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Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela Ing. MsC María Teresa Martelo Marzo 2004 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. INTRODUCCIÓN La problemática de cambio global que se está generando en el planeta como consecuencia, entre otros, del cambio climático, convierte a este último en uno de los principales aspectos del Sistema Climático que debe ser estudiado con detalle. El problema comenzó a ser comprendido apenas a mediados de los años 70, cuando comenzaron a integrarse una serie de observaciones provenientes de diferentes campos de estudio : • • se verificó que las grandes emisiones de CO2 de Europa y EUA se reflejaban en el incremento de la concentración de este gas en áreas tan remotas como el Pacífico; se realizó la asociación entre la emisión de clorofluorocarbonos y la disminución de la concentración del ozono en la baja estratosfera; • comenzó a analizarse el retroceso acelerado de los glaciares, especialmente de los tropicales; • comenzó a notarse una alteración general en los patrones de circulación atmosférica, relacionados con las condiciones del Pacífico Tropical (eventos El Niño); • comenzaron a observarse cambios en el nivel del mar en algunos lugares del mundo. Estas observaciones, en conjunto con las mediciones de temperaturas cada vez mayores (especialmente las nocturnas) en muchos lugares del mundo, llevaron a los científicos a la conclusión de que, a través de las emisiones de CO2 y otros gases de efecto invernadero (metano y óxidos nitrosos principalmente), se estaba alterando la composición química de la atmósfera global, lo cual a su vez tendría repercusiones en al menos dos de los tres grandes aspectos del Sistema Climático, a saber, los procesos radiativos (balances de onda corta y onda larga) y los procesos dinámicos de la atmósfera y el océano mundiales. A su vez, otras actividades humanas relacionadas con el cambio de uso de la tierra, podrían estar afectando al tercer gran tipo de procesos, los de intercambio (masa, energía y momento) entre las superficies y la atmósfera. Durante los 80’s hubo un enorme esfuerzo de investigación mundial, y para finales de la década había consenso científico sobre la existencia real del problema, aunque se continuaba discutiendo sobre las consecuencias. El hecho fue que la comunidad científica logró convencer a la comunidad política de que la actual ignorancia sobre la posible gravedad de las consecuencias no debía ser obstáculo para considerarlas, dado que la esencia del problema implica que dichas consecuencias pueden prolongarse a lo largo de varios siglos, comprometiendo el desarrollo sostenible en todo el mundo. En 1988, dos de las Agencias Especializadas de la ONU, la Organización Meteorológica Mundial (OMM) y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), crearon al Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (PICC), organismo encargado prioritariamente de revisar y evaluar la información científica, técnica y socioeconómica sobre el cambio climático, producida a nivel mundial, a fin de garantizar una visión objetiva, coherente y de consenso sobre el problema. El primer trabajo del PICC fue desarrollar un Informe de Evaluación que se utilizó como elemento de base para la discusión de la Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático (CMNUCC). 2 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. La CMNUCC definió oficialmente al Cambio Climático como “un cambio de clima atribuido directa o indirectamente a actividades humanas que altera la composición de la atmósfera mundial y que se suma a la variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo comparables” (CMNUCC, 1999). Dicha definición implica no sólo la causa humana del problema, sino también que sus efectos se sienten en períodos relativamente cortos de tiempo. En términos coloquiales, la definición señala que el clima es cada vez más variable, con todas las implicaciones que eso tiene para las actividades socioeconómicas y los ecosistemas : agricultura, manejo de recursos hídricos, evolución de ecosistemas, entre otros. El objetivo fundamental de la CMNUCC se señala en su Artículo 2 : “El objetivo último de la presente Convención .... es lograr, ..., la estabilización de las concentraciones de gases de efecto invernadero en la atmósfera a un nivel que impida interferencias antropógenas peligrosas en el sistema climático. Ese nivel debería lograrse en un plazo suficiente para permitir que los ecosistemas se adapten naturalmente al cambio climático, asegurar que la producción de alimentos no se vea amenazada y permitir que el desarrollo económico prosiga de manera sostenible” (CMNUCC, 1999). Sabiendo que la concentración de CO2 en la época preindustrial era de 288 ppm, la pregunta que continúa sin respuesta es cuál es el “nivel peligroso” : ¿400 ppm de CO2 equivalente? ¿700 ppm? ¿1000 ppm? La otra pregunta importante es ¿qué tan vulnerables son los ecosistemas, los sistemas de producción agrícola, los sistemas de abastecimiento de agua, etc., ante el cambio climático? Si se pudiera predecir el clima futuro se podría contestar la pregunta, pero no hay realmente forma de predecirlo, ya que aún no es completo el conocimiento del Sistema Climático (incertidumbre física). Sabemos que el efecto antrópico se añade a todas las interacciones naturales, pero aún si se pudiera simular perfectamente la parte física del Sistema Climático, quedaría la incertidumbre de cuánto más gases de efecto invernadero habría en la atmósfera, ya que eso depende exclusivamente de factores socio–económicos : las tasas de crecimiento demográfico y económico, la evolución en el uso y tipo de energía, los avances tecnológicos en materia energética, las políticas mundiales sobre la emisión de gases de efecto invernadero, entre otros (incertidumbre socio-económica y tecnológica). Dada esta circunstancia, la estrategia para analizar el clima futuro y su impacto en los ecosistemas y las actividades humanas, es el desarrollo de Escenarios. Éstos no son predicciones ni pronósticos, sino “una descripción plausible, coherente e internamente consistente de un posible estado futuro del mundo” (IPCC, 2001c). Deben ser entendidos como ejemplos de lo que pudiera pasar bajo premisas particulares. Los Escenarios Climáticos se basan en Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero, que a su vez se basan en Escenarios Socioeconómicos. Una vez elegido el Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero, se utilizan Modelos Acoplados de la Circulación General Atmósfera–Océano para simular el comportamiento de los elementos temperatura y precipitación en el futuro, que son modificados por los cambios en el Sistema Climático inducidos por el calentamiento debido a la mayor cantidad de gases de efecto 3 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. invernadero. Los Modelos se corren usualmente para tres niveles de “sensitividad” climática, que representa al tercer tipo de incertidumbres asociadas al proceso de simular el clima futuro. Es importante recalcar porqué se utiliza el adjetivo “plausible” en lugar de “probable” o “posible”. Por los momentos, ni el conocimiento científico ni las posibilidades técnicas de cálculo están lo suficientemente avanzados como para poder asignar probabilidades de ocurrencia a las simulaciones de los modelos, de modo que se consideran equiprobables. Todos los modelos simulan a nivel mundial un incremento de la temperatura, por lo cual aunque no se dispone de probabilidades, hay un grado de confianza muy alto en el hecho de que realmente la temperatura aumentará. Para la precipitación la incertidumbre es mucho mayor, ya que para una misma región algunos modelos simulan un futuro más lluvioso y otros un futuro más seco. Desde su creación en 1988, el PICC ha realizado tres Informes de Evaluación – el último publicado en 2001 – y hay consenso mundial en que es “Muy Probable” (más de 90 % de confianza, IPCC, 2001a) que tanto la temperatura global como el nivel del mar sigan subiendo durante todo el siglo XXI y más allá. El incremento de la temperatura es un problema muy serio que implica un mayor gasto de agua, un mayor gasto de energía (más aires acondicionados encendidos durante más tiempo), mayor riesgo de mortalidad en animales y humanos, mayor riesgo de incendios forestales y posiblemente un impacto negativo en la fisiología de los cultivos, por lo que tiene implicaciones en la definición de las políticas energética, hídrica, agrícola y sanitaria del país. Por su parte, el ascenso del nivel del mar puede causar grandes pérdidas en las zonas costeras, no sólo en infraestructura y en el sector económico turismo, sino también en varios ecosistemas de por sí frágiles y vulnerables, como los humedales costeros, los manglares y los corales. Otro aspecto en el que hay consenso científico es que se está acelerando el ciclo hidrológico; se considera “Probable” (66 % a 90 % de confianza, IPCC, 2001a) que se produzca una redistribución de la cantidad de días lluviosos y secos, disminuyendo los primeros y aumentando los segundos; se cree que ocurrirán con mayor frecuencia lluvias intensas. Los impactos en términos de la redistribución del agua infiltrada y escurrida pueden ser muy importantes, y en consecuencia aumentar los riesgos ambientales de erosión, lo que a su vez implica pérdida de suelo. En relación a los eventos extremos, el PICC considera Muy Probable (más de 90 % de confianza) que aumenten las temperaturas nocturnas y disminuyan las heladas; para la precipitación considera Probable (66 % a 90 % de confianza) que ocurran más episodios de precipitaciones intensas, en muchas partes del mundo. Aunque no está probado, se cree posible un cambio en las colas de las distribuciones de probabilidad, es decir, que cambiarían tanto la frecuencia como la intensidad de los eventos extremos (IPCC, 2002). Actualmente se están investigando a nivel mundial nuevas técnicas estadísticas para estudiar el tema (WMO, 2003). Las consecuencias de los cambios del comportamiento de la precipitación son preocupantes. En la zona norte del país, donde se concentra la mayor parte de la población y la infraestructura productiva, ya hoy día existen problemas serios de disponibilidad de agua, y los conflictos por uso han alcanzado niveles graves. La mera posibilidad de que una situación como la de los embalses 4 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. de Guárico y Camatagua en los años 2001 a 2003 se haga más común en el futuro, implica la necesidad urgente de comenzar a tomar medidas de adaptación. Asimismo, la ocurrencia más frecuente de precipitaciones intensas implica mayor riesgo de ocurrencia de inundaciones repentinas y deslaves, especialmente graves en áreas ya de por sí muy vulnerables, como las zonas montañosas fuertemente urbanizadas. En vista de esta situación, se consideró importante realizar un estudio exploratorio de los posibles tipos de cambios esperables en el país a consecuencia del calentamiento global. Es importante señalar que este es un trabajo exploratorio, ya que sólo se generaron valores promedio futuros, a nivel mensual, trimestral y anual, pero no se analizó la variabilidad interanual y tampoco la distribución del número de días lluviosos. Se describe primero la selección de los Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero y de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera, luego los cambios esperables para precipitación y temperatura, y finalmente los cambios derivados en términos del tipo climático, la disponibilidad climática de agua y el confort humano, debido a que estos aspectos tienen consecuencias importantes sobre la capacidad productiva agrícola vegetal y animal, la problemática de uso de agua y manejo de embalses y, la generación de energía. Se espera como resultado general una descripción plausible y coherente de los posibles efectos del cambio climático sobre Venezuela que pueda servir de base a investigaciones más detalladas sobre la cuantificación de la vulnerabilidad del país ante el cambio climático. OBJETIVOS Objetivo General Describir las variaciones en los patrones espacio-temporales de la precipitación y la temperatura en Venezuela debidas al cambio climático, y algunas de las consecuencias ambientales de dichas variaciones. Objetivos Específicos • Definir los Escenarios de Gases de Efecto Invernadero y los Escenarios Climáticos a utilizar para simular el clima futuro. • Definir cuáles Modelos de Circulación General de la Atmósfera utilizar para simular el clima futuro. Determinar los cambios en los patrones espacio-temporales de la temperatura futura. • • Determinar los cambios en los patrones espacio-temporales de la precipitación futura. • Determinar los cambios inducidos por las variaciones de precipitación y temperatura sobre los tipos climáticos, la disponibilidad climática de agua y el confort humano. 5 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. MARCO TEÓRICO En esta sección se describen muy someramente los tipos de cambios esperables en el Sistema Climático como consecuencia del calentamiento global, los impactos más evidentes para los ecosistemas y principales actividades socioeconómicas y los aspectos teóricos de las herramientas metodológicas (Escenarios y Modelos) usados en el trabajo. Finalmente, se describe el conocimiento actual sobre el cambio climático en el país. Cambio Climático : cambios en los promedios y en los extremos La variabilidad climática (natural y cambio climático) se manifiesta en dos formas : como cambios en los valores promedio (tendencia) y como cambios en las varianzas y en los eventos extremos. En el largo plazo, los cambios de tendencia llevan a cambios globales con profundos impactos en la distribución de los “climas” en la Tierra, y en consecuencia en los ecosistemas y en todas las actividades socio–económicas, pero en el corto plazo, los mayores impactos se hacen sentir a través de los eventos extremos : inundaciones, sequías, olas de calor o frío (WMO, 2003). El cambio climático consiste, fundamentalmente, en un cambio en la tendencia de la temperatura global de la atmósfera, producto de la creciente emisión de gases de efecto invernadero que altera los balances radiativos de onda larga y onda corta; esto trae una serie de consecuencias, algunas lineales, pero la mayoría no linealmente relacionadas, y aún desconocidas. Así por ejemplo, a mayor temperatura mayor capacidad higrométrica del aire y, si existe disponibilidad de agua, como sobre el océano, incremento del contenido instantáneo de vapor de agua (relación no lineal bien conocida). Ahora bien, el vapor de agua es por excelencia el gas de efecto invernadero, y su incremento provoca un feed–back positivo y que se relaciona con el feed–back de las nubes, también de forma no lineal y que todavía no está cuantificado, aunque se cree que puede ser de una magnitud del doble que el efecto de calentamiento directo (2001a). Algunas consecuencias provenientes de efectos no lineales en el Sistema Climático son, entre otras, la aceleración del ciclo hidrológico, el aumento de la convección en la atmósfera, los cambios en la altura de la tropopausa, el incremento del contenido calórico de los océanos, los cambios en los “modos” de circulación general (El Niño y la Oscilación del Atlántico Norte, por ejemplo), el ascenso del nivel del mar, el debilitamiento de la Circulación Termohalina del océano mundial ..... y todos estos cambios, a su vez, ejercen retroalimentaciones los unos sobre los otros, también en forma no lineal (IPCC, 2001a). El cambio de la tendencia de la temperatura media global es positivo, es decir, estamos en presencia de un calentamiento global, aunque hay variaciones regionales; este hecho está demostrado a nivel mundial. La mejor estimación (PICC, 2001) indica que la temperatura promedio mundial aumentó en los últimos cien años 0,6 ºC ± 0,2 ºC. En cuanto a las temperaturas extremas diarias, entre 1950 y 1993 aumentaron a una tasa de +0,2 ºC/10 años en el caso de la temperatura mínima y de +0,1 ºC/10 años en el caso de la máxima (PICC, 2001). El PICC considera Probable (66 % a 90 % de confianza) que el siglo XX en general y la década de los 90’s en particular, hayan 6 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. sido los lapsos más calientes en los últimos mil años. A continuación, en el Cuadro 1 se resumen los principales cambios ocurridos en el Siglo XX, según los reporta el PICC : Cuadro 1. Cambios en la atmósfera, clima y sistema biológico terrestre observados en el Siglo XX. Indicador Concentración CO2 Cambios Observados De 288 ppm en el período 1000–1750 a 368 ppm en el año 2000 (31 % ± 4% de incremento). Concentración CH4 De 700 ppb en el período 1000–1750 a 1750 ppb en el año 2000 (151% ± 25% de incremento) Concentración N2O De 270 ppb en el período 1000–1750 a 316 ppb en el año 2000 (17% ± 5% de incremento) Concentración O3 en la Estratósfera Concentración HFC, PFC Temperatura Media Global Aumento en todo el mundo en los últimos 50 años. Heladas Precipitaciones Continentales Media Global del Nivel de Mar Duración del hielo en ríos y lagos Capa de nieve Aumento del nivel promedio del mar a una velocidad media anual de 1 a 2 mm. El Niño Disminución en los años 1970–2000 con variaciones según la latitud y la altitud. Aumento en el Siglo XX de 0,6 ºC ± 0,2 ºC; los continentes se han calentado más que los océanos (Muy Probable) Disminución en casi todo el mundo (Muy Probable) Aumento de 5–10 % en el Hemisferio Norte (Muy Probable), aunque ha disminuido regionalmente, como en África del Norte y partes del Mediterráneo Disminución de unas 2 semanas en latitudes medias y altas del Hemisferio Norte (Muy Probable). Disminución de 10% en su extensión desde los años 60, en que se registra por satélite (Muy Probable). Mayor frecuencia, persistencia e intensidad en los últimos 20–30 años con relación a los últimos 100 años. Aumento de 1 a 4 días por decenio en los últimos 40 años en el Hemisferio Norte, especialmente hacia las latitudes altas. Adelanto de la floración, llegada de las primeras aves, época de cría y aparición de insectos en el Hemisferio Norte. Desplazamientos de plantas, insectos, pájaros y peces hacia los polos o hacia mayores altitudes. Época de Crecimiento Cría, Floración y Migración Distribución de Plantas y Animales Pérdidas Aumento de las pérdidas mundiales, ajustadas a la inflación, en un orden de económicas magnitud durante los últimos 40 años; parte de la tendencia está asociada a relacionadas con factores socioeconómicos, y otra parte a factores climáticos eventos climáticos Fuente : Modificado de PICC, 2002. Sólo se tomaron del Cuadro original los cambios calificados como Muy Probables (> 90% de confianza en el hecho) y algunos de los Probables (66–90% de confianza). Dado que el comportamiento de la temperatura puede representarse razonablemente con la distribución Normal, el sólo incremento de la media (corrimiento hacia la derecha) implica una re– distribución de la frecuencia de ocurrencia de los valores actuales. Aún suponiendo que en el futuro la función de distribución fuera idénticamente igual y no cambiara la forma de las colas (es decir, no cambiarían la frecuencia ni la intensidad de los eventos extremos), se producirán más eventos que hoy día se consideran extremos, como se esquematiza en la Figura 1. 7 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 1. Esquema del efecto del corrimiento de la media sobre la probabilidad de ocurrencia de los demás valores en la función de distribución de probabilidad. Fuente : elaboración propia. Considérese por ejemplo el caso (a); hoy día, el valor promedio tiene una probabilidad de ocurrencia del 50%, pero en el futuro ese mismo valor ocurrirá con una frecuencia mucho menor, en el ejemplo en menos del 10% de las ocasiones. ¿Qué pasa con un valor que hoy día es muy alto y poco frecuente, como el del caso (b) ? Sólo en el 20% de los casos actuales, la temperatura es mayor que ese valor, pero con el corrimiento de la media ocurrirá muy frecuentemente, de hecho casi con 50% de probabilidad. Con relación a los cambios en la varianza y los eventos extremos sensu stricto, es decir, en las colas de la distribución, el PICC aún no ha llegado oficialmente a un consenso, pero desde hace unos tres años comenzó a nivel mundial un trabajo intensivo de investigación sobre el tema (IPCC, 2002; WMO, 2003). Las principales críticas hacia los métodos estadísticos tradicionales (la distribución de Gumbel, por ejemplo), es que “desperdician” una enorme cantidad de información contenida en la serie al utilizar exclusivamente los valores máximos (o mínimos), y que en muchos casos se usan valores mensuales, cuando los eventos extremos son, por su origen sinóptico, resultado de procesos que ocurren en el orden de días, cuando no de horas (IPCC, 2002). Entre los esfuerzos internacionales están el desarrollo de índices basados en datos diarios (Easterling y Kates, 1995), y talleres regionales, auspiciados por la Comisión de Climatología y el Programa CLIVAR (Climate Variability) de la OMM (WMO, 2003). Así por ejemplo, análisis para el área del Caribe señalan que ha aumentado el porcentaje de lluvia total proveniente de precipitaciones muy intensas (mayores al percentil 95), como se observa en la Figura 2. 8 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 2. Porcentaje promedio de la lluvia total anual proveniente de eventos iguales o mayores al percentil 95 de precipitación diaria en la región del Caribe, en el período 1958– 1999. El percentil está basado en datos de 1977–1997. Fuente : WMO, 2003. Impactos del Cambio Climático : la vulnerabilidad y la adaptación Quizá el aspecto más preocupante del cambio climático es que, debido a la inercia de los Sistemas climático, ecológicos y socioeconómico, las consecuencias continuarán sintiéndose aún después de que se hayan estabilizado las concentraciones de CO2. En el Cuadro 2 se reportan las escalas temporales típicas de los diversos sub–sistemas en el planeta. Cuadro 2. Escalas temporales características de algunos procesos en el sistema de la Tierra. Fuente : Modificado de PICC, 2002. Sistema Proceso Composición Mezcla de los gases de efecto invernadero en la atmósfera mundial de la Desaparición de la mitad del forzamiento del CO2 atmósfera Desaparición de la mitad del forzamiento del CH4 Temperatura atmosférica como respuesta al incremento del CO2 Transporte de calor y CO2 a profundidades oceánicas Sistema Climático Respuesta del nivel de mar al cambio de temperatura Respuesta de las capas de hielo al cambio de temperatura Aclimatación de plantas a altas concentraciones de CO2 Sistema Vida de las plantas Ecológico Descomposición de las plantas Cambios en tecnologías energéticas de uso final Sistema Cambios en tecnologías de suministro de energía Socio Infraestructura Económico Normas sociales y gobierno Período (en años) 2–4 50–200 8–12 120–150 100–200 600–10.000 1000–10.000 1–100 1–1000 0,5–500 1–10 10–50 30–100 30–100 9 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Se observa que las consecuencias de algunos procesos pueden notarse en muy poco tiempo, mientras que otras (especialmente las relativas al océano y las capas de hielo) pueden tardar miles de años en manifestarse, pero eventualmente lo harán, y a través de las retroalimentaciones entre los Sistemas, continuarán influenciando al funcionamiento del planeta completo. Entra dentro de lo posible que el calentamiento global ponga en marcha cambios potencialmente repentinos, a gran escala y de muy graves consecuencias. El principal de estos eventos según lo simulan muchos Modelos, es el debilitamiento de la Circulación Termohalina (CTH) del océano mundial (IPCC, 2001b). Esto tendría implicaciones a nivel global en la redistribución de la energía desde el Trópico hacia las latitudes medias en Europa (IPCC, 2001a); hay una gran incertidumbre sobre este tema, pero los modelos indican que una CTH débil se vuelve inestable, y en consecuencia aumentaría el riesgo de un colapso total. El PICC (2002) estima que la estabilización de la concentración del CO2 puede alcanzarse entre 100 y 300 años (dependiendo del tipo de medidas y/o políticas de mitigación que se implementen), pero, después de que se haya estabilizado el CO2, se necesitarán varios siglos para estabilizar la temperatura media global, de siglos a milenios para estabilizar el incremento del nivel del mar debido a la expansión térmica, y varios milenios para que se equilibre el incremento del nivel del mar debido a la fusión de los hielos. Durante todo ese tiempo, la mayor variabilidad en todos los aspectos del Sistema Climático, hará que la mayoría de los ecosistemas y las actividades socioeconómicas sean más vulnerables que actualmente, de ahí la imperiosa necesidad de comenzar a implementar medidas y políticas de adaptación a esa situación cambiante. En el caso de la definición de la vulnerabilidad, hay diferencia entre el enfoque más comúnmente utilizado y el que utiliza el PICC. En general, en manejo de riesgos, se maneja la expresión : Riesgo = Amenaza (ej. inundación) x Vulnerabilidad (grado de exposición a la amenaza) mientras que para el PICC la vulnerabilidad es definida como : Vulnerabilidad = Riesgo – Capacidad Adaptativa Es decir, el impacto residual después que se han tomado medidas de adaptación. Este enfoque permite considerar el hecho de que los países pobres son mucho más vulnerables, puesto que su capacidad de adaptación es muy pequeña; esto aplica también para los sectores más pobres de la sociedad incluso en países muy ricos (IPCC, 2001b). El cambio climático interacciona con los demás problemas ambientales, potenciándolos : • el agotamiento del ozono estratosférico (por alteraciones en la altura y el sistema de vientos a nivel de la tropopausa); • la calidad del aire y el agua (empeora con el aumento de temperatura); • la pérdida de diversidad biológica (por cambios en patrones de temperatura y lluvia); • • la desertificación (por el incremento de sequías asociadas al evento Niño); la degradación de tierras (por incremento de la erosión debida a lluvias más intensas); • la disminución en la disponibilidad de agua en muchas zonas. 