleckler, J. J. Hnilo, S. M. Marlais, T. J. Phillips, G. L. Potter, B.D. Santer, K.R. Sperber, K.E. Taylor and D.N. Williams 1999: An overview of the results of the atmospheric
model intercomparison project (AMIP I). Bull. Amer. Meteor. Soc., 80, 29-55.
Hulme, M. and M. New 1997: The dependence of large-scale precipitation climatologies on temporal and spatial gauge sampling. J. Climate, 10, 1099-1113.
IPCC 2001: Climate Change 2001: The Scientific Basis. Cambridge University Press, USA, 881
pp.
IPCC 2003: Cambio Climático 2001. Informe de síntesis. Grupo Intergubernamental de expertos sobre el Cambio Climático, 207 pp.
Kushner, P. J., I. M. Held and T. L. Delworth 2001: Southern hemisphere atmospheric circulation response to global warming. J. Climate, 14, 2238-2249.
Lau, K.M., J.H. Kim, Y. Sud 1996: Intercomparison of Hydrologic processes in AMIP GCMs.
Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, 2209-2227.
Räisänen, J. 1997: Objective comparison of patterns of CO2-induced climate change in coupled
GCM experiments. Clim. Dyn., 13, 197-221.
Visser, H., R. J. M Folkert, J. Hoekstra and J. J. de Wolff 2000: Identifying key sources of uncertainty in climate change projections. Climatic Change, 45, 421-457.
174
CAPÍTULO
XIII
ESCENARIOS CLIMÁTICOS REGIONALES
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti1, Inés Camilloni2 y Tércio Ambrizzi3
1
Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos/
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, Brasil
2
CIMA/CONICET, Universidad de Buenos Aires.
3
Universidade de São Paulo, Brasil.
RESUMEN
Los resultados de los modelos globales de circulación son utilizados para
analizar cambios climáticos en un contexto regional. Una validación de los resultados de los modelos para la temperatura y precipitación medias de la región
de la cuenca del Plata y de los escenarios futuros para la región, obtenidos por
varios modelos y experimentos, son presentados. En el análisis de validación,
el modelo del Hadley Centre presentó errores sistemáticos más pequeños que
los otros MCGs analizados. El MCG CPTEC/COLA tuvo también errores pequeños aunque ambos modelos tienen una subestimación de la lluvia sobre la
región. Los escenarios futuros de varios modelos diferentes son consistentes en
los resultados, mostrando un incremento de la precipitación sobre la cuenca del
Plata. El aumento de precipitación ocurre en varios experimentos, de los escenarios A2 y B2 y también en el del incremento porcentual constante de CO2. Se
sugiere, analizando los resultados globales, que el mecanismo responsable de
este incremento regional está relacionado con el incremento de convección en
el Pacífico Este, en un patrón similar al de un episodio El Niño. Con respecto a
la temperatura cerca de superficie (2 m), hay también un incremento simulado
por los modelos. Cuando se interpretan estos escenarios para futuras aplicaciones, se debe considerar un rango de incertidumbre, debido al hecho que estos
modelos no son perfectos y pueden contener errores.
175
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
13.1. Introducción
Los escenarios de cambios en el clima futuro de la cuenca del Plata son un
importante aspecto para ser desarrollados por la comunidad científica, y transferidos a diversos sectores de la economía, como los recursos hídricos, la energía hidroeléctrica, la construcción, el turismo entre otros. Cambios en la precipitación,
temperatura y regímenes de viento, frecuencia de tormentas, frecuencia de días secos o húmedos, condiciones de tiempo extremo son algunos de los aspectos que
pueden tener una fuerte influencia social. Las simulaciones del clima del futuro
pueden dar una idea de estos cambios basándose en los mecanismos físicos de calentamiento global debido al incremento de los gases de efecto invernadero. Otros
cambios, como el incremento de aerosoles, lar deforestación y cambios en la capa
de ozono, pueden también ser incorporados en los modelos para investigar su influencia en el clima futuro.
El uso de Modelos Globales de Circulación (MCG) para el desarrollo de escenarios de cambio climático global permite evaluar los impactos globales de los
cambios en los gases de invernadero, y otros procesos. Para investigar cambios regionales en las variables y condiciones atmosféricas pueden considerarse otros métodos, que van a ser presentados en la sección 13.2. Ya es sabido que las simulaciones climáticas usando modelos distintos pueden producir resultados tanto global
como especialmente regionalmente diferentes (Lau y otros 1996; Gates y otros
1999). Por lo tanto, todos los posibles resultados de los modelos pueden tomarse
en cuenta para evaluar la incertidumbre sobre los resultados promedio del conjunto de los modelos.
13.2. Escenarios climáticos regionales
Las salidas provistas por los MCG generalmente no tienen la suficiente resolución espacial como para ser aplicadas en evaluaciones regionales del impacto de
cambios climáticos. Por este motivo se han desarrollado diversos métodos para desarrollar escenarios regionales basados en MCG pero con una resolución menor
que la del modelo. Este procedimiento se denomina “downscaling”. A continuación
se describen los diferentes métodos de “downscaling” existentes.
13.2.1. Uso directo de los MCG
El método más simple de usar las salidas provistas por los MCG es utilizar
los valores del punto del reticulado más cercano al área de estudio. En este método, el análisis se realiza considerando las salidas globales, en una región específi176
Escenarios climáticos regionales
ca. Sin embargo este método presenta escasa confiabilidad debido a la baja resolución espacial de los MCG.
13.2.2. Interpolación de las salidas de los MCG
El método más sencillo para realizar un “downscaling” consiste en interpolar
los resultados de los MCG de los puntos de grilla más próximos a la localidad o
área de interés. El problema con este método es que introduce una falsa precisión
geográfica.
13.2.3. Downscaling estadístico
Las técnicas de downscaling más sofisticadas calculan los cambios a nivel de
sub-reticulado en función de estadísticas climáticas o de parámetros de circulación
de gran escala. Algunas aproximaciones utilizan relaciones estadísticas entre el clima de superficie de gran escala y el clima local o entre datos atmosféricos de niveles más altos de la atmósfera y el clima de superficie local. Cuando estos métodos se aplican a datos a nivel diario de los MCG, se pueden obtener escenarios
climáticos diarios para lugares o regiones específicos. El downscaling estadístico
es mucho menos demandante de computación que otros métodos como el downscaling dinámico por medio de modelos numéricos. No obstante ello, requieren
grandes cantidades de datos observacionales para establecer las relaciones estadísticas en el clima presente y se basan en la suposición de que las relaciones estadísticas observadas continuarán siendo válidas, aún con distintos forzantes del clima
en el futuro, es decir que se supone que permanecerán invariantes en el tiempo.
Otro problema con el downscaling diario es que en muchas regiones, los MCG no
reproducen adecuadamente las variaciones interdiurnas.
13.2.4. Experimentos de alta resolución
Otro método para obtener estimaciones más localizadas del clima futuro consiste en realizar experimentos con modelos numéricos de alta resolución sobre la
región de interés. Esto se puede hacer de diferentes formas:
•
•
realizando experimentos con un MCG con mayor resolución pero para diferentes “cortes” temporales para un número limitado de años,
corriendo un MCG con resolución variable sobre el planeta de forma que la
máxima resolución se encuentre sobre la región de interés,
177
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
•
por medio del uso de un modelo distinto, pero con más resolución en un área
limitada (LAM) utilizando las salidas del MCG como condiciones de borde
para el LAM, es decir a través del “anidado” de un LAM en un MCG.
Estos métodos para la obtención de estimaciones a nivel de sub-reticulado
pueden llegar hasta una resolución de 20 Km., y a diferencia de los MCG son capaces de tener en cuenta forzantes locales importantes como la cobertura del suelo
y la elevación. Por otra parte si bien tienen la ventaja de tener mejores bases físicas que el downscaling estadístico poseen una alta demanda computacional. Sin
embargo, debe advertirse que el uso de los LAM no solucionan todos los problemas de los escenarios obtenidos con MCG. En parte porque conservan parametrizaciones físicas no perfectas y en parte porque trasladan errores desde los MCG,
como la subestimación de la variabilidad interdiurna en ciertas regiones.
En el presente análisis, el método descrito en 13.2.1 es usado para discutir los
resultados del modelo sobre la región de la cuenca del Plata y América del Sur, y
el método 13.2.4 será utilizado en experimentos mencionados en la sección 13.5.
13.3. Validación regional de los MCG para América del Sur
Para poder confiar en los escenarios futuros de los MCG es necesario que estos representen adecuadamente el clima presente. Es importante saber cómo los resultados del modelo se comparan con las observaciones en una escala regional. Entre las dificultades que se encuentran en la utilización de los resultados de estos
modelos es que no todos representan adecuadamente el clima actual en la totalidad
de las variables. En la figura 13.1 se presentan las diferencias de la precipitación
anual observada que son producidos por cuatro MCG diferentes para el período actual especificado en la tabla 12.1. Los datos de precipitación observada provienen
de la Universidad de Delaware (Willmott y Matsura 2001). Todos los modelos subestiman la precipitación anual en parte de la región pampeana, la Mesopotamia
argentina, Uruguay y Sur de Brasil. En el Sudeste de América del Sur todos los
MCG subestiman en forma bastante grosera la precipitación y por lo tanto imponen restricciones en su utilización. Ello demanda el uso de metodologías adicionales para la elaboración de escenarios futuros de esta variable. Una de ellas es la de
hacer la suposición que las diferencias entre los campos de precipitación entre las
salidas de los MCG en el futuro y en el clima presente, es la misma que en el clima real. En el caso del modelo HadCM3, que es el que presenta diferencias de menor magnitud entre la precipitación observada y la estimada por el modelo, esta subestimación en la región pampeana es de aproximadamente 360 milímetros, lo que
representa hasta un 30% menos de lo observado. En el Noreste de Argentina, Uruguay y Sur de Brasil, esta subestimación es todavía mayor. Las dificultades para
estimar la precipitación en la cuenca del Plata también son evidentes cuando se
178
Escenarios climáticos regionales
Fig. 13.1
Diferencia (mm/día) entre la precipitación anual
observada y estimada por cuatro MCGs
Fig. 13.2.
Diferencia (mm/día) entre la precipitación
estacional observada y estimada por el modelo
HADCM3.
consideran los valores estacionales. En la figura 13.2 se presentan las diferencias
de la precipitación observada y la estimada por el modelo HadCM3 para las cuatro
estaciones. En todos los casos la precipitación es subestimada por el modelo para
la Pampa Húmeda, Mesopotamia, Uruguay y Sur de Brasil. Durante el otoño y el
invierno, la subestimación se extiende hacia el Norte y es de mayor magnitud.
Otros resultados de simulaciones climáticas estacionales usando el modelo
CPTEC/COLA, para el período 1982-1991 son discutidos en Cavalcanti y otros
(2002). Los aspectos climatológicos estacionales de flujos en capas altas y bajas observados sobre América del Sur fueron reproducidos por el ensamble de nueve
miembros. Sin embargo, el modelo sobreestima la precipitación en el sector Sur de
la zona de Convergencia del Atlántico Sur (SACZ) y la subestima en la región del
Amazonas y en el Sur del Sudeste de Sudamérica. Estos aspectos pueden verse en
la figura 13.3. La subestimación sobre la cuenca del Plata ocurre en todas las estaciones pero con menor intensidad durante la primavera A pesar de la gran dispersión
entre los modelos del ensamble sobre el Sur de Brasil y Uruguay, el modelo captura bastante bien los extremos de la variabilidad interanual observada de la precipitación (fig. 13.4), especialmente los valores por encima de lo normal en el invierno
de 1983 y las condiciones de sequía del invierno de1989 (Marengo y otros 2003).
179
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
Fig. 13.3 a.
Fig. 13.3 b.
Las correlaciones entre los resultados del modelo CPTEC/COLA y las observaciones de anomalías de precipitación son presentadas en la figura 13.5. Hay altas correlaciones sobre el Norte y Noreste de Sudamérica y algunas áreas sobre la
región de la cuenca del Plata con valores por encima del 60% en verano, otoño y
primavera, indicando la confiabilidad en los resultados del modelo durante estas
estaciones.
El análisis de las diferencias entre las temperaturas medias anuales de superficie de los reanálisis de NCEP/NCAR (Kalnay y otros 1996) y las de cuatro MCG
indican que los modelos tienden a sobrestimar la temperatura en la mayor parte de
la provincia de Buenos Aires, Noreste de Argentina, Uruguay y Sur de Brasil y la
Fig. 13.4.
Anomalía de precipitación sobre el
Sur de Brasil y Uruguay a partir de
nueve integraciones (CPTEC/COLA
AGCM) y CMAP, en JJAS.
[Fuente: Marengo y otros 2003]
180
Escenarios climáticos regionales
10 N
EQ
10 S
20 S
30 S
40 S
50 S
10 N
EQ
10 S
20 S
30 S
40 S
50 S
80 W
70 W
60 W
50 W
40 W
30 W
Fig. 13.5. Correlación entre las anomalías CPTEC/COLA AGCM (10 años) y CMAP
[Fuente: Marengo y otros 2003]
181
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
Fig. 13.6. Escenarios de diferencias de precipitación (mm/día) según el modelo HADCM3 entre las
décadas 2020, 2050 y 2080 y el presente (1961-90) para el escenario A2
subestiman en una franja longitudinal centrada en aproximadamente 62,5°W. El
modelo que mejor representa la temperatura media anual de la región es el
HadCM3 que solo la sobrestima entre 0° y 1,5ºC.
13.4. Escenarios regionales de la cuenca del Plata
13.4.1. Análisis del MCG del Hadley Centre
Con los resultados del GCM del Hadley Centre para los escenarios de emisión
A2 y B2 fueron calculadas las diferencias entre la precipitación proyectada para las
décadas de 2020, 2050 y 2080 y el período de referencia (1961-1990), figuras 13.6
y 13.7. Los resultados muestran una tendencia al aumento de la precipitación en la
mayor parte del centro-Norte de Argentina, Uruguay y Sur de Brasil y en el extremo Sur de Argentina. Este incremento es mayor en el escenario A2 que en el B2.
