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“El cambio climático: conocimiento actual y retos que plantea”
Cursos de verano 2007. Universidad Complutense
El Escorial, 9-13 de julio de 2007
Tendencias del clima actual y
escenarios regionalizados de
cambio climático en España
[email protected]
Fotografía: J.A. Quirantes
Indice
• Introducción
• Evidencias observacionales. Impactos en
diferentes sistemas.
• Proyecciones globales de cambio climático.
Metodología
• Atribución
• Incertidumbres
• Proyecciones regionalizadas de cambio
climático en 2 fases.
• Conclusiones y desarrollos futuros
OBSERVACION DIRECTA DEL
CAMBIO CLIMATICO RECIENTE
El calentamiento del sistema climático es
inequívoco
,
tal y como se evidencia de las observaciones del
incremento de las temperaturas globales medias del
aire y del océano, de la fusión de las nieves y hielos y
de la elevación global del nivel medio del mar
(IPCC-AR4 dixit).
Observación directa
del cambio climático reciente
Temperatura del aire
global media
Nivel del mar global
medio
Cobertura de nieve
del HN
(AR4, 2007)
Temperaturas globales medias suben cada vez más deprisa
Los 12 años más cálidos:
1998,2005,2003,2002,2004,2006,
2001,1997,1995,1999,1990,2000
Period
Rate
50 0.128±0.026
100 0.074±0.018
Years °/decade
(AR4, 2007)
Observación directa
del cambio climático reciente
• Temperatura del aire global media
* Tendencia lineal actualizada en 100 años: 0.74
[0.56 to 0.92] oC para 1906-2005
* Mayor que la correspondiente tendencia de 0.6
[0.4 to 0.8] oC para 1901-2000 proporcionada por TAR
• Temperatura oceánica media aumentó hasta
profundidades de al menos 3000 m – el océano ha
absorbido el 80% del calor añadido
> expansion térmica de los océanos y subida del
nivel del mar
Temperatura superficie terrestre suben más deprisa que SST
SST
Land
(AR4, 2007)
Anomalías de temperatura anual Ártica vs Global (°C)
Calentamiento en el
Ártico es doble que para
el globo desde el s. XIX
al XXI y desde los
últimos 1960s hasta la
actualidad.
Calentamiento entre
1925 y 1950 in el Ártico
no fue tan generalizado
como el reciente
calentamiento global.
(AR4, 2007)
Escalas diferentes!
Cambio de temperaturas en España (I)
Brunet et al. 2006
Cambio de temperaturas en España (II)
Brunet et al. 2006
Cambios en precipitación,
aumento de sequías
• Significativo aumento de la precipitación en las partes
orientales de Norte y Sur América, Norte de Europa y Norte y
Centro de Asia.
• La frecuencia de episodios de precipitaciones intensas ha
aumentado sobre la mayoría de las zonas terrestres
consistentemente con el calentamiento y el aumento del
vapor de agua atmosférico
• Menos precipitación en el Sahel, Mediterraneo, Sur de Africa
y partes del Sur de Asia.
• Sequías más intensas y largas observadas desde los 1970s,
especialmente en los trópicos y subtrópicos.
Otros cambios en eventos extremos
• Observado cambio generalizado en temperaturas
extremas
• Menos frecuentes días fríos, noches frías y
heladas
• Más frecuentes días cálidos, noches cálidas y
olas de calor
• Evidencia observational de aumento de la
actividad de ciclones tropicales intensos en el
Atlántico Norte desde aprox.1970, correlacionado
con el aumento SST
Precipitación sobre tierra cambia significantivamente
sobre grandes extensiones
Aumentos
Reducciones
Anomalías anuales suavizadas para precipitación (%) sobre tierra desde
1900 a 2005; otras regiones están dominadas por la variabilidad.
Cambio en circulación
• Cambio climático
afecta trayectoria
temporales, y
patrones de
vientos y
temperatura
• Forzamiento
antropogénico ha
contribuido
probablemente
Huracanes en Atlántico Norte han aumentado con SST
(1944-2005)
SST
Registro de
huracanes en
Atl. Norte
mejor desde
Marcado
aumento
1944 por
desde
1994
vigilancia
desde
aeronaves.