10 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Tanto los sistemas ecológicos como los socioeconómicos tienen cierta capacidad de adaptación natural, que el PICC denomina “Reactiva”, por ejemplo, disminución del período de crecimiento debido al aumento de la temperatura, o la migración de los humedales, siguiendo los cambios en la precipitación (PICC, 2002). En el caso de actividades socioeconómicas ejemplos de adaptaciones reactivas serían cambios en las prácticas agrícolas o en el patrón de uso del agua. Ahora bien, los sistemas socioeconómicos tienen también una capacidad de adaptación “Anticipativa”, es decir, planificada. Ejemplos de medidas de adaptación anticipativa son el establecimiento de políticas agrícolas para desarrollar variedades adaptadas a la sequía, el reforzamiento institucional para lograr el manejo integrado del recurso hídrico, el establecimiento de un sistema legal con incentivos para el uso eficiente de la energía o el desarrollo de tecnología para usar energías limpias. En el Cuadro 3 se resumen algunos de los principales impactos del cambio climático junto con ejemplos de medidas de adaptación. Cuadro 3. Consecuencias del cambio climático y ejemplos de Medidas de Adaptación. Sector Efectos Aumento de muertes y enfermedades relacionadas con el calor, y disminución de las Salud muertes en invierno en algunas regiones Humana templadas. Los pobres son más vulnerables a problemas por desnutrición Mayor decoloración y muerte de corales; prolongación de la época de crecimiento en latitudes medias y altas; cambios en el área de Ecosistemas distribución de plantas y animales; aumento en las alteraciones de ecosistemas causadas por incendios e insectos; extinción de algunas especies en peligro. Agricultura Reducción de daños por heladas, aumento de peligros por calor en algunos cultivos y animales; disminución de la amplitud térmica diaria; aumento en la demanda de riego; mayor frecuencia de ataques de insectos. Recursos Hídricos Disminución del abastecimiento de agua en muchos países con problemas hídricos actualmente; degradación de la calidad del agua; modificación en los cambios de calidad debido a los cambios en el volumen del flujo; aumento en la demanda de riego; aumento de daños por sequías; incremento de daños por inundaciones repentinas debidas a lluvias más intensas. Posibles Medidas de Adaptación Mejorar la preparación frente a epidemias; mejorar las viviendas, acueductos y cloacas; promover comportamientos que reduzcan los riesgos para la salud. Es casi imposible tomar medidas de adaptación para proteger a los ecosistemas. Modificar los calendarios de labores; cambiar la proporción de animales en pastizales; adoptar y desarrollar nuevas variedades resistentes; promover la agrosilvicultura en zonas áridas; establecer programas para seguridad alimentaria. Aumentar la eficiencia del uso de agua (ej., incentivos en el precio); aumentar la fiabilidad en el suministro de agua (ej., nuevas infraestructuras); crear “mercados de agua”; reducir la carga de nutrientes a los ríos; modificar los planes de gestión de inundaciones; reducir superficies pavimentadas para reducir escorrentía; manejo integrado de cuencas. Fuente : Modificado de PICC (2001b). Sólo se tomaron las consecuencias asociadas a niveles de confianza Muy Alta (95% o más) y Alta (67%–95%). Estas probabilidades son ligeramente diferentes de las anteriormente citadas, que provienen de estimaciones del Grupo I del PICC (Científico), mientras que las de este Cuadro provienen del Grupo II del PICC (Vulnerabilidad y Adaptación). 11 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. La simulación del clima futuro : Escenarios y Modelos Como se expuso en la Introducción, para simular el clima futuro se realiza una serie de simulaciones en cadena : se simula el crecimiento demográfico y económico para poder luego simular la cantidad de gases de efecto invernadero emitidos y el forzamiento radiativo que inducen y, finalmente, simular el comportamiento del Sistema Climático (cambios en los patrones de temperatura y precipitación). Para realizar todas estas simulaciones se necesitan modelos de varios tipos : sociales, econométricos y físicos. Ahora bien, especialmente en el caso de las ciencias sociales, los modelos están lejos de reproducir fielmente el comportamiento de los fenómenos (crecimiento económico, mercados, evolución política, evolución tecnológica, etc.). Por esta razón, en el tema del cambio climático se utiliza como estrategia el desarrollo de Escenarios, que se definen como “una descripción plausible, coherente e internamente consistente de un posible estado futuro del mundo” (IPCC, 2001c). Los Escenarios no son predicciones ni pronósticos, y deben ser entendidos como ejemplos de lo que pudiera pasar bajo premisas particulares. Así pues, se desarrollan Escenarios Socio–económicos, y en base a ellos Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI). Los Escenarios Climáticos se basan en los EEGEI, pero se considera además el efecto de la “sensitividad” climática (ver infra), por lo que un mismo modelo corrido bajo el mismo EEGEI puede dar lugar a varios Escenarios Climáticos. Por ejemplo, el Modelo de Circulación General de la Atmósfera HadCM2 corrido para el EEGEI SRES–A2 generará un Escenario Climático “Optimista” si se utiliza la sensitividad climática baja (1,5 ºC), y un Escenario Climático “Pesimista” si se usa la sensitividad climática alta (4,5 ºC). Aunque para el área física del Sistema Climático los modelos están más avanzados que en el área socio–económica, aún están lejos de simular perfectamente al clima, por lo que se corren para varios EEGEI y varios niveles de sensitividad climática, a fin de considerar con amplitud el rango de incertidumbres involucradas en el proceso de simular el futuro. Cada uno de los procesos de simulación citados tiene su propio tipo y grado de incertidumbres asociadas, entre ellas : • incertidumbres en las estimaciones de crecimiento socio-económico y uso de la energía a futuro, que definen los diferentes Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero, lo cual a su vez define en parte el grado de calentamiento futuro; esto incluye todas las incertidumbres asociadas con el proceso de negociación de la CMNUCC : la aplicación de políticas mundiales para la reducción de emisiones o más bien para lograr un nivel de estabilización de la concentración de CO2, entre otras. • Incertidumbre en cuanto a la “Sensitividad” del sistema climático; el concepto de Sensitividad Climática nace del rango de respuestas simuladas por los diferentes Modelos corridos bajo diferentes Escenarios de Emisiones, y aún no se conoce con certeza el porqué de este rango 12 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. de respuestas. En principio, a nivel mundial todos los modelos se corrieron bajo el supuesto de una concentración de equilibrio del doble del CO2 existente antes de la era industrial, y se observó que un mismo modelo corrido bajo supuestos diferentes de velocidad de incremento de las concentraciones, produce diferentes resultados, que en general, variaban en un orden de aproximadamente 1ºC a 7 ºC dentro de cada modelo. El concepto de Sensitividad Climática podría entenderse intuitivamente como la “fuerza” de la respuesta ante el forzamiento radiativo inducido por los gases de efecto invernadero : el sistema climático podría responder de manera fuerte (Sensitividad alta, estimada en un calentamiento promedio de la atmósfera global del orden de 4,5 ºC para una doble concentración de CO2), o podría responder con cambios menores (Sensitividad baja, equivalente a un calentamiento de 1,5 ºC para una doble concentración de CO2). • Incertidumbres en cuanto a la modelación física del funcionamiento de la atmósfera, los océanos y los acoplamientos atmósfera–océano, ya que prácticamente todas las respuestas en el sistema climático son no lineales, y aún desconocidas en muchos casos; entre las principales incertidumbres físicas se cuentan las siguientes : 9 9 9 9 los efectos de los diferentes tipos de aerosoles (sulfatados o de carbón negro por ejemplo, que actúan de forma inversa : los sulfatados tienden a reducir la temperatura, mientras que el carbón negro la aumenta); los tiempos de vida y forzamiento radiativo de diferentes tipos de gases (recuérdese que no es el CO2 el único gas involucrado, está también el metano, los óxidos nitrosos, los clorofluorocarbonados, entre otros); los cambios en la nubosidad, y en consecuencia los cambios en el balance radiativo (de onda corta y onda larga) y en el balance calórico; los procesos a pequeña escala; por ejemplo, el proceso de convección local que genera nubes productoras de tormentas no ha podido hasta los momentos ser modelado satisfactoriamente, lo cual es una de las razones fundamentales por la cual la mayoría de los modelos dan resultados muy contrastantes en zonas tropicales (donde la lluvia es preponderantemente de origen convectivo), mientras que hacia las latitudes altas la mayoría de los modelos producen resultados coincidentes. Escenarios La cantidad de gases de efecto invernadero para el futuro (y en consecuencia el forzamiento radiativo que ejercen) se establece a través de Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI). El Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (PICC) ha utilizado diferentes EEGEI. Para su Segundo Informe de Evaluación, el PICC desarrolló los EEGEI denominados “IS92”, (por las siglas en inglés de International Scenarios), mientras que para el Tercer Informe de Evaluación (IPCC 2001a, 2001b, 2001c) desarrolló los denominados “SRES” (por el acróstico de la publicación “Special Report on Emission Scenarios”). 13 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Para desarrollar los SRES se utilizaron 6 modelos para generar 40 Escenarios socio–económicos diferentes, que finalmente se agruparon en cuatro grandes “familias”. Las familias de los Escenarios A1 y A2 hacen énfasis en el desarrollo económico, mientras que las de los Escenarios B1 y B2 lo hacen en el desarrollo sostenible. En ambos casos, los numerales 1 y 2 de las siglas señalan grados de convergencia económica y social (IPCC, 2001c). En la Figura 3 se muestra la dirección cualitativa de los principales indicadores considerados en los SRES. Figura 3. Dirección cualitativa de los Escenarios SRES para diferentes indicadores. Fuente : PICC, 2001. En este trabajo se usó prioritariamente la versión del EEGEI denominado SRES–A2 (IPCC, 2001c) incluida en el software MAGICC–SCENGEN (ver infra), que describe un mundo muy heterogéneo; la tasa de crecimiento demográfico es siempre creciente a lo largo del siglo XXI, el desarrollo económico está orientado regionalmente (poca globalización) y tanto el crecimiento económico per cápita como el cambio tecnológico son muy lentos y fragmentados; en general, este escenario implica una de las mayores tasas de emisión, y por ende un gran calentamiento global. También se usó como comparación el EEGEI denominado SRES–B1, que describe un mundo más convergente (más globalizado) : la población alcanza un máximo a mitad del siglo XXI y luego desciende, hay un rápido cambio de las estructuras económicas hacia una economía de servicios e información, y se introducen tecnologías limpias y recurso–eficientes; el énfasis está en soluciones globales para la sostenibilidad económica, social y ambiental, incluyendo una mayor equidad; este escenario es el que implica menores tasas de emisión y, en consecuencia, el menor efecto sobre el calentamiento global (IPCC, 2001c). Todos los SRES asumen que no se tomarán medidas para controlar la emisión de gases, es decir, diseñan un mundo futuro donde no se implementa la CMNUCC ni su Protocolo de Kyoto (IPCC, 2001c). Una vez generados los Escenarios de Emisiones, el PICC evaluó el conocimiento actual 14 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. sobre los denominados “Escenarios de Estabilización de la Concentración”. En este caso se seleccionaron una serie de valores de concentración de CO2 equivalente (450 ppm, 550 ppm, 650 ppm y 750 ppm) y se corrieron los modelos socio–económicos, asumiendo diferentes medidas de mitigación de las emisiones, para determinar en cuanto tiempo se lograría la estabilización de las concentraciones (PICC, 2001). Nuevamente, los resultados muestran que en un mundo tipo A2 se requiere una gama de medidas tecnológicas y/o políticas mucho más drásticas que el mundo tipo B1. Para el primero las concentraciones se estabilizan en el rango de los 650 y 750 ppm hacia finales del Siglo XXI, mientras que en el B1 se estabilizan ya al nivel de 450 ppp también al final de este Siglo. Considerando todas las incertidumbres y todos los EEGEI, se obtiene una gama de concentraciones de CO2 equivalente en el año 2100 de 490–1290 ppm, contra las 288 ppm de la era preindustrial y las 368 ppm del año 2000 (PICC, 2001). Modelos de Circulación General Los Modelos de Circulación General de la Atmósfera acoplados con Modelos Oceánicos son la principal herramienta de que se dispone para estudiar el cambio climático, pero no son de uso común. Se trata de modelos físicos muy complejos, desarrollados en seis países : Inglaterra, Canadá, Australia, Alemania, Japón y EUA. Sólo algunos centros de investigación en el mundo disponen de las supercomputadoras necesarias para correr estos modelos y analizar sus salidas, proceso que dura casi un año. Cada corrida, en la que se varían las condiciones iniciales del océano y/o la rata de aumento del CO2, se denomina un “experimento”. Cada modelo tiene su propia resolución espacial, pero en todos ellos es muy gruesa, en el orden de 2 ó 3 grados de latitud y longitud; aún así, eso representa varios miles de grillas en la horizontal, y dado que utilizan entre 15 y 30 capas en la vertical (tanto de la atmósfera como del océano), el número total de grillas a calcular aumenta a varias decenas de miles. Esto explica porqué el tamaño de las salidas es de varios terabytes, inmanejable con computadoras personales. Como se señaló anteriormente, aún existen un gran número de incertidumbres en la modelización del comportamiento de la atmósfera (nubes, aerosoles, procesos “sub-grilla”, entre los principales), así como al momento de acoplar los otros modelos físicos (oceánicos, de vegetación, del comportamiento de la capa de hielo y nieve, del ciclo de carbono, entre otros) con los modelos atmosféricos. Sin embargo, a pesar de todas estas incertidumbres, existe hoy día un grupo de modelos acoplados que son capaces de reproducir satisfactoriamente los principales rasgos de la dinámica atmosférica a nivel global y a mesoescala, incluyendo el ciclo anual, la ocurrencia de eventos cíclicos propios del sistema climático, como El Niño y la Oscilación del Atlántico Norte, así como los cambios que dichos eventos producen en los patrones “normales” de comportamiento de la temperatura y la precipitación. 15 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. La herramienta MAGICC – SCENGEN Para los países en vías de desarrollo, que ante la Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático (CMNUCC) se denominan “países No Anexo I”, es muy difícil en la práctica trabajar con los Modelos Acoplados de Circulación General. Ahora bien, el único compromiso de estos países ante la CMNUCC es la presentación de informes denominados “Comunicaciones Nacionales”, a través de los cuales proveen a la Convención de información sobre su nivel de emisiones de gases de efecto invernadero, su vulnerabilidad al cambio climático y sus posibles políticas de adaptación ante el mismo (CMNUCC, 1999). Pero naturalmente, para evaluar vulnerabilidad y adaptación, tiene que simularse el clima futuro. Por esta razón, el Programa de Apoyo a las Comunicaciones Nacionales de los Países No Anexo I (PACN) y el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) financiaron el desarrollo de una metodología simplificada para el uso de este tipo de modelos. La herramienta desarrollada en la Climatic Research Unit, School of Environmental Sciencies de la Universidad de East Anglia, Inglaterra, fue el software MAGICC–SCENGEN – Versión 2.4 (Hulme et al, 2000). Este programa genera con el componente MAGICC, según los diversos Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (el IS92a, los SRES 1 y otros varios), los cambios futuros de concentraciones de los principales gases de efecto invernadero, la temperatura y el nivel del mar a nivel global, es decir, el valor del cambio promedio para toda la atmósfera y el océano mundiales, y luego el valor del cambio de temperatura global se aplica a una biblioteca de salidas de Modelos de Circulación General de la Atmósfera (16 modelos) en el componente SCENGEN. El MAGICC (Model for Assessment of Greenhouse-gas Induced Climate Change) es en realidad un conjunto de modelos que incluyen un modelo climático simplificado, modelos para el deshielo de pequeños glaciares y los campos de hielo de Groenlandia y la Antártida, un modelo para el ciclo del carbono que incluye un componente de intercambio de flujos atmósfera–océano, y modelos para los ciclos del óxido nitroso, el metano y los halocarbonos (clorofluorocarbonos–CFC, halofluorcarbonos–HFC, perfluorocarbonos–PFC, haloclorofluorocarbonos–HCFC y halones). MAGICC calcula los cambios de concentraciones de CO2 equivalente 2 , temperatura y nivel del mar globales a partir de los valores del año 1990, según la metodología usada en el Segundo Informe de Evaluación del PICC, en rangos de 5 en 5 años, y para tres niveles de Sensitividad Climática. El SCENGEN (Climate Scenarios Generator) es en esencia una biblioteca de salidas de un “experimento” en particular para cada uno de los 16 Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA), seleccionado por criterio experto en la Universidad de East Anglia. Las salidas, para cada uno de los 16 “experimentos” y para cada grilla, consisten en los valores de 1 Para la época en que se desarrolló el MAGICC–SCENGEN los SRES aún no habían sido oficialmente publicados, pero desde 1998 se repartieron los resultados a los científicos a nivel internacional, a fin de poder realizar los trabajos que involucraban las corridas de Modelos de Circulación General. 2 Se calcula la cantidad de CO2 necesaria para provocar el equivalente a los forzamientos radiativos producidos por todos los demás gases de efecto invernadero. 16 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. precipitación y temperatura para los doce meses, el valor anual y, adicionalmente, los valores trimestrales de Dic–Feb, Mar–May, Jun–Ago y Sep–Nov. Algunos de los modelos más avanzados incluyen cambios en la nubosidad. Como ya se señaló, cada modelo tiene su propia resolución espacial (tamaño de grilla), por lo que en el SCENGEN se uniformizaron a una resolución espacial común de 5º x 5º. Es importante señalar que todos los MCGA se desarrollaron originalmente en diferentes centros de investigación mundiales no bajo los supuestos de concentraciones de gases de efecto invernadero simulados por los EEGEI (IS92a, SRES, etc.), sino bajo el supuesto de un incremento en la concentración de CO2 tal, que para el año 2100 se tendría el doble de CO2 en la atmósfera con respecto al valor preindustrial de la concentración de dicho gas. Se necesitaba entonces un método simplificado para corregir los resultados de los MCGA según las concentraciones futuras simuladas por los EEGEI, que afectarían de manera directa a la temperatura y de manera indirecta a la precipitación. El SCENGEN le aplica un proceso simplificado de “downscaling” estadístico al cambio de la temperatura global calculado por el MAGICC bajo un EEGEI determinado, con lo que se corrigen los cambios de temperatura de cada MCGA en cada grilla de 5º x 5º. Con estos nuevos valores del cambio de temperatura en cada grilla se aplica otro proceso de downscaling para obtener los cambios en la precipitación. Una vez obtenidos para cada grilla los cambios de precipitación y temperatura, dichos cambios se suman (o restan) al valor de línea base para obtener los valores absolutos futuros. A diferencia del MAGICC, que calcula los cambios en intervalos de 5 años para ser comparados con el valor de 1990, el SCENGEN calcula los cambios como el valor promedio de períodos de 30 años, para ser comparados con el valor promedio del período de 30 años 1961–1990 (Hulme et al, 2000), que se denomina la “línea base temporal”. Usando números idealizados trataremos de explicar esta diferencia. Por ejemplo el MAGICC da para el año 2020 un valor de cambio de la temperatura media global (Δt) de digamos 0,3ºC, que debe ser sumado a la temperatura media global para el año 1990, digamos 15,2ºC, en consecuencia, según el MAGICC la temperatura media global en el 2020 será de 15,5ºC. El SCENGEN da para el 2020, en una grilla particular sobre, digamos China, un valor Δt = 0,1ºC y para otra grilla sobre, digamos Paraguay, un valor Δt = 0,5ºC, pero en este caso el “2020” no es realmente el año 2020 como en el MAGICC, sino que es la manera simplificada de decir “el valor promedio para el período de 30 años 2005–2035”, usando como referencia el año central de dicho período. Los valores Δt de las grillas sobre China y Paraguay deben ser sumados a los valores de temperatura promedio del período de 30 años 1961–1990 de cada una de dichas grillas. En esta versión del MAGICC–SCENGEN sólo se calculan valores de cambio promedio, no permite el análisis de la variabilidad interanual, lo cual es una de las razones para que este trabajo se considere de nivel exploratorio. 17 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. El Cambio Climático en Venezuela En el país los estudios sobre el cambio climático comenzaron a finales de los años 80, en el marco del Proyecto PAN–EARTH 3 , y en 1990 se realizó en Mérida un Taller Internacional de Clima y Cambios Climáticos, donde se desarrollaron una serie de Escenarios Climáticos para el país, que sirvieron de base para otros estudios de aplicación (análisis de impactos). Para desarrollar los Escenarios Climáticos se usaron Modelos de Circulación General de la Atmósfera y criterio experto de climatólogos nacionales, para una doble concentración de CO2, (Robock et al, 1993), creando Escenarios incrementales. De los varios Modelos analizados, se seleccionó finalmente el UKMO (United Kingdom Meteorological Office) para la precipitación y el GISS (Goddard Institute for Space Studies) para la temperatura. Las características que definen a dichos Escenarios se muestran en el Cuadro 4. Cuadro 4. Escenarios de Cambio Climático para Venezuela – Proyecto PAN–EARTH (Robock et al (1993). [ Seco : mes con precipitación menor a 50 mm ]. Sensibilidad Alta Media Baja Período T. Máxima T. Mínima T. Media Precipitación Seco + 4,5 ºC + 5,5 ºC + 5,0 ºC 0% Húmedo + 2,5 ºC + 4,5 ºC + 3,5 ºC + 40 % Seco + 3,0 ºC + 4,0 ºC + 3,5 ºC 0% Húmedo + 2,0 ºC + 3,0 ºC + 2,5 ºC + 20 % Seco + 2,0 ºC + 2,0 ºC + 2,0 ºC 0% Húmedo + 2,0 ºC + 2,0 ºC + 2,0 ºC 0% Posteriormente, Andressen et al (1996) usando el Modelo UKMO, simularon los valores de precipitación actual (1 x CO2) y con cambio climático (2 x CO2), en 9 cuadrículas de 1º x 1º, y obtuvieron la razón [ 2 x CO2 /1 x CO2 ]; en general, para los meses de Abril a Julio el futuro simulado es más lluvioso, pero para Agosto y Septiembre es más seco en casi todas las cuadrículas; para la época seca, Enero simula algunas grillas como más secas y otras más lluviosas, mientras que en Febrero todas las cuadrículas simulan un incremento en la lluvia futura. Uno de los primeros estudios de aplicación fue el de Andressen y Rincón (1992), para la cuenca del Río Catatumbo, en el cual usaron el modelo hidrológico de simulación paramétrica mensual desarrollado en el CIDIAT por Duque y Barrios, y el balance hídrico de Thornthwaite. Los resultados indican un incremento del caudal de 60 % para la sensibilidad alta y una pequeña disminución de –2 % para la sensibilidad baja; en el caso del balance hídrico, el exceso aumentaría hasta 50 % para la sensibilidad alta y disminuiría en –10 % para sensibilidad baja, debido al incremento de la evapotranspiración potencial. 