Asimismo se observa una marcada tendencia a la disminución de la precipitación en
la región central de Chile, Cuyo, Neuquén y el Oeste de Río Negro y Chubut. Las
diferencias en las temperaturas se muestran en las figuras 13.8 y 13.9.
13.4.2. Aspectos regionales en otros experimentos sobre Cambio Climático
Catorce grupos de modelado de diferentes instituciones están preparando simulaciones con modelos de cambio climático y los resultados estarán disponibles
para la comunidad científica para análisis de diagnóstico. Estos análisis serán parte del Cuarto Reporte del IPCC y han sido organizados por el Panel del Grupo de
182
Escenarios climáticos regionales
Fig. 13.7. Escenarios de diferencias de precipitación (mm/día) según el modelo HADCM3
entre las décadas 2020, 2050 y 2080 y el presente (1961-90) para el escenario A2.
Fig. 13.8. Escenarios de diferencias de precipitación (mm/día) según el modelo HADCM3
entre las décadas 2020, 2050 y 2080 y el presente (1961-90) para el escenario B2.
Fig. 13.9. Escenarios de diferencias de temperatura (ºC) según el modelo HADCM3 entre las
décadas 2020, 2050 y 2080 y el presente (1961-90) para el escenario B2.
183
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
Trabajo de Simulación del Clima. El objetivo es tener un amplio conjunto de escenarios y unos pocos conjuntos de alta resolución (~ 150 km), variedad de campos
en escalas mensual, diaria y cada 3 horas. Los experimentos se han hecho para las
siguientes condiciones:
-
Período preindustrial: corrida sin forzamiento antropogénico
Presente: corrida en el período 1990-2000
El clima del siglo XX
Experimento de base par cambio climático: concentración constante de CO2
del año 2000
Experimento A2 SRES (Reporte Especial en Escenarios de Emisión)
Experimento de estabilización en 720 ppm (SRES A1B)
Experimento de estabilización en 550 ppm (SRES B1)
Incremento del CO2 del 1%/año (hasta su duplicación)
Incremento del CO2 del 1%/año (hasta la cuadruplicación)
Análisis preliminares para Sudamérica de dos experimentos obtenidos del
modelo acoplado océano- atmósfera del GFDL (CM2.0) pueden verse en las figuras 13.10 a 13.12. A continuación se discuten brevemente resultados de tres casos.
a. Período preindustrial
Las condiciones iniciales para este experimento fueron derivadas de un proceso de pasos sucesivos. En primer lugar, un modelo de atmósfera más superficie
terrestre fue iniciado con forzantes a niveles representativos de finales del siglo
XX. En segundo término, el modelo ya iniciado fue acoplado con un modelo océano más hielo marino. Las condiciones iniciales para el hielo marino, temperatura
potencial del océano y salinidad fueron derivadas de observaciones de finales del
siglo 20. Agentes forzantes consistentes con el año 1860 fueron aplicados al modelo acoplado, el cual luego fue integrado en un período de ajuste de unos 300 años.
Los datos del experimento del año 1 comienzan justo al final de este período de
ajuste. Los agentes forzantes representativos de las condiciones de 1860 incluyen
gases de invernadero bien mezclados (CO2, CH4, N2O), O3 troposférico y estratosférico, sulfatos troposféricos, carbón negro y orgánico, polvo, sal marina, irradianza solar y la distribución de tipos de cobertura terrestre.
En la corrida preindustrial, sin forzantes antropogénicos, podemos considerar
las variaciones debidas a la variabilidad natural del clima. La figura 13.10a muestra el porcentaje de precipitación climatológica anual, entre dos períodos (del año
11 al año 70 y del año 71 al año 280). Se observan muy pequeñas diferencias sobre Sudamérica y casi ningún cambio sobre la cuenca del Plata. Bajos valores también se aprecian sobre el Pacífico y Atlántico tropical. No hay cambios en el campo de temperatura de los dos períodos (fig.13.10b).
184
Escenarios climáticos regionales
Fig. 13.10.
Diferencia anual
entre dos períodos
(año 71 al 280) y
(año 11 al 70) de
la corrida
pre-industrial,
a) Precipitación
(%);
b) Temperatura
(ºC).
Fig. 13.11.
Diferencia anual
entre el período I
(año 71 al 280) y
el periodo II (año
11
al 70) del
experimento de
incremento del
1% del CO2,
a) Precipitación
(%);
b) Temperatura
(ºC).
Fig. 13.12.
Diferencia anual
climatológica
(año 11 al 280)
entre el
experimento de
incremento del
1% del CO2 y el
experimento preindustrial, a)
Precipitación (%);
b) Temperatura
(ºC).
185
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
b. Incremento del 1% en el CO2 hasta la duplicación.
Los datos iniciales fueron obtenidos del 1 de Enero del año 1 del experimento 1860 de control del modelo, el cual tenía una concentración de CO2 de 286,05
ppm. La tasa de incremento es del 1% anual hasta el año 70 (cuando CO2 = 2x CO2
inicial). Luego esta concentración (572,10 ppm) es mantenida constante desde el
año 71 hasta el año 280. Para la duración completa del experimento de 280 años,
todos los agentes forzantes distintos del CO2 (CH4, N2O, halones, O3 troposférico y
estratosférico, sulfatos troposféricos, carbón negro y orgánico, polvo, sal marina,
irradianza solar y tipos de distribución de cobertura del suelo) fueron mantenidos
constantes en los valores representativos del año 1860.
Considerando la media anual de los mismos dos períodos discutidos en el
análisis anterior de la corrida preindustrial, el impacto del incremento de CO2 en la
precipitación de América del Sur y los océanos cercanos puede verse en la figura
13.11. En el sector Sur de la cuenca del Plata existe un máximo de 20% de incremento en la precipitación. En el sector Norte, la media anual refleja el comportamiento de la estación cálida lluviosa. Es notable el impacto en la SACZ y el Noreste de Brasil, con menos precipitación en el segundo período cerca de la costa y
más precipitación sobre la región del Oeste del Amazonas. Hay grandes diferencias
entre el Pacífico tropical (con más precipitación) en la costa peruana y el Pacífico
Sudeste (menos precipitación), que afecta Chile.
Tomando la diferencia de resultados (media anual del período total) entre el
experimento con incremento del 1% en el CO2 y el experimento preindustrial, la
configuración es similar a la del análisis previo. En ese caso la diferencia fue obtenida entre un período de CO2 elevado y constante y un período de aumento en la
concentración. La figura 13.12 ilustra el impacto. Las diferencias son grandes en
las regiones de la ITCZ del Pacífico y del Atlántico, hay un incremento en la precipitación sobre el sector Sur de la cuenca del Plata y parte de la región amazónica y una reducción en la zona de la SACZ. Los patrones son similares a los resultados de otros modelos.
c. El clima del siglo XX
Este experimento se corre desde el 1861 al 2000 y contiene todos los forzantes antropogénicos durante ese período. El objetivo de este experimento es establecer una de las corridas de control para compararla con climas futuros. La diferencia de esta corrida con el experimento de incremento de 1% en el CO2 se muestra
en la figura 13.13. Los resultados son semejantes a las comparaciones anteriores,
con aumento de precipitación sobre la cuenca del Plata y aumento de temperatura
principalmente sobre el centro de Sudamérica.
186
Escenarios climáticos regionales
Fig. 13.13.
Diferencia anual
climatológica
entre el
experimento de
incremento del
1% del CO2 y el
experimento del
siglo XX,
a) Precipitación
(%);
b) Temperatura
(ºC).
13.4.3. MCG del Hadley Centre y el ECHAM
Resultados de otros dos modelos (ver tabla 12.1 para detalles de los modelos), para las estaciones del invierno y el verano sobre el hemisferio Sur y períodos
diferentes se presentan en la figura 13.14. Esta figura muestra las simulaciones de
los modelos ECHAM4 y HadCM3 para los escenarios A2 promediados para los períodos 2050 y 2080 y para los períodos Diciembre-Enero-Febrero (DEF) y JunioJulio-Agosto (JJA). Los resultados del ECHAM4 indican que, independientemente del período (fig.13.14a y 13.14c), los patrones de precipitación durante el verano
austral muestran una anomalía positiva sobre el Sudeste de Sudamérica y negativas sobre el Noreste de Brasil. Durante el invierno (fig. 13.14b y 14.14d), las anomalías negativas parecen moverse hacia el Norte de Sudamérica, mientras que el
exceso de precipitación está confinado al Sur de Brasil. El modelo HadCM3 muestra características similares, pero con algunas diferencias importantes. Para el verano austral, hay un cambio notable en las amplitudes de la anomalía de precipitación entre 2050 y 2080, siendo mucho mayor en la última (fig. 13.14e y 14.14g).
Es importante notar que los máximos valores ocurren alrededor de la SACZ, lo
cual se encuentra al Norte de los resultados del ECHAM4. Grandes amplitudes de
anomalías negativas de precipitación sobre el Norte sudamericano se observan durante el invierno (fig. 13.14f y 13.14h). Nuevamente, los valores son mucho más
grandes en el período 2080 (fig. 13.14h), y valores de anomalía positiva se observan básicamente en el Sur de Sudamérica.
13.5. Planes futuros para modelado del Cambio Climático del CPTEC/INPE
Diferentes aproximaciones están actualmente siendo planeadas en CPTEC
con respecto a los experimentos de cambio climático. Algunas de ellas están rela187
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
Fig. 13.14. Campos de anomalías de precipitación (mm/día) para el escenario A2 ECHAM4 y HadCM3
sobre Sudamérica para los períodos DEF y JJA , 2050s y 2080s relativas al período 1961-1990. La escala
se encuentra en la parte inferior. [Fuente: IPCC-DDC]
188
Escenarios climáticos regionales
cionadas con las integraciones de los modelos de CPTEC, y otras usarán conjuntos
de datos provenientes de otros centros. Los modelos de circulación CPTEC/COLA
serán integrados para simular el clima del futuro, considerando el incremento del
CO2 y también simulando los climas pasados considerando la variación de CO2 observada. Los aspectos de las componentes atmosférica y terrestre del ciclo hidrológico en la cuenca del Plata serán analizados en los resultados del modelo, comparando con climas pasados y futuros. También se están planeando experimentos con
el modelo global considerando la gradual deforestación de la Amazonia. Un incremento en los aerosoles y un módulo químico que pueda considerar el ciclo del carbono son necesarios para implementaciones futuras. En este módulo se espera la
inclusión de otros gases de invernadero, como el CH4 y N2O. Mejoras en los esquemas de parametrización de la convección y la radiación del modelo CPTEC/COLA
están en progreso, así como la inclusión de nuevos campos de vegetación y humedad en el suelo provistos por un modelo hidrológico.
Otras simulaciones de cambio climático planeadas en CPTEC serán la integración del modelo regional ETA para hacer un downscaling, tomando como condiciones laterales de contorno los resultados de la simulación con el modelo del
Hadley Centre Acoplado para el año 2070 hasta 2100. Los resultados serán datos
cuatridiurnos que serán usados para analizar la variabilidad en varias escalas, desde cambios en las medias anuales hasta el ciclo diurno. Esta actividad ya está en
progreso y para los próximos meses se esperan análisis de los resultados del modelo. La resolución en las integraciones regionales es 40 Km, y se espera una estructura espacial más detallada para la distribución de precipitación en comparación con los modelos globales. El conjunto de datos de control será la climatología
pasada (1961-1990) del modelo ETA usando las condiciones laterales de contorno
del Hadley Centre. Experimentos similares se han estado realizando también en el
Centro de Investigaciones del Mar y de la Atmósfera (CIMA) con el modelo MM5.
Otro conjunto de datos disponible para diagnóstico son las simulaciones de
cambio climático del modelo global acoplado del Hadley Centre (mensual y diario) y resultados del proyecto IPCC/WG1, ya antes mencionado. CPTEC y CIMA
están contribuyendo a este proyecto con las propuestas de hacer análisis de diagnóstico sobre América del Sur y el Sistema monzónico de Sudamérica, el ciclo hidrológico en la cuenca del Plata, interacciones trópicos/extratrópicos y teleconexiones relacionadas con las anomalías sobre el continente. Algunos experimentos
ya están disponibles, como por ejemplo: GFDL_CM2.0, GISS_AOM,
NCAR_PCM1, y algunos resultados fueron descriptos en la sección 13.4.3. Resultados de estos análisis se espera que estén incluidos en el cuarto reporte del IPCC
sobre Cambio Climático, tales como cambios en eventos extremos, cambios en nieve y hielo, cambios en variables oceánicas y el nivel del mar, acoplamiento entre
cambio climático y bioquímica, predicción de cambio climático estacional a interanual, proyección de cambio climático regional a global y escenarios, o otros temas relacionados.
189
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti, Inés Camilloni y Tércio Ambrizzi
Los autores agradecen a los grupos de modelado que proporcionaron sus datos para el análisis, al Programa para el Diagnóstico y la Comparación de Modelos Climáticos (PCMDI) por reunir los datos de los modelos, al grupo de trabajo
en modelos acoplados del JSC/CLIVAR (WGCM) y su Proyecto de Comparación
de Modelos (CMIP) y al Panel sobre Simulación del Clima por organizar la actividad de análisis de los datos de los modelos, y al IPCC WG1 TSU por el apoyo
técnico.
Referencias
Cavalcanti, I. F. A. , J. A. Marengo, P. Satyamurty, C. A. Nobre, I. Trosnikov, J. P. Bonatti, A. O.
Manzi, T. Tarasova, L. P. Pezzi, C. D'Almeida, G. Sampaio, C. C. Castro, M. B. Sanches,
H. Camargo 2002: Global climatological features in a simulation using CPTEC/COLA
AGCM. J. Climate, 15, 2965-2988.