Numero global
y % de
huracanes
intensos está
creciendo
(AR4, 2007)
Inercia del sistema climático (I)
Y el futuro, ¿qué?
• Hasta ahora se han presentado hechos:
observaciones.
• La única duda que cabría es la de la
causa del calentamiento global Æ
estudios de atribución
• ¿Cómo podemos estimar la evolución
futura del sistema climatico?
ÆProyecciones climáticas con AOGCMs
Modelos numéricos para clima
Atmósfera (+química)
Océano (+salinidad)
Hielos marinos
Superficie terrestre
+vegetación (+CO2)
Subsuelo (acuíferos)
(AR4, 2007)
What if? Æ Simulations
Observations
Atribucion
• Son los cambios
observados
consistentes con
;Respuestas
esperadas a
forzamientos
4Inconsistentes
con las
explicaciones
alternativas
All forcing
Solar+volcanic
(AR4, 2007)
Comprensión y atribución del cambio climático
Calentamiento
continental
probablemente
muestra una
significativa
contribución
antropogénica en los
pasados 50 años
CAMBIO CLIMATICO
MUY PROBABLEMENTE
(90%) DE ORIGEN
ANTROPOGENICO (AR4)
(AR4-IPCC, 2007)
Incertidumbres en las proyecciones
climáticas
• Variabilidad en el forzamiento natural (sol,
volcanes)
• Variabilidad inter-escenario (de emisiones)
• Variabilidad concentración
• Variabilidad inter-modelos globales
• Variabilidad interna de los modelos
• Variabilidad por técnicas de
regionalización
FORZAMIENTO NATURAL EXTERNO DEL
SISTEMA CLIMATICO: CICLOS SOLARES
Mínimo de Maunder:
0.5% diferencia
respecto a finales
s.XX
11-year Sunspot Cycle and observational record
back to AD 1610 (Source: NCAR-HAO)
FORZAMIENTO NATURAL DEL SISTEMA
CLIMATICO: ciclos de Milankovitch
96,600 years
22° to 24.5°, over
41,000 years
Variations in Earth's orbital elements, eccentricity, tilt (obliquity), and time of
perihelion (precession of the equinoxes) computed for the last 500,000
Variations in insolation (in watts per square meter) determined from the years with a computer program written by Tamara Ledley and Starley
variation in Earth's orbital elements (Barron, 1994, figure 13).
Thompson (Barron, 1994, figure 12).
22,000 years
FORZAMIENTO NATURAL INTERNO DEL
SISTEMA CLIMATICO: ACTIVIDAD VOLCANICA
Fuente: Briffa K. et al., 1998, Influence
of volcanic eruptions on Northern
Hemisphere summer temperature over
the past 600 years, Nature, 393, 450456
FORZAMIENTO ANTROPOGENICO
DEL SISTEMA CLIMATICO
Variation of atmospheric concentration of carbon dioxide at Mauna
Loa Observatory, Hawaii. Based on data from C. Keeling, Scripps
Institute of Oceanography. Note that these data represent global
atmospheric conditions. The seasonal nature of the signal is a
function of the domination of the signal by the northern hemisphere,
where a greater percentage of the world's land masses and hence,
vegetation, occur. (from Ennis and Marcus, 1993, figure 8)
FORZAMIENTO ANTROPOGENICO DEL
SISTEMA CLIMATICO
Delicado
equilibrio!
(Giorgi and Francisco, 2000b).
¿Qué hacer para tratar las incertidumbres?
•
•
•
•
Predicción por conjuntos (ensembles)
En lugar de una única predicción
determinista: muchas predicciones y
predicción media y predicción
probabilística
Técnica utilizada en todas las escalas de
la predicción: corto plazo (INM), medio
plazo y estacional (ECMWF), decadal y
secular (IPCC)
¿Cómo se generan los diferentes
miembros de un ensemble?
– Multimodelo
– Diferentes condiciones iniciales
– Física estocástica
– etc
Projecciones de cambios futuros en el clima
* Mejor estimación
para escenario bajo
(B1) es 1.8°C
(rango probable
1.1-2.9°C), y para
escenario alto
(A1FI) es 4.0°C
(rango probable
2.4-6.4°C).