3 El Proyecto PAN–EARTH fue auspiciado por el Comité de Problemas del Ambiente del International Council of Scientifc Unions (ICSU), y se trató de una serie de casos de estudio a niveles regionales y nacionales, sobre los efectos del cambio climático en los sistemas ecológicos y agrícolas de China, Japón, Venezuela y varios países del Sahel (Robock et al, 1993). 18 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. También se analizaron los impactos en agricultura (Maytin et al, 1995), específicamente para el maíz en Barinas, Turén y Yaritagua, que muestran que para incrementos de temperatura del orden de 4 ºC los rendimientos disminuyen entre –15 % y –22 %, pero disminuyen menos de –10 % si el aumento de temperatura es de 1 ºC. Este efecto se atribuye a dos factores : la disminución en la longitud del ciclo, especialmente el llenado de grano, y el incremento de la tasa respiratoria. La disminución de la insolación, por su parte, afecta más al número de granos que a su peso. Entre 1994 y 1997 se desarrollaron otros estudios con apoyo internacional del US Country Studies Programme, entre ellos el Primer Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero y el análisis del impacto del ascenso del nivel del mar (MARNR–MEM, 1996). Para este último, se llegó incluso a un análisis de pérdidas económicas, asumiendo un incremento del nivel del mar de 1 m. En la Figura 4 se muestran las áreas estudiadas y algunos de los impactos físicos y económicos. Figura 4. Algunos impactos físicos y económicos del ascenso del nivel del mar en Venezuela. Fuente : MARNR–MEM 1996. Elaboración propia. Muy recientemente, en el marco del Proyecto Primera Comunicación Nacional de Venezuela en Cambio Climático, financiado por el Global Environmental Fund a través del PNUD (Proyecto MARN–PNUD VEN/00/G31), se desarrollaron una serie de estudios (Cárdenas y Alonso, 2003; Cárdenas y De Grazy, 2003; Cárdenas y Gil, 2003; Martelo y Lisboa, 2003), que muestran los cambios que han experimentado las temperaturas máxima media y mínima media, la precipitación y los eventos extremos de precipitación diaria, a lo largo del siglo XX en el país. Esta serie de estudios demuestra que el clima de Venezuela ha estado cambiando a lo largo del Siglo XX. Usando estaciones de largo registro de la Fuerza Aérea (69 años), Cárdenas y Alonso (2003) encontraron que las tasas de cambio de las temperaturas mínimas (ΔTmin) han sido de +0,37 ºC/10 años, mientras que las temperaturas máximas (ΔTmáx) han disminuido a una razón de –0,18 ºC/10 años; se observa que el incremento de la mínima es alrededor del doble que el de la máxima, lo que se corresponde con hallazgos a nivel mundial (IPCC, 2001a). 19 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Con relación a la precipitación, usando la base de datos de precipitaciones globales del UK Department of the Environment, Transport and the Regions, con una resolución de 5º x 5º y una longitud de serie de 1911 a 1998, así como un grupo de estaciones nacionales con el período de 49 años 1950–1998, Cárdenas y De Gryze (2003) encontraron que la lluvia ha estado disminuyendo sobre el país; se analizaron el total anual, el de la época seca (Diciembre a Abril) y el de la época lluviosa (Mayo a Noviembre). Aunque todos los resultados no son estadísticamente significativos, muestran disminuciones del total anual y del total de la época lluviosa en todas las cuadrículas, y un incremento del total de la época seca en algunas zonas del país. Los valores oscilan, en general, entre –3 % y –20 % tanto para los totales anuales como para los de la época lluviosa. Usando las estaciones nacionales, en el estudio también se demuestra que a mediados de los años 70 se sitúa la época de máxima varianza, y usando como año de separación 1975, se obtuvo que la media del período anterior a 1975 es significativamente diferente (mayor) que la media del período posterior a 1975, corroborando así los resultados de los datos “gridded”. Con relación a los eventos extremos, la evidencia de cambio es mucho más débil; estos análisis requieren de datos diarios de largo registro y muy buena calidad, que no es fácil encontrar en el país. Lisboa y Martelo (2003), utilizando la Distribución Generalizada de Pareto en 17 estaciones, con períodos de registro entre 30 y 45 años, señalan que el análisis de los umbrales y los valores extremos asociados a los períodos de retorno para los sub–períodos Antes y Después 1975, parecen indicar que se ha producido un cambio en el comportamiento de los valores extremos, que podría generalizarse como que en más de la mitad de las estaciones analizadas en el sub–período más reciente (Después 1975) han disminuido los valores extremos en la época seca y aumentado los extremos en época lluviosa, para todos los Períodos de Retorno analizados. Como ya se explicó, estos resultados no pueden generalizarse, dadas las limitaciones del trabajo : se dispuso de un grupo pequeño de estaciones, los períodos totales de registro son mayores de 30 años pero ninguno supera los 50 y, finalmente, sólo en 5 de las 17 estaciones ambos sub–períodos tienen una longitud de serie similar. Estos resultados, sin embargo, son coincidentes con otros hallazgos a nivel mundial (PICC, 2001), así como con lo esperado por el PICC : el incremento del número de eventos de precipitaciones más intensas, independientemente del hecho de que los totales de precipitación hayan aumentado o disminuido a lo largo del tiempo. 20 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. MATERIALES Y MÉTODOS Se definieron los Escenarios Climáticos en función de los Escenarios de Emisión de Gases de Efecto Invernadero y del nivel de Sensitividad Climática. Se escogieron dos Modelos de Circulación General de la Atmósfera y se corrieron bajo los varios Escenarios Climáticos, para generar los datos climáticos futuros con base a los cuales se realizaron los análisis de vulnerabilidad : cambios en el tipo climático, en la disponibilidad de agua y en el confort humano. Selección de Escenarios Climáticos y Modelos de Circulación General de la Atmósfera Se realizó un análisis del comportamiento de los dieciséis Modelos del SCENGEN bajo cinco diferentes Escenarios de Emisiones (IS92a, SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1 y SRES–B2) y para los tres niveles de Sensitividad Climática. En el Anexo 1 se listan los 16 modelos utilizados. Cuando en los análisis de vulnerabilidad se necesite analizar el comportamiento de valores derivados de la lluvia, como los déficit y excesos de agua, se necesitan valores de estaciones climáticas nacionales, no valores promedio para superficies tan grandes como las grillas de 5º x 5º, por lo cual es importante conocer que tan bien la línea base del SCENGEN (promedio 1961–1990) simula la lluvia “verdadera” del país. Por esta razón el primer paso en el análisis del comportamiento de los modelos para Venezuela fue correrlos para la línea base temporal del SCENGEN (1961–1990) y para el año 2000 (es decir, para el período de 30 años 1985–2015), como valores absolutos (mm) y comparar esos resultados con valores “verdaderos” de la lluvia en el país, medidos en estaciones climáticas nacionales. En este caso se corrieron los 16 modelos bajo el Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI) denominado IS92a, con una Sensitividad Climática Media. A continuación, se procedió a analizar como influencian a la tendencia (signo) y valores de los modelos los siguientes aspectos : • el paso del tiempo, para lo cual se probaron varios lapsos futuros; • • el tipo de EEGEI, para lo cual se probaron cinco de ellos, y el grado de Sensitividad Climática, para lo cual se probaron los niveles Alta, Media y Baja, que representan un incremento de la temperatura media global para una doble concentración de CO2 de 4,5 ºC, 2,5 ºC y 1,5 ºC respectivamente (IPCC, 2001a). Dado que el SCENGEN, en el caso de la precipitación, provee tanto la lluvia absoluta (mm) como el cambio en porcentaje, todos los análisis se corrieron como cambios porcentuales (%). Para determinar si la tendencia de los modelos cambia con el tiempo, se corrieron bajo el EEGEI IS92a, con Sensitividad Media, para los “años” 2025, 2050, 2075 y 2100, y se clasificaron los resultados en cambios positivos (1=aumentará la lluvia) y negativos (–1=disminuirá la lluvia). Con base a los valores clasificados en 1 y –1, se contabilizó en forma porcentual el número de casos de cambio, por grilla, por mes y totales, y por simplicidad se analizaron sólo los cambios negativos, 21 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. que implican un futuro más seco (los cambios positivos son evidentemente el valor complementario). Se considera que existe un total posible de 96 casos (12 meses x 8 grillas). Con base al número de casos negativos, los modelos se clasificaron en cinco grupos : “Secos”, “Ligeramente Secos”, “Lluviosos”, “Ligeramente Lluviosos” y “No Diferencian”. A continuación se determinó si, dentro de cada grupo, el comportamiento espacio-temporal es similar o no, calculando el número de grillas “secas” en cada mes, y el número de meses “secos” en cada grilla, para los “años” extremos 2025 y 2100. Para analizar si el tipo de EEGEI afecta a los modelos, se corrieron los 16 modelos bajo las cuatro familias de los SRES (A1, A2, B1 y B2), para la Sensitividad Media, aplicando el mismo procedimiento anterior : clasificación en +1 y –1 y contabilización del porcentaje de casos negativos. En este caso, antes de proceder al análisis de la variación intra–grupos espacial (casos “secos” en cada grilla) y temporal (casos “secos” en cada trimestre, en lugar de en cada mes), se procedió a preseleccionar un modelo representativo por cada uno de los cuatro grupos principales (se excluyó al de “No Diferencian”). Para realizar dicha preselección, se definió cuáles de los 16 modelos representan mejor el comportamiento de la precipitación en el país utilizando dos criterios : cómo simulan el transcurso anual actual y cómo simulan el efecto de “El Niño”. Dando como cierto el hallazgo robusto del PICC de mayor frecuencia de ocurrencia de situaciones tipo Niño en el futuro (IPCC, 2001a), los modelos que mejor representen el comportamiento de la lluvia en el país serían aquellos que reproducen satisfactoriamente el efecto del Niño sobre Venezuela. Una vez preseleccionados 4 modelos, se verificó si el cambio de los EEGEI influencia a los tipos de modelo (Secos, Lluviosos, Ligeramente Secos, Ligeramente Lluviosos) espacial y temporalmente. Finalmente, se analizó si la Sensitividad Climática influye al signo y/o al valor del cambio. Se trabajó con base a la preselección de modelos y para verificar los resultados se añadieron dos modelos más, uno correspondiente al grupo de los “Secos“ y otro al grupo de los “Lluviosos”. De nuevo se corrieron los modelos para todos los SRES bajo todas las Sensitividades, para los “años” 2025 y 2100; se clasificaron los cambios en +1 y –1 y se contabilizó el número total de casos con disminución de lluvia futura; el análisis de la variación espacial se realizó para cada grilla verificando el cambio de los valores de precipitación anual, y para el análisis de la variación temporal se usó el promedio de los 8 valores de las grillas para cada trimestre del año. Una vez conocida la influencia del paso del tiempo, del tipo de EEGEI y de la Sensitividad Climática sobre los modelos, y habiendo preseleccionado a cuatro de ellos, se procedió a hacer una selección definitiva de dos modelos, y a definir tres Escenarios Climáticos bajo los cuales se correrían éstos, para lo cual se seleccionaron a su vez dos EEGEI y los tres niveles de Sensitividad Climática. Los Escenarios Climáticos se denominaron “Optimista”, “Intermedio” y “Pesimista”. Ya que el SCENGEN permite obtener los valores de cambio promedio para períodos de 30 años, se decidió calcular los cambios futuros en tres lapsos de 30 años como sigue : 22 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. • • Lapso 2005–2035, centrado en 2020. Lapso 2025–2055, centrado en 2040. • Lapso 2045–2075, centrado en 2060. Es de hacer notar que los tres lapsos están contenidos principalmente en la primera mitad de este Siglo, ya que la incertidumbre aumenta a medida que se simulan futuros más lejanos. Obtención de Datos Climáticos Futuros para Venezuela En esta sección se describen los diferentes pasos realizados para obtener en primer lugar las precipitaciones y temperaturas futuras, según los Escenarios Climáticos definidos previamente. En segundo lugar se describe cómo se calculó la Evapotranspiración de Referencia futura (ETP) según la metodología de Penman–Monteith (Allen et al, 1994). Con base a los valores futuros de precipitación y ETP se corrieron los Balances Hídricos, de los que se analizaron los cambios en el Índice Hídrico (que define el tipo climático según Thornthwaite), el número de meses húmedos y los excesos de agua. Con base a los datos de temperatura futura se calcularon la Oscilación Térmica Diaria (OTD) y el Índice de Temperatura-Humedad (THI) para determinar los cambios en el Confort humano. Finalmente, se analizó de manera muy simplificada el cambio en las probabilidades de ocurrencia de diferentes valores de temperatura. Estimación de la Precipitación y Temperatura futuras de acuerdo a los Escenarios Climáticos Con base a los resultados de la comparación de los valores promedio anuales que provee el MAGICC–SCENGEN de la Normal 1961–1990 para cada grilla, con la precipitación “verdadera” de dichas grillas, calculada como el promedio espacial de un grupo de estaciones climáticas en cada grilla, utilizando un período común de 16 años 1968–1983, se decidió que lo más conveniente sería utilizar los cambios porcentuales de precipitación que genera el SCENGEN en lugar de los valores absolutos (mm) de la lluvia futura. Usando los cambios porcentuales hay mejor oportunidad de representar la lluvia del país, puesto que en lugar de sumar (o restar) un valor absoluto de mm de agua a todas las estaciones dentro de una grilla tan grande como 5º x 5º (unos 550 km de lado, unos 300.000 km2 de superficie), se aplica un factor de multiplicación, lo que escala a los valores “verdaderos” de las estaciones, respetando las diferencias regionales de precipitación. El conjunto de estaciones que se utilizó para aplicarle los cambios porcentuales es diferente al utilizado para calcular la precipitación “verdadera”. Se eligió un conjunto de ciento tres (103) estaciones a nivel nacional para las que se disponía de un record de muy buena calidad para el lapso 1961–1990. En el Anexo 2 se lista este conjunto de estaciones. A cada estación, dependiendo de la grilla en la que se encuentre, se le aplicaron los factores porcentuales de cambio según los dos modelos, para los niveles temporales mensual, trimestral y anual, en los tres lapsos centrados en 2020, 2040 y 2060, y para los tres Escenarios Climáticos. Con los 103 valores 23 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. (estaciones) correspondientes al Escenario Climático Intermedio, utilizando el software de Geoestadística SURFER (Win32, Versión 6.04 de 1996) se obtuvieron los mapas de precipitación futura anual y trimestral, interpolando con el método de krigging, que la literatura reporta como el más adecuado cuando se dispone de pocos datos y muy irregularmente distribuidos, ya que minimiza la varianza del error de estimación (Isaaks et al, 1989). Los mapas generados tienen una resolución espacial de aproximadamente 15’ x 15’, es decir, las grillas tienen un tamaño aproximado de un cuarto de grado (0,25º), que es mucho más útil para los análisis de vulnerabilidad que la que ofrece el SCENGEN (grillas de 5º de lado). En el caso de la temperatura, se utilizó otro conjunto de estaciones climáticas; en este caso se dispuso de un conjunto de 71 estaciones para las que se disponía de datos comprendidos en el período general 1961–1990, pero no todas ellas cumplen con los 30 años de registro. Esta es otra de las grandes limitaciones del presente trabajo, pero sólo las estaciones del Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea tienen largo registro de temperatura, mientras que las estaciones del Ministerio del Ambiente no sobrepasan los 20 años de datos de dicho elemento. En el Anexo 3 se lista este segundo grupo de estaciones. Como se señaló anteriormente, para la temperatura el SCENGEN provee el cambio en ºC, por lo que lo que dicho cambio se sumó directamente al valor de temperatura promedio actual, que se calculó como el promedio de las temperaturas extremas : Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2 Como para la precipitación, se calcularon los cambios según los dos modelos, para 2020, 2040 y 2060, bajo los tres Escenarios Climáticos. En este caso no se generaron mapas; por experiencia en trabajos anteriores (Martelo, 2002), se sabe que con unos 80–90 puntos de medición (estaciones) el SURFER es capaz de interpolar satisfactoriamente el campo de precipitación, obteniéndose mapas razonables, pero no sucede lo mismo con la temperatura. Dada la estrecha relación entre temperatura y altura, se necesitaría un grupo muy grande de estaciones para que el software pudiera reproducir satisfactoriamente los cambios en zona de montaña y, lamentablemente, no existe en el país la densidad necesaria de estaciones climáticas. Estimación de la Evapotranspiración de Referencia (ETP) futura La Evapotranspiración es el elemento climático que indica la salida de agua del continuo suelo– planta–atmósfera, y por lo tanto constituye, junto con la precipitación, el valor indispensable para estimar la disponibilidad de agua. Dado que la cantidad de agua que se evapora depende de : • factores físicos (balance de energía, déficit de saturación del aire, turbulencia, resistencias de superficie y aerodinámica), 24 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. • • factores biológicos (arquitectura de las plantas, número y disposición de los estomas, etc.) y de la existencia de agua líquida que pueda ser evaporada, la medición de este elemento climático es extraordinariamente difícil. Ahora bien, la pérdida de agua del sistema varía entre cero y un valor máximo; a este valor máximo se lo conoce como Evapotranspiración de Referencia (ETo) y también como Evapotranspiración Potencial (ETP), que se define como la rata de evapotranspiración de un cultivo hipotético de referencia, con una altura de 0,12 m, una Resistencia de Superficie fija de 70 s m–1 y un albedo de 0,23 (Allen et al, 1994). Para estimar la ETP en este trabajo se utilizó la versión de la ecuación de Penman–Monteith recomendada por la FAO y la Comisión Internacional de Riego y Drenaje (Allen et al, 1994) : A pesar de que el resultado de la fórmula está en mm día–1, los datos para el cálculo son los valores promedio mensuales. La ETP se calculó en el mismo grupo de 71 estaciones con las que se trabajó en temperatura, pero lo que se está obteniendo son láminas de agua, por lo que estos 71 valores se llevaron al SURFER y se espacializaron, obteniéndose los mapas de ETP con la misma resolución que los de precipitación, es decir, grillas de aproximadamente 0,25º de lado. Es de hacer notar que para el cálculo de ETP según Penman–Monteith se requieren los elementos climáticos : temperaturas máxima media y mínima media, humedad relativa máxima media y mínima media, radiación global, insolación y viento. El único elemento para el cual se dispone de la tasa de cambio es la temperatura media, así que para estimar las temperaturas extremas futuras se aplicó una relación porcentual basada en los análisis de Cárdenas y Alonso (2003) sobre la 25 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. tendencia en el siglo XX de estos dos elementos, así como en la información a nivel global reportada por el PICC (2001a). Los resultados de Cárdenas y Alonso (2003) indican para el país tasas de cambio de las temperaturas máximas (Δ Tmáx) de –0,18 ºC/10 años y de las temperaturas mínimas (Δ Tmin) de +0,37 ºC/10 años; se observa que la situación en el país se parece a la situación observada mundialmente, con un incremento de las mínimas aproximadamente el doble que el de las máximas. Usando entonces dos suposiciones: a) que la condición actual : Δ Tmín = 2 Δ Tmáx se mantendrá en el futuro y b) que Tmed = ((Tmáx + Tmín) / 2), entonces, con un sencillo sistema de ecuaciones se demuestra que : Δ Tmáx = 0,666 Δ Tmed, y Δ Tmín = 1,333 Δ Tmed. Con esto se logró convertir el cambio absoluto en una proporción, como en el caso de la lluvia, y simplemente se aplicó dicha proporción a los valores promedio mensuales de la temperatura media para obtener las temperaturas extremas (máxima media y mínima media). En el caso de los demás elementos climáticos no se dispone de tasas de cambio para el futuro. Una vez obtenidos los mapas, se procedió a tomar los valores de ETP interpolados en cada grilla donde hubiera una estación de precipitación, con lo que se consiguió que el grupo de 103 estaciones de precipitación tuviera también valores promedio de ETP para cada mes del año, tanto en el lapso actual (1961–1990) como en los tres lapsos futuros centrados en 2020, 2040 y 2060, según los dos modelos. Este procedimiento se aplicó sólo para el Escenario Climático Intermedio. Cálculo de Balances Hídricos, clasificación climática según Thornthwaite, número de meses húmedos y lámina de Excesos de agua. Una vez obtenidos los valores mensuales futuros de la precipitación, la temperatura y la Evapotranspiración Potencial (ETP) se calcularon los Balances Hídricos promedio en las 103 estaciones. En todas ellas se asumió una Precipitación Efectiva de 90% y un Almacenamiento Máximo de Agua en el Suelo de 100 mm (Martelo y Puche, 1997). En cada una de las 103 estaciones se calcularon los Balances 7 veces, a saber, el Balance Promedio Actual (1961–1990), y los tres Balances para 2020, 2040 y 2060 según los dos Modelos seleccionados. Este procedimiento se realizó sólo para el Escenario Climático Intermedio. De los Balances se obtuvieron entonces 103 valores del Índice Hídrico, que define el tipo climático según la clasificación climática de Thornthwaite, como sigue : Im = [ ( 100 * Exceso anual ) – ( 60 * Déficit anual ) ] / ETP anual 26 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Estos valores se llevaron al SURFER y se obtuvieron los mapas que muestran la distribución espacial de los tipos climáticos actual y futuros. También se calculó a partir de los Balances el número de meses húmedos, que por definición son aquellos en los cuales la Evapotranspiración Real es igual a la Potencial (ETR = ETP). El número de meses húmedos indica el tiempo durante el cual las plantas cubren totalmente su requerimiento hídrico, y en consecuencia, la longitud de la temporada adecuada para cultivar. Es también uno de los indicadores utilizados tanto para la clasificación de suelos en Venezuela según la metodología de Arias y Comerma, como para la clasificación de tierras según la metodología de la FAO. Estos valores (actual y futuros) también se espacializaron con el SURFER. Asimismo, en cada estación se calculó el Índice P – ETP, que el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) utiliza como un indicador de aridez, pero que también puede ser entendido como la Disponibilidad Climática de agua. Estos valores se espacializaron con el SURFER, y se restaron los mapas de Disponibilidad Actual – Disponibilidad Futura, con lo que se obtuvo un nuevo conjunto de mapas que señalan directamente cuanta agua disponible menos (o más) se espera en el futuro. Los mapas se realizaron para los niveles temporales anual y trimestral del Escenario Climático Intermedio. Finalmente, de los Balances se obtuvo la lámina anual de exceso de agua en el suelo, que también se espacializó con el SURFER. Cálculo de Oscilación Térmica Diaria (OTD), Índice de Temperatura-Humedad (THI) y cambios en las probabilidades de ocurrencia de valores de Temperatura media. Un elemento climático de gran importancia es la