Gates, W. L. and Coauthors 1999: An overview of the results of the Atmospheric Model
Intercomparison Project (AMIP). Bull. Amer. Meteor. Soc., 80, 29-55.
Kalnay, E. and Coauthors 1996: The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull. Amer.
Meteor. Soc., 77, 437-471.
Lau, K. M., J. H. Kim and Y. Sud 1996: Intercomparison of Hydrologic processes in AMIP
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Marengo, J. A., I. F. A. Cavalcanti, P. Satyamurty, I. Troniskov, C. A. Nobre, J. P. Bonatti, H.
Camargo, G. Sampaio, M. B. Sanches, A. O. Manzi, C. C. Castro, C. Dálmeida, L. P.
Pezzi and L. Candido 2003: Assessment of regional seasonal rainfall predictability using
the CPTEC/COLA atmospheric GCM. Clim. Dynam., 21, 459-475.
Willmott,C. J. and C. K. Matsura 2001: Terrestrial air temperature and precipitation: monthly and
annual time series (1950-99). Version 1.02.
(Disponible desde http://climate.geog.udel.edu/~climate/).
190
CAPÍTULO
XIV
VARIABILIDAD EN BAJA FRECUENCIA
Mary T. Kayano1 y Rita V. Andreoli1
1
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, SP, Brasil.
RESUMEN
En este capítulo se reexaminan los patrones de anomalías de precipitación
asociados con eventos El Niño/Oscilación del Sur (ENSO) en el Sur de Sudamérica sobre la cuenca del Plata durante el período de 1912-1999. También se
vuelven a revisar los patrones asociados de anomalías globales de la temperatura de superficie del mar y de la presión al nivel del mar para el mismo período. Se obtienen composiciones mensuales de las variables para los eventos de
El Niño y La Niña por separado. Estas composiciones también son estratificadas de acuerdo con las fases de la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO). Los
mismos muestran una estructura espacial bastante robusta (débil) y bien definida (ruidosa) cuando el fenómeno ENSO y PDO están en la misma (opuesta) fase. El presente análisis provee fuertes indicaciones de que los aspectos no lineales del clima relativos a las fases de la PDO y ENSO deberían ser tenidos en
cuenta para monitoreos climáticos y para el pronóstico, en particular para el clima de la cuenca del Río De La Plata.
191
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
14.1. Background sobre la variabilidad en baja frecuencia
Es bien conocido el hecho de que el Pacífico Tropical está dominado por un
modo simple de variabilidad climática interanual, el cual se refleja en el acople
océano-atmósfera a través del fenómeno de El Niño/Oscilación del Sur (ENSO).
En muchas partes del globo las variaciones climáticas interanuales están estrechamente relacionadas con este modo de oscilación. Sin embargo, el clima del Pacífico contiene otro modo (o modos) de variabilidad similar al ENSO, pero oscilando
en escala decádica a multi-decádica. Entre estos se conoce un modo del sistema
océano-atmósfera, anómalo y recurrente en el Pacífico, con signos dominantes
multi-decádicos, desde finales de la década de 1980. (Nitta y Yamada 1989; Trenberth 1990; Trenberth y Hurrel 1994; Tanimoto y otros 1993; Latif y Barnett 1994;
Mantua y otros 1997; Minobe 1997, 1999; Enfield y Mestas-Nuñez 1999). Este
modo muestra teleconexiones climáticas significativas y es comúnmente referido
como el modo de la Oscilación Decadal del Pacífico (PDO) (Mantua y otros 1997;
Zhang y otros 1997).
La fase alta o régimen cálido de la PDO (WPDO) presenta temperaturas de la
superficie del mar anómalamente frías en el centro y Oeste del Pacífico Norte y
temperaturas más cálidas que lo normal en el agua de superficie en el centro y Este del Pacífico Tropical y a lo largo de la costa Oeste de América. (por ej., Zhang
y otros 1997; Mantua y otros 1997; Zhang y otros 1998; Enfield y Mestas-Nuñez
1999). La fase baja o régimen frío de la PDO (CPDO) se manifiesta con los patrones inversos. La variabilidad interdecadal del sistema océano-atmósfera en el Pacífico Norte determina la duración de los regímenes PDO, los cuales fueron fríos
durante los períodos 1900-1924 y 1947-1976 y cálidos durante el período 19251946 y 1977 hasta mediados de la década de 1990 (Mantua y otros 1997).
Mantua y otros autores (1997) sugirieron que la PDO constituye el background de la variabilidad interanual del ENSO. En concordancia, varios autores
mostraron que la PDO modula los efectos de El Niño (EN) y La Niña (LN) en ciertas regiones del globo (Gershunov y Barnett 1998; McCabe y Dettinger 1999;
Gutzler y otros 2002; Krishnan y Sugi 2003). Gershunov y Barnett (1998) encontraron que EN (LN) y las condiciones secas/húmedas (húmedas/secas) asociadas
sobre el Noroeste/Sudoeste de Norteamérica tienden a ser más fuertes y consistentes durante el régimen WPDO (CPDO).
Dado que los regímenes PDO duran 20-30 años, la información sobre los
efectos del ENSO estratificados de acuerdo con las fases de la PDO pueden ser potencialmente útiles para mejorar el pronóstico del clima. Por esto, en esta sección
se revisarán las anomalías de precipitación sobre el Sur de Sudamérica asociadas
con el ENSO, pero teniendo en cuenta las fases de la PDO. También se obtendrán
y discutirán los patrones de anomalía de la temperatura de superficie del mar (SST)
y presión al nivel del mar (SLP) asociados.
192
Variabilidad en baja frecuencia
14.2. Análisis de los datos
La información utilizada consiste en datos grillados mensuales de SST y SLP
y series de precipitación mensual en estaciones pluviométricas y puntos de grilla
en el sector de Sudamérica entre 10º y 40ºS. Aunque los análisis de precipitación
están realizados para este sector, el foco estará puesto en el Sur de Sudamérica
(SSA) comprendido entre 20º y 40ºS. Los datos de SST son valores extendidos y
reconstruidos con una resolución latitud-longitud de 2º por 2º para el período de
1854-2000 (Smith y Reynolds 2003). Los datos de SLP están en un reticulado de
resolución latitud-longitud de 5º por 5º, corresponden al período 1871-1994 y fueron obtenidos desde el Centro Británico de Datos Atmosféricos en el sitio web
http://www.badc.rl.ac.uk/.
Se obtuvieron un total de 373 series de precipitación mensual en el sector de
Sudamérica entre 10º y 40ºS desde diversas fuentes. Las series de Brasil se tomaron del Instituto Nacional de Meteorología y la Agencia Nacional de Energía Eléctrica. Las series en los otros países de SSA se extrajeron del conjunto de datos globales para áreas continentales 'gu23wld0098.dat' (versión 1.0) grillado con una
resolución latitud-longitud de 2.5º por 3.75º para el período de 1900-1998 (Hulme
1992, 1994; Hulme y otros 1998). Este conjunto de datos fue construido por el Dr.
Mike Hulme en el Unidad de Investigación Climática, Universidad de East Anglia,
Norwich, UK. Solamente se utilizaron las series de precipitación que abarcan como mínimo 30 años en el período base de precipitación, esto es desde 1912 a 1999.
Estos datos fueron chequeados contra errores. Valores mensuales superiores a 2000
mm y valores sospechosos (detectados por inspecciones visuales de las series) fueron reemplazados por un código de dato faltante.
Los años extremos del ENSO son determinados usando el criterio de Trenberth (1997) para el índice Niño-3 SST, el cual se define como el promedio móvil
de 5 meses de las anomalías promedio de SST en el área limitada por 6ºN, 6ºS,
150ºW y 90ºW. Las anomalías usadas en el cómputo del índice son los desvíos de
la media del período base de 1854-2000. Un evento EN (LN) es identificado cuando el índice Niño-3 SST excede 0.5ºC (es menor a -0.5ºC) durante al menos seis
meses consecutivos. La tabla 14.1 muestra los años de los eventos EN y LN identificados durante el período 1912-1999. Las fases PDO son identificadas usando el
índice PDO de Mantua y otros (1997). De este modo, el régimen WPDO ocurrió
durante los períodos 1925-1946 y 1977-1999 y el régimen CPDO aconteció durante los períodos 1912-1924 y 1947-1976.
Los patrones de anomalía mensual para la precipitación, SST y SLP asociados con el ENSO son obtenidos utilizando la técnica de composiciones. Las composiciones de SST son confeccionados sobre la banda 60ºN-30ºS y los de SLP sobre la banda de 20ºN-80ºS. Las anomalías para todas las variables son relativas a
las medias mensuales de los años que excluyen (desde el período de 1912-1999)
193
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
Tabla 14.1. Los años extremos del ENSO durante los regímenes cálidos y fríos del PDO.
Fase ENSO
WPDO
CPDO
El Niño
1925, 1930, 1939, 1940, 1941,
1976, 1979, 1982, 1986, 1987,
1991, 1994, 1997
1914, 1918, 1951,
1957, 1963, 1965,
1968, 1969, 1972
La Niña
1933, 1938,
1942, 1985,
1988
1916, 1917, 1922, 1924,
1949, 1950, 1954, 1955,
1967, 1970, 1973, 1975
los años de los extremos del ENSO para los meses desde Julio a Diciembre y los
años siguientes para los meses desde Enero a Junio. De esta manera, las medias
mensuales son obtenidas a partir de 49 años del período 1912-1999 con condiciones casi normales relativas al fenómeno ENSO. Las anomalías mensuales son computadas para las series temporales de SST y SLP en cada punto del reticulado. Las
series temporales de anomalías mensuales de precipitación son estandarizadas por
la desviación estándar de la serie.
Las anomalías de las medias mensuales de precipitación, SST y SLP para los
años EN y LN estratificadas de acuerdo con la fase PDO son calculadas separadamente. Estas composiciones son obtenidos para cada mes del período de Septiembre(0) a Agosto(+) para las anomalías de precipitación, para todo otro mes del mismo
período para las anomalías SST y para cada mes del período de Octubre(0) a Marzo(+) para SLP. Los símbolos '(0)' y '(+)' después del mes se refieren al año corriente y
a los siguientes de los extremos del ENSO, respectivamente. El significado estadístico de las composiciones es evaluado asumiendo que el número de grados de
libertad es el número de eventos y usando los test t-Student (Press y otros 1986).
Se utiliza el nivel de confianza de 95%.
14.3. Patrones de precipitación
Los patrones de anomalía de las medias mensuales de precipitación asociadas
con EN para el régimen WPDO muestran características robustas en la región SSA
durante el período de Octubre(0) a Febrero(+) (fig. 14.1). Anomalías significativas se
observan en el Sur de Brasil y en Chile central (positivas) y en pequeñas áreas al
Norte (negativas) en Octubre(0). Gradualmente, las anomalías positivas se intensifican y expanden ocupando la mayor parte de SSA en Diciembre(0). En este momento, las anomalías negativas se intensifican y extienden sobre el Sur de Perú y el Este de Brasil. Anomalías positivas significativas permanecen sobre el Nordeste de
Argentina y Paraguay, mientras en el resto del dominio de estudio se muestran anomalías no significativas en Enero(+). En Febrero(+) esta configuración es modificada
194
Variabilidad en baja frecuencia
Fig. 14.1. Anomalías mensuales de precipitación media estandarizada asociadas con El Niño para el
régimen WPDO. El intervalo de contorno es 0,2 desviaciones estándar, con contornos negativos (positivos)
punteados (continuos). El sombreado engloba valores que son significativos con un nivel de confianza del
90%. Los contornos rojos engloban valores que son significativos con un nivel de confianza del 95%.
de forma tal que las anomalías positivas significativas son notorias en el centro y
Este de Argentina y anomalías de signo opuesto se encuentran en el Sur de Perú,
en Bolivia, en el Norte de Chile y en el Norte y Noroeste de Argentina. Aunque su
magnitud es bastante pequeña en Marzo(+), las anomalías positivas significativas se
restablecen en el Sur y en parte del Sudeste de Brasil en Abril(+). Éstas se debilitan
y permanecen en una pequeña área del Sur de Brasil en Mayo(+). En los meses subsiguientes, los patrones de anomalía de precipitación son bastante desorganizados
sin una estructura robusta.
Los patrones de anomalía de las medias mensuales de precipitación asociadas
con EN para el régimen CPDO (fig. 14.2) muestran rasgos menos robustos que las
composiciones para EN bajo el régimen WPDO (fig. 14.1). De hecho, las áreas con
anomalías positivas significativas permanecen al Sur de 30ºS y solamente durante
tres meses de la secuencia (Noviembre(0), Diciembre(0) y Marzo(+)). Parece ser que las
anomalías negativas significativas en el Sur de Perú, en el Norte de Chile y en el
Norte de Bolivia muestran rasgos evolutivos consistentes durante el período de Octubre(0) a Abril(+). Las anomalías de precipitación asociadas con EN para el régimen
CPDO muestran magnitudes bastante pequeñas en los meses subsiguientes.
195
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
Fig. 14.2. Como en la Fig. 14.1, excepto por el régimen CPDO.
Los patrones de anomalía de precipitación media mensual de las composiciones de LN para el régimen WPDO muestran estructuras bien organizadas, en particular en la región SSA, durante el período de Octubre(0) a Febrero(+) (fig. 14.3).
Consistente con los eventos LN, se presentan anomalías negativas en la mayor parte del dominio de estudio en Octubre(0). Una estructura robusta con anomalías negativas significativas ocupando una amplia área en la región centro y Este de SSA
es claramente visible en Noviembre(0). Estas anomalías se debilitan pero permanecen bien organizadas durante los tres meses siguientes siendo significativas en la
mayor parte de SSA en Diciembre(0), en una pequeña área centrada en (60ºW; 25ºS)
en Enero(+), y en la mayor parte del área de SSA al Sur de 30ºS en Febrero(+). Las
anomalías de precipitación asociadas con LN en SSA presentan escasa magnitud
durante el período de Marzo(+) a Agosto(+).