* Generalmente
consistente con el
rango citado para
SRES en TAR pero
no directamente
comparable
* Dos próximas
décadas aprox.
0.2º/decada para
muchos de los
SRES
(AR4, 2007)
Projecciones de cambios futuros en el clima
Mayor sobre tierra y
en latitudes altas
Proyecciones para
las próximas
décadas son
insensibles a la
elección del
escenario
Proyecciones a largo
plazo dependen del
escenario y de la
sensibilidad de los
modelos climáticos
(AR4, 2007)
Projecciones de cambios futuros en el clima
2090-2099 respecto 1980-1999
(AR4, 2007)
Precipitación aumenta muy probablemente in latitudes altas
Decrece probablemente en la mayoría de las regiones
terrestres subtropicales
¿En qué modelo puedo confiar más?
Clima presente y reconstrucciones de clima pasado!!
17 MODELS : VARIABLE = TEMP : SEASON = ANN
MODEL VALIDATION: COMPARING MODEL BASELINE WITH
OBSERVED DATA
LATITUDE RANGE = 27.5 TO 52.5 degrees
LONGITUDE RANGE = -22.5 TO 12.5 degrees
MODEL
CORREL
BMRCTR
CCC1TR
CCSRTR
CERFTR
CSI2TR
CSM_TR
ECH3TR
ECH4TR
GFDLTR
GISSTR
HAD2TR
HAD3TR
IAP_TR
LMD_TR
MRI_TR
PCM_TR
W&M_TR
MODBAR
.968
.901
.933
.929
.979
.855
.955
.988
.962
.947
.987
.987
.926
.932
.956
.865
.896
.983
RMSE
degC
2.242
2.182
3.136
2.351
1.171
2.797
1.455
.832
3.237
2.452
1.076
1.052
2.085
1.659
2.765
3.236
5.361
.922
MEAN DIFF NUM PTS
degC
-1.357
48
-.391
48
-2.536
48
-1.576
48
.177
48
1.481
48
-.562
48
-.449
48
2.959
48
.044
48
.769
48
.739
48
.622
48
-.132
48
-2.293
48
2.277
48
-4.967
48
-.306
48
Regionalizacion (downscaling)
versus agregacion
High variability among
downscaling algoritms!
For some indices and seasons,
the spread is very small (e.g.
pav in JJA) but for others it is
much larger (e.g. pnl90 in DJF).
Importantly, for each index the
variability among models is of
the same order of magnitude as
the variability between the two
scenarios.
Advantage of including as many
different types of downscaling
models, GCMs and emission
scenarios as possible when
developing climate-change
projections at the local scale.
DOWNSCALING HEAVY PRECIPITATION
OVER THE UNITED KINGDOM:
A COMPARISON OF DYNAMICAL AND
STATISTICAL METHODS AND
THEIR FUTURE SCENARIOS
(HAYLOCK ET AL. 2006)
Antecedentes
–Necesidad de disponer de proyecciones
de los impactos del cambio climático en
los diferentes ecosistemas y sectores
socioeconómicos españoles (PNACC,
2006)
–Urgente problema de estimar una
descripción cualitativa y cuantitativa de
los cambios que se esperan en el clima
durante en siglo XXI
–Acotar y evaluar las incertidumbres
asociadas con ellos
Primera fase: informe y datos
• Uso de metodologías ya
desarrolladas y las bases de datos
actualmente existentes.
• Resultados de los proyectos del 5º FP
EU relacionados con modelización
climática, regionalización dinámica y
estadística y estimación de extremos:
PRUDENCE, STARDEX.
• Duración: 1 año (finalizado dic. 2006)
• Informe finalizado en febrero 2006
• Datos disponibles solicitando usuario
y clave desde www.inm.es
2ª fase
• Duración: 4-5 años.
• Desarrollo de nuevos métodos, fundamentalmente
relacionados con la regionalización dinámica. Se
formará en el INM el germen de un grupo de
trabajo en modelización climática partiendo de
la experiencia en NWP.
• También se intentará incorporar a los grupos
universitarios nacionales que trabajan en este
campo, ya que su experiencia y los resultados por
ellos obtenidos son de indudable interés para
alcanzar los objetivos del proyecto.