Oscilación Térmica Diaria (OTD), que es la diferencia entre la temperatura máxima y la mínima diarias; la OTD controla en las plantas la concentración de azúcares, y en consecuencia la calidad de muchos productos agrícolas; en el caso de los animales, influye en el confort térmico. En general cuanto mayor sea la OTD, más azúcares se concentran, y es mayor la posibilidad de disipar calor. Con el fin de analizar los cambios en un aspecto ecológico tan importante como el confort térmico, se calculó el Índice de Temperatura–Humedad (THI por sus siglas en inglés). La ecuación utilizada fue la de Thom (Puche, 2000), como sigue : THI = (1,8 * Tmedia) + ((0,55 * HRmedia) / 100) + 31,45 Como se observa en la ecuación, este índice utiliza además de temperatura datos de humedad relativa; para estos últimos no se dispone de valores futuros, así que se asumió la misma humedad que en el presente. Esta es una limitación del trabajo, pero por los momentos no se dispone de estimaciones sobre el posible cambio de este elemento climático. Como se expuso previamente, el PICC en su Tercer Informe de Evaluación (IPCC, 2001a) señala que dado el aumento de la 27 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. temperatura, es seguro que aumentará la cantidad máxima de vapor en que puede contener el aire (saturación), y al menos sobre los océanos donde hay una permanente disponibilidad de agua líquida que puede evaporarse, aumentará también el contenido instantáneo de vapor, y en consecuencia la humedad absoluta; sobre los continentes, donde en el continuo suelo–planta– atmósfera no necesariamente hay disponibilidad de agua líquida, el contenido instantáneo de vapor puede aumentar ó disminuir. En el caso de Venezuela, que por su situación latitudinal se halla permanentemente bajo la influencia de los vientos Alisios, que soplan desde las Altas Presiones Subtropicales hacia la Baja Presión Ecuatorial atravesando el Atlántico y en consecuencia se cargan de humedad, podría especularse que el contenido de humedad del aire aumentará en el futuro, en cuyo caso los cálculos del THI estarían subestimando el grado de disconfort, ya que éste aumenta a medida que aumenta la humedad. Otra fuente de incertidumbre en los valores del THI está en el modo de cálculo; se recomienda (WMO, 1989) obtener el promedio mensual como el promedio de los valores diarios, pero en este caso se utilizaron directamente los valores promedio mensuales de la temperatura y la humedad relativa, dado que el factor de cambio que el SCENGEN provee es a nivel mensual, no diario. Como en el caso de los Balances, el THI se calculó 7 veces en cada una de las 71 estaciones de temperatura, para el lapso actual (1961–1990) y para los seis escenarios futuros : los dos modelos corridos para tres lapsos centrados en 2020, 2040 y 2060 bajo el Escenario Climático Intermedio. Los valores del THI pueden espacializarse con el SURFER con un grado mayor de confianza que los de temperatura, ya que la combinación con la humedad relativa “suaviza” la distribución espacial. Aún así, estos mapas deben considerarse una primera aproximación, debido al grado de incertidumbre asociado a su cálculo. En el trabajo se muestra un ejemplo para dos meses en particular, y debe entenderse como una esquematización de la posible situación futura, aunque los valores particulares no sean los más precisos. Finalmente, se analizó de manera muy simplificada el posible cambio en los valores probables de temperatura, dado que la versión utilizada del MAGICC–SCENGEN no es capaz de analizar la variabilidad interanual. En este caso, se utilizó un grupo de sólo 13 estaciones climáticas, pertenecientes al Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea, que tienen el período 1961–1990 completo. Para este grupo de estaciones se calcularon los estadísticos actuales (tercil 66%, cuartil 75% y percentil 90%), y simplemente se compararon los valores futuros con dichos estadísticos, para determinar si el incremento de la temperatura media será de tal magnitud que un valor que actualmente sólo ocurre, por ejemplo, en menos del 33 % de los años puede hacerse tan común que ocurra en al menos la mitad de los años (50 %) o incluso más frecuentemente. 28 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. RESULTADOS Y DISCUSIÓN Es importante señalar que el análisis de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA) se centró en su comportamiento respecto a la precipitación, y no se analizó la temperatura. La razón fundamental es que todos los modelos coinciden en señalar un aumento de la temperatura media global, lo que se corresponde con observaciones a nivel mundial (IPCC, 2001a), mientras que hay grandes diferencias entre los modelos en cuanto a la simulación de la precipitación futura. Análisis y selección de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA) y los Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI). A continuación se detallan los resultados del comportamiento de los 16 Modelos incluidos en la herramienta MAGICC–SCENGEN (Hulme et al, 2000), corridos bajo cinco EEGEI y para los tres niveles de Sensitividad Climática. Con base a estos resultados, se seleccionaron dos Modelos y se definieron los Escenarios Climáticos bajo los que se nuevamente se corrieron dichos modelos, para generar los datos futuros de temperatura y precipitación en el país. Análisis del comportamiento general sobre Venezuela de los MCGA con base al Escenario de Emisiones IS92a y Sensitividad Climática Media (2,5 ºC). En primer lugar se compararon los resultados de las simulaciones de los 16 modelos del SCENGEN (ver Anexo 1) corridos para la línea base temporal (promedio 1961–1990) y para el año 2000, bajo el EEGEI IS92a y Sensitividad Media, con la precipitación “verdadera” de cada grilla en el país. El objetivo de esta comparación fue analizar en primera aproximación varios aspectos : • que tan bien la línea base temporal del SCENGEN representa a la precipitación real del país; • que tan bien simulan los modelos el transcurso anual de la precipitación real del país, y • si las diferencias entre modelos son grandes o, por el contrario, son razonablemente similares. El patrón de comparación (“valor verdadero”) fueron los valores promedio anual de precipitación de las grillas 5º x 5º de acuerdo al número de estaciones climáticas en cada una, para el período 1968–1983, para el cual se dispone de un mapa nacional bastante detallado. En la Figura 5 se muestran las grillas del SCENGEN que cubren a Venezuela y el número de estaciones climáticas en cada grilla con precipitación promedio para el período 1968–1983. En la Figura 6 se muestra el comportamiento de los 16 modelos corridos simulando el año 2000 en cada una de las grillas, agrupadas por bandas latitudinales. Esta comparación se realizó también para la línea base SCENGEN (promedio 1961–1990), y se observó que tanto la base como todos los modelos corridos para el año 2000, presentan las mismas tendencias de sobre y subestimación mostradas en la Figura 6. 29 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 5. Grillas 5º x 5º sobre Venezuela en el MAGICC– SCENGEN. Entre paréntesis el número de estaciones de precipitación con las que se calculó la precipitación promedio “verdadera” para cada grilla, con el período 1968– 1983. Elaboración propia. Figura 6. Diferencias Porcentuales entre la precipitación anual simulada por los 16 Modelos de Circulación General del MAGICC– SCENGEN para el año 2000 y los valores de precipitación anual “verdaderos” calculados como el promedio de todas las estaciones situadas en cada una de las grillas. Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. 30 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Puede observarse que en las dos grillas del sur del país (8 y 9) el SCENGEN subestima ligeramente respecto de la precipitación verdadera; en las tres grillas del centro (4, 5 y 6), por el contrario, el software sobrestima la lluvia, especialmente en los Llanos; finalmente, hacia el norte, el software sobreestima al oeste mientras que subestima en la costa central. En vista de esta situación, se consideró más conveniente no utilizar los valores absolutos (mm) de la lluvia futura, sino tomar los cambios porcentuales de precipitación y aplicarlos a un conjunto de estaciones en cada grilla, a fin de generar los mapas de resolución aproximada de 15’ x 15’ (unos 0,25º de lado). Casi todos los modelos simulan muy bien la forma del transcurso anual, como se ve en la Figura 7, donde para cada grilla se muestran los transcursos simulados así como el transcurso anual “verdadero”, tomado de una estación climática representativa de la grilla en cuestión en los recuadros pequeños. Figura 7. Comparación del transcurso anual simulado por los 16 modelos del MAGICC– SCENGEN para la línea base 1961–1990 con respecto al transcurso anual de una estación de precipitación representativa de cada grilla (recuadro pequeño). Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. Es de hacer notar que en este caso aparecen diecisiete (17) modelos, en lugar de 16. Esto se debe a que el SCENGEN puede hacer combinaciones de varios modelos, así como tomar en consideración el efecto de los aerosoles sulfatados. En estas pruebas preliminares se corrió un modelo extra, que es el promedio de los 16 y considerando el efecto de los aerosoles de sulfato. Sin embargo, en consultas realizadas en la literatura especializada (IPCC, 2001b; Hulme et al, 2000) así como en otras Comunicaciones Nacionales (Bolivia, 2000; Cuba, 2001), se puso de manifiesto que es preferible no considerar el efecto de los aerosoles, debido a las grandes incertidumbres relativas a éstos. Para analizar si existen cambios temporales en la tendencia (signo) de los modelos, éstos se corrieron como cambios porcentuales (%) para los años 2025, 2050, 2075 y 2100, y se clasificaron 31 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. los resultados en cambios positivos (1 = aumentará la lluvia) y negativos (– 1 = disminuirá la lluvia). En la Figura 8 se muestran los porcentajes de casos con tendencias negativas de precipitación sobre el total posible (96 casos = 12 meses x 8 grillas ), que implican un futuro más seco. Recuérdese que cuando se usa la expresión “correr el modelo para el año 2025” en realidad se quiere significar que se está simulando el cambio promedio en el período de 30 años del cual 2025 es el año central, es decir, el período 2010–2040. Los otros “años” corresponden a los períodos 2035–2065, 2060–2090 y 2085–2115. Figura 8. Porcentaje del total de casos (12 meses x 8 grillas = 96) con tendencias negativas de la precipitación simulados por los 16 modelos del MAGICC–SCENGEN más el modelo promedio con efecto de sulfatos (MOD17A) para cuatro períodos de 30 años centrados en 2025, 2050, 2075 y 2100. Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. Se observa que no hay cambios temporales en las tendencias; si por ejemplo Modelo1 simula un 90 % de los casos (grillas y meses) como más secos en el 2025, ese porcentaje se mantiene hasta el 2100. Asimismo, puede observarse el ya referido comportamiento opuesto de los modelos en zonas tropicales : algunos de ellos simulan un futuro seco (elevada proporción de casos negativos), mientras que otros, como el Modelo6, simulan un futuro lluvioso (muy pocos casos de grillas y/o meses con menor precipitación que la actual). Los modelos fueron agrupados como se muestra a continuación en el Cuadro 5 : Cuadro 5. Grupos de Modelos según el tipo de futuro (seco o lluvioso) que simulan Grupo Criterio de Agrupación Tipo de Futuro Modelos A / 70% de casos negativos “Secos” mod1, mod2, mod5 B [ 30% de casos negativos “Lluviosos” mod4, mod6, mod10, mod13, mod17A C / 60% de casos negativos “Ligeramente Secos” mod8, mod11, mod14 D [ 40% de casos negativos “Ligeramente Lluviosos” mod3, mod7, mod9, mod12 E ≅ 50% de casos negativos No diferencian mod15, mod16 32 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En general, los grupos A y C señalan a un futuro preponderantemente seco (elevada proporción de casos negativos), mientras que los grupos B y D indican un futuro más lluvioso (pequeña proporción de cambios negativos). El grupo E no diferencia bien. A continuación se determinó si, dentro de cada grupo, el comportamiento espacio-temporal es similar o no; esto era especialmente necesario para los grupos C y D, donde las tendencias generales son menos claras que para los grupos A y B. Los cálculos se realizaron para 2025 y 2100, y dado que los resultados son iguales, aquí se presenta sólo el análisis para 2025. En la Figura 9 se presenta el comportamiento espacial, a través del número de grillas con tendencia negativa para cada mes. Figura 9. Número de grillas para cada mes con cambios negativos de precipitación en los cinco grupos de modelos para el período de 30 años centrado en el 2025. Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. Se observa que el grupo A (modelos secos) es el más estable, con 6 de las 8 grillas señaladas como más secas en casi todos los meses. En el grupo B (modelos lluviosos) se observa algo interesante : entre Mayo y Octubre, la actual temporada lluviosa en gran parte del país, varios de estos modelos señalan un número elevado de grillas secas, es decir, que en algunos lugares del país en el futuro, aunque en promedio la cantidad anual de lluvia aumente, la precipitación concentrada durante la temporada lluviosa puede disminuir. En los grupos C y D la situación es mucho más variable por grilla y por mes, y en el grupo D (modelos Ligeramente lluviosos) se observa el mismo comportamiento de la temporada lluviosa que en el grupo B, a saber, que varios de estos modelos simulan en algunos de los meses más lluviosos actualmente un futuro más seco, en alguna zona del país. 33 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En el caso del grupo E se observa que ambos modelos tienen un comportamiento estacional muy marcado, pero opuesto; Modelo15 simula para casi todas las grillas del país una temporada lluviosa en el futuro (May–Oct) más seca que la actual, mientras que Modelo16 simula como más secas a casi todas las grillas entre Febrero y Junio. En la Figura 10 se muestra el comportamiento temporal, a través del número de meses con tendencia negativa para cada grilla correspondiente a cada grupo de modelos. Figura 10. Número de meses para cada grilla con cambios negativos de precipitación en los cinco grupos de modelos para el período de 30 años centrado en el 2025. Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. Se observa que de nuevo el grupo A es el más estable, con prácticamente 9 meses con menos lluvia futura en casi todas las grillas. En el grupo de modelos lluviosos (B) se observa que en algunas grillas, especialmente en las 1, 2 y 3 correspondientes a la zona costera (occidental, central y oriental respectivamente), algunos de estos modelos señalan más de 5 meses más secos que en la actualidad. Como en el caso anterior, los grupos C y D son más variables. En el grupo E ambos modelos simulan entre 5 y 7 meses más secos en las grillas del norte y centro del país, mientras que hacia el sur (grillas 8 y 9) sólo entre 3 y 5 meses más secos. De este análisis se concluye que cada modelo en particular señala una tendencia de cambio que es estable en el tiempo (los cambios de signo no son sensibles a los años), y también que, a pesar de que hay más modelos “lluviosos” que “secos”, es impactante que varios de los primeros presentan muchas grillas secas en, por lo menos, un mes de la temporada lluviosa. 34 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Análisis de la respuesta de los MCGA a los cuatro Escenarios de Emisiones SRES, para los años 2025 y 2100, y para Sensitividad Climática Media (2,5 ºC). En este ítem, en esencia, se repitió el trabajo anterior para cada uno de los 4 Escenarios de Emisiones SRES (SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1, SRES–B2), para Sensitividad Media. Hay dos pequeñas diferencias : se analizaron sólo los períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100, y los análisis de variaciones temporales se calcularon no para cada mes sino para los cuatro trimestres. A continuación se presentan algunos de los resultados de la comparación del comportamiento de los signos y valores de cambio de los diferentes modelos. Del análisis de todos los resultados, lo primero que se observa es que los signos de cambio de la precipitación (+ más lluvia, – menos lluvia) que producen los modelos tampoco son sensibles a los EEGEI; si un modelo “X” dice que el futuro será más seco (o más lluvioso) mantiene ese signo para todos los Escenarios de Emisiones. En cuanto a los valores, si existen diferencias en los resultados de los modelos dependiendo del EEGEI. Para todos los modelos, los Escenarios de Emisiones que producen los mayores y menores cambios porcentuales en la precipitación son los siguientes : 2025 : Mayor cambio SRES–A1 (corresponde al mayor ΔTglobal en SCENGEN = 0.85ºC) Menor cambio SRES–B1 (corresponde al menor Δ Tglobal en SCENGEN = 0.70ºC) 2100 : Mayor cambio SRES–A2 (corresponde al mayor Δ Tglobal en SCENGEN = 3.0ºC) Menor cambio SRES–B1 (corresponde al menor Δ Tglobal en SCENGEN = 1.74ºC) En las Figuras 11 y 12 se muestra un ejemplo de los tipos de gráficos generados para el análisis temporal y espacial respectivamente (no se muestran todos los gráficos debido a su extensión). Para definir cuáles de estos modelos representan mejor el comportamiento de la precipitación en el país, el transcurso anual no resultó un criterio útil, ya que es bueno en todos los modelos, con excepción del 15 y el 16 (que quizá no coincidencialmente forman el grupo E, que no discrimina bien entre meses secos), así que se buscó otro punto de vista, basado en cómo los modelos simulan el efecto de “El Niño” sobre Venezuela. Por estudios previos (Cárdenas y Gil, 2003; Martelo, 2002; Corporación Andina de Fomento, 2000), se conoce que El Niño afecta fundamentalmente a las fachadas occidental, oriental y sur del país, como se ve en la Figura 13, disminuyendo la precipitación entre los meses de Diciembre a Marzo, es decir, provocando temporadas secas más secas que lo normal, como se ve en la Figura 14. 35 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 11. Cambios Porcentuales (%) promedio de los 4 trimestres para cada una de las 8 grillas de la precipitación para el período de 30 años centrado en 2100, según los modelos “secos” de los grupos A y C, bajo los dos Escenarios de Emisiones SRES que producen los cambios máximos y mínimos respecto a la precipitación actual. Sensitividad Media. Elaboración propia. Figura 12. Cambios Porcentuales (%) promedio de las 8 grillas para cada uno de los cuatro trimestres de la precipitación para el período de 30 años centrado en 2100, según los modelos “lluviosos” de los grupos B y D, bajo los dos Escenarios de Emisiones SRES que producen los cambios máximos y mínimos respecto a la precipitación actual. Sensitividad Media. Elaboración propia. 36 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 13. Distribución espacial del Coeficiente de Correlación entre las anomalías normalizadas de precipitación y las anomalías normalizadas de temperatura del Pacífico ecuatorial en el área Niño3–4 (NI34) para el tiempo de rezago (lag) cero. Fuente : Martelo, 2002. Figura 14. Coeficientes de Correlación entre las anomalías normalizadas de precipitación y las anomalías normalizadas de temperatura del Pacífico ecuatorial en el área Niño3–4 (NI34) para cinco tiempos de rezago (lags). Fuente : Martelo, 2002. Con esta consideración en mente, se analizó cuáles de los modelos señalan en el futuro un incremento de condiciones secas entre Diciembre y Marzo en las grillas correspondientes al occidente (1 y 4), a la fachada oriental (3, 6 y 9) y al sur del país (grilla 8). Los modelos que cumplen esta condición se presentan en la Figura 15, de la que se excluyó a los modelos del grupo 37 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. A, ya que en dichos modelos prácticamente todos los meses son simulados con menor precipitación futura en casi todas las grillas. Figura 15. Meses y grillas sensibles al evento “El Niño” en Venezuela que se ven afectadas por cambios negativos en la precipitación según los modelos de los grupos B, C, D y E, para el período de 30 años centrado en el 2025. Escenario de Emisiones IS92a, Sensitividad Media. Elaboración propia. Con base a los resultados obtenidos hasta este punto, se preseleccionaron 4 modelos, uno por cada grupo, excluyendo al grupo E, como sigue : • modelos Secos : Mod 1 = HadCM2 • • modelos Ligeramente Secos : modelos Lluviosos : Mod11 = CCC–EQ Mod 6 = CSIRO2–EQ • modelos Ligeramente Lluviosos : Mod 9 = ECHAM1 A continuación se realizó el análisis para los valores trimestrales de precipitación, para los casos de cambios máximos y mínimos, y para los cuatro modelos preseleccionados. Simplemente como ejemplo de todos los gráficos generados, en la Figura 16 se muestra el resultado del análisis para Mod11, donde se observa para cada trimestre y cada grilla como se incrementa el cambio entre 2025 y 2100 según el tipo de mundo representado por los Escenarios de Emisiones. De este análisis se concluye que el tipo de Escenario de Emisiones sí afecta significativamente al valor de cambio de la lluvia, pero no al signo, y se observa que los mundos tipo “A” de los SRES tienden a producir cambios bastante más severos. Esto también puede entenderse como cambios más rápidos. Compárese por ejemplo la situación de las grillas 4 (Andes) y 5 (Llanos) para los trimestres Dic–Feb y Jun–Ago : la disminución de –10% a –20% de lluvia respecto a la actual, que el modelo simula en el mundo “A1” para el 2025, ocurre tan tarde como el 2100 en un mundo “B1”. En la medida en que la discusión política a nivel mundial siga retrasando la toma de medidas efectivas para tratar de solventar el problema del incremento acelerado de gases de efecto invernadero en la atmósfera, nos mantenemos en un tipo de mundo más parecido al “A”, es decir, que los efectos del cambio climático serán plausiblemente más severos. 38 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Es importante recalcar nuevamente que todos los modelos son equiprobables, es decir, en estos momentos no hay forma de determinar si alguno de ellos tiene mayor probabilidad de representar adecuadamente el futuro. Como se vio anteriormente, con base al criterio de eventos Niño estos cuatro modelos preseleccionados se consideran más plausibles, pero no más probables. Se espera que con el avance del conocimiento científico y técnico en el área de modelos las incertidumbres puedan disminuir, y de esa manera quizá puedan asignarse niveles de probabilidad a los diferentes modelos. Figura 16. Esquema de los Cambios Porcentuales (%) de precipitación para cada grilla y cada trimestre según el modelo tipo Ligeramente Seco Modelo11 (CCC-EQ) para los dos períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100, bajo los Escenarios de Emisiones SRES que producen los cambios máximos (SRES–A1 en 2025, SRES–A2 en 2100) y mínimos (SRES–B1 en 2025 y 2100) respecto a la precipitación actual. Sensitividad Media. Elaboración propia. Análisis de la respuesta de los MCGA a la Sensitividad Climática (Alta y Baja), bajo los 4 Escenarios SRES para los años 2025 y 2100. Luego de verificar cómo afectan al cambio de precipitación el paso del tiempo y el tipo de Escenario de Emisiones, se analizó el efecto de la Sensitividad Climática. El análisis se centró en las Sensitividades Baja y Alta, que corresponden a las temperaturas de equilibrio bajo una doble concentración de CO2 de 1,5 ºC y 4,5 ºC respectivamente. Se trabajó en principio con los modelos preseleccionados (Mod1 y Mod11 por los grupos de modelos “Secos”, y Mod6 y Mod9 por los grupos de modelos “Lluviosos”); para verificar los resultados se añadieron dos modelos más : Mod8 (seco) y Mod3 (lluvioso). 