Similarmente a las composiciones correspondientes a LN bajo el régimen
WPDO, los correspondientes al régimen CPDO muestran estructuras bien organizadas y robustas en SSA durante el período de Octubre(0) a Febrero(+) (fig. 14.4). No
obstante, en este caso, anomalías de precipitación media mensual negativas significativas se localizan ligeramente al Sur de aquellas en los análisis previos. Anomalías negativas bajo el régimen CPDO ocupan la mayor parte del dominio de estudio en Octubre(0). Estas anomalías se intensifican alcanzando valores
significativos extendiéndose sobre el Sur de Brasil, Uruguay, Paraguay, el Sur de
196
Variabilidad en baja frecuencia
Fig. 14.3. Anomalías mensuales de precipitación media estandarizada asociadas con La Niña para el
régimen WPDO. La disposición del gráfico es similar al de la figura 15.1.
Fig. 14.4. Como en la Fig. 14.3, excepto por el régimen CPDO.
197
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
Bolivia y el Este de Argentina en Noviembre(0). Las anomalías negativas perduran
relativamente intensas y ocupando la mayor parte de SSA al Sur de 25ºS en Diciembre(0). Las mismas se debilitan y son confinadas a la región centro-Oeste de Argentina en Enero(+). En este momento, anomalías significativas se notan en el Sur
de Perú (positivas) y en el Este de Brasil (negativas). Anomalías significativas también se encuentran en el centro-Este de Argentina (positivas) y en una pequeña área
en el centro de Chile (negativas) en Febrero(+). Valores positivos de anomalías significativas sólo se notan en una pequeña área del centro-Oeste de Brasil en Marzo(+). Anomalías negativas significativas se establecen en el Sur de Uruguay y en el
centro-Este de Argentina en Abril(+). Los patrones de anomalía relacionados con LN
bajo el régimen CPDO presentan anomalías de escasa magnitud en los meses remanentes.
14.4. Composiciones de SST
La secuencia de composiciones de anomalías de SST relacionadas con EN
bajo el régimen WPDO (fig. 14.5) muestra anomalías positivas significativas sobre
el centro y Este del Pacifico ecuatorial y a lo largo de la costa Oeste de los Estados
Unidos y anomalías negativas significativas en el Pacífico Norte durante el período de Septiembre(0) a Mayo(+). Este patrón es similar al asociado con la PDO (Zhang
Fig. 14.5. Anomalías mensuales de SST media asociadas con El Niño bajo el régimen WPDO para los
meses indicados. Los intervalos de contorno están trazados cada 0.3º C, con contornos negativos (positivos)
punteados (continuos). El sombreado celeste a azul oscuro (amarillo a rojo) engloba los valores negativos
(positivos) que son significativos con un nivel de confianza del 95%. El contorno cero se ha omitido.
198
Variabilidad en baja frecuencia
y otros 1997). Vale destacar que el centro negativo en el Pacífico Norte se intensifica de Noviembre(0) a Enero(+), y permanece bastante intenso hasta Julio(+). Por otro
lado, las anomalías positivas significativas asociadas con EN bajo el régimen CPDO (fig. 14.6) están confinadas a la región centro y Este del Pacífico ecuatorial. En
este caso, las anomalías positivas permanecen intensas hasta Enero(+), cuando empiezan a debilitarse hasta casi desaparecer en Mayo(+). Así, la estructura de anomalías de SST asociadas con el ENSO perdura más durante los años EN bajo el régimen WPDO que para los años EN bajo el régimen CPDO. Este resultado es
consistente con el restablecimiento de las anomalías positivas de precipitación en
el Sur y Sudeste de Brasil en Abril(+) y en el Sudeste de Brasil en Mayo(+) durante
los años EN y WPDO y con muy pequeñas anomalías de precipitación en esas mismas áreas y meses durante los años EN y CPDO.
La secuencia de composiciones de anomalías de SST relacionadas con LN
bajo el régimen WPDO (fig. 14.7) muestra anomalías negativas significativas confinadas a la región centro y Este del Pacífico ecuatorial. Estas anomalías permanecen intensas hasta Enero(+), en tanto que se debilitan considerablemente en Marzo(+).
Sin embargo, este patrón se debilita aún más durante los meses subsiguientes hasta alcanzar el signo opuesto en Julio(+). El patrón de anomalías de SST asociadas
con LN bajo el régimen CPDO (fig. 14.8) presenta anomalías negativas significativas en la zona centro y Este del Pacífico ecuatorial y a lo largo de la costa Oeste
de los Estados Unidos y anomalías positivas significativas en el Pacífico Norte durante el período de Septiembre(0) a Mayo(+). Este patrón se asemeja al asociado con
Fig. 14.6. Como en la Fig. 14.5, excepto por el régimen CPDO.
199
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
Fig. 14.7. Anomalías mensuales de SST media asociadas con La Niña bajo el régimen WPDO para los
meses indicados. La disposición del gráfico es similar al de la figura 14.5.
la PDO (Zhang y otros, 1997). El centro positivo en el Pacífico Norte mantiene casi la misma intensidad y se mueve desde el Oeste del Pacífico Norte hasta el Pacífico Norte central en el período de Septiembre(0) a Julio(+).
Fig. 14.8. Como en la Fig. 14.7, excepto por el régimen CPDO.
200
Variabilidad en baja frecuencia
14.5. Composiciones de SLP
Dado que los patrones de SLP asociados con el ENSO muestran considerables
variaciones mensuales, los análisis para este parámetro fueron confeccionados para
el período de Octubre(0) a Marzo(+), cuando los patrones de precipitación asociados
al ENSO presentan las mayores anomalías. Los patrones de SLP relacionados con
LN en el régimen WPDO muestran las mayores anomalías en los trópicos con valores negativos en el centro y Este del Pacífico Tropical y valores positivos prevaleciendo en las regiones de Australasia y/o en África/Atlántico (fig. 14.9). Las áreas
con las mayores anomalías que participan en el balance de presión Este-Oeste están
centradas, latitudinalmente, en el ecuador. Consecuentemente, estas áreas definen
una circulación de Walker anómala en el plano zonal-vertical ecuatorial. A pesar de
que la localización longitudinal y la intensidad de la circulación anómala de Walker
varía mensualmente, ésta es intensa y bien definida en el sector del Pacífico de Australasia durante la mayoría de los meses del período de Octubre(0) a Marzo(+).
Por otro lado, los patrones de SLP vinculados con EN bajo el régimen CPDO
muestran anomalías dominantemente positivas en la región de Australasia y pequeñas anomalías negativas en el centro y Este del Pacífico Tropical (fig. 14.10). De
esta manera, la circulación anómala de Walker asociada es relativamente más débil que la del caso anterior. Similarmente, los patrones de anomalía de SLP asocia-
Fig. 14.9. Anomalías mensuales de SLP media asociadas con El Niño bajo el régimen WPDO para los meses
indicados. Los intervalos de contorno están trazados cada 0.5 hPa, con contornos negativos (positivos)
punteados (continuos). El sombreado celeste a azul oscuro (amarillo a rojo) engloba los valores negativos
(positivos) que son significativos con un nivel de confianza del 95%. El contorno cero se ha omitido.
201
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
Fig. 14.10. Como en la Fig. 14.9, excepto por el régimen CPDO.
dos con LN bajo el régimen WPDO muestran anomalías positivas en el centro y
Este del Pacífico ecuatorial y anomalías negativas en la región de Australasia (fig.
14.11). Estas anomalías presentan escasa magnitud lo que indica una circulación
de Walker aproximadamente normal.
Fig. 14.11. Anomalías mensuales de SLP media asociadas con La Niña bajo el régimen WPDO para los
meses indicados. La disposición del gráfico es similar al de la figura 14.9.
202
Variabilidad en baja frecuencia
Fig. 14.12. Como en la Fig. 14.11, excepto por el régimen CPDO.
Las composiciones de SLP relacionados con LN y CPDO muestran anomalías
significativas en los trópicos con valores positivos en el centro y Este del Pacífico
Tropical y valores negativos sobre Australasia y/o las regiones de África/Atlántico
(fig. 14.12). Es interesante notar que las áreas con las mayores anomalías en la región del Pacífico de Australasia que participan en el balance de presión Este-Oeste
no están ni centradas sobre el ecuador ni localizadas en la misma latitud. De hecho,
el área negativa en la región de Australasia tiene una localización latitudinal variable. La misma está entre el ecuador y 20ºS de Octubre(0) Diciembre(0) y en Marzo(+),
aproximadamente en el ecuador en Enero(+), y entre el ecuador y 20ºN en Febrero(+).
Por otro lado, el área positiva en el Pacífico centro este está localizada entre 20ºS y
40ºS aproximadamente en la franja Sudeste de la Zona de Convergencia del Pacífico Sur (SPCZ) en la mayoría de los mece del período de Octubre(0) a Marzo(+). Este
resultado implica que deben ocurrir variaciones considerables en la actividad convectiva a lo largo de la SPCZ durante los años LN bajo el régimen CPDO.
14.6. Conclusiones
Respecto de la estimación de las condiciones hidro-meteorológicas futuras,
Robertson y otros autores (2001) analizaron las fluctuaciones decádicas del caudal
del río Paraná en Corrientes durante el período 1904-1997 y obtuvieron indicios de
que esas fluctuaciones podían ser parcialmente predecibles. Ellos aislaron las componentes oscilatorias con períodos de 8 y 17 años y construyeron un modelo de
203
Mary T. Kayano y Rita V. Andreoli
predicción autoregresivo para cada componente. Su predicción basada sobre estas
componentes, incluyendo datos hasta el verano austral de 1999, sugirió un incremento en la probabilidad de caudales por debajo del promedio hasta 2006. De esta manera, ellos encontraron una alta probabilidad de ocurrencia de sequías en la
región de la cuenca del Plata durante el período 2002 a 2006. Sin embargo, es importante destacar que sus resultados están basados en componentes cuasi-cíclicas
(con períodos de 8 y 17 años) del caudal del río Paraná y no tienen en cuenta la
componente no lineal de este parámetro relativo a las fases PDO. El presente análisis provee otro punto de vista de la variabilidad climática interanual en la cuenca
Del Plata, el cual tiene en cuenta los aspectos no lineales del clima en la región respecto de las fases PDO y del ENSO.
Las comparaciones entre los patrones de anomalías de precipitación en SSA,
SST y SLP asociados con el ENSO bajo los regímenes WPDO y CPDO muestran
diferencias importantes que representan las componentes no lineales de estas composiciones relativas a las fases PDO (para una dada fase ENSO) y relativo a las fases ENSO (para una dada fase PDO). En general, estos patrones muestran una estructura espacial robusta (débil) y consolidada (ruidosa) en la cual el ENSO y la
PDO están en la misma (opuesta) fase durante las estaciones del verano y otoño
australes. El background WPDO (CPDO) modula los efectos del ENSO en la precipitación en SSA, reforzando EN (LN) y debilitando LN (EN) en los meses de verano y otoño australes. La conexión entre las fases PDO y las anomalías de precipitación asociadas con el ENSO en SSA es similar a las modulaciones de las
señales del ENSO en la precipitación en el Noroeste/Sudoeste de los Estados Unidos analizada por Gershunov y Barnett (1998). Las diferencias de las composiciones de precipitación asociada con EN en SSA entre los regímenes WPDO y CPDO
podrían ser explicadas comparando las correspondientes composiciones de SST.
Éstos últimos para el régimen WPDO (CPDO) se asemejan al patrón de anomalías
de SST asociado a condiciones EN en el Este del Pacífico ecuatorial y condiciones
frías (cálidas) en el Pacífico subtropical centro y Sur definido por Barros y Silvestri (2002) y Vera y otros (2004). De este modo, una posible explicación para estas
diferencias en las composiciones de precipitación para EN en SSA bajo las fases
WPDO y CPDO yace en las anomalías de circulación caracterizando diferencias en
la respuesta a EN en el Pacífico Sur de acuerdo con Vera y otros (2004).
Otro aspecto importante que se muestra en el presente análisis son las componentes no lineales de las composiciones relativas a las fases del ENSO para una
dada fase PDO. Vale destacar que los patrones de anomalías de precipitación asociados con el ENSO con valores positivos (negativos) en la región SSA durante los
eventos EN (LN) documentados en estudios previos (Walker 1928; Caviedes 1973;
Hastenrath y Heller 1977; Kousky y otros, 1984; Ropelewski y Halpert 1987,
1989; Aceituno 1988; Kayano y otros, 1988; Kiladis y Diaz 1989; Kayano 2003;
Grimm 2003) representan de hecho la componente lineal de los efectos del ENSO
en la precipitación de SSA. Con el propósito de tener en cuenta la componente no
204
Variabilidad en baja frecuencia
lineal de los efectos del ENSO en la precipitación de SSA, los composiciones para EN y LN deberían ser considerados separadamente. Las secuencias de precipitación mensual de las composiciones del ENSO para SSA en las figuras 14.1 a 14.4
podrían servir de guía para futuros monitoreos climáticos y el pronóstico climático para esta región.
Otro aspecto que debería ser tenido en cuenta para estos propósitos es la fase
de la PDO. De acuerdo con esto, varios estudios han sugerido que la PDO cambió
hacia la fase fría a finales de la década de 1990 (Hare y Mantua 2000; Schwing y
Moore 2000; Landscheidt 2001). Si la PDO está ahora en un régimen frío, las composiciones vinculadas con EN y LN bajo la fase CPDO (fig. 14.2 y 14.4) son las
guías más apropiadas para estimar las condiciones hidro-meteorológicas futuras en
SSA mientras dure el régimen frío.
Los autores fueron en parte apoyados por el Consejo Nacional de Desenvolvimiento Científico y Tecnológico de Brasil. Se agradece a la Oficina Meteorológica de UK (UKMO) por la provisión de los datos de presión al nivel del mar que
se utilizaron en este trabajo. También se agradece al Dr. Mike Hulme por la provisión del conjunto de datos ´gu23wld0098.dat´ (versión 1.0) construido en La Unidad de Investigación Climática, Universidad de East Anglia, Norwich, UK.