(INM, 2007)
Resultados
(INM, 2007)
(INM, 2007)
(INM, 2007)
(PRUDENCE)
(PRUDENCE)
(INM, 2007)
Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de
clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (I)
Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de
clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (II)
Explotación de PRUDENCE
•
•
•
Regionalizaciones con distintos modelos de
regionales (9 modelos) de un mismo modelo
global (HadAM3). El proyecto PRUDENCE se ha
restringido al período 2070-2100 y a los
escenarios de emisión SRES A2 y B2.
Rejilla común sobre península para dato diario
(UCLM)
Comparación, rangos, balances hídricos y
energéticos, extremos, …
Incertidumbre en balance hídrico con datos PRUDENCE
(Sánchez-Laulhe et al., 2007)
Datos de escenarios
(INM, 2007)
Cambio Tmax > cambio Tmin
Dispersión Tmax > Dispersión Tmin
Efecto amortiguador oceánico
Recomendaciones de uso
•
•
•
•
•
Las incertidumbres que afectan al proceso de generación de proyecciones
regionalizadas de cambio climático pueden explorarse e incluso acotarse
mediante la utilización de ensembles de proyecciones. Los ensembles
están constituidos idealmente por un número suficiente de miembros que
permiten cuantificar las incertidumbres de las proyecciones bien sea
mediante rangos o mediante funciones de densidad de probabilidad.
Esta exploración permite constatar que las proyecciones de algunas
variables son más robustas que las de otras, siempre y cuando se tome
como “índice de robustez” la coincidencia de las distintas proyecciones.
Las proyecciones probabilísticas basadas en ensembles pueden asignar un
peso a cada miembro del ensemble que dependa de calidad o grado de
confianza que se asigne a cada uno de ellos.
La recomendación fundamental para los distintos usuarios es la utilización
de la mayor cantidad de proyecciones basadas en diferentes escenarios de
emisión, en diferentes modelos globales y en diferentes técnicas de
regionalización para explorar el efecto de estas incertidumbres en sus
modelos concretos de impacto.
Los estudios de impactos deberán buscar coincidencias de conclusiones
cuando se utilizan variedad de proyecciones regionalizadas para aplicar a
las diferentes variables que midan el impacto del cambio climático en los
diferentes sectores.
Conclusiones
•
Discusión de las incertidumbres que indefectiblemente contaminan las
proyecciones climáticas. La existencia misma de incertidumbres prescribe un
marco conceptual probabilístico que se desarrolla mediante el uso de
ensembles que explora distintas alternativas de evolución del sistema
climático.
•
En el aspecto puramente climático, la discusión del informe de
acompañamiento se ha centrado sobre todo en la comparación de los valores
medios obtenidos con diferentes métodos y modelos globales. Queda
pendiente una explotación más exhaustiva que considere los aspectos ligados
a variabilidad en diferentes escalas temporales, comportamiento de extremos,
etc. Esta explotación se irá haciendo a lo largo de los próximos meses.
•
En cualquier caso, la base de datos de proyecciones regionalizadas se pone a
disposición de la comunidad de impactos para que se comience a utilizar y
sobre todo para que los usuarios se familiaricen con este tipo de datos y con
sus incertidumbres.
•
La mejora en las proyecciones regionales que se realicen a lo largo de los
próximos años dependerá lógicamente de la razonable ejecución de la
segunda parte del proyecto que implica una gran movilización de recursos y la
participación directa de la comunidad investigadora española activa en estos
temas
Futuro
•
El programa propone la coordinación
de la comunidad científica española
para proporcionar de forma continua,
y con revisiones periódicas, una
imagen probabilística de la evolución
del clima en España a lo largo del
siglo XXI que sirva a los diferentes
sectores sensibles a las condiciones
climáticas para tomar sus decisiones
estratégicas de adaptación a un
clima cambiante.
•
Asimismo, se intenta que esta
información relativa a las futuras
condiciones climáticas sea la mejor
disponible en el momento de su
distribución y que esté siempre
científicamente avalada.
Los impactos del cambio climático recaen desproporcionadamente
sobre los países en desarrollo y sobre la población pobre
Gracias por su atención!