39 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En el caso del Escenario de Emisiones SRES-B2, como no es el escenario de cambios más extremos ni en el 2025 ni en el 2100, sólo se corrieron el modelo más seco (Mod1) y el más lluvioso (Mod6). Simplemente como ejemplo, en la Figura 17 se muestra el porcentaje total de casos secos usando el escenario de cambio máximo SRES-A2. Estos resultados son idénticamente iguales a los que se obtienen corriendo los modelos para el escenario de cambio mínimo SRES-B1. Figura 17. Porcentaje del total de casos (12 meses x 8 grillas = 96) con tendencias negativas de la precipitación simulados por 6 modelos del MAGICC–SCENGEN para dos períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100 y Sensitividades Climáticas Baja (1,5 ºC) y Alta (4,5 ºC). Escenario de Emisiones SRES–A2. Elaboración propia. Se observa que el porcentaje de casos secos señalado por cada modelo se mantiene constante, lo que indica que tampoco la Sensitividad influye en el signo de cambio de los modelos. En otras palabras, el signo del cambio es un indicador muy robusto, que depende exclusivamente de la estructura físico–matemática de cada modelo en particular. Para verificar si la Sensitividad influye sobre los valores de cambio, se analizaron los valores espacialmente por grilla, usando el porcentaje de cambio del total anual de precipitación. Luego se analizó si el efecto de la Sensitividad sobre los valores de cambio se manifiesta temporalmente por trimestre, usando el promedio trimestral de las 8 grillas. Como ejemplo, en la Figura 18 se muestran los cambios porcentuales en el total anual de precipitación futura para cada grilla, según los simulan los 2 modelos “Secos” preseleccionados (Mod1 y Mod11), bajo los Escenarios de Emisiones que generan cambios máximos y mínimos (SRES-A1, SRES-A2, SRES-B1), en los años 2025 y 2100 para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y Baja (1,5 ºC). 40 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. ( 20 10 )y ( ) ( SRES-A1 y SRES-A2 20 10 0 )y ( SRES-B1 ) Cambio Porcentual (%) Cambio Porcentual (%) 0 -10 -10 -20 -20 -30 -30 -40 -40 -50 -50 Sens.Alta -60 -70 Sens.Alta -60 -70 -80 -80 1 3( 2 4) y 5( )6 8 9 1 20 20 10 10 0 ( 2 3 )y ( 4 ) 5 6 8 9 Cambio Porcentual (%) Cambio Porcentual (%) 0 -10 -10 -20 -20 -30 -30 -40 -40 -50 Sens.Media -60 -70 -80 1 2 3 ( 4 )y 5 ( 6 8 ) 9 j 20 Mod1-2025 Mod1-2100 Mod11-2025 Mod11-2100 -50 Sens.Media -60 -70 -80 1 2 3 ( 4 )y 5 ( 6 ) 8 9 j 20 10 10 0 -10 -10 Cambio Porcentual (%) Cambio Porcentual (%) 0 -20 -20 -30 -30 -40 -40 -50 -50 Sens.Baja -60 -70 -80 Sens.Baja -60 -70 -80 1 2 3 4 5 6 8 9 Grillas 1 2 3 4 5 6 8 9 G ill Figura 18. Porcentaje de cambio de la precipitación anual para las 8 grillas simulada por los dos modelos “secos” Modelo1 y Modelo11, para los dos períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100, bajo los Escenario de Emisiones que producen los cambios máximos (SRES-A1 en 2025 y SRES-A2 en 2100), y bajo el Escenario de Emisiones que produce los cambios mínimos (SRES-B1), para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y Baja (1,5 ºC). Elaboración propia. Se puede observar que la Sensitividad Climática tiene un gran impacto sobre los valores de cambio simulados por los modelos. Se observa que en los EEGEI, tanto en el que implica los mayores cambios (SRES–A2) como en el que implica los menores cambios (SRES–B1), el porcentaje de cambio en la lluvia para la Sensitividad Alta es prácticamente el doble que el calculado con la Sensitividad Baja. En la Figura 19 se muestran los cambios porcentuales en los valores trimestrales de precipitación futura promedio de las 8 grillas, según 6 modelos, bajo los Escenarios de Emisiones que generan cambios máximos y mínimos, para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y Baja (1,5 ºC) en el año 2100. 41 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. 30.0 30.0 Cambio Porcentual (%) 40.0 Cambio Porcentual (%) 40.0 20.0 20.0 10.0 10.0 0.0 0.0 -10.0 -10.0 -20.0 -20.0 -30.0 -30.0 Sens.Alta – Modelos “Secos” -40.0 -50.0 -50.0 -60.0 -60.0 mod1-A2 mod8-A2 mod11-A2 mod1-B1 j mod8-B1 mod11-B1 mod3-A2 40.0 30.0 30.0 Cambio Porcentual (%) 40.0 Cambio Porcentual (%) Sens.Alta – Modelos “Lluviosos” -40.0 20.0 mod6-A2 mod9-A2 mod3-B1j mod6-B1 mod9-B1 20.0 10.0 10.0 0.0 -10.0 0.0 -10.0 -20.0 -20.0 -30.0 -30.0 Sens.Baja – Modelos “Secos” -40.0 -50.0 Sens.Baja – Modelos “Lluviosos” -40.0 -50.0 -60.0 -60.0 mod1-A2 mod8-A2 mod11-A2 mod1-B1 dic-feb mod8-B1 mod11-B1 mar-may mod3-A2 mod6-A2 jun-ago mod9-A2 mod3-B1 mod6-B1 mod9-B1 sep-nov Figura 19. Porcentaje de cambio de la precipitación trimestral promedio de las 8 grillas, simulada por los modelos “secos” y “lluviosos” para el período de 30 años centrado en 2100, bajo los Escenarios de Emisiones que provocan cambios máximos (SRES-A2) y cambios mínimos (SRES-B1), para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y Baja (1,5 ºC). Elaboración propia. En ambas Figuras se observa un rasgo muy importante : los cambios en el SRES–B1 con Sensitividad Alta son mayores que los cambios en el SRES–A2 con Sensitividad Baja. Esto indica que la Sensitividad Climática es un factor crítico, que representa en estos momentos uno de los tipos de incertidumbre más difíciles de comprender y, en consecuencia, de reducir. Sí el Sistema Climático en verdad está reaccionando “con fuerza” en vez de “débilmente”, entra dentro de lo posible que los cambios sean más rápidos que lo estimado; entra también dentro de lo posible la ocurrencia de eventos catastróficos. A nivel internacional está comenzando a utilizarse 42 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. la fraseología de “potencial de sorpresas” (US Global Change Research Programm, 2001; WMO, 2003), para caracterizar este aspecto del cambio climático. Al analizar los cambios en valores, se observa que en general los modelos “secos” tienen mayores valores que los “lluviosos”. Otro hecho interesante que se observó es que uno de los modelos preseleccionados, el Mod1 del grupo A (modelos Secos) está completamente fuera de rango con respecto a los valores de los demás modelos, Secos y Lluviosos. Este modelo es el HadCM2, que se considera uno de los mejores Modelos de Circulación General de la Atmósfera; fue desarrollado en el Hadley Center (Inglaterra), uno de los más importantes centros mundiales de investigación atmosférica, pero los resultados que arroja para Venezuela son simplemente increíbles. Incluso para la mejor situación posible, un mundo tipo B1 y una Sensitividad Baja (1,5 ºC), el modelo indica disminuciones de la precipitación anual del orden del 20%, mientras que en la peor situación, un mundo tipo A2 y Sensitividad Alta (4,5 ºC) la disminución del total anual de lluvia para el 2100 estaría en el orden del 75%. En la Figura 20 se muestran para cada una de las 8 grillas y para un conjunto de 6 modelos (3 Secos y 3 Lluviosos) los cambios en precipitación y temperatura simulados para el 2100, según los Escenarios de Emisiones que provocan cambios máximos y mínimos y para la Sensitividad Climática Alta (4,5 ºC). Allí puede observarse muy claramente el comportamiento anómalo del HadCM2, por lo que este modelo, a pesar de sus bondades teóricas y de que funciona bien en otras partes del mundo (por ejemplo, fue uno de los dos modelos seleccionados en el estudio de Análisis de Vulnerabilidad de los Estados Unidos, así como en la Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Cuba y de muchos otros países) no es confiable para Venezuela. 8,00 7,50 7,00 Cambios en Temperatura (ºC) 6,50 6,00 5,50 5,00 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 -80 -70 mod1-A1 mod1-B1 -60 -50 mod3-A1 mod3-B1 -40 mod6-A1 mod6-B1 -30 -20 -10 mod8-A1 mod81-B1 0 10 20 30 40 Cambios en Precipitación (%) mod9-A1 mod9-B1 Figura 20. Cambios en las 8 grillas de lluvia (%) y temperatura (ºC) según 6 modelos (mod1, mod8 y mod11 “secos” y mod3, mod6 y mod9 “lluviosos) para el período de 30 años centrado en 2100, bajo los Escenarios de Emisiones que provocan los cambios máximos (SRES–A2 en 2100) y mínimos (SRES– B1). Sensitividad Alta (4,5 ºC). mod11-A1 mod11-B1 43 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Mod1=HadCM2; Mod8=UIUC–EQ; Mod11=CCC–EQ; Mod3=CSIRO–TR; Mod6=CSIRO2–EQ; Mod9=ECHAM1. En el Cuadro 6 se resumen los rangos de los cambios en la precipitación y temperatura esperables en el país de acuerdo a los diversos Modelos corridos bajos los diferentes Escenarios de Emisiones y los tres niveles de Sensitividad. Estos rangos de variación, exceptuando el caso del Modelo HadCM2, se compaginan con otros valores a nivel internacional. Cuadro 6. Rango de cambios de Temperatura y Precipitación en Venezuela, según los Modelos “Secos” y “Lluviosos” bajo los Escenarios de Emisiones que producen cambios máximos (SRES– A1 en 2025, SRES–A2 en 2100) y cambios mínimos (SRES–B1 en 2025 y 2100), para los tres niveles de Sensitividad Climática. Sensitividad Climática Rango de Cambios Porcentuales (%) en la Precipitación Futura Rango de Cambios Absolutos (ºC) en la Temperatura Futura Precipitación 2025 Precipitación 2100 Temperatura 2025 Temperatura 2100 Alta (4,5 ºC) – 21 % a +13 % – 80 % a +40 % 0,50 ºC a 2,25 ºC 1,50 ºC a 8,00 ºC Media (2,5 ºC) – 15 % a +9 % – 55 % a +35 % 0,25 ºC a 1,65 ºC 1,00 ºC a 6,00 ºC Baja (1,5 ºC) – 11 % a +7 % – 38 % a +22 % 0,25 ºC a 1,15 ºC 0,70 ºC a 3,90 ºC Modelos “Secos” : Mod1 (HadCM2) – Mod8 (UIUC-EQ) – Mod11 (CCC–EQ). Modelos “Lluviosos” : Mod3 (CSIRO–TR) – Mod6 (CSIRO2–EQ) – Mod9 (ECHAM1). Si se eliminan los valores extremos producto del HadCM2, las máximas disminuciones de precipitación en el 2100 se corresponden a –33% en Sensitividad Alta, –24% en Sensitividad Media y –16% con Sensitividad Baja. De los análisis hasta aquí realizados se observa un hecho interesante, y que generalmente es malentendido a nivel público : cuando se dice que el aumento de la temperatura media será, por ejemplo, 2,5 ºC para finales de Siglo (2100), este valor es el promedio de la atmósfera global, pero no significa que uniformemente en todos los lugares del mundo la temperatura subirá 2,5 ºC. Como hemos visto, a niveles de país (que son pequeños comparados con La Tierra) hay diferencias regionales importantes : por ejemplo, en el caso de la Sensitividad Media los valores de incremento en Venezuela varían en las diferentes grillas entre 1 ºC y 6ºC, dependiendo del Escenario de Emisiones y del modelo utilizado. A continuación en el Cuadro 7 se presentan los valores de cambio global en el nivel del mar según el MAGICC. Este componente no es analizado por el SCENGEN, por lo que no se presentan valores específicos para las costas de Venezuela. Cuadro 7. Cambios globales en el nivel del mar (cm) para los dos períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100 bajo los Escenarios de Emisiones que provocan cambios máximos en la temperatura media global (SRES–A1 en 2025, SRES–A2 en 2100) y cambios mínimos (SRES–B1), para las 3 Sensitividades. Sensitividad SRES–A1 (2025) SRES–A2 (2100) SRES–B1 (2025) SRES–B1 (2100) Alta (4,5 ºC) 20,26 cm 102,60 cm 21,66 cm 85,92 cm 44 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Media (2,5 ºC) 9,77 cm 60,24 cm 10,24 cm 47,45 cm Baja (1,5 ºC) 3,57 cm 25,20 cm 3,64 cm 17,37 cm Selección Definitiva de Modelos Con base a los análisis previos de los dieciséis Modelos del SCENGEN bajo cinco diferentes Escenarios de Emisiones (IS92a, SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1 y SRES–B2) y los tres niveles de Sensitividad Climática (Alta = 4,5 ºC, Media = 2,5 ºC y Baja = 1,5 ºC) se preseleccionó un grupo de modelos representativos de cuatro condiciones de cambios en la precipitación : • modelos Secos : Mod 1 = HadCM2 • modelos Ligeramente Secos : Mod11 = CCC–EQ • modelos Lluviosos : • modelos Ligeramente Lluviosos : Mod 6 = CSIRO2–EQ Mod 9 = ECHAM1 Y, como ya se expuso, había serias dudas en cuanto a la oportunidad de usar el HadCM2, debido a sus valores tan extremos, en comparación con todos los demás modelos. Para hacer la selección definitiva de cuáles modelos y Escenarios Climáticos serían utilizados, se consideró que los modelos simularan para el futuro la misma tendencia de comportamiento que la precipitación y la temperatura hubieran mostrado durante el siglo XX, ya que es muy improbable que el cambio climático producido por una intensificación del efecto invernadero, como el esperado para el siglo XXI, cambiara la tendencia observada durante los últimos cien años, cuando justamente ocurrió el incremento de la temperatura global de la atmósfera (IPCC, 2001a). Cárdenas y De Gryze (2003) reportan que de 85 estaciones a nivel nacional, con un registro de 49 años al norte del Orinoco (1951–1998) y 30 años al sur del Orinoco (1969–1998), 64 de las estaciones presentan tendencia negativa (disminución). Sólo en 19 de las 85 estaciones la tendencia es estadísticamente significativa, y de esas 19, en 18 la tendencia es negativa. Con base a estas consideraciones, en primera aproximación los modelos definitivos deberían estar en el grupo de los Secos y Ligeramente Secos, con preferencia a los modelos de los grupos Lluviosos. Otro elemento de juicio que se utilizó para definir los modelos definitivos, y que confirmó la idea de que deberían pertenecientes al grupo de los Secos, fue el hecho de que en el trimestre más lluvioso del año en la mayor parte de Venezuela, el de Junio–Agosto, más de la mitad de los modelos simulan cambios negativos (disminución) de la precipitación en todo el país, como se muestra en la Figura 21. Una situación similar, aunque no tan marcada, se presenta también en el trimestre Septiembre– Noviembre, que puede considerarse como el de “salida de aguas” en las zonas del país con régimen unimodal (nor–centro, Llanos, oriente y sur), mientras que hacia occidente, donde el patrón es bimodal, en este trimestre se encuentra con frecuencia el pico principal de precipitación en el año. 45 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 21. Signo del cambio de la precipitación futura (+ ó –) para los dos trimestres más lluviosos en Venezuela (Jun-Ago y Sep-Nov), según catorce (14) de los modelos incluidos en el MAGICC–SCENGEN. (Los cambios son consistentes para los Escenarios de Emisiones IS92a, SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1 y SRES–B2 y para los tres niveles de Sensitividad Climática). Elaboración propia. Para el trimestre Jun–Ago se observa que, dependiendo de la grilla, entre el 57% y el 78% de los modelos simulan un futuro más seco; las zonas del país donde los modelos presentan mayor acuerdo son toda la fachada oriental (grillas 3, 6 y 9) y la zona norte-costera (grilla 2). En el trimestre Sep–Nov la situación no es tan clara, pero aún así se observa que entre el 43% y el 64% de los modelos, dependiendo de la grilla, también simulan un futuro más seco. En este caso, de nuevo aparecen como las zonas donde hay el mayor acuerdo en los modelos, la grilla 2 y la grilla 6 (parte de los Llanos Orientales, el Delta y norte de Bolívar). Considerando que en la grilla 2 se sitúan entre otras, Caracas, Maracay, Valencia, los Teques, San Juan de los Morros, San Carlos y San Felipe, el acuerdo de muchos de los modelos en simular una temporada lluviosa más pobre para el futuro es extremadamente preocupante. 46 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Con base a todos estos elementos, y habiendo decidido que efectivamente Modelo1 (HadCM2), a pesar de haber sido preseleccionado, no debería ser incluido, se eligieron como modelos definitivos para realizar los análisis, a dos pertenecientes a los grupos secos como sigue : • Modelo 2 (UKTR) del grupo Secos – modelo británico, y • Modelo 11 (CCC–EQ) del grupo Ligeramente Secos – modelo canadiense. A pesar del acuerdo generalizado de los modelos para simular la grilla 2 como seca, el CCC–EQ la simula como lluviosa. Se decidió utilizar este modelo, y no otro que la simule como seca, para tener, una vez más, escenarios del futuro que amplíen las posibilidades de análisis. Debe recordarse que en esta grilla se concentra un gran porcentaje de la población e infraestructura productiva del país, por lo cual es especialmente importante considerar los impactos que pueden producir tanto cambios positivos como negativos de la precipitación. Selección de Escenarios Climáticos. Los Escenarios Climáticos que definen las condiciones generales bajo las que se correrán los modelos seleccionados, como hemos visto, están condicionados por dos factores : el Escenario de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero y la Sensitividad Climática. Con relación a los Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero, se decidió utilizar los que provocan los cambios máximos y mínimos, es decir, el SRES–A2 y el SRES–B1 respectivamente. Recuérdese que en el SCENGEN los modelos generan el valor de cambio promedio para lapsos de treinta años, de modo que sean comparables con la línea base temporal (promedio 1961–1990). Se decidió utilizar tres diferentes lapsos, pero mayoritariamente contenidos en la primera mitad de este Siglo, ya que la incertidumbre aumenta a medida que se simulan futuros más lejanos; los lapsos fueron el 2005–2035, 2025–2055 y el 2045–2075, centrados respectivamente en el 2020, 2040 y 2060. Se decidió usar los tres Escenarios para determinar los cambios primarios (precipitación y temperatura), pero utilizar sólo el Escenario Climático Intermedio en el análisis de impactos. En el Cuadro 8 se resumen las características de los Escenarios Climáticos. Cuadro 8. Resumen de las características que definen a los Escenarios Climáticos, Lapsos y Modelos de Circulación Global de la Atmósfera utilizados ESCENARIOS CLIMÁTICOS Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero Optimista Intermedio Pesimista SRES-B1 SRES-A2 SRES-A2 Sensitividad Climática Baja (1,5 ºC) Media (2,5 ºC) Alta (4,5 ºC) Lapsos 2005–2035 (centrado 2020) 2025–2055 (centrado 2040) 2045–2075 (centrado 2060) 2005–2035 (centrado 2020) 2025–2055 (centrado 2040) 2045–2075 (centrado 2060) 2005–2035 (centrado 2020) 2025–2055 (centrado 2040) 2045–2075 (centrado 2060) Modelos UKTR y CCC–EQ UKTR y CCC–EQ UKTR y CCC–EQ 47 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Una vez tomadas estas decisiones, se calcularon los cambios mensuales, trimestrales y anuales de la precipitación y la temperatura para los tres períodos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060, según los dos modelos para los tres Escenarios Climáticos. Todos estos resultados se presentan en el Anexo 4. En el Cuadro 9 se muestran los cambios porcentuales en el total anual de precipitación para el período de 30 años centrado en 2020, según los dos modelos, para los tres Escenarios Climáticos, y en el Cuadro 10 para el período de 30 años centrado en 2060. La Figura 22 resume la misma información. Cuadro 9. Porcentaje de cambio (%) de la precipitación anual para cada grilla según los modelos UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11) bajo los Escenarios Climáticos Optimista (SRES-B1, Sensitividad 1,5 ºC), Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC) y Pesimista (SRES-A2, Sensitividad 4,5 ºC) para el período de 30 años centrado en 2020. Grilla 1 Grilla 2 Grilla 3 Grilla 4 Grilla 5 Grilla 6 Grilla 8 Grilla 9 Optimista –1,9 –2,5 –1,5 –0,5 –3,9 –4,5 –1,4 –3,8 UKTR Intermedio –3,0 –4,0 –2,4 –0,8 –6,1 –7,0 –2,1 –6,0 Pesimista –4,2 –5,5 –3,3 –1,1 –8,4 –9,6 –2,9 –8,2 Optimista +0,2 +0,7 +1,3 –3,3 –2,3 –1,5 –1,9 –2,0 CCC-EQ Intermedio +0,3 +1,1 +2,0 –5,2 –3,6 –2,3 –2,9 –3,0 Pesimista +0,4 +1,5 +2,8 –7,2 –4,9 –3,2 –4,0 –4,2 Cuadro 10. Porcentaje de cambio (%) de la precipitación anual para cada grilla según los modelos UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11) bajo los Escenarios Climáticos Optimista (SRES-B1, Sensitividad 1,5 ºC), Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC) y Pesimista (SRES-A2, Sensitividad 4,5 ºC) para el período de 30 años centrado en 2060. Grilla 1 Grilla 2 Grilla 3 Grilla 4 Grilla 5 Grilla 6 Grilla 8 Grilla 9 Optimista –3,9 –5,1 –3,1 –1,0 –7,8 –9,0 –2,7 –7,7 UKTR Intermedio –7,9 –10,4 –6,3 –2,0 –15,9 –18,3 –5,5 –15,6 Pesimista –11,1 –14,6 –8,9 –2,9 –22,5 –25,8 –7,8 –22,0 Optimista +0,4 +1,4 +2,6 –6,7 –4,6 –3,0 –3,8 –3,9 CCC-EQ Intermedio +0,8 +2,9 +5,3 –13,6 –9,4 –6,0 –7,6 –8,0 Pesimista +1,2 +4,1 +7,4 –19,2 –13,2 –8,5 –10,7 –11,2 48 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Tanto en los Cuadros como en la Figura 22 se observa claramente el efecto de la Sensitividad Climática : en ambos modelos, y para todas las grillas, el porcentaje de cambio para 2060 del Escenario Optimista es ligeramente inferior al porcentaje de cambio para el 2020 del Escenario Pesimista; por ejemplo, para la zona de los Llanos (grilla 5), el UKTR en 2020 Pesimista simula una disminución de –8,4%, mientras que para 2060 Optimista es de –7,8%. Figura 22. Comparación de los cambios porcentuales (%) en la precipitación anual futura según los dos modelos (Mod2=UKTR y Mod11=CCC– EQ) para los tres Escenarios Climáticos : Optimista (SRES-B1, Sensitividad 1,5 ºC), Intermedio (SRES–A2, Sensitividad 2,5 ºC) y Pesimista (SRES–A2, Sensitividad 4,5 ºC). Se observa que los modelos influencian de modo diferencial al país. Aunque ambos señalan a un futuro preponderantemente seco, el modelo canadiense (Mod11, CCC–EQ) señala hacia el norte del país un ligero incremento de la precipitación (menos de 8% en el peor caso, el Escenario Pesimista en 2060), mientras que la grilla 4 (grosso modo los Andes) es donde el modelo simula un futuro más seco (casi un 18% menos de lluvia en 2060 en el Escenario Pesimista). Por su parte, el modelo británico (Mod2, UKTR) tiene en general valores de cambio mayores, y las zonas que simula como más afectadas son las grillas 5, 6 y 9, es decir los Llanos centrales y Orientales, el Delta del Orinoco y las cuencas altas del Caroní y el Paragua (de 22% a 27% menos de precipitación en 2060 bajo el Escenario Pesimista), mientras que el efecto simulado sobre los Andes es mínimo (ni siquiera 3% en el peor de los casos). Además de simular cambios diferenciales en el espacio, los modelos también simulan cambios distintos a lo largo del año. En la Figura 23 se esquematiza el signo del cambio (que como vimos 49 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. es consistente a través de los años, independientemente del tipo de EEGEI y del nivel de Sensitividad Climática), para los cuatro trimestres del año. Se observa que, aunque ambos modelos apuntan a un futuro en general más seco, simulan mayor precipitación en algunas grillas en algún momento del año. El modelo británico (Mod2, UKTR), cuyas simulaciones son las más severas en cuanto a los cambios tanto en precipitación como en temperatura, implica hacia el occidente, Amazonas y sur de Bolívar un trimestre de entrada de aguas (Marzo–Mayo) más lluvioso que el actual. El modelo canadiense (Mod11, CCC-EQ), como se señaló anteriormente, implica un futuro más lluvioso para toda la zona al norte de los 10º N, especialmente en los trimestres más lluviosos del año. Ambos modelos cumplen la condición “Niño”, en el sentido de que el trimestre correspondiente a la temporada seca (Diciembre–Febrero) aparece como más seco en el futuro. Figura 23. Representación esquemática del Signo de cambio de la precipitación trimestral y anual futura en cada grilla del país, según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11). El signo es consistente para todos los EEGEI, los tres niveles de Sensitividad y para cualquier grupo de 30 años incluido en el Siglo XXI. En cuanto a los cambios de temperatura, en la Figura 24 se resumen los cambios para el Escenario Climático Intermedio según los dos modelos, para cada una de las grillas del país. Como para la precipitación, los cambios son menores en el modelo canadiense (CCC–EQ) que en el modelo británico (UKTR), tanto en el Escenario Optimista (para el 2060 no superan los 0,7 ºC y los 1,3 ºC respectivamente), como en el Escenario Pesimista (para el 2060 alcanzan los 1,9 ºC y 3,8 ºC respectivamente). En general, Mod11 (CCC–EQ) discrimina mucho menos entre grillas para la temperatura que Mod2 (UKTR). Este último simula incrementos de temperatura muy significativos especialmente hacia el sur del país (Amazonas, grilla 8, y sur de Bolívar, grilla 9). 