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207
CAPÍTULO
XV
ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE EVENTOS EXTREMOS
EN UN CONTEXTO NO ESTACIONARIO
Robin Clarke1
1
Instituto de Pesquisas Hidráulicas, UFRGS, in Porto Alegre, RS Brazil.
RESUMEN
En este capítulo se discuten aspectos del análisis estadístico de tendencias
en extremos de precipitación (típicamente intensidades máximas, de diferente
duración) y caudales (típicamente caudal instantáneas máximas anuales; caudal
medias diarias máximas anuales). Un aspecto importante de este tipo de datos
es que es muy poco probable que sigan una distribución Gaussiana, de manera
que el análisis de tendencias usando la teoría basada en la distribución Normal
(Ej. análisis de regresiones) no es apropiado. A pesar de que los métodos no paramétricos pueden usarse para testear tendencias, estos no proveen una forma
para estimar la probabilidad de ocurrencia de casos extremos en los períodos futuros. Los métodos paramétricos descriptos en este capítulo tratan el análisis de
tendencias del máximo anual (Ej. precipitación diaria máxima anual), y la aproximación en “picos sobre un umbral” (POT), en los que se selecciona un evento umbral y todos los eventos mayores que ese umbral se incluyen para el análisis. Las técnicas analíticas se ilustran con ejemplos de la cuenca Del Plata; se
presentan adaptaciones para los casos en que los registros sólo están parcialmente completos, y se discute el concepto de período de retorno en ausencia de
régimen estacionario.
209
Robin Clarke
15.1. Introducción
Dado que la posibilidad del cambio climático podría estar acarreando eventos extremos de mayor severidad, se requieren buenos procedimientos analíticos
para detectar la existencia de tendencias en los valores extremos de las variables
hidrológicas, tales como la intensidad de la precipitación y los caudales pico; de las
variables meteorológicas como velocidades extremas de viento, la frecuencia de
ocurrencia de huracanes, y la frecuencia e intensidad de las tormentas de granizo;
y de las variables oceanográficas como la magnitud y la frecuencia de ocurrencia
de mareas altas.
En esta sección se tratan algunos aspectos del análisis estadístico de tendencias en casos extremos de precipitación (típicamente intensidades máximas, de diferente duración) y caudales (típicamente caudales instantáneas máximas anuales;
caudales medios diarios máximos anuales). Sin reparar en la existencia de tendencia, dos metodologías son posibles para el análisis de casos extremos: (a) el método “de Bloque”, en el que se selecciona un período, usualmente de un año de duración, y el máximo de la variable de interés (por ejemplo, el caudal) se selecciona
de cada bloque, dando lugar a series de eventos anuales que son usados para obtener inferencias acerca de la distribución de eventos extremos, la presencia o ausencia de tendencia, y –donde no existe tendencia– el período de retorno de los eventos de interés. (b) el método de “picos sobre un umbral” (PSU), en el que se
selecciona un evento umbral. En el caso de caudales de inundación e intensidad de
precipitación, todos los eventos (“picos”) que exceden el umbral son usados para
el análisis. Para el evento umbral se elige uno que usualmente tiene tres o cuatro
picos sobre el umbral, en promedio, en cualquier año. Este método tiene la ventaja de que más datos que en el caso del método de Bloque son incluidos para el análisis, un punto de especial importancia cuando los registros son de longitud limitada (en el método de Bloque, se utiliza sólo una observación por año). En esta
sección se discuten aspectos de los métodos de Bloque y POT. Ambos métodos están descritos completamente en el libro escrito por Coles (2001).
En el párrafo anterior el nombre dado al método POT referido como “picos
sobre un umbral” se debe a que una de las aplicaciones principales ha sido el análisis de la frecuencia de inundaciones. Sin embargo, en principio no hay ninguna
razón teórica por la que los eventos seleccionados no pudieran permanecer bajo un
umbral, como cuando el interés está en los períodos de sequía. Cuando se utiliza
en el análisis de la frecuencia de inundaciones, una posible limitación del método
POT en el contexto particular de las grandes cuencas de drenaje de Sudamérica es
que el hidrograma anual (el gráfico de caudal en función del tiempo) es suave,
mostrando usualmente un solo máximo y mínimo bien definidos. Para cuencas de
este tipo, los picos del método POT son idénticos al máximo anual del método de
Bloque, y los dos métodos son indistinguibles. No obstante, el enfoque POT es útil
para el análisis de frecuencias de registros de pequeñas cuencas que responden rá210
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
pidamente a la precipitación, y donde los registros son cortos. Un requerimiento
importante para el método POT es que los “picos” sean independientes unos de
otros. Este no sería el caso donde, por ejemplo, los picos ocurrieran en grupos asociados o “clusters”; si, por ejemplo, un umbral de 40 mm fuera seleccionado cuando se analizan series de precipitación diaria, una tormenta podría tal vez dar lugar
a dos o tres días consecutivos en los que la lluvia excediera el umbral; en ese caso
sería necesario seleccionar de ese grupo de días, solamente el día en que ocurrió la
máxima precipitación. Si todos los días del grupo fueran incluidos en el análisis,
los picos no podrían ser considerados estadísticamente independientes. La independencia entre los picos puede obtenerse eligiendo un umbral alto, pero si el umbral es muy alto, el número de picos retenidos será muy pequeño. La ocurrencia de
agrupamientos es, por supuesto, mucho mas evidente cuando los eventos pico son
caudales debajo de un umbral.
La independencia entre observaciones sucesivas también es importante cuando se utiliza el método de Bloque. Casi siempre se asume que los eventos que ocurren en años sucesivos son estadísticamente independientes. Esta suposición es válida para el análisis de las intensidades de precipitación de corta duración, pero
puede ser menos apropiada para el análisis de sequías, las cuales pueden extenderse desde un año hidrológico hasta el siguiente. También puede ser inválido para el
análisis de los caudales de inundación en cuencas de drenaje extensas con gran almacenamiento en suelos y acuíferos, dado que las lluvias por encima del promedio
durante un año llenarán las reservas que luego contribuirán para el pico del caudal
en el año siguiente. Inversamente, precipitaciones acumuladas por debajo del promedio durante un año harán reducir el volumen de reserva de forma tal que la recarga por las lluvias en el año siguiente hará que el caudal se vea todavía reducido. Este es un efecto observado en los picos de crecida en Ladário en el Alto
Paraguay, donde es altamente significante la correlación serial (0,48) entre los niveles de los picos de inundación entre los años sucesivos. Las suposiciones comúnmente realizadas en el análisis de frecuencia de los registros de inundaciones necesitan ser chequeadas cuidadosamente en el caso de las extensas cuencas de drenaje
de Sudamérica. La correlación serial entre las variables hidrológicas como el caudal medio anual es probablemente mayor que la correlación entre los caudales máximos anuales, pero dado que en este trabajo se trata el caso de los datos extremos
en lugar de los valores medios, este problema no será considerado más en detalle.
No obstante debe mencionarse que habrá una fuerte correlación entre los máximos
anuales de intensidad de precipitación de diferentes duraciones (los eventos considerados como la intensidad máxima anual de precipitación en 5 y 10 minutos son
posiblemente los mismos); esto será importante donde se requiera dar regiones de
confianza para las curvas que relacionan la intensidad de la precipitación con la duración de la misma, para diferentes períodos de retorno.
211
Robin Clarke
15.2. Métodos paramétricos y no paramétricos para la detección de
tendencias en variables hidrológicas
Cuando se utiliza el método de Bloque, las tendencias en registros de extremos
de lluvias o de caudal pueden ser detectadas, tanto por métodos paramétricos como
no paramétricos. El test de Mann-Kendall es tal vez el test no paramétrico mejor conocido para el test de tendencias en los valores anuales de una variable hidrológica,
cuando puede asumirse que los valores son independientes entre un año y el siguiente; este y otros test no paramétricos tienen la ventaja de que nada debe suponerse
acerca de la forma de la distribución de probabilidades de la variable a ser analizada, o acerca de la naturaleza de la tendencia. Los métodos paramétricos, por otro lado, requieren suposiciones específicas sobre la forma de la distribución de probabilidades de los datos y sobre la forma (lineal, curvilínea,...) de la tendencia que pueda
existir. Esto podría parecer una desventaja. Sin embargo, asumiendo una distribución de probabilidades particular (¡con la condición de que sea consistente con los
datos!) es posible hacer inferencias sobre la tendencia, tales como establecer límites
a su magnitud o estimar la incertidumbre de los valores futuros siempre y cuando el
usuario sea suficientemente arriesgado como para extrapolar la tendencia durante
unos pocos años hacia adelante; y testear si es necesaria una distribución de probabilidades más simple o más compleja para representar los datos. De esta manera, a
pesar del hecho de que requieren más suposiciones, los métodos paramétricos generalmente son utilizados, en lugar de los métodos no paramétricos, por ofrecer un enfoque más flexible al estudio de extremos. Por esta razón, el énfasis en este trabajo
está puesto en los métodos paramétricos. Ahora existe una extensa literatura sobre
estos métodos (ver, por ejemplo, el libro escrito por Coles, 2001, el cual trae un software en S-Plus que puede bajarse de Internet); mucho material está disponible desde Internet (ver, por ejemplo, el sitio www.maths.lancs.ac.uk/~stephena/software.html). Hay también una publicación (Extremes, publicada por Kuyper)
específicamente dedicada a las novedades en el análisis de los valores extremos. El
libro escrito por Coles (2001) tiene un capítulo sobre la estimación de las tendencias en los parámetros de las distribuciones de probabilidades, que incluye el método de Bloque utilizado con una distribución de probabilidades de Valor Extremo Generalizado (GEV) y el método POT que se utiliza con excedentes sobre el umbral
representado por una distribución Pareto Generalizada.
15.3. Ejemplo: test de tendencia en la precipitación máxima horaria anual
para Porto Alegre, Brasil
La tabla 15.1 muestra las precipitaciones máximas horarias anuales en Porto
Alegre, RS Brasil, sobre un período de 23 años, de 1975 a 1997. Como ejemplo,
se ajustó una distribución GEV y se hizo el test sobre la existencia de una tenden212
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
Tabla 15.1. Máxima precipitación anual de una hora de duración , 1975-97, Porto Alegre, RS Brasil.
Año
1975
1976
1977
1978
1979
P_01_hr
30.9
73.4
25.0
21.4
27.3
Año
1980
1981
1982
1983
1984
P_01_hr
33.0
81.2
28.9
25.1
45.6
Año
1985
1986
1987
1988
1989
P_01_hr
41.3
43.6
50.2
20.5
33.7
Año
1990
1991
1992
1993
1994
P_01_hr
43.6
34.0
47.2
33.8
26.8
Año
1995
1996
1997
P_01_hr
56.2
32.1
22.7
cia temporal en el parámetro de localización, aunque una revisión rápida de los datos sugiere que esto es poco probable. La función de probabilidad acumulada es:
F(x) = exp ( - [1 + ξ(x - µ)/σ]-1/ξ))
= exp(-exp(-(x - µ)/σ),
ξ≠0
ξ=0
donde la segunda forma con ξ=0 es la conocida distribución de Gumbel. Se desea
testear si el parámetro de localización µ cambia a lo largo del período de 23 años
de registro, y el punto de partida más simple es asumir que µ cambia linealmente
durante el período de registro: esto es µ = α + βt, donde t es el tiempo en años. De
esta forma, cuatro parámetros (α, β, σ, ξ) deben ser estimados a partir de los 23 datos de la tabla 15.1. El método de ajuste es el método de Máxima Verosimilitud
(denotado como ML: ver explicación del método a continuación), y es deseable conocer si el parámetro β difiere significativamente de cero, lo que estaría indicando
una tendencia temporal. Con el uso de un paquete estadístico estándar (GenStat©)
se obtienen los resultados que se muestran en la tabla 15.2.
Se puede ver que la estimación del parámetro de la pendiente β es 0.05857 ±
0.3079 (unidades: mm año-1, recordando que los datos son máximos horarios anuales), y que la estimación es mucho menor que su error estándar. De esta manera, no
hay evidencia significativa de que el parámetro de localización µ de la distribución
GEV haya cambiado durante el período 1975-1997. También se puede ver que el
parámetro de forma ξ de la distribución GEV está estimado en 0,2765 ± 0,3223,
siendo también menor que su error estándar y no significativamente distinto de cero. Esto significa que la forma simple de Gumbel F(x) = exp(-exp(-(x - µ)/σ), con
dos parámetros en lugar de tres puede ser usada en los análisis posteriores, en lugar de la distribución GEV.
213
Robin Clarke
Tabla 15.2. Resultados del ajuste a una distribución GEV, con tendencia
temporal en el parámetro µ, de los datos de la tabla 15.1.
Lapso de ajuste de tendencia: Año
*** Estimaciones de los parámetros de la GEV ***
Estimación "error estándar"
Mu (Intercepción)
30.09
3.190
Sigma
9.017
2.668
Eta
0.2765
0.3223
Pendiente (Año)
0.05857
0.3079
Máxima Log-verosimilitud = -90.498
Valor máximo de la distribución GEV es infinito (Eta >= 0)
Test de significancia que Eta = 0
(i.e P_01_hr sigue una distribución Gumbel)
Estadística del test de cociente de verosimilitud: 2.029
Probabilidad del test Chi-cuadrado: 0.1544
En el ejemplo del párrafo anterior se exploró si las 23 observaciones anuales
mostraban una tendencia en el tiempo, pero también es posible (nuevamente utilizando un software estándar) testear si las tendencias temporales existen en el parámetro de dispersión σ y en el parámetro de forma ξ de la distribución GEV. En el
caso del parámetro de dispersión, la tendencia se exploraría usando σ = exp(α +
βt), donde la exponencial se utiliza para asegurar que el parámetro de dispersión
nunca sea negativo. Además, en lugar de observar tendencias donde los parámetros
varían en el tiempo, es posible también usar el mismo método para determinar si
existen otro tipo de tendencias; por ejemplo, puede ser de interés testear si el máximo horario del año en la precipitación está relacionado de alguna forma con el
Índice de Oscilación del Sur (SOI). En este caso, el índice SOI tomaría el lugar de
la variable temporal t del ejemplo anterior.
El método de Máxima Verosimilitud utilizado en el ejemplo precedente, engloba a una gran mayoría de los procedimientos de estimación y tests de hipótesis
de la estadística paramétrica, y no se propone aquí volver a presentar la teoría que
ya está completamente desarrollada en muchos libros de texto. Brevemente, dadas
las observaciones independientes x1, x2… xN de una variable aleatoria X con distribución de probabilidades fx(x,θ) donde θ es un parámetro a ser estimado, la función de verosimilitud L(θ, x1, x2… xN) es el producto de fx(x1,θ) fx(x2,θ)… fx(xN,θ),
y el estimador de Máxima Verosimilitud de θ es el valor que maximiza esta función. La varianza del estimador de θ es aproximadamente - 1/ (derivada segunda
de logeL respecto de θ). Los estimadores de Máxima Verosimilitud tienen propiedades estadísticas deseables que hacen que método ML sea el procedimiento elegido cuando puede especificarse la distribución fx(x,θ). El breve esbozo aquí resu214
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
mido asume sólo un parámetro θ, pero la extensión al caso de varios parámetros
θ = {θ1, θ2,…} puede hacerse directamente.
Para determinar si la distribución seleccionada (en este caso, la GEV) es apropiada para los datos a ser analizados, se utilizan técnicas de diagnóstico que también son provistas por los paquetes de software estadístico disponibles. La figura
15.1, conocida como gráfico Q-Q, muestra un gráfico del orden estadístico de los
datos de Porto Alegre (eje vertical) contra los correspondientes cuantiles para una
distribución GEV; si la distribución se ajusta bien a los datos, los puntos graficados deberían permanecer en una línea recta. El grado de acuerdo entre los puntos
y una línea recta se determina observando si los puntos graficados permanecen
dentro de la banda de 95% de confianza, la que también se muestra en la figura
15.1. Esto muestra que no hay razón para dudar de que la distribución GEV sea
apropiada para los datos. Como en el presente ejemplo no hay evidencia de tendencias temporales en los datos, los períodos de retorno pueden calcularse como se
muestra en la figura 15.2; el período de retorno, en años, se muestra en el eje horizontal y la precipitación horaria para ese período de retorno se muestra en el eje
vertical. Los limites de confianza del 95%, también graficados, muestran que hay
una considerable incertidumbre en las precipitaciones calculadas.
15.4. Ejemplo: procedimiento POT aplicado para ajustar la precipitación
diaria en Ceres, Argentina
Este ejemplo utiliza el registro de 44 años de acumulados diarios de precipitación en Ceres, Argentina, de 1959 a 2002 suministrados por el Servicio Meteorológico Nacional. En el mismo se utiliza un umbral de 100 mm. La teoría (Coles
2001) muestra que los acumulados diarios de precipitación sobre el umbral tienen
una distribución de Pareto Generalizada (GPD), estrechamente relacionada con la
distribución GEV del ejemplo anterior. La distribución GPD tiene una función de
probabilidad acumulada de la forma
F(x) = 1 - [1 + ξ (x - T)/σ]-1/ξ
= 1 - exp(-(x - T)/σ),
ξ≠0
ξ=0
para x mayores que el valor umbral T =100 mm. La forma de F(x) para el caso
ξ = 0 es la función de probabilidad acumulada de la distribución exponencial, que
tiene una forma más simple que la distribución GPD, requiriendo un solo parámetro en lugar de dos. Los resultados del ajuste a esta distribución se muestran en la
tabla 15.3.
Los resultados de la tabla 15.3 muestran que una proporción del 0,00143 de
los acumulados diarios excedió el umbral, o sea 23 eventos, dado que los 44 años
de datos involucraron a 16104 valores diarios. Los estimados MV de los parámetros GPD, σ, ξ ('Sigma', 'Eta') son 13,56 ± 6,055 y 0,2638 ± 0,3443; el valor del
215
Robin Clarke
Tabla 15.3. Resultado del paquete estadístico GenStat™ sobre el ajuste de
los acumulados diarios de precipitación en Ceres, Argentina, 1959-2002,
a una distribución GPD con valor umbral de 100 mm.
Umbral = 100
Proporción > umbral = 0.00143
*** Estimaciones de los parámetros de la distribución GPareto ***
Estimación "error estándar"
Sigma
13.56
6.055
Eta
0.2638
0.3443
Máxima Log-Verosimilitud = -89.026
Valor máximo de la distribución de G. Pareto es infinito (Eta >= 0)
Test de significancia que Eta = 0
(ie pp_1_d_ sigue una distribución Exponencial)
Estadística del test de cociente de verosimilitud: 1.949
Probabilidad del test Chi-cuadrado: 0.1627
parámetro de forma ξ es menor que su error estándar, mientras que un test tradicional χ2 incluido al final de la tabla 15.3 muestra que la probabilidad de conseguir un
valor de ξ igual o superior que este valor es 0.1627, no suficientemente pequeño
como para que la hipótesis ξ=0 sea rechazada. En consecuencia, la distribución exponencial más simple puede ser usada para representar los acumulados diarios de
precipitación que exceden los 100 mm.
Fig. 15.1.
Gráfico Q-Q (“quantilequantile”) para ajustar
una distribución GEV a
los máximos anuales de
precipitación horaria en
Porto Alegre, Brasil
(los datos se muestran en
la tabla 15.1).
Los puntos que
permanecen cercanos a
una línea recta muestran
que la distribución GEV
es apropiada para los
datos. La figura también
muestra la banda del
95% de confianza, dentro
de la cual caen todos los
puntos del gráfico (si los
puntos se ubicaran
afuera de la banda, la
distribución GEV no
sería apropiada).
216
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
Fig. 15.2.
Gráfico del período de
retorno en años
(eje horizontal),
con precipitación
horaria, para el máximo
anual de lluvia horaria
en Porto Alegre,
mostrado en
la tabla 15.1
Un próximo paso podría ser testear si existe una tendencia temporal en el número de ocurrencias de los acumulados diarios que superan los 100 mm. El número de ocurrencias en los 44 años de datos es 0,0,0,0,1,1,0,2,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,
1,0,1,1,0,2,0,0,1,0,0,1,0, 0,0,1,0,2,1,2,1,0,1,3. Estos 44 valores se ajustan bastante
bien a una distribución de Poisson con parámetro 0.545±0.111, pero existe la posibilidad de que las ocurrencias de los eventos que superan los 100 mm sean más frecuentes en los últimos años. Luego el modelo propuesto es que el número de ocurrencias por año, X, es una variable aleatoria que tiene una distribución de Poisson
fx(x)=λx exp(-λ)/ x!, donde el valor esperado de X es una función lineal del tiempo, medido en años. En consecuencia, se define una variable “Años” con los valores de 1 a 44, con λ =α + β Años. Este es un Modelo Lineal Generalizado (GLM)
y el resultado de su ajuste se muestra en la tabla 15.4.
Se puede ver a partir de los resultados que el coeficiente de tendencia β está
estimado en 0,01614 ± 0,00819, un valor de alrededor de dos veces su error estándar. Usando un test χ2 aproximado la probabilidad de obtener un estimador de β tan
grande como 0,016 o mayor es 0,04, valor bastante pequeño; si se adopta la probabilidad de significancia convencional de 0,05 (5%), la conclusión es que los registros de Ceres contienen cierta evidencia de tendencia en las ocurrencias anuales de
acumulados de precipitación superiores a 100 mm, sin embargo para este sitio en
particular la evidencia no es abrumadora.
En el análisis precedente, el test de la tendencia fue realizado después de concluir que la distribución GDP podía simplificarse a una distribución exponencial.
Estrictamente, sería mejor testear la existencia de tendencia en la distribución GPD
217
Robin Clarke
Tabla 15.4. Resultado de ajustar a un GLM el número de ocurrencias de
acumulados diarios de precipitación superiores a 100mm en un período de
44 años (1959-2002) para testear la tendencia lineal.
Análisis de Regresión
Variación de respuesta: No
Distribución: Poisson
Función de conexión: Identidad
Términos ajustados: Constante, Año
Sumario del análisis
≈varianza
Media
d.f.
Varianza varianza
Regresión
1
4.22
ratio
Chi
pr
4.223
4.22
0.040
Residuo
42
42.55
1.013
Total
43
46.78
1.088
Parámetro de dispersión se fija en 1.00
Estimación de los parámetros
Estimación error estándar t (*) t pr
Constante
Año
0.182
0.173
1.05
0.292
0.01614
0.00819
1.97
0.049
misma; esto lo muestra Coles (2001, página 119) en un análisis de datos de acumulados diarios de precipitación a los cuales se ajusta una distribución GPD, con una
tendencia lineal en escala logarítmica en el parámetro de forma σ.
σ(t) = exp (α+βt)
En los ejemplos dados anteriormente, los datos considerados eran extremos
anuales, pero la extensión a datos mensuales es directa, siempre y cuando los extremos mensuales puedan ser tomados de forma tal que no estén correlacionados.
Por ejemplo, la intensidad máxima mensual de la precipitación en una hora de duración puede ser modelada por una distribución GEV con parámetros dependientes
del tiempo. Un modelo semejante es
µ(t)= β0 + β1 cos(2πt/12) + β2 sen(2πt/12)
en el que los términos de seno y coseno permiten la posibilidad de que los valores
máximos mensuales en un hora puedan variar estacionalmente a lo largo del año.
Más armónicos complementarios, tales como cos(4πt/12), sen(4πt/12), puede que
sean necesarios si el modelo simple µ(t)= β0 + β1 cos(2πt/12) + β2 sen(2πt/12) no
218
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
ajusta bien (aunque la inclusión de los dos armónicos adicionales requerirá la estimación de dos parámetros adicionales β3, β4). Si se requiere testear si existe una
tendencia lineal superpuesta sobre el modelo armónico simple, la exploración debería comenzar desde modelos que incluyan esta posibilidad, tales como
µ(t)=β0 + β1 cos(2πt/12) + β2 sen(2πt/12) + αt
Además, así como en el caso del parámetro de dispersión σ(t) se introdujo una exponencial para asegurar que el parámetro no tomara valores negativos, otras funciones diferentes de la función identidad pueden ser usadas para modelar µ(t). De
acuerdo con esto, en su análisis de los extremos de precipitación en 187 estaciones
de los Estados Unidos, Smith (2001) utilizó un modelo GEV en el que los parámetros σ, µ, ξ estaban expresados en términos temporales de la siguiente manera:
µt = µ0 ev , σt = σ0 ev , ξt = ξ0
1
1
donde µ0, σ0, ξ0, son constantes, y
p
vt = β1t + ∑ {β2p cos(ω p) + β2p+1 sin(ω p)}
La forma general h(µ(t)) = es cualquier función en que los parámetros ocurren linealmente, con h(.) cualquier función conocida; relaciones similares pueden
ser usadas para el parámetro de dispersión σ(t) y para el parámetro ξ(t). Sin embargo, afortunadamente el parámetro de forma aparece constante (notar que este
era constante en el modelo de Smith presentado anteriormente). Además, en los dos
ejemplos que utilizaban los datos de precipitación de Porto Alegre en Brasil y Ceres en Argentina, puede verse que los dos valores de ξ eran también similares: particularmente 0,2765 ± 0,3223 en Porto Alegre, Brasil, y 0,2638 ± 0,3344 en Ceres,
Argentina.
p=1
Todos los modelos para condiciones no estacionarias mencionados anteriormente para los parámetros de las distribuciones de probabilidad han tenido parámetros de formas lineales; como en µ(t) = α + βt en el que los parámetros α y β
describen una forma lineal, y lo mismo en el caso del modelo armónico del párrafo precedente. Aún el modelo para condiciones no estacionarias con dispersión,
σ(t) = exp (α + βt), puede convertirse en una forma lineal tomando logaritmos. Sin
embargo, los modelos con esta linealidad incorporada no serán apropiados para
modelar todo tipo de condiciones no estacionarias en los extremos hidrológicos.
Una instancia que requeriría otra metodología alternativa sería cuando los procesos físicos que dan lugar a las condiciones no estacionarias sugieran que los valores medios alcanzarán eventualmente un valor estable. Por ejemplo, las condiciones no estacionarias en los caudales máximos anuales registrados en un sitio de
aforo pueden ser consecuencia de la deforestación de las zonas corriente arriba;
puede esperarse que la deforestación haga que las caudal máximas anuales fluctúen
alrededor de un valor medio que es superior al valor medio que existía antes de que
comenzara la deforestación, dando lugar a un cambio en la forma de una tendencia
219
Robin Clarke
hacia una ¨meseta¨. Si fuera razonable asumir que la deforestación es la única causa que hace a las condiciones no estacionarias, un modelo más complejo - tal vez
uno GEV con parámetro µ(t) = α + β exp( - k t) podría ser apropiado. Los tres parámetros α, β y k, (conjuntamente con el parámetro de dispersión y de la forma, σ
y ξ, de la distribución GEV) pueden ser estimados por el método de máxima verosimilitud, siguiendo el procedimiento general brevemente descrito anteriormente
en la sección 15.3. Para tales estimaciones existen excelentes paquetes de software (por ejemplo, Matlab®).
15.5. Registros con valores faltantes
En los registros de intensidad de precipitación, es bastante común encontrar
años incompletos. Esto no es un problema si se utiliza el método POT, pero causa
dificultades en el caso del método de Bloque. Para evitar el rechazo de los años para los que parte del registro está incompleto, una metodología a seguir es la que se
esboza a continuación, asumiendo que hay N años de registro, algunos de los cuales están incompletos.