50 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 24. Cambios Absolutos (ºC) de temperatura media del aire para los tres períodos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11), bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC), en cada grilla de Venezuela. En conclusión se observa que ambos modelos presentan diferencias de signo consistentes para todos los Escenarios Climáticos. Los cambios de precipitación varían de aproximadamente –5 % en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta –25 % en 2060 bajo el Escenario Climático Pesimista. Los cambios de temperatura varían de aproximadamente +0,3 ºC en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta +3,5 ºC en 2060 bajo el Escenario Climático Pesimista. Considerando la variabilidad espacial, es al norte del país (grillas 1, 2 y 3) donde los modelos presentan mayores diferencias, simulando el modelo UKTR un futuro más seco, y el CCC–EQ un futuro más lluvioso. Considerando la variabilidad temporal, el trimestre Marzo–Mayo, es el que presenta mayores diferencias : el modelo UKTR lo simula en general como lluvioso, mientras que el modelo CCC–EQ lo simula en general como seco. Ambos modelos coinciden en señalar un futuro más seco desde Junio hasta Febrero en toda la franja central del país, desde los Andes, pasando por los Llanos Occidentales y Centrales hasta los Llanos Orientales y norte de Bolívar (grillas 4, 5 y 6), así como en el extremo sur de Bolívar (grilla 9) y extremo norte de Zulia (grilla 1). Es conveniente señalar de nuevo que las simulaciones de ambos modelos son equiprobables, y por los momentos no hay forma de decidir cuál de ellos representa realmente las condiciones futuras. Es importante comprender que aunque haya gran incertidumbre en cuanto a cómo se distribuirán espacio–temporalmente los cambios, la incertidumbre es mínima en cuanto a que el cambio ocurrirá, ya que los análisis sobre datos históricos muestran que, de hecho, ha estado ocurriendo en el siglo XX (Cárdenas y Alonso, 2003; Cárdenas y De Gryze, 2003; Martelo y Lisboa, 2003, IPCC 2001a; IPCC, 2001b) . Contar con al menos dos tipos de futuros puede ayudar a los tomadores de decisiones en la definición de estrategias de adaptación; donde los modelos 51 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. coincidan, hay un mayor grado de confianza en el tipo de medida que deba tomarse. Donde los modelos difieran, al menos los tomadores de decisiones sabrán que deben preparar estrategias más flexibles. Análisis de los Impactos Generales Ambientales del Cambio Climático En esta sección se discute en primer lugar cómo cambiarían en el futuro los patrones espaciotemporales de la temperatura y la precipitación sobre Venezuela; estos cambios en los elementos climáticos más importantes generan una cascada de cambios asociados en aspectos ambientales como los tipos climáticos, la disponibilidad de agua y el confort térmico. A continuación se presentan algunas de las consecuencias ambientales generadas por el cambio climático sobre el país, según los dos modelos seleccionados (UKTR y CCC–EQ) bajo el Escenario Climático Intermedio (Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5ºC). El procedimiento general es una comparación entre la situación ambiental actual, representada por los diversos valores e índices correspondientes a la Normal 1961–1990, y los valores futuros según los modelos, para los niveles mensual, trimestral y anual. Los trimestres considerados son las estaciones astronómicas : Dic–Feb (invierno), Mar– May (primavera), Jun–Ago (verano) y Sep–Nov (otoño). Cambios en los patrones de precipitación A continuación se presentan los mapas generados con el SURFER para la precipitación a los niveles anual (Figura 25) y trimestral (Figura 26 a Figura 30). En cada una de las Figuras se muestra la situación actual, correspondiente al valor promedio de la Normal 1961–1990 y los 6 mapas de las situaciones futuras en 2020, 2040 y 2060, según los dos modelos (UKTR, modelo británico, mod2) y CCC–EQ (modelo canadiense, mod11), corridos bajo el Escenario Climático Intermedio (Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero SRES–A2 y Sensitividad Climática Media, 2,5 ºC). Recuérdese que para estos mapas la resolución espacial (tamaño de grilla) es de aproximadamente 0,25º (unos 15’, es decir unos 30 km), en lugar de las grillas de 500 km de lado (5º) originales del SCENGEN. En la Figura 25, correspondiente al total anual de precipitación, puede observarse que mod2 señala un futuro más seco que mod11. El efecto es especialmente notable al sur de Bolívar, donde según mod2 el núcleo actual de 3600–4000 mm se reduciría para el 2060 al rango de 2800– 3200 mm, es decir, unos 800 mm menos de lluvia al año. Las posibles consecuencias para el tipo de vegetación (Selva Tropical) pueden ser graves, implicando cambios severos en el ecosistema. También para la zona norte el mod2 señala un futuro muy preocupante; al norte del Orinoco se concentra el 90 % de la población, y en la zona norte–costera, que ocupa aproximadamente el 2 % del territorio nacional se concentra cerca del 40 % de la población, el 75 % del sector industrial y alrededor del 40 % del capital fijo del país. Según este modelo, prácticamente toda la zona pasaría 52 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. a recibir menos de 1200 mm/año, situación que hoy día está limitada al norte de Zulia, la Depresión Lara–Falcón, la Depresión del Lago de Valencia, la Cuenca de Unare y los Andes en alturas superiores a los 2500 msnm, aproximadamente. El mod11, por el contrario, señala muy ligeros aumentos de la precipitación al norte de los 10º N, en toda la zona norte–costera del país. Este modelo también muestra disminución de la precipitación al sur del país, pero en menor grado. Sin embargo, señala fuertes disminuciones hacia los Andes y el Piedemonte Llanero, donde ya para el 2020 desaparece el núcleo de 2400– 2800 mm, disminuye significativamente el área lluviosa en la Costa Oriental del Lago de Maracaibo y extiende significativamente el área con menos de 800 mm/año en los valles intra–andinos. Para efectos prácticos (agricultura, manejo de embalses, generación de energía) es muy importante conocer el transcurso anual de la precipitación, especialmente para las zonas con lluvia estacional, razón por la cual se analizaron los cambios al nivel trimestral. Aunque en el SCENGEN los trimestres son definidos por las estaciones astronómicas, grosso modo para Venezuela pueden ser relacionados con la precipitación como sigue : • Dic–Feb (invierno astronómico) corresponde a la temporada seca en todo el país, incluyendo los meses con menos precipitación en las zonas de lluvia no estacional (Amazonas, sur de Bolívar); • Mar–May (primavera astronómica) corresponde a la entrada de la temporada lluviosa en las zonas de lluvia unimodal (en general, todo el país al este del meridiano 70º W) y al primer pico de precipitación en la zona de lluvia bimodal (en general, la zona al oeste del meridiano 70º W); • Jun–Ago (verano astronómico) corresponde a la plena temporada lluviosa al este de los 70º W y a la disminución estival de la precipitación al oeste de los 70º W; Sep–Nov (otoño astronómico) corresponde a la salida de la temporada lluviosa en casi todo el país, excepto al oeste de los 70º W, donde por el contrario, generalmente ocurre el pico más importante de precipitación en el año. • Con el análisis por trimestres se observan hechos interesantes que el total anual de la precipitación no permite apreciar. Ahora bien, dada la enorme variabilidad espacial de la precipitación en el país, que va de menos de 200 mm anuales en la Península de La Goajira a más de 4000 mm anuales en la cuenca alta y media del Caroní, los mapas trimestrales tienen escalas muy amplias, por lo que se pierden ciertos detalles. En el caso particular del trimestre seco Dic–Feb en buena parte del país la precipitación es mucho menor de 100 mm, de hecho en los Llanos centrales y orientales es incluso menor a 20 mm. Por esta razón, para ese trimestre en particular en la Figura 26 se presenta de la comparación entre la lluvia actual y la futura, con una escala de mayor detalle en la zona norte, pero sólo para el lapso de 30 años centrado en 2060, mientras que en la Figura 27 se muestra la distribución de la precipitación con una escala lo suficientemente amplia para cubrir todo el rango de variabilidad espacial en los tres lapsos (2020, 2040 y 2060). 53 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Puede observarse que incluso actualmente, la precipitación acumulada durante este trimestre es menor de 50 mm hacia los Llanos centrales, la Cuenca de Unare, el norte de Zulia y parte de la Depresión Lara–Falcón, mientras que las zonas que reciben más de 200 mm son Amazonas, las zonas sur y este de Bolívar, Delta Amacuro, Barlovento, y la zona de alta pluviosidad de Táchira. El modelo británico (UKTR, mod2) simula una gran expansión del área con menos de 25 mm hacia el Piedemonte de la Cordillera de la Costa y la zona central de Lara–Falcón, lo que incluiría a buena parte de las cuencas que escurren hacia los embalses Guárico, Pao–Cachinche y Pao–La Balsa. Asimismo, se expande el área más seca en Cuenca de Unare, donde incluso aparece un núcleo de menos de 10 mm acumulados en tres meses, con lo cual se vería afectado todo el conjunto de pequeños embalses situados en los Llanos Orientales. Figura 26. Comparación entre la Precipitación trimestral Dic-Feb actual y futura según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para el 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) – escala reducida. Por su parte, el modelo canadiense (CCC–EQ, mod11) simula un ligero incremento del área con menos de 25 mm en los Llanos, Cuenca de Unare y la Depresión Lara–Falcón, pero coincide con mod2 en la expansión del área más seca en los Andes. Aunque durante la temporada seca todos los embalses tienen un balance negativo (pierden más agua por evaporación que la que ganan por la escorrentía), temporadas secas más secas que lo normal implican balances aún más negativos, por lo que deben considerarse medidas de adaptación en cuanto al manejo de los embalses, especialmente en aquellos, como el de Guárico, que sirven para riego y consumo humano, ya que es durante la época seca que se utiliza más agua para riego, pudiéndose presentar conflictos serios por el uso del agua. 54 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 25. Comparación entre la Precipitación Media Anual Actual (1961–1990) y la Precipitación Media Anual Futura bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11). 55 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 27. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Dic–Feb Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11). 56 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 28. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Mar–May Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11). 57 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 29. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Jun–Ago Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11). 58 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 30. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Sep–Nov Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11). 59 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Otro riesgo relacionado con la época seca es la ocurrencia de incendios forestales. Incluso ligeras precipitaciones pueden reducir el riesgo de incendios, ya que aunque no contribuyen a reponer la reserva de agua del suelo sí ayudan a disminuir la temperatura de las hojas, y en consecuencia su combustibilidad. Así pues, la disminución de la precipitación simulada por los modelos para este trimestre sugiere la necesidad de tomar medidas de adaptación para enfrentar en el futuro un número mayor de incendios forestales. En la Figura 28 se muestra el comportamiento actual y futuro de la precipitación durante el trimestre Marzo–Mayo, que corresponde a la entrada de aguas en la mayor parte del país. En este trimestre está incluido Abril, cuyo comportamiento es el más variable de todos los meses del año (Martelo, 2002). Probablemente esta sea la explicación de porqué los modelos producen resultados tan diferentes : grosso modo, según el modelo UKTR será un trimestre más lluvioso que actualmente (excepto en la fachada oriental), mientras que según el CCC–EQ, excepto en la costa occidental, será más seco. Ambos modelos coinciden en simular un ligero aumento de la precipitación en el extremo nor– occidental del país, y una disminución de la precipitación en la costa central, sur de los Llanos orientales y norte y centro del estado Bolívar. En occidente, donde el patrón de lluvia es bimodal, en este trimestre está el primer pico del año : según mod2 sería más lluvioso, mientras que según mod11 sería más seco. En el norte del país, ambos modelos señalan un aumento del área con precipitaciones menores de 100 mm en la Cuenca de Unare y Llanos orientales, es decir, que se esperaría una entrada más tardía de la temporada lluviosa al norte y oriente del país. Amazonas sería más lluvioso según mod2 y más seco según mod11, pero ambos coinciden en que el sur de Bolívar será más seco, lo cual puede tener repercusiones sobre el caudal del Caroní, es decir, sobre la principal fuente de generación de energía hidroeléctrica del país. El trimestre Jun–Ago (Figura 29) es el más lluvioso del año en todo el sur, centro y oriente del país, mientras que en occidente, donde el patrón de lluvia es bimodal, es un trimestre de disminución de la lluvia. Ambos modelos simulan una disminución de la precipitación en casi todo el país, de nuevo más fuerte según mod2 que según mod11. La excepción es la costa central y oriental, donde mod11 señala un ligero aumento de la precipitación, que no sobrepasa el 7 % en 2060. En las zonas del norte del país con clima actual sub–húmedo seco y semiárido, como la Cuenca de Unare y el sur de Aragua, esta disminución de la lluvia en el trimestre más lluvioso del año puede tener consecuencias sobre el régimen hídrico del suelo, pudiendo cambiar los ecotonos de sub– húmedo seco a semiárido e inclusive podría suceder en algunas zonas que ecotonos sub– húmedos húmedos pasen a sub–húmedos secos, con el consiguiente aumento de la superficie bajo riesgo de desertificación. Desde el punto de vista de los embalses, este es el trimestre más importante del año, pues es la temporada de máximo escurrimiento; de hecho, en algunas zonas como la Cuenca alta del Guárico, que drena hacia el embalse de Camatagua, esta es la única época del año en que se 60 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. garantiza escurrimiento y sólo en el 50 % de los años, no pudiendo garantizarse al nivel confiable de 75 %. La disminución de lluvia en este trimestre, en consecuencia, es la que mayores impactos negativos puede tener para el manejo de embalses. Asimismo, la disminución de la precipitación en este trimestre puede tener consecuencias muy negativas para la agricultura de secano, especialmente en los estados Portuguesa y Guárico, que a ellos solos concentran el 72% de la producción nacional de maíz, 90% de la de arroz, 80% de la de sorgo, 53% de la de tabaco, 30% de la de caña de azúcar, 56% de la de algodón, 87% de la de ajonjolí y 64% de la producción de mango (Cárdenas, Martelo, García y Gil, 2003). El trimestre Sep–Nov (Figura 30) representa la salida de aguas en el centro, sur y oriente del país, mientras que para el occidente, con su patrón bimodal, es la época donde se presenta el segundo pico de precipitación, que en gran parte de la zona es el más importante del año. Ambos modelos coinciden en simular menos lluvia al occidente, centro y sur del país, pero difieren en cuanto al norte : el modelo británico (mod2) señala también disminución en este trimestre, pero el canadiense (mod11) señala un aumento de la precipitación al norte de los 10º N. Para el occidente, esta situación es muy grave, ya que el segundo pico de precipitación es el que contribuye más significativamente a la recarga tanto de los embalses como del agua en el suelo. Para la zona sur, la disminución es mucho más marcada según mod2 que según mod11. La influencia sobre un ecosistema tan frágil como la Selva Tropical debería ser analizada con detalle. El posible aumento de precipitación que simula para la costa central el mod11 podría implicar un incremento en el riesgo de ocurrencia coladas de barro, deslaves, e inundaciones repentinas, ya que se producirían mayores lluvias sobre terrenos en pendiente ya saturados de agua por las precipitaciones del trimestre anterior (Jun–Ago). Si a esto se añade el hecho de que la aceleración del ciclo hidrológico implica que con más frecuencia se presentarán lluvias muy intensas, el riesgo se ve incrementado aún más. Cambios en los patrones de temperatura y oscilación térmica diaria (OTD) Como se explicó anteriormente, no se cuenta con la densidad adecuada de estaciones climáticas como para generar los mapas de temperatura, por lo que en este caso se analizará el comportamiento de algunas estaciones seleccionadas, representativas de las diferentes condiciones climáticas del país. En el Cuadro 11 se listan los seriales de las estaciones, su situación geográfica y la temperatura media anual actual y futura, según los dos modelos bajo el Escenario Climático Intermedio. Es importante recalcar que en este caso la temperatura media se calculó como el promedio de las temperaturas extremas, es decir : Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2. 61 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Cuadro 11. Valor de la Temperatura Media Anual (ºC) Actual (1961–1990) y Futura según los modelos UKTR y CCC–EQ para los lapsos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060 bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC), en 17 estaciones. Actual Modelo UKTR 1961-90 2020 2040 2060 Serial 2020 2040 2060 29.1 29.5 29.8 Longitud Latitud Grilla -71.6000 10.6333 1 1015 28.7 -67.2833 10.4167 2 1435 -69.6792 11.4181 2 232 -67.6389 10.2553 2 -64.6833 10.1333 3 -62.3025 10.5833 3 1928 -63.9667 10.9167 3 871 -71.1569 8.5989 4 -72.4500 7.8500 -67.3167 8.8833 -67.6333 -64.7750 Modelo CCC–EQ 29.2 29.6 30.0 16.5 17.0 17.4 17.8 16.9 17.3 17.6 28.9 29.4 29.8 30.2 29.3 29.7 30.0 466 25.5 26.0 26.4 26.8 25.9 26.3 26.6 1773 27.3 27.7 28.1 28.5 27.8 28.1 28.5 27.0 27.4 27.8 28.2 27.5 27.8 28.2 28.0 28.4 28.8 29.2 28.5 28.8 29.2 3047 20.0 20.7 21.3 21.9 20.4 20.8 21.1 4 4022 26.6 27.3 27.9 28.5 27.0 27.4 27.7 5 3400 28.1 28.9 29.5 30.2 28.6 28.9 29.3 5.6833 5 6424 27.8 28.6 29.2 29.9 28.3 28.6 29.0 7.7028 6 4712 28.1 28.8 29.3 29.9 28.6 28.9 29.3 -63.5367 8.1300 6 3882 28.5 29.2 29.7 30.3 29.0 29.3 29.7 -63.1833 9.7500 6 2827 27.2 27.9 28.4 29.0 27.7 28.0 28.4 -61.1167 7.3000 6 4974 26.6 27.3 27.8 28.4 27.1 27.4 27.8 -67.1400 3.9353 8 9404 27.7 28.6 29.3 30.0 28.2 28.6 29.0 -61.1144 4.6014 9 7947 22.3 23.3 24.2 25.0 22.8 23.2 23.7 En la Figura 31 se muestra para las 17 estaciones la comparación entre la temperatura media anual actual y la del 2060 según los dos modelos. Puede observarse que, excepto en las estaciones de altura como la 1435 (Colonia Tovar, 1790 msnm) y la 3047 (Mérida, 1479 msnm), las temperaturas medias en el país son elevadas, como corresponde a nuestra situación latitudinal. En 14 de las 17 estaciones la temperatura media sobrepasa los 25 ºC, y en 4 incluso los 28 ºC (Maracaibo–1015, Coro–232, Musinacio–4712 y Ciudad Bolívar–3882). Según el modelo británico (UKTR), para el 2060 serán 13 de las 17 estaciones las que tengan una temperatura media que sobrepase los 28 ºC, y 11 estaciones según el modelo canadiense. En otras palabras, actualmente menos del 25 % de las estaciones reportan temperaturas promedio tan altas como 28 ºC : para el 2060, de acuerdo a los dos modelos, sería más del 65 % de las estaciones. Aunque el aumento de temperatura en el país no sea muy grande en el Escenario Climático Intermedio (en general, para el 2060 estaría entre 1 y 2 ºC), el problema es que ya hoy día las temperaturas son muy elevadas, de modo que incluso pequeños incrementos pueden tener efectos severos en funciones biológicas (fotosíntesis, respiración) y físicas (difusión, evaporación), afectando a los seres vivos (humanos, plantas, animales) y a procesos complejos, tales como el movimiento de agua y nutrientes en el suelo o la capacidad de auto–depuración del agua en movimiento. 62 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 31. Temperatura Media Anual (ºC) Actual (Promedio 1961– 1990) y para el lapso de 30 años centrado en 2060 según los modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES– A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) en 17 estaciones. Una de las principales consecuencias del incremento de la temperatura se relaciona con la expansión del área adecuada para vectores transmisores de enfermedades como el dengue y la malaria; no sólo se corre el riesgo de que sean mayores las zonas donde hoy día estas enfermedades son endémicas, sino que será mayor también el riesgo de epidemias. Asimismo, el aumento de la temperatura mínima tendrá en los trópicos, incluida Venezuela, una influencia negativa en la productividad agrícola, ya que aumentará el gasto respiratorio nocturno, reduciendo en consecuencia la acumulación neta de materia seca. Es dudoso que la fertilización por CO2 pueda compensar este efecto negativo (IPCC, 2001a). En cuanto a la Oscilación Térmica Diaria (OTD), se estimaron los valores de las temperaturas máxima media y mínima media tal como se explicó en la sección de Metodología, para los niveles mensual, anual y trimestral, y se restaron para obtener la OTD. En el Cuadro 12 se listan el valor actual y los futuros, según los dos modelos para 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio, de la OTD promedio anual. 63 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Cuadro 12. Amplitud Térmica Diaria promedio anual (ºC) Actual (1961–1990) y Futura según los modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC), para los lapsos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060 en 17 estaciones. Actual Modelo UKTR Serial 1961-90 2020 2040 2060 Modelo CCC–EQ Longitud Latitud Grilla 2020 2040 2060 -67.2833 10.4167 2 1435 9.0 8.7 8.4 8.1 8.7 8.5 8.3 -69.6792 11.4181 2 232 8.0 7.6 7.4 7.1 7.7 7.4 7.2 -67.6389 10.2553 2 466 11.6 11.2 11.0 10.7 11.3 11.0 10.8 -64.6833 10.1333 3 1773 9.9 9.6 9.3 9.1 9.5 9.3 9.1 -62.3025 10.5833 3 1928 7.9 7.6 7.4 7.1 7.6 7.4 7.1 -63.9667 10.9167 3 871 7.0 6.7 6.5 6.2 6.7 6.5 6.2 -71.1569 8.5989 4 3047 9.3 8.8 8.4 8.0 9.0 8.8 8.6 -72.4500 7.8500 4 4022 9.4 8.9 8.5 8.1 9.1 8.9 8.7 -67.3167 8.8833 5 3400 10.3 9.7 9.3 8.9 9.9 9.7 9.5 -67.6333 5.6833 5 6424 9.9 9.4 9.0 8.5 9.6 9.4 9.1 -64.7750 7.7028 6 4712 9.4 8.9 8.6 8.2 9.1 8.9 8.6 -63.5367 8.1300 6 3882 9.7 9.2 8.9 8.5 9.4 9.2 8.9 -63.1833 9.7500 6 2827 8.9 8.4 8.1 7.7 8.6 8.4 8.1 -61.1167 7.3000 6 4974 10.1 9.6 9.3 8.9 9.8 9.6 9.3 -67.1400 3.9353 8 9404 10.2 9.6 9.2 8.7 9.9 9.6 9.4 -61.1144 4.6014 9 7947 11.5 10.8 10.2 9.7 11.1 10.9 10.5 Los valores del Cuadro representan la diferencia de temperatura entre la hora más caliente y la hora más fría del día, en promedio para todos los días del año. Ahora bien, la OTD presenta un ciclo anual tal que los mayores valores del año ocurren durante la temporada seca (Dic–Feb) y los menores en la época lluviosa (Jun–Ago). Así por ejemplo, para la estación Maracay–466, la OTD promedio anual actual es de 11,6 ºC, la de Dic–Feb es de 13,7 ºC y la de Jun–Ago es de 9,9 ºC. En el caso de la OTD los menores valores se presentan en la cercanía de la costa (Güiria–1928, Porlamar–871 y Coro–232) y los mayores en Maracay–466 y Santa Elena de Uairén–7947. Actualmente, sólo 5 de las 17 estaciones (el 29 %) tienen bajas OTD (< 9 ºC); para el 2060, el 53% de las estaciones según el modelo CCC–EQ y el 76% según el UKTR sufrirán esta condición para el valor promedio anual. Eso significa que durante la época lluviosa, cuando ya actualmente la OTD es menor que el promedio anual, será aún mayor el número de estaciones con valores bajos de OTD, con los consiguientes efectos negativos : menor calidad en las frutas, menor contenido de azúcar en los cultivos de caña, mayor disconfort de humanos y animales. Es importante recordar que la tasa de incremento de la temperatura mínima (la de la madrugada) es prácticamente el doble que la de la temperatura máxima, lo que implica que la OTD ha estado disminuyendo a lo largo del siglo XX (Cárdenas y Alonso, 2003; IPCC, 2001a) y se espera que continúe disminuyendo durante todo el siglo XXI. Eso implica que cada vez con mayor frecuencia 64 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. se presentarán noches muy cálidas, aunque durante el día la temperatura no haya sido muy elevada. Cambios en los tipos climáticos según Thortnthwaite En Venezuela existe una gran variedad de tipos climáticos, lo cual es una de las causas de nuestra enorme biodiversidad. Para este trabajo se utilizó la clasificación de Thornthwaite, que se seleccionó con preferencia a la de Köppen, ya que esta última se basa principalmente en la temperatura, elemento poco variable en el trópico, mientras que Thornthwaite se basa en el régimen hídrico, que presenta mucha mayor variación. En el país se presenta la gama completa de tipos climáticos de Thornthwaite, de los áridos a los super–-húmedos. En la Figura 32 se muestra, con base a los Balances Hídricos corridos en las 103 estaciones, la distribución actual del Índice Hídrico (Im), que determina el tipo climático. Figura 32. Distribución Actual (1961–1990) de los tipos climáticos según Thornthwaite. Elaboración propia Puede observarse que prácticamente toda el área al norte de los 9º N, con las excepciones de Barlovento, los valles de Aroa y Yaracuy y parte del Delta, presenta los tres tipos de climas secos (árido, semiárido y sub–húmedo seco), que la Convención de las Naciones Unidas para la Desertificación y la Lucha contra la Sequía considera como los climas críticos. Como ya se dijo, 65 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. justamente en esta zona tan vulnerable climática y morfológicamente (Cordillera de la Costa, Macizo de Turimiquire) se concentra la mayoría de la población y las actividades socioeconómicas. A medida que aumenta el número de habitantes, se incrementa la presión sobre un recurso hídrico que es, climáticamente hablando, escaso, por lo que la vulnerabilidad de los sistemas de abastecimiento de agua se ha incrementado significativamente en los últimos años. En la Figura 33 se presentan la distribución espacial de los tipos climáticos en el futuro, según los dos modelos corridos bajo el Escenario Climático Intermedio. Figura 33. Distribución espacial de los tipos climáticos de Thornthwaite según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Nuevamente se nota la influencia diferenciada de los dos modelos : mod2 (UKTR) afecta significativamente el sur y oriente del país, llegando en el 2060 a cambiar la clasificación de la cuenca alta del Caroní de super–húmedo a muy húmedo, y ampliando significativamente el área semiárida de Cuenca de Unare hacia todos los Llanos orientales y norte de Bolívar. Mod11 (CCC– EQ) afecta más al occidente : se incrementa significativamente el área semiárida de Lara–Falcón hasta ocupar los Andes Centrales, y prácticamente desaparece, en el 2060, el área sub–húmeda seca de la costa oriental del Lago de Maracaibo. En la costa central, ambos modelos disminuyen el área sub–húmeda húmeda de Barlovento e incrementan el área semiárida de la Depresión del Lago de Valencia. 