(I) Tomando un mes por vez, seleccionar la máxima mensual para todos los
meses que no tienen datos faltantes. De esta manera, para Enero extractar los datos de todos los años para los cuales el registro de Enero está completo. (Si r Eneros están incompletos, el número de máximos mensuales para Enero será N-r) Repetir esta operación para cada uno de los 12 meses.
(II) Ajustar una distribución GEV para cada mes; Anotar las distribuciones
ajustadas de probabilidad acumulada como F1(x, µ1, σ1, ξ1)… F12(x, µ12, σ12, ξ12).
(III) La función de probabilidad acumulada para la intensidad máxima anual
está dada por el producto
FAnual(x)= F1(x, µ1, σ1, ξ1). F2(x, µ2, σ2, ξ2)… F12(x, µ12, σ12, ξ12)
En ausencia de tendencia, este producto puede ser usado para calcular la intensidad de precipitación para cualquier período de retorno de T años. De esta forma, la idea de este método es utilizar los datos de todos los meses que están completos, evitando la necesidad de sacrificar los años incompletos. Si se sospecha la
existencia de tendencias temporales, cada una de las 12 distribuciones GEV pueden ser testeadas de la forma explicada en el texto anterior.
Si los datos incompletos se refieren al caudal medio diario en lugar de intensidad de precipitación, se necesitan otras metodologías porque (a diferencia de la
intensidad de la precipitación) no sería apropiado asumir que los caudales diarios
máximos mensuales son estadísticamente independientes; en una cuenca de drena220
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
je donde hay largos períodos de recesión, o largas ramas ascendentes en el hidrograma, los caudales máximos mensuales probablemente estén correlacionados. En
estos casos se requiere un enfoque diferente al sugerido anteriormente. Una posibilidad sería incluir en la función de verosimilitud L (.) la posibilidad de que en un
año incompleto en el que el valor máximo observado fuese x*, el verdadero valor
máximo para el año completo, si hubiese sido observado, fuera mayor o igual que
x*. De esta manera, si el año incompleto es el último de N años de registro, la función de verosimilitud se transformará en
L(θ, x1, x2… xN-1, x*) = fx(x1,θ) fx(x2,θ)… fx(xN-1,θ) [ 1 - F(x*, θ)]
la cual puede ser maximizada para dar el estimador ML del parámetro θ. Una desventaja de este procedimiento es que no tiene en cuenta la proporción de datos faltantes dentro del año; una extensión del procedimiento debido a D. A. Jones del
UK Centre for Ecology and Hydrology (comunicación personal) es la siguiente.
(I) Asumir que en el año j, una proporción pj de los registros está completa.
De esta manera pj =1 si no hay datos faltantes. Establecer la función de probabilip
dad acumulada para el año j como Gj(x) = F(x) j de forma tal que la función de denp -1
sidad de probabilidad para el año j es g(x) = pj f (x) F(x) j Luego se pueden distinguir tres casos:
(II) Caso 1: Todo lo que se sabe para el año j es el valor x*= {máximo valor en
la fracción pj del año}. Luego la contribución a la función logeL(.) para ese año es
constante + logef(x*) - (1-pj) logeF(x*)
(III) Caso 2: Se sabe x*= {máximo valor en la fracción pj del año} y también
se conoce que el máximo valor en el resto del año es menor que x*. Este sería el
caso donde la parte conocida de los registros coincide con el período de grandes
caudales del año, con caudales mucho menores en la parte faltante del año. Luego
la contribución a la función logeL(.) para ese año es
constante + logef(x*)
(IV) Caso 3: Se conoce x*= {máximo valor en la fracción pj del año} y además se conoce que el máximo valor en el resto del año es mayor que x* (aunque su
valor se desconoce). Este sería el caso donde la parte conocida de los registros
coincide con el período de bajos caudales del año, con caudales mayores en la parte del año con datos faltantes. Luego la contribución a la función logeL(.) es
[constante + logef(x*) - (1-pj) logeF(x*)] + loge {1 - F(x*)1-pj}
En cada uno de los tres casos, el logaritmo de la función de verosimilitud para aquellos años que están completos tiene la forma usual, solamente se modifica de
la forma explicada anteriormente para los años incompletos. Estas modificaciones
221
Robin Clarke
incorporan información sobre la proporción del año que está completa, y sobre si el
verdadero máximo anual en un año incompleto se encuentra en el período de observaciones o en la parte faltante del registro.
15.6. Tendencias espaciales
En el nivel más simple, la existencia de tendencias espaciales puede ser explorada utilizando el método anteriormente mencionado para el análisis de tendencias temporales, simplemente sustituyendo la variable temporal por una o más variables que definan la posición espacial. Así, suponiendo que existen datos de p
sitios, con Nj observaciones de máximos anuales en el sitio j, j = 1… p, y suponiendo que la distribución GEV a ser ajustada al sitio j tiene parámetros µj, σj, ξj, Luego si Ej, Nj, Aj son los valores de longitud, latitud y la altitud del sitio j-ésimo, un
modelo que tiene en cuenta las relaciones espaciales entre el máximo anual de los
p sitios es
µj = β0 + β1 Ej + β2 Nj +β3 Aj
La función de verosimilitud L(.) para todos los sitios p puede establecerse y
log L(.) puede maximizarse respecto de los parámetros β0 , β1 , β2 , β3 , σj, ξj
(j=1…p). También son posibles las extensiones de este modelo para explorar la posibilidad de tendencias espaciales en los parámetros σj y ξj. Modelos de este tipo
han sido descritos por Coles y Tawn (1991, 1996). Es posible que se encuentren dificultades numéricas en la práctica. Asumiendo que el modelo puede ser ajustado,
la teoría de Verosimilitud puede usarse para testear hipótesis sobre los parámetros
del modelo: por ejemplo, que todos los sitios poseen un único parámetro de forma
ξ; que el parámetro de dispersión σ no varía de sitio en sitio; que la altitud no contribuye significativamente a la variabilidad espacial en µ (equivalente a la hipótesis β3 =0). Estimadores del parámetro µ pueden obtenerse para cualquier sitio sin
observaciones sustituyendo sus coordinadas espaciales en la expresión para µj mencionada anteriormente.
e
Una desventaja de esta metodología es que no tiene en cuenta la correlación
que podría existir entre los extremos anuales observados en sitios que están ubicados geográficamente uno cerca del otro. Los máximos anuales de intensidad horaria de precipitación en sitios alejados entre sí por 1 kilómetro son más proclives
a ser más similares que los observados en sitios que están separados por 100 kilómetros. Para tolerar esta correlación espacial, modelos más sofisticados, análogos
a los Kriging usados cuando los datos espaciales están distribuidos normalmente,
han sido propuestos por Casson y Coles (1999). Estos autores desarrollaron un
modelo espacial que está también basado en las distribuciones GEV en cada sitio,
pero con un “proceso latente” espacial para describir la variabilidad en µ y otros
222
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
parámetros, los cuales ahora son tratados como variables aleatorias. El proceso estocástico usado para modelar µ(z), donde z es ahora utilizada para describir dos o
tres coordenadas espaciales, es
hµ = (µ(z)) = fµ (z; βµ) + Sµ (z; αµ)
con expresiones similares para σ(z) y β(z). Su ajuste requiere el uso de los procedimientos iterativos de Monte Carlo-Cadenas de Markov (MCMC), los cuales están revolucionando el potencial para abordar los cálculos en el espacio multidimensional.
15.7. Métodos basados en los momentos L
Es muy conocido el uso de los momentos muestrales (media, varianza, coeficientes de asimetría y kurtosis) para obtener un resumen de las condiciones estadísticas de los datos. Además de su uso para obtener una síntesis numérica de las
condiciones estadísticas, estos momentos muestrales en el pasado también fueron
utilizados para estimar los parámetros de las distribuciones de probabilidad, tales
como la GEV mencionada anteriormente; la media, la varianza y la asimetría de la
distribución de probabilidades a ser ajustada, simplemente se igualaba a sus respectivos valores calculados a partir los datos, y las ecuaciones resultantes eran resueltas, por métodos iterativos cuando era necesario, para dar estimadores de los
parámetros de la distribución. Esta estimación por el “Método de los Momentos”
(MM) evitaba frecuentemente la complejidad numérica de la estimación por Máxima Verosimilitud (ML), aunque teóricamente es inferior a esta última, por las razones mencionadas en la literatura sobre estadística. Una de las razones que contribuyen a la inferior calidad de la estimación MM es que la varianza y la asimetría
calculadas a partir de los datos están sujetas a los grandes errores del muestreo.
Como una alternativa mejor al uso de los momentos muestrales, Hosking y
sus compañeros de trabajo propusieron el uso de los momentos pesados en la probabilidad, de los que se calculan los momentos L. Estos momentos L tienen propiedades más ventajosas que la varianza y los coeficientes de asimetría y kurtosis,
y utilizarlos para ajustar distribuciones de probabilidades frecuentemente es más
simple que el ajuste por ML. Ahora existe una extensa literatura (Hosking y otros
1985; Hosking y Wallis 1997) sobre el uso de los momentos L en el análisis de extremos hidrológicos. En particular el libro escrito por Hosking y Wallis (1997) explica exhaustivamente el uso de los momentos L para la regionalización de variables hidrológicas. Los autores brindan métodos para la estimación de los
parámetros GEV (así como los parámetros de otras distribuciones) a partir de los
momentos L como una alternativa a los cálculos más complejos que son requeridos por los estimadores ML. Ciertamente es correcto que los momentos L pueden
calcularse en algunos casos cuando fallan los procedimientos de estimación por
223
Robin Clarke
ML, por ejemplo cuando las iteraciones del método ML no convergen. Sin embargo, Smith (2001) considera que el debate global sobre los momentos L ha sido una
distracción de los cuestiones más importantes. El potencial real para mejorar las
técnicas estándar para valores extremos no se logra al buscar estimadores que sean
ligeramente mejores que los otros ya existentes (Smith y otros dudan si son justificados los reclamos realizados por las mejoras de los momentos L sobre el método ML) sino al generalizar los métodos para manipular fuentes de datos más valiosas. Los ejemplos incluyen tener en cuenta covarianzas adecuadas, combinar los
datos de diferentes series, e incorporar información física tal como la generada por
los modelos de circulación global. Los métodos de Máxima Verosimilitud y los desarrollos recientes en métodos bayesianos que han sido posibles gracias a las técnicas MCMC anteriormente mencionadas, son metodologías muy generales que
pueden ser aplicadas frecuentemente de manera rutinaria a tales problemas de extremos, mientras que las técnicas especializadas como los momentos L están limitadas al contexto para el cual fueron derivadas. La exploración de las tendencias
temporales en los procesos hidrológicos, por ejemplo, es una aplicación directa de
los métodos ML estándar, sin embargo, no tienen su contraparte en los procedimientos que involucran a los momentos L.
15.8. El concepto de período de retorno en presencia de tendencias
temporales
El concepto de período de retorno es utilizado ampliamente en la ingeniería
de diseño, y se refiere a la frecuencia con la que una dada característica (de precipitación, caudal, velocidad del viento, altura de onda, etc.) ocurrirá sobre un largo
período extendido indefinidamente hacia el futuro. El período de retorno usualmente se mide en años. En ausencia de régimen hidrológico cambiante, un evento
con período de retorno de T años también es un evento que puede ocurrir cualquier
año en particular con probabilidad 1/T.
El razonamiento referido en el párrafo precedente como la base del período
de retorno se asocia fuertemente con en el concepto de serie estacionaria: el concepto de que el registro de las mediciones de precipitación registradas en el pasado provee la información acerca de la estructura de los procesos aleatorios que continuarán sin modificarse indefinidamente en el futuro. Bajo la suposición
estacionaria, es completamente válido calcular un valor para una dada característica de la precipitación –que puede ser el total anual, la intensidad máxima anual, la
mayor cantidad de días consecutivos sin lluvia, o cualquier otra– que ocurrirá en el
futuro, a largo plazo, con una frecuencia de una vez en 10 años, una vez en 100
años, una vez en T años. Sin embargo, cuando el análisis de los registros muestra
que existe una tendencia, la suposición estacionaria es inapropiada. Siempre es po224
Análisis estadístico de eventos extremos en un contexto no estacionario
sible que una tendencia detectada en un corto período de registro resulte ser parte
de una fluctuación de largo período, de manera que lo que aparecía como una tendencia en un registro de 50 años, podría aparecer como parte de un patrón de onda
larga resultado, tal vez, de las lentas fluctuaciones de la variabilidad climática si el
registro se continuara, por ejemplo, 500 años. Sin embargo esto sirve poco de consuelo cuando se requieren decisiones y deben basarse en los datos disponibles limitados y aparentemente no estacionarios. Hasta que el curso futuro de los procesos atmosféricos y oceánicos que dan lugar a cambios climáticos pueda ser
predicho, la estimación de cuan frecuentemente ocurrirán los eventos extremos en
el futuro seguirá siendo un problema muy dificultoso.