66 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. A continuación se presenta un análisis somero de los cambios de la superficie ocupada por cada tipo climático en el futuro respecto a la situación actual. Es importante señalar que el SURFER es un software de geoestadística con la capacidad gráfica de generar isolíneas, pero no es un Sistema de Información Geográfica, por lo cual las estimaciones de las superficies ocupadas por cada tipo climático deben considerarse más bien como una primera aproximación a un orden de magnitud que como valores precisos. En la Figura 34 se presenta esta comparación. Figura 34. Cambios futuros respecto a la situación actual (1961–1990) en el porcentaje (%) de área nacional bajo los tipos climáticos de la clasificación de Thornthwaite según los modelos UKTR (m2) y CCC–EQ (m11), en 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Media 2,5 ºC). Puede observarse que hoy día aproximadamente un 2 % del área nacional está ocupada por el clima árido, un 11 % por el semiárido y un 26 % por el sub–húmedo seco, lo que implica que cerca del 39 % del territorio está bajo climas secos, que son los más vulnerables a la desertificación. Ambos modelos simulan que hacia el 2060 el porcentaje de territorio nacional bajo los tres climas secos se incrementará a más del 47 %. El mod2 (UKTR) señala que el área semiárida prácticamente se duplica, el área sub–húmeda seca aumenta muy ligeramente y el área sub–húmeda húmeda también se incrementa, especialmente hacia el 2060, a expensas de las zonas con climas más húmedos, que disminuyen casi a la mitad que actualmente. El mod11 (CCC–EQ) simula una situación menos grave en el incremento del área semiárida, mientras que el incremento en la sub–húmeda seca es mayor que según el UKTR, y se hace a expensas de la zonas con climas húmedos, mientras que la zona sub–húmeda húmeda permanecería casi igual que en la actualidad. 67 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. El cambio de tipos climáticos de sub–húmedos secos a semiáridos es especialmente grave en las zonas agrícolas, ya que en un país del trópico húmedo como Venezuela, el principal disparador de la desertificación es el mal manejo de tierras agrícolas. Esta problemática indica la necesidad de tomar medidas de adaptación urgentes en el sector agrícola, ya que la degradación de la tierra tiene enormes implicaciones negativas para el desarrollo sostenible. Cambios en el número de meses húmedos (ETR = ETP) Al realizar los balances hídricos “clásicos” (Martelo y Puche, 1997) se asumió un suelo con 100 mm de capacidad máxima de almacenamiento y una lluvia efectiva de 90 %. Aunque estas no son las características ideales para un balance de cultivos, se puede tener una primera aproximación de la duración de la época de crecimiento al analizar los meses en los que ETR=ETP, condición que implica que se cubre el requerimiento máximo de agua del ambiente. Dado que el tipo climático se define con base a rangos relativamente amplios de valores del Índice Hídrico, es factible que zonas con climas diferentes (sub–húmedos secos y sub–húmedos húmedos, por ejemplo) tengan sin embargo el mismo número de meses húmedos, lo que explica porqué un mismo cultivo puede crecer en zonas climáticas distintas. Para este análisis se presentan en la Figura 35 los mapas comparativos de la situación actual (1961–1990) con la situación futura, pero sólo en 2060, según los dos modelos bajo el Escenario Climático Intermedio. En estos mapas también se observa el comportamiento diferenciado de los dos modelos : el UKTR (mod2) disminuye significativamente el área con más de 10 meses húmedos en el sur de Bolívar, e incrementa significativamente el área con menos de 2 meses húmedos en la Cuenca de Unare y costa centro-oriental. Por su parte, CCC–EQ (mod11) afecta mucho más al occidente, extendiendo la zona con menos de 4 meses húmedos a la totalidad de los Andes, incluyendo grandes áreas con una muy severa situación de menos de 2 meses húmedos; sin embargo, en la costa oriental del Lago de Maracaibo aumenta ligeramente el área con 2–4 meses húmedos y disminuye ligeramente el área con menos de 2 meses húmedos. Ambos modelos disminuyen muy significativamente el área húmeda de Barlovento y, especialmente mod2, incrementa la superficie en la Depresión del Lago de Valencia con menos de 4 meses húmedos al año. Especialmente grave sería la expansión de la superficie con menos de 4 meses húmedos hacia los Andes y la Depresión del Lago de Valencia. En los Andes se concentra actualmente el 77 % de la producción nacional de café, el 96 % de la producción de papa y el 36 % de las hortalizas (tomate, cebolla, zanahoria, pimentón y todas las hortalizas de piso alto); por su parte, en los alrededores del Lago de Valencia se produce el 18 % del tomate a nivel nacional, y se concentra una enorme proporción de ganado porcino (más del 70 % del rebaño nacional) así como más del 60 % de los pollos de engorde (Cárdenas, Martelo, García y Gil, 2003). 68 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 35. Número de meses húmedos (ETR = ETP) según los Balances Hídricos promedio Actual (1961– 1990) y Futuros para los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para el lapso de 30 años centrado en 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). En este caso también se realizó un análisis comparativo del cambio de superficie con diferente número de meses húmedos, y es válida la restricción señalada anteriormente para las superficies bajo los distintos tipos climáticos : estos valores deben entenderse como un orden de magnitud, más que como valores precisos. En la Figura 36 se muestra esta comparación. Puede observarse que hoy día el área con menos de 4 meses húmedos representa aproximadamente el 10 % del territorio nacional, y puede asumirse groseramente que en esas zonas no es posible cultivar sin riego, exceptuando cultivos de ciclo muy corto y resistentes a condiciones secas, como melón, patilla y caraota, o plantas xerofíticas, como el sisal. Para el año 2060 esa superficie podría incrementarse hasta ocupar del 15% al 17 % del país. El área con 4–6 meses húmedos, que puede considerarse groseramente como adecuada para cultivos anuales (maíz, sorgo, soya, arroz, entre otros) se incrementa ligeramente según ambos modelos, mientras que disminuye significativamente el área con 6–8 meses húmedos, que sería adecuada para las variedades de ciclo corto de cultivos como la yuca. 69 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 36. Cambios futuros respecto a la situación actual (1961–1990) en el porcentaje (%) de área nacional bajo diferentes rangos de meses húmedos (ETR = ETP). Modelos UKTR (m2) y CCC–EQ (m11), en 2060. Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia. En el rango de meses húmedos adecuados para cultivos de ciclo bianual y perennes (caña de azúcar, cambur, yuca de ciclo largo, frutales, entre otros) se observa un incremento muy significativo del área con 8–10 meses húmedos, y una fuerte disminución del área con 10–12 meses húmedos. Esta redistribución de las áreas con diferentes longitudes de período de crecimiento puede implicar cambios significativos en el tipo de cultivos que actualmente se siembran en cada área (por ejemplo, un incremento en cultivos que usan poca agua y resisten sequía, como la piña, sisal y vid), así como en la organización de las labores agrícolas. Asimismo implica cambios en los patrones y cantidades de riego actualmente utilizados en el país, que deberían modificarse para adaptarse a las nuevas situaciones. Cambios en la Disponibilidad de Agua en los niveles temporales anual y trimestral El Balance Climático (P – ETP) puede ser utilizado como indicador de varios aspectos del régimen hídrico; uno de ellos es la Disponibilidad de agua. Un balance positivo indica posibilidad de escurrimiento, mientras que un balance negativo indica déficit de agua en el suelo. Para superficies de agua libre, como los embalses, un balance positivo indica aumento en el nivel de agua, mientras que un balance negativo indica una disminución del nivel de agua. 70 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. A continuación se describe cuánta Agua Disponible menos (o más) habrá en el futuro; el método usado fue calcular la diferencia entre la Disponibilidad Futura menos la Disponibilidad Actual, esta última calculada como Normal 1961–1990. Dado que los dos modelos utilizados (UKTR y CCC– EQ) simulan en general un futuro seco, es esperable que la Disponibilidad Futura de agua sea menor que la Actual, y en consecuencia, en la mayoría de los mapas presentados abundan los valores negativos. Si por ejemplo la Disponibilidad Actual (P – ETP) es de 500 mm anuales, y la Disponibilidad Futura (Pfutura – ETPfutura) es de 300 mm anuales, al restar Futura – Actual obtenemos el valor – 200 mm. Eso significa que se dispondrá, en valor absoluto, de 200 mm menos de agua que hoy día. Este procedimiento se aplicó a los niveles temporales anual (ver Figura 37) para los tres lapsos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060, y trimestral (ver Figuras 38 y 39), pero en este caso sólo se muestran los lapsos centrados en 2020 y 2060. En dichas Figuras aparecen los mapas de Disponibilidad Actual, para tener el punto de comparación, y los mapas de las diferencias Futura – Actual, que muestran, como ya se explicó, la cantidad de agua que faltará (o sobrará) respecto de la Disponibilidad Actual. En la Figura 37 se observa que el UKTR (mod2) simula mucha menos agua disponible al nivel anual que mod11. Los cambios son especialmente fuertes en la fachada oriental y sur del país, mientras que afecta relativamente menos al nor–occidente. Es muy preocupante que ambos modelos coincidan en simular la cuenca alta del Caroní como el lugar del país con mayor disminución de agua disponible; los efectos sobre el embalse de Guri pueden ser graves, y también las implicaciones en términos de la política energética. El sur de Amazonas es una zona de diferencia entre los dos modelos : el UKTR simula menos agua disponible en el futuro, mientras que el CCC–EQ simula un incremento de disponibilidad hídrica. Por su parte, mod11 señala fuertes cambios en la fachada occidental del país, y afecta relativamente menos al sur. Es muy importante recalcar que este modelo simula para el norte del país un futuro más lluvioso, y si embargo, al igual que el UKTR, simula menor cantidad de agua disponible. La causa de esta aparente contradicción está en el aumento de los valores de ETP, como consecuencia indirecta del incremento de temperatura, que contrarrestan, al menos en el nivel anual, el incremento simulado de la precipitación. Otra consideración importante que se desprende del análisis de los mapas, es que un mismo valor de la diferencia (Disponibilidad Futura – Disponibilidad Actual) implica riesgos distintos, dependiendo de la zona del país. Por ejemplo, ambos modelos señalan entre 100 y 200 mm menos de agua disponible en el 2020 entre el norte de Amazonas y el sur de los Llanos centrales, pero la Disponibilidad Actual en Apure es de menos de 500 mm, por lo que la disminución será entre 20 % y 40 %, mientras que al norte de Amazonas, donde la Disponibilidad Actual está en el rango de 500–1000 mm, representará una proporción menor al 20 %. 71 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 37. Disponibilidad Anual Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad Futura – Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia. En las Figuras 38 y 39 se muestra la Disponibilidad de agua por trimestres en 2020 y 2060 respectivamente. Los modelos presentan un comportamiento similar al de la Disponibilidad Anual : UKTR (mod2) con cambios más fuertes que CCC–EQ (mod11), afecta fuertemente al sur y oriente y poco al occidente, mientras que mod11 afecta muy poco al sur y mucho a occidente. Ambos coinciden en simular al trimestre Sep–Nov como el de mayores cambios, especialmente en 2060. Para 2020 se observa el predominio de valores de – 50 mm en todos los trimestres según mod11, excepto al sur de Amazonas en el trimestre Mar–May y en la costa de Falcón a Sucre en el trimestre Sep–Nov, con valores de 0 a + 50 mm. Por su parte, mod2 simula incluso valores entre – 100 y –150 mm en la cuenca alta del Caroní en el trimestre Sep–Nov y valores entre +50 y +100 mm al sur de Amazonas en el trimestre Mar–May. Para el 2060, por supuesto, la situación se hará más crítica. 72 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En el caso en que la Disponibilidad Actual es negativa, es decir, que hay déficit (como por ejemplo en la época seca), y la diferencia (Futura – Actual) es también negativa, puede entenderse como un incremento del déficit. Si por ejemplo el déficit actual es de –100 mm, y la diferencia es –50 mm, significa que el déficit futuro será de –150 mm. Figura 38. Disponibilidad Trimestral Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad Futura – Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2020, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia. En el trimestre correspondiente a la temporada seca (Dic–Feb), la Disponibilidad Actual indica que sólo en el sur de Amazonas y Bolívar, el Delta, Barlovento y la zona lluviosa de Táchira existe posibilidad de escurrimiento (valores positivos); el resto del país presenta déficit menores a 300 mm, y en los Llanos centrales y orientales, norte de Falcón y Zulia el déficit está entre 300 y 600 mm. Para este trimestre en 2060, mod11 simula un incremento del déficit entre 0 y 50 mm en prácticamente todo el país, haciendo desaparecer las zonas con escurrimiento del Delta, Barlovento y Táchira, y reduciendo en gran medida la del sur de Amazonas. Por su parte, el UKTR (mod2) simula pequeños incrementos del déficit entre 0 y 50 mm sólo en occidente; en los Llanos, Amazonas y noreste de Bolívar el déficit crecería entre 50 y 100 mm, llegando al sur de Bolívar a incrementarse entre 150 y 200 mm. 73 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Como ya se explicó, el trimestre Mar–May es el que presenta mayor diferencia entre ambos modelos, siendo en general lluvioso según el UKTR y seco según el CCC–EQ. A pesar de que este trimestre corresponde a la entrada de aguas en prácticamente todo el país, se observa en los mapas de Disponibilidad Actual que casi toda la zona norte permanece con déficit, y sólo hay disponibilidad de agua al sur del Lago de Maracaibo, Llanos altos occidentales, Amazonas y sur de Bolívar. Figura 39. Disponibilidad Trimestral Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad Futura – Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia. Aunque el UKTR simula en general un futuro más seco que el CCC–EQ, para este trimestre en particular por el contrario simula un incremento de la lluvia en gran parte del país, excepto la costa central, sur del Delta y centro–norte de Bolívar, y para los Llanos simula que no habrá cambio en la precipitación (ver Figura 23). Sin embargo, esta situación no se refleja en la Disponibilidad de agua, excepto en los Andes, alrededor del Lago de Maracaibo y en el Turimiquire, donde actualmente hay déficit (menos de – 50 mm) y para 2060 habría de 0 a 50 mm más de agua disponible que hoy día, con lo que a efectos prácticos disminuiría a cero el déficit. Para toda la zona de los Llanos el incremento de la ETP hace que el déficit se incremente, a pesar de que no cambie la lluvia. 74 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Como en el caso del valor anual, de nuevo ambos modelos coinciden en simular a la cuenca media del Caroní como una zona con menor disponibilidad de agua para este trimestre en el 2060, pero en el sur de Amazonas, mientras que al nivel anual los modelos difieren, para Mar–May también coinciden, simulando en este caso mayor disponibilidad de agua. Por su parte el CCC–EQ simula una disminución de la lluvia en casi todo el país, excepto en el extremo nor–occidental, y en consecuencia un incremento de los déficit, especialmente hacia los Andes, donde simula entre 50 y 100 mm menos de agua disponible en 2060. Como en occidente este trimestre presenta el primer pico de precipitación, eso implicaría una pérdida importante para el régimen hídrico de la zona, generando problemas en los embalses y aumentando el riesgo de incendios. Asimismo, influiría negativamente en la agricultura, retrasando la fecha de siembra. El trimestre Jun–Ago es el más lluvioso del año, y el mapa de Disponibilidad Actual indica escurrimiento en todo el país, excepto parte de la Depresión Lara–Falcón. Para este trimestre en 2060 se observa nuevamente el comportamiento general de los modelos ya descrito : cambios mayores según mod2 que según mod11, influencia de mod2 mayor al oriente y sur que al occidente y, por el contrario, al occidente mayor influencia de mod11. Para este trimestre ambos modelos coinciden en una disminución de la precipitación en todo el país, excepto la costa central y oriental, donde mod11 simula un ligero incremento de la lluvia. Esta situación se refleja en la disminución generalizada del escurrimiento según el UKTR (mod2), que llega hasta 250 mm menos al sur de Bolívar, mientras que según el CCC–EQ (mod11) habría entre 0 y 50 mm más de escurrimiento en el 2060 que hoy día en toda la costa desde Falcón hasta Sucre. Esto podría representar un incremento del riesgo de ocurrencia de inundaciones repentinas, deslaves y coladas de barro, especialmente en las zonas de alta pendiente y sustrato geológico débil. Como este es el trimestre del año donde existe la mayor posibilidad de escurrimiento, es también el que más efecto tendrá sobre la Disponibilidad total de agua : dependiendo de la zona del país, incluso reducciones relativamente pequeñas pueden representar, un desbalance grave del régimen hídrico del área, con el consiguiente incremento en los conflictos por el uso del agua. Para el trimestre Sep–Nov el mapa de Disponibilidad Actual señala el comienzo del déficit en Cuenca de Unare, Llanos orientales y norte de Bolívar, mientras que hacia occidente se mantiene el escurrimiento, especialmente hacia los Andes y alrededores del Lago de Maracaibo. Este es el trimestre en que el UKTR implica la mayor disminución en la disponibilidad de agua en 2060, llegando a ser hasta 300 mm menor que la actual en una extensa zona al sur de Bolívar : ya que se trata de la cuenca alta del Caroní, esto puede causar problemas en la generación de hidroelectricidad. Para este trimestre, mod11 de nuevo señala un incremento en la disponibilidad de agua de 0 a 50 mm en toda la zona al norte de los 10º N, incluyendo parte de la Depresión 75 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Lara–Falcón, pero señala una disminución de 50 a 100 mm en los Andes, que llega a 100–150 menos de agua disponible en el Piedemonte llanero. Las consecuencias del incremento del escurrimiento en la zona montañosa en este trimestre, luego del trimestre lluvioso Jun–Ago, puede indicar mayores problemas de crecientes repentinas y deslizamientos a todo lo largo de la Cordillera de la Costa, con el incremento en el riesgo de vidas y bienes. Por su parte, la disminución del escurrimiento hacia occidente, en el trimestre donde se presenta el principal pico de lluvia en la zona, puede tener graves consecuencias para la reposición de agua en el suelo y del nivel de los embalses. Cambios en el Exceso de agua Dado que los dos modelos seleccionados simulan en general un futuro más seco y una mayor pérdida de agua por evapotranspiración, es esperable que simulen una disminución de los excesos de agua. En la Figura 40 se muestra la distribución espacial del exceso anual para la situación actual (1961–1990) y las situaciones futuras en el 2060, según los dos modelos (UKTR y CCC–EQ) para el Escenario Climático Intermedio. Figura 40. Exceso Anual (mm) Actual (1961–1990) y Futuro según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia. 76 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Nuevamente la necesidad de mostrar en un solo mapa la enorme variabilidad espacial en los valores obligó a seleccionar una escala muy amplia, con lo que se pierde gran parte del detalle en la zona norte del país, donde el mapa de Exceso Actual muestra menos de 400 mm uniformemente, y sólo hacia el sur se observan otros rangos, que llegan a más de 2000 mm en la cuenca media del Caroní. Por esta misma razón, no se observan cambios al norte en el futuro (están ocultos en el amplio rango 0–400 mm), pero sí en el sur : allí el UKTR (mod2) simula una situación de cambio severo, donde prácticamente desaparecen las áreas con excesos anuales mayores a 1600 mm, pero casi no cambia al occidente, mientras que CCC–EQ (mod11) simula al sur una situación un poco menos severa (mantiene, aunque reducido en área, el núcleo de 1600– 2000 mm de excesos anuales), pero prácticamente desaparece la zona con exceso entre 800– 1200 mm del Piedemonte llanero. Ahora bien, como se ha visto, en algunas zonas del país y en algún momento del año, ambos modelos simulan un incremento en la precipitación, y en algunos casos éste es lo suficientemente grande como para contrarrestar el incremento de la pérdida de agua (ETP), con lo cual simulan un incremento en el escurrimiento. Este es especialmente el caso con el CCC–EQ tanto al nivel anual como en los trimestres Jun–Ago y Sep–Nov en la zona costera al norte de los 10º N. Por esta razón se produjo un detalle del mapa de Exceso Anual para esta zona, con una escala más pequeña, que se muestra en la Figura 41. Figura 41. Exceso Anual (mm) Actual (1961–1990) y Futuro según el modelo CCC– EQ (Mod11) para 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) – Escala ampliada. Elaboración propia. Puede observarse que hay dos zonas en particular donde el exceso anual aumenta. En primer lugar, hacia centro–occidente, desde la costa oriental de Falcón continuando por la de Yaracuy y Carabobo; es muy interesante notar que este incremento del exceso se da específicamente en la 77 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. zona costera, es decir, en la ladera norte de la Cordillera de la Costa, mientras que hacia la ladera sur se nota una disminución del exceso. La segunda zona donde aumenta el exceso está en oriente, en el Turimiquire; en este caso, es la ladera sur la que muestra el incremento. Entre ambas zonas, en toda la costa central, no se observan cambios en la ladera norte, mientras que en la ladera sur, como en occidente, disminuye el exceso. Considerando los valores, el mayor cambio es el de oriente, donde el exceso anual pasa del rango de 200–250 mm al de 300–350 mm. Si mod11 está representando correctamente el funcionamiento climático en el norte del país, entonces el riesgo de inundaciones repentinas, deslaves y aludes de lodo hacia la Cordillera de la Costa puede aumentar significativamente. Por su parte, la disminución del exceso que simulan ambos modelos en el sur de Bolívar es un elemento muy grave, que puede influir negativamente sobre el caudal del Caroní, en consecuencia sobre el nivel de Gurí, y finalmente sobre la capacidad de generación de energía hidroeléctrica en el principal embalse del país. Sería muy