Cuando los regímenes hidrológicos están cambiando, se requiere un enfoque
diferente para cuantificar la probabilidad de ocurrencia de eventos extremos, el
cual debe evitar referirse a la frecuencia de ocurrencia a largo plazo. Con respecto
a esto, en el primer párrafo de esta sección, se definió un evento con período de retorno de T años como el evento que puede ocurrir en cualquier año con probabilidad 1/T; bajo condiciones no estacionarias, esta probabilidad ya no es constante, y
para generalizar el concepto de período de retorno es necesario describir como es
que la probabilidad está cambiando. Clarke (2003) sugirió la siguiente serie de pasos por medio de los que es posible dirimir la frecuencia de ocurrencia futura de
los eventos hidrológicos, cuando hay evidencias de tendencias temporales en los
registros. Paso 1: Identificar el evento extremo que, de ocurrir, influenciaría la
elección de la decisión. Este podría ser, por ejemplo, una intensidad de precipitación particular durante un período de tiempo tal que podría dar lugar a inundaciones severas. Llamar xcrit a la magnitud de este evento; varios valores de xcrit pueden
intentarse. Paso 2: Asumiendo que la tendencia exhibida en el registro de los datos
disponibles continuará al ritmo observado hasta el momento, determinar la distribución de probabilidades del momento de primera ocurrencia de xcrit, el evento seleccionado en el Paso 1. Paso 3: determinar la probabilidad de que ocurra el evento extremo xcrit en los próximos t años, donde t se extiende hasta un horizonte de
planificación aceptable (pero limitado: ver discusión posterior). Clarke (2003) obtuvo expresiones para dos casos: primero, cuando se han detectado tendencias temporales en los máximos anuales de intensidad de precipitación representados por
una distribución de Gumbel o, más generalmente, por una distribución GEV; y segundo cuando las tendencias se han detectado en los registros de precipitación que
consisten en pares de valores (t, xt), donde xt es la magnitud de precipitación que
excede cierto valor “umbral” xthresh, y t representa el tiempo en el que ocurre
xt > xcrit > xthresh. La sugerencia de Clarke, en presencia de tendencia, es reemplazar
el concepto de 'evento con período de retorno de T años' por el concepto 'la probabilidad de que un evento crítico, definido apropiadamente, ocurra al menos una vez
durante el futuro período limitado de S años, asumiendo que la tendencia observada en los registros continuará a lo largo de este período limitado al mismo ritmo
que el observado recientemente.
225
Robin Clarke
En conclusión, los cambios en los regímenes hidrológicos –como consecuencia del cambio climático o debido al cambio en el uso del terreno– requieren que
se redefina el concepto de período de retorno. Si se acumulan mayores evidencias
que sustentan al Cambio Climático, esto tendrá importantes consecuencias para
muchos de los proyectos de ingeniería que han sido desarrollados de acuerdo con
los principios basados sobre el nivel de retorno de los eventos con período de retorno de T años, estimados a partir de secuencias de datos que son producto de procesos estacionarios.
Referencias
Clarke, R. T. 2003: Frequencies of Future Extreme Events Under Conditions of Changing
Hydrologic Regime. Geophys. Research. Letters, 30, 3, 10.1029/2002GL016214.
Coles, S. 2001: An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer.
______ and J. A. Tawn 1996: Modelling extremes of the areal rainfall process. J. R. Statist. Soc.
B 58(2) 329-347.
______ and ______ 1991: Modelling extreme multivariate events. J. Royal Stat. Soc., 53, 377-392.
Casson, E. and S. Coles 1999: Spatial Regression Models for Extremes. Extremes 1:4 449-468.
Hosking, J. R. M., J. R. Wallis and E. F. Wood 1985: Estimation of the generalized extreme value distribution by the method of probability weighted moments. Technometrics , 27, 251-61.
______ and J. R. Wallis 1997: Regional Frequency Analysis. Cambridge University Press.
Smith R. L. 2001: Environmental Statistics.
http://www.stat.unc.edu/postcript/rs/envnotes.ps
226
CURRÍCULA DE LOS AUTORES
Vicente Barros: Doctor en Ciencias Meteorológicas (Universidad de Buenos Aires, Argentina, 1973. Profesor Titular en Climatología y Director de la
Maestría en Ciencias Ambientales en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires, Argentina. Investigador Superior en
el Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CONICET, Argentina). Publicaciones en revistas científicas con referato: 55 trabajos sobre climatología, variabilidad climática, energía eólica y circulación atmosférica.
Otras publicaciones científicas (capítulos en libros, informes institucionales,
etc): 20. Coordinador del Informe Nacional a la Conferencia de Naciones
Unidas sobre Desarrollo Sostenible y Medio Ambiente, Río de Janeiro 1992,
579 pág., 1991. Coordinador del Informe de base para la Primera Comunicación Nacional a la Convención Marco de Naciones Unidas sobre Cambio
Climático. Coordinador Director Nacional del Proyecto: Inventario de emisiones de gases de efecto invernadero y estudios de Cambio Climático sobre vulnerabilidad y Mitigación 1997-1998. Coordinador en la Revisión de
la primera Comunicación Nacional a la Convención Marco de Naciones
Unidas sobre cambio climático, 1997. Autor contribuyente en el tercer informe del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático, Grupo 1, capítulo 12.
Robin Clarke: Título en Matemáticas y Estadística de las universidades de Oxford
y Cambridge, y DSC en Hidrología de la Universidad de Oxford. Desde
1970 hasta 1983 encabezó un grupo de ingenieros, físicos y matemáticos en
el desarrollo de modelos acerca de cómo las cuencas de los ríos responden
a la precipitación en el Instituto de Hidrología, Wallingford; En 1983 fue
nombrado Director de la Asociación Biológica de Agua Dulce, fundada en
el Concejo de Investigaciones Naturales del Medio Ambiente del Reino
Unido, y dirigió investigaciones en agua dulce y estudios ecológicos en los
lagos y ríos del Reino Unido. Desde 1988 ha sido profesor consultor en el
Instituto de Investigaciones Hídricas, UFRGS, en Porto Alegre, RS, Brasil.
Consultor durante varias épocas para agencias internacionales incluyendo
FAO, UNDP, UNESCO, IAEA, WMO y WHO.
Pedro Leite da Silva Dias: Bachiller en Matemática Aplicada (Univ. de São Paulo/USP en 1974), MSc y PhD en Ciencias Atmosféricas en Colorado State
University en 1977 y 1979, respectivamente. Profesor en el Instituto de
Geofísica y Ciencias Atmosféricas - IAG/USP desde 1975. Investigador visitante en NCAR y NCEP en EEUU en varias ocasiones. Investigador Senior del Instituto Nacional para la Investigación del Espacio (INPE) donde
227
Currícula de los autores
fue director del CPTEC entre 1988 y 1990. Presidente de la Sociedad Meteorológica Brasileña entre 1992 y 1994. Autor líder de capítulos del IPCE.
Coordina actualmente el Área Ambiental del Instituto de Estudios Avanzados de USP y el Laboratorio DOMINA/IAG/USP (Estudios regionales de
tiempo y clima, entrenamiento y los productos operacionales). Publicó alrededor de 70 trabajos , en su mayor parte en revistas internacionales, cerca
de otros 160 trabajos completos en eventos científicos nacionales e internacionales, dirigió 35 estudiantes de MSc y 15 PhD Es miembro pleno de la
Academia brasileña de Ciencias.
Tércio Ambrizzi: Máster en Meteorología (USP, Brasil, 1990), Doctor en Meteorología (University of Reading, Inglaterra, 1993). Director del Departamento de Ciencias de la Atmósfera, IAG/USP, durante cuatro años. Jefe editor del
Brazilian Journal of Meteorology durante cuatro años. Investigador Principal
y Co-Investigador Principal en diversos proyectos nacionales e internacionales financiados por diferentes agencias (FAPESP, CNPq, IAI, etc). Profesor
e Investigador Científico en el Departamento de Ciencias de la Atmósfera
desde 1988. Áreas de interés: Climatología Dinámica, Modelado Numérico,
Circulación General de la Atmósfera y Variabilidad Climática.
Rita V. Andreoli: Licenciada en Física (1990-1995) en la Universidad de Río Claro, Brasil. Master en Meteorología (1996-1998) en el Instituto Nacional de
Investigación Espacial, Brasil. Doctorado en Meteorología (1998-2002) en
el Instituto Nacional de Investigación Espacial, Brasil. Actualmente se desempeña como asistente de investigación en la división de modelado y desarrollo del Centro de Predicción del Tiempo y Estudios Climáticos del Instituto Nacional de Investigación Espacial (INPE), Brasil. Ha publicado 13
trabajos y 3 resúmenes en congresos.
Hugo Ernesto Berbery: Doctor en Meteorología graduado de la Universidad de
Buenos Aires en 1987. Investigación en modelos numéricos sobre los efectos de los Andes en el tiempo y el clima de Sudamérica. Autor de diversos
trabajos sobre teleconexiones en el hemisferio e interacciones entre trópicos
y extratrópicos, Universidad de Utah. Desde 1992 a la fecha, profesor asociado en investigación en la Universidad de Maryland, Estados Unidos, sobre variabilidad regional del clima y su relación con el ciclo hidrológico.
Autor de numerosos artículos en boletines internaciones discutiendo el rol
de las circulaciones de los monzones de Norte América y Sudamérica, el ciclo hidrológico y las interacciones de tierra y atmósfera. Miembro de varios
paneles científicos VAMOS/CLIVAR/WRCP: la hidroclimatología de la
cuenca del Plata (PLATIN), el Experimento del Monzón de Norte América
(NAME) y el experimento del monzón de Sudamérica (MESA).
228
El Cambio Climático en la Cuenca del Plata
Rubén Mario Caffera: Licenciado en Ciencias Meteorológicas (Universidad de
Buenos Aires, Argentina, 1979). Maestría de 3er ciclo en Ciencias del Medio
Ambiente, Opción Meteorología Agrícola, Fondation Universitaire Luxembourgeoise (Arlon, Bélgica, 1984). Doctorado en Ciencias de la Atmósfera
en la Universidad de Buenos Aires, Argentina. 31 años de actividad profesional en el Servicio Meteorológico Nacional uruguayo. Consultor sobre Emergencias de origen Climático y Atmosférico, Dirección Nacional de Medio
Ambiente (Uruguay). Profesor Adjunto de Meteorología en la Facultad de
Ciencias, ambas de la Universidad de la República (UdelaR). Profesor Invitado en la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción.
Inés Camilloni: Licenciada en Meteorología (Universidad de Buenos Aires, Argentina, 1987), Doctora en Ciencias de la Atmósfera (Universidad de Buenos Aires, Argentina, 1985). Profesora Adjunta en el Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos (Universidad de Buenos Aires,
Argentina, desde 1987). Investigadora científica en el Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CONICET, Argentina, desde 1998). Participó en varios proyectos sobre variabilidad y cambio climático en Sudamérica ((IAI/PROSUR, AIACC, CONICET, UBA).
Iracema Fonseca de Albuquerque Cavalcanti: Master en Meteorología (INPE,
Brasil, 1982), PhD en Meteorología (Universidad de Reading, Reino Unido,
1991). Investigadora científica en el CPTEC/INPE desde 1982. Ha participado en varios proyectos sobre variabilidad climática en Sudamérica (IAI/Prosur, MESA/VAMOS/CLIVAR, LLJ, CNpq, FAPESP)
Genaro Coronel: Master of Science (Physics), Profesor Titular del Departamento
de Física e Investigador del Laboratorio LIAPA de la Facultad de Ciencias
Exactas y Naturales de la Universidad Nacional de Asunción. Co-Investigador Principal del Proyecto CRN 055 que estudia la variabilidad climática
regional y sus cambios, su predicción e impacto, en el área del MERCOSUR. Participante en el Proyecto Piloto "Inundaciones en la Cuenca del Paraná-Plata: Impacto Socio-Económicos, Forzantes Climáticos y Balance Hídrico en el suelo".
Lucas Chamorro: Ingeniero Civil y Topógrafo (FIUNA) con especialización en
Hidrometeorología (Tel Aviv – Israel) y Pronósticos Hidrológicos (Davis
University of California USA), Hidrología Superficial y Medio Ambiente, Emergencias Hídricas y Estudios Hidroambientales, Modelación Bidimensional Hidrodinámica (Quebec – Canadá), Base de Datos Hidrológicas
(Universidad Central de Venezuela). Profesor de Gestión de Cuencas Hidrográficas, Física, Probabilidad y Estadística de la Facultad de Ingeniería
229
Currícula de los autores
de la Universidad Nacional Asunción, Profesor Invitado en Física – Universidad Politécnica de Valencia - España. Diversas Investigaciones y publicaciones realizadas en Recursos Hídricos sobre la Cuenca del Plata y otras.
Consultor de PNUD, CEPAL y FONPLATA.
Moira Doyle: Licenciada en Ciencias Meteorológicas (Universidad de Buenos Aires, Argentina, 1994). Doctora en Ciencias de la Atmósfera (Universidad de
Buenos Aires, Argentina, 2001). Jefe de Trabajos Prácticos en el Departamento de Ciencias de la Atmósfera y los Océanos (Universidad de Buenos
Aires, Argentina, desde 1999). Investigadora científica en el Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CONICET, Argentina). Participó en
varios proyectos sobre variabilidad y cambio climático en Sudamérica
((IAI/PROSUR, AIACC, CONICET, UBA).
Mary T. Kayano: Licenciada en Matemáticas (Universidad de Campinas, Brasil
1973-1976), Máster en Meteorología (Instituto Nacional de Investigaciones
Espaciales, Brasil 1977-1979), Doctora en Meteorología (Instituto Nacional
de Investigaciones Espaciales, Brasil 1980-1986). Actualmente se desempeña como Investigadora Principal en la División de Modelado y Desarrollo
del Centro para la Predicción del Tiempo y Estudios Climáticos del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales (INPE), Brasil. Cuenta con 50
trabajos publicados y 22 resúmenes en congresos.
Ángel Nicolás Menéndez: Licenciado en Física, Facultad de Ciencias Exactas y
Naturales de la Universidad de Buenos Aires, 1975. Ph.D. en Ingeniería Hidráulica, The University of Iowa, USA. 1983. Profesor Asociado, Facultad
de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires, Argentina. Jefe del Programa de Hidráulica Computacional, INA (Instituto Nacional del Agua), Argentina. Consultor Independiente en Hidráulica, Hidrología y Sustentabilidad Ambiental. Premio "Ing. Luis A. Huergo", Academia Nacional de
Ingeniería, 1997. Premio AMCA a la trayectoria docente, profesional y científica, Asociación Argentina de Mecánica Computacional, 2002. Premio
"Hilario Fernández Long" en Mecánica Computacional, Academia Nacional
de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 2004.
230
Proyecto:
SGP II 057:
“Trends in the hydrological cycle of the Plata basin:
Raising awareness and new tools for water management”
del INSTITUTO INTERAMERICANO PARA EL CAMBIO GLOBAL (IAI)
ISBN-10: 950-692-066-4
ISBN-13: 978-950-692-066-1