necesario comenzar a pensar en medidas de adaptación para el manejo de este embalse, ya que cualquier alteración en su funcionamiento compromete la política energética nacional. Cambios en el Confort humano y animal El confort es una condición básica para la productividad; bajo estrés calórico, el metabolismo de los animales se ve afectado, disminuyendo la producción de leche, huevos y carne. Los humanos también nos vemos afectados : realizar actividades físicas intensas bajo condiciones termodinámicas inadecuadas puede inclusive causar la muerte. El confort está relacionado con la capacidad de los animales homeotermos (incluidos los humanos) para disipar el exceso de radiación neta que se recibe en las horas diurnas, y sólo hay tres mecanismos físicos para hacer esto : el enfriamiento radiativo (la emisión permanente de onda larga), la transferencia de calor sensible de los cuerpos hacia el aire por convección y la transferencia de calor latente de los cuerpos hacia el aire por evaporación. El mecanismo más efectivo es la evaporación, seguido de la transferencia de calor sensible; el enfriamiento radiativo sólo es efectivo en las horas nocturnas. Dado que el flujo de calor latente depende, entre otros, del déficit de saturación del aire, y el flujo de calor sensible depende, entre otros, del gradiente de temperatura entre el cuerpo y el aire, se desprende que en una atmósfera cálida y húmeda ambos flujos calóricos serán pequeños, por lo que el animal no disipará efectivamente el calor, estando sometido en consecuencia a estrés térmico (WMO, 1989). Para estimar el grado de confort se han desarrollado índices empíricos, la mayoría de los cuales usan una combinación de condiciones de temperatura y humedad relativa, por lo que se denominan, en inglés, Temperature-Humidity Index, THI. En la Figura 42 se muestra, simplemente como ejemplo, una de las muchas estimaciones del THI, en este caso se trata de la utilizada por la Alcaldía de Atlanta durante las Olimpíadas, que junto con el pronóstico de las condiciones de 78 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. temperatura y humedad, sirvió para establecer su Plan de Contingencia Hospitalaria durante el evento que concentró a miles de visitantes. Las flechas verdes en la tabla indican las condiciones prevalecientes de temperatura y humedad relativa promedio en gran parte de Venezuela, durante las horas diurnas, grosso modo de media mañana a media tarde. Figura 42. Ejemplo de Valores de THI y su impacto en el confort y salud humanas. Entre las flechas verdes se encuentran las condiciones prevalecientes en gran parte de Venezuela durante las horas diurnas. Como se ve en el rango de valores (83–124) de THI más comunes para Venezuela, que está situada en el trópico húmedo, las condiciones termodinámicas no son las más adecuadas para disipar efectivamente el calor, y durante varias horas cada día nos encontramos en situación de Precaución (80–90) y Precaución Extrema (90–100), llegando a mediodía a la situación de Peligro (100–110) en las zonas más húmedas, como el sur del Lago de Maracaibo, el Delta y Amazonas. En el Cuadro 13 se muestran, para el mismo grupo de 17 estaciones analizado en temperatura, los valores del THI promedio diario actual y futuros, según los dos modelos para 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio, para Febrero, mes representativo de la temporada seca en la cual las condiciones del THI promedio son de las mejores del año. En el Cuadro 14 se presenta la misma información para Junio, mes representativo de la temporada lluviosa cuando las condiciones del THI promedio son más desfavorables para el confort humano en casi todo el país, excepto los Llanos, donde por condiciones particulares el THI promedio diario es ligeramente más confortable que Febrero. 79 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Cuadro 13. Valores en Febrero del Índice Temperatura–Humedad (THI) promedio Diario Actual (1961–1990) y Futuro para 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR y CCC–EQ, bajo el Escenario Climático Intermedio en 17 estaciones climáticas. Modelo UKTR Modelo CCC–EQ Longitud Latitud Grilla Serial Actual 1961-90 2020 2040 2060 2020 2040 2060 -71.6000 10.6333 1 1015 82,2 83,1 83,8 84,7 83,1 83,8 84,6 -67.2833 10.4167 2 1435 60,1 61,0 61,7 62,5 61,0 61,6 62,3 -69.6792 11.4181 2 232 81,8 82,7 83,4 84,1 82,7 83,2 83,9 -67.6389 10.2553 2 466 77,0 77,9 78,6 79,3 77,9 78,4 79,2 -64.6833 10.1333 3 1773 79,2 80,1 80,6 81,3 80,1 80,6 81,3 -62.3025 10.5833 3 1928 79,2 80,1 80,6 81,4 80,1 80,6 81,4 -63.9667 10.9167 3 871 80,2 81,1 81,7 82,4 81,1 81,7 82,4 -71.1569 8.5989 4 3047 67,1 68,7 70,0 71,3 68,0 68,7 69,5 -72.4500 7.8500 4 4022 77,8 79,5 80,7 82,0 78,7 79,5 80,2 -67.3167 8.8833 5 3400** 84,3 85,9 87,4 88,8 85,2 85,7 86,5 -67.6333 5.6833 5 6424 84,5 86,2 87,6 89,0 85,4 86,0 86,7 -64.7750 7.7028 6 4712** 82,8 84,4 85,7 87,1 83,7 84,4 85,1 -63.5367 8.1300 6 3882 82,1 83,8 85,0 86,4 83,0 83,8 84,5 -63.1833 9.7500 6 2827 79,6 81,3 82,5 84,0 80,5 81,3 82,0 -61.1167 7.3000 6 4974 78,0 79,6 80,9 82,3 78,9 79,6 80,4 -67.1400 3.9353 8 9404** 83,5 85,9 87,7 89,5 84,4 85,1 86,0 -61.1144 4.6014 9 7947 72,9 75,4 77,4 79,5 74,0 74,7 75,6 Cuadro 14. Valores en Junio del Índice Temperatura–Humedad (THI) promedio Diario Actual (1961–1990) y Futuro para 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR y CCC–EQ, bajo el Escenario Climático Intermedio en 17 estaciones climáticas. Modelo UKTR Modelo CCC–EQ Longitud Latitud Grilla Serial Actual 1961-90 2020 2040 2060 2020 2040 2060 -71.6000 10.6333 1 1015 84,5 85,4 86,1 87,0 85,2 85,7 86,5 -67.2833 10.4167 2 1435 62,1 63,0 63,8 64,5 62,9 63,6 64,1 -69.6792 11.4181 2 232 85,4 86,3 87,0 87,7 86,1 86,8 87,4 -67.6389 10.2553 2 466 77,9 78,8 79,6 80,3 78,7 79,4 79,9 -64.6833 10.1333 3 1773 81,7 82,6 83,3 84,1 82,6 83,2 83,9 -62.3025 10.5833 3 1928 80,9 81,7 82,5 83,2 81,7 82,3 83,0 -63.9667 10.9167 3 871 82,7 83,6 84,3 85,0 83,6 84,1 84,8 -71.1569 8.5989 4 3047 68,5 69,6 70,3 71,2 69,2 69,9 70,5 -72.4500 7.8500 4 4022 80,8 81,8 82,6 83,5 81,5 82,2 82,7 -67.3167 8.8833 5 3400** 80,9 81,9 82,8 83,7 81,8 82,3 83,0 -67.6333 5.6833 5 6424 79,6 80,6 81,5 82,4 80,5 81,0 81,7 -64.7750 7.7028 6 4712** 81,2 82,1 82,8 83,7 82,1 82,8 83,6 -63.5367 8.1300 6 3882 82,6 83,5 84,2 85,1 83,5 84,2 85,0 -63.1833 9.7500 6 2827 80,3 81,2 81,9 82,8 81,2 81,9 82,6 -61.1167 7.3000 6 4974 79,6 80,5 81,2 82,1 80,5 81,2 81,9 -67.1400 3.9353 8 9404** 79,7 80,8 81,7 82,8 80,4 81,0 81,7 -61.1144 4.6014 9 7947 71,6 73,0 74,1 75,2 72,3 72,8 73,6 80 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En el país sólo las estaciones de altura (más de 1500 msnm aproximadamente) presentan condiciones de confort (THI < 70). Actualmente, en Febrero el 53 % de las estaciones tienen un THI promedio diario menor de 80, que indica situación de Disconfort, y el 47 % tienen THI en el rango de Precaución. Para el 2060, ambos modelos coinciden en que el 76 % de las estaciones estarán en el rango de Precaución. Recuérdese que estamos hablando de Febrero, en promedio uno de los meses más “confortables” del año debido a sus bajas temperaturas nocturnas, que permiten una disipación de calor muy adecuada. Para Junio, mes con peores condiciones termodinámicas para disipar calor, ya hoy día sólo el 41 % de las estaciones están en el rango de Disconfort, mientras que el 59 % está en el rango de Precaución. Para el 2060, el porcentaje de estaciones en el rango de Precaución aumentará a 82% según el modelo UKTR y a 76 % según el CCC–EQ. Los valores aquí discutidos son los promedios diarios, es decir, un sólo número que representa a las cambiantes condiciones de temperatura y humedad a lo largo de las 24 horas del ciclo diario, pero en realidad, en dicho ciclo los valores de THI a mediodía son mucho más elevados (gran disconfort) que los de la madrugada (confort). En general, los valores de THI a mediodía son del orden de 20 unidades mayores que los de madrugada (WMO, 1989). En el Cuadro 15 se resumen, sobre la base de las 17 estaciones analizadas, los porcentajes de las mismas que se encuentran en los rangos de THI de Disconfort (< 80), Precaución (80–90) y Precaución Extrema (90–100) durante las horas de mediodía y de madrugada, en Febrero y Junio, en la situación actual y en 2060, según el modelo UKTR. Cuadro 15. Porcentaje (%) de estaciones que se encuentran en diferentes rangos de THI a mediodía (THImáx) y madrugada (THImín) en los meses de Febrero y Junio Actuales (1961–1990) y Futuros en 2060, según el modelo UKTR, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). THI Actual (1961–90) UKTR 2060 Clasificación THImáx Feb THImáx Jun THImin Feb THImin Jun 70–80 Disconfort 12 % 12 % 100 % 100 % 80 – 90 Precaución 53 % 70 % – – 90 – 100 Precaución Ext. 35 % 18 % – – 70–80 Disconfort 12 % 12 % 94 % 88 % 80 – 90 Precaución 23 % 41 % 6% 12 % 90 – 100 Precaución Ext. 65 % 47 % – – Puede observarse que ya hoy día existe un porcentaje relativamente elevado de estaciones con valores de THI de Precaución Extrema a mediodía, en este caso más en Febrero (35 %) que en Junio (18 %); según el modelo UKTR dichos porcentajes aumentarían en el 2060 a 65 % y 47 % respectivamente. Comienzan a aparecer inclusive estaciones que durante la madrugada pasan al rango de Precaución, cosa que no sucede actualmente en ningún lugar del país. 81 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. En la Figura 43 se muestra la distribución espacial del THI promedio anual, es decir, el valor promedio diario del THI en cualquier día del año, actual y futuro en el 2060, según los dos modelos (UKTR y CCC–EQ). Como ya se explicó, en el cálculo del THI hay demasiados factores que afectan la estimación, por lo que estos mapas deben tomarse más como una representación esquemática que como la verdadera distribución espacial del índice. Figura 43. Valores del Índice Temperatura– Humedad (THI) Promedio Anual Actuales (1961–1990) y Futuros para 2060 según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) bajo el Escenario Climático Intermedio. Elaboración propia. Evidentemente, con el aumento de temperatura las condiciones promedio futuras empeoran, aumentando significativamente las áreas con clasificación de Precaución hacia Precaución Extrema, especialmente según el UKTR. En la Figura 44 se muestra la situación durante la madrugada para los meses de Febrero y Junio, actual y futuro en 2060, según el modelo UKTR; se aprecia claramente que, con la excepción de las zonas de montaña, incluso durante las madrugadas el resto de país pasa a condición nocturna de Disconfort fuerte. Bajo esas condiciones, el estrés calórico será permanente, lo que implica una disminución significativa de la producción de carne, leche y huevos; asimismo es muy factible el aumento de mortandad de aves por olas de calor. Desde el punto de vista de los humanos, esta situación implica un fuerte incremento en la demanda de energía (se utilizarán mucho más los ventiladores y aires acondicionados) así como un incremento en el uso de agua por la población (más baños, lavadas más frecuentes, etc.). 82 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Figura 44. Valores del Índice Temperatura– Humedad (THI) de Madrugada en Febrero y Junio Actual (1961–1990) y Futuros en el 2060, según el modelo UKTR (Mod2), bajo el Escenario Climático Intermedio. Elaboración propia. Cambios en los valores probables de temperatura. Como se explicó en el Marco Teórico, hay diferencia entre el cambio en el comportamiento de los valores extremos – entendido como el cambio en las colas de la función de distribución de probabilidad – del efecto que el “corrimiento” de la media hacia la derecha de la distribución tiene sobre la probabilidad de ocurrencia de otros valores. En este trabajo no se analizaron los cambios en los valores extremos, sino que únicamente se realizó la comparación entre los estadísticos actuales y los valores futuros simulados por los modelos, para ver cómo afecta el corrimiento de la media al país. Hasta ahora, todos los análisis del régimen térmico (que incluyeron los cambios en Temperatura, Oscilación Térmica Diaria (OTD) y el Índice de Temperatura–Humedad (THI)) además del cálculo de la Evapotranspiración Potencial (ETP) se realizaron con la temperatura media calculada como el promedio de las temperaturas extremas : [ Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2 ]. La razón para esto es que calculada de este modo, la temperatura media se aproxima más a la temperatura promedio de las horas diurnas, lo cual es muy útil en aplicaciones prácticas, especialmente en los campos agrícola y recursos hídricos, ya que los procesos biológicos y físicos más importantes (fotosíntesis y evaporación) ocurren durante esas horas, mientras que en las horas nocturnas son prácticamente despreciables. 83 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Desde el punto de vista puramente climatológico, la temperatura media se calcula como el promedio de las 24 horas, por lo que tienen el mismo peso las horas diurnas que las nocturnas. Como una consecuencia práctica, la temperatura media calculada climatológicamente es menor que la temperatura media calculada como el promedio de las dos temperaturas extremas. Para analizar los cambios en la probabilidad de ocurrencia de los valores de temperatura se trabajó con la temperatura media calculada climatológicamente, es decir, con el promedio de las 24 horas, por lo cual no deben extrañar las diferencias entre los valores de la temperatura reportados en el Cuadro 11 (pág. 62) y los que aparecen en el Cuadro 16, que son sistemáticamente más bajos. En el Cuadro 16 se presentan los Estadísticos de la temperatura media actual (1961–1990), calculada como el promedio de las 24 horas, como sigue : • Promedio : aproximadamente en el 50% de los casos la temperatura es menor que este valor; • • Tercil 66% : en el 66% de los casos la temperatura es menor que este valor; Cuartil 75% : en el 75% de los casos la temperatura es menor que este valor, y • Percentil 90% : en el 90% de los casos la temperatura es menor que este valor. En el Cuadro 16 se presentan también los valores promedio futuros para 2020, 2040 y 2060 según los modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio, que se sombrearon de amarillo si sobrepasan al Tercil 66%, en arena si pasan al Cuartil 75% y en rosado si pasan al Percentil 90%. Considerando las 6 situaciones futuras en las 13 estaciones analizadas, se obtienen 78 casos. En 58 de ellos (el 74% de los casos) las temperaturas promedio futuras serán mayores que el actual valor del Percentil 90%, es decir, que un valor tan alto que hoy día ocurre sólo en el 10% de los años va a ser tan común que ocurrirá por lo menos en la mitad de los años. En más de la mitad de las estaciones, dicha situación se hará presente ya desde el 2020, y para el 2040 es generalizada. En otros 17 casos (el 22%), para el 2020 la temperatura será más alta que hoy, pero sólo con respecto al Cuartil 75%. Estos análisis demuestran que, independientemente del cambio per se de los valores extremos, el incremento de la temperatura media hará más frecuentes en el futuro valores que ya hoy día se consideran negativamente, dados sus efectos. Es muy probable, dadas las altas temperatura actuales, que en el futuro se sobrepasen con frecuencia valores umbrales con efectos biológicos importantes. Por ejemplo, la fotosíntesis tiene rangos de temperatura óptimos, y si se sobrepasan la fotosíntesis disminuye. Supóngase un cultivo con óptimo fotosintético de 26 ºC, en un lugar con temperatura promedio actual de 25,5 ºC y Percentil 90% de 26,3 ºC. En dicho lugar, hoy día sólo en el 10% de los años hay disminución de fotosíntesis, pero si en el futuro ese valor ocurre por lo menos en la mitad de los años, todo el sistema de producción agrícola de la zona puede desaparecer. Este es un punto que amerita estudios con más detalle, ya que las implicaciones para el desarrollo sostenible del país son, quizá, incluso más graves que los cambios en el régimen hídrico. 84 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. Cuadro 16. Estadísticos de la Temperatura Media Actual (1961–1990) y Valores Promedio Futuros en 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) en 13 estaciones climáticas. Estación S1015 Media T66% T75% T90% S1435 Media T66% T75% T90% S0232 Media T66% T75% T90% S0466 Media T66% T75% T90% S1773 Media T66% T75% T90% S1928 Media T66% T75% T90% S3047 Media T66% T75% T90% Actual 27,80 27,80 28,20 27,48 Actual 16,80 16,90 16,93 17,20 Actual 27,80 28,00 28,00 28,21 Actual 24,80 24,91 25,08 25,30 Actual 26,60 27,00 27,10 27,51 Actual 26,90 27,11 28,28 27,51 Actual 19,10 19,20 19,30 19,70 2020 28,28 UKTR 2040 28,67 2060 29,06 2020 28,19 CCC–EQ 2040 28,57 2060 28,87 2020 17,31 2040 17,72 2060 18,12 2020 17,21 2040 17,61 2060 17,92 2020 28,28 2040 28,67 2060 29,05 2020 28,18 2040 28,57 2060 28,86 2020 25,29 2040 25,68 2060 26,06 2020 25,19 2040 25,58 2060 25,87 2020 26,99 2040 27,38 2060 27,77 2020 27,09 2040 27,38 2060 27,77 2020 27,30 2040 27,70 2060 28,10 2020 27,40 2040 27,70 2060 28,10 2020 19,77 2040 20,34 2060 20,91 2020 19,48 2040 19,86 20,15 Estación S4022 Media T66% T75% T90% S6424 Media T66% T75% T90% S3882 Media T66% T75% T90% S2827 Media T66% T75% T90% S4974 Media T66% T75% T90% S7947 Media T66% T75% T90% Actual 25,90 26,20 26,30 26,51 Actual 26,70 26,90 27,10 27,20 Actual 27,60 27,72 27,90 28,40 Actual 26,00 26,10 26,10 26,40 Actual 25,10 25,13 25,40 25,90 Actual 21,40 21,68 21,83 21,93 2020 26,58 UKTR 2040 27,17 2060 27,75 2020 26,29 CCC–EQ 2040 26,68 2060 26,97 2020 27,47 2040 28,04 2060 28,72 2020 27,18 2040 27,47 2060 27,85 2020 28,28 2040 28,76 2060 29,34 2020 28,08 2040 28,37 2060 28,76 2020 26,67 2040 27,15 2060 27,72 2020 26,48 2040 26,76 2060 27,15 2020 25,76 2040 26,23 2060 26,80 2020 25,57 2040 25,85 2060 26,23 2020 22,36 2040 23,22 2060 23,99 2020 21,88 2040 22,26 2060 22,74 2060 Leyenda Mayor que T 66 % Actual Mayor que T 75 % Actual Mayor que T 90 % Actual 85 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. ANÁLISIS PRELIMINAR DE POSIBLES LINEAMIENTOS GENERALES DE ADAPTACIÓN El Tercer Informe de Evaluación (TIE) del PICC establece en su Reporte de Síntesis (PICC, 2002) que “la adaptación ya no es una opción, sino una necesidad, dado que el cambio del clima y los impactos relacionados con este cambio ya están sucediendo. La adaptación preventiva y reactiva, que variará según el lugar y el sector, puede ayudar a reducir los impactos adversos del cambio climático, mejorar los efectos beneficiosos, y producir muchos efectos secundarios inmediatos, pero no ha de evitar todos los daños” (Pregunta 9 del Reporte de Síntesis). En general, estudios realizados a nivel mundial en el área del desarrollo sostenible han llegado a la conclusión, recogida en el TIE, que la capacidad de adaptación es mucho menor entre los países pobres, y en los sectores más pobres de la población en cualquier país del mundo. Las incertidumbres más importantes para lograr un conjunto coherente de políticas y medidas de adaptación al cambio climático, que se integren con las políticas más generales de desarrollo sostenible en el país, se encuentran en los siguientes aspectos : • La gruesa escala de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA), que no permiten una evaluación precisa de los impactos y las vulnerabilidades; actualmente hay una fuerte corriente para el desarrollo de los denominados “Modelos Regionales”, que toman las condiciones de borde generadas por los MCGA, y tienen una resolución espacial del orden de los 0,5º x 0,5º, es decir, aproximadamente 50 km de lado. Aún así, es importante señalar que en este contexto, una “región” típica puede ser Sudamérica o toda el área del Océano Índico. • El desconocimiento de los posibles efectos secundarios, no sólo de las medidas y/o políticas de adaptación per se, sino también de la aceptabilidad por parte de la población y de su velocidad de aplicación. • Conocimiento insuficiente de los costos y beneficios de las medidas a aplicar. Un aspecto muy importante a considerar cuando se piensa en actividades y/o políticas de adaptación al cambio climático es que, en muchos casos, se trata de las mismas que deberían adoptarse para optimizar la realización de las actividades socioeconómicas en función de la variabilidad climática natural, ya que, simplificando al extremo, el cambio climático es en esencia un incremento de ésta. Por ejemplo, usar la información climática para planificar las épocas de siembra más seguras en una región, es una actividad que en los países desarrollados realizan tanto los productores como los sectores financieros (Bancos Crediticios, Compañías Aseguradoras) como parte de sus análisis básicos para apoyo a la toma de decisiones estratégicas. Así pues, con este conocimiento previo, reorganizar los calendarios de labores según el cambio climático no implica prácticamente ningún gasto “extra” desde el punto de vista operativo. En otros casos, por el contrario, las medidas y/o políticas de adaptación si implican una enorme inversión de dinero y tiempo. Siguiendo con ejemplos del área agrícola, una posible política es el 86 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. desarrollo de nuevas variedades resistentes al calor y la sequía, lo que implica proyectos de investigación en laboratorio y campo durante varios años. Asimismo es importante señalar que las medidas de adaptación pueden (y deberían) ser tomadas a todos los niveles : local, regional y nacional, tanto por los entes públicos como por las organizaciones privadas y los ciudadanos en general. Desde este punto de vista, una condición básica para el éxito de cualquier medida que se implemente, es un profundo esfuerzo de información para, y educación de, los distintos actores sociales, ya que en esencia se requiere a nivel mundial un profundo cambio en los patrones de uso de los recursos naturales, así como en los patrones de consumo de bienes y servicios. Las medidas y/o políticas de adaptación a los cambios en el régimen hídrico cubren un amplio espectro de posibilidades, incluyendo los aspectos : • legales (por ejemplo, normativas de uso de agua y creación de “policías de agua”); • económicos (por ejemplo, fijar precios del agua y crear “mercados de agua” • • fiscales (tanto incentivos como “castigos”, por ej. a través de impuestos, según se necesiten para garantizar un uso adecuado del recurso agua); de ordenamiento territorial (por ej., zonificación de zonas protegidas por ser fuentes de agua); • de reforzamiento intra e interinstitucional (por ejemplo, lograr el manejo integrado de cuencas); • sociales (por ejemplo, organización de las comunidades rurales para gestión del agua); • de investigación (por ejemplo, desarrollo de variedades agrícolas, sistemas de producción agrícola, desarrollo de tecnologías más eficientes para recolección, transporte y disposición del agua, entre otras.); • construcción de infraestructura. La adaptación a los cambios en el régimen térmico es un problema mayor, ya que las posibles medidas son más restringidas, y además muchas de ellas implican un mayor uso de agua y de energía. En el área agrícola la más importante sería el desarrollo de variedades resistentes al calor, y en los asentamientos humanos una reorientación del estilo de construcciones, aprovechando el calentamiento–enfriamiento pasivo y aumentando las zonas verdes. Con relación a los eventos extremos, los tipos principales de medidas de adaptación son por un lado el desarrollo de sistemas de prevención y alerta temprana, lo que implica un gasto importante en mantener y mejorar las redes de mediciones básicas (climáticas y de otros factores), y por el otro lado el desarrollo del manejo integrado de riesgos, que tiene a su vez relaciones profundas con las actividades de ordenamiento territorial y de preparación para enfrentar desastres. 87 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES • Todos los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA) incluidos en el MAGICC– SCENGEN representan adecuadamente la forma del transcurso anual promedio de la precipitación en todas las grillas que ocupa Venezuela (patrones unimodales y bimodales). Por otro lado, la línea base temporal (promedio 1961–1990) del MAGICC–SCENGEN no representa adecuadamente a los valores de la precipitación del país, cuando se la compara con valores promedio espaciales provenientes de estaciones climáticas nacionales; en general : o entre los 0º a 5ºN (grilla 8 Amazonas y grilla 9 sur de Bolívar) todos los modelos subestiman ligeramente (menos del 10%); o entre los 5ºN a 10ºN todos los modelos sobreestiman : de 20%–25% en los Andes (grilla 4), de 35%–45% en los Llanos (grilla 5) y de 25%–40% en el norte de Bolívar (grilla 6); o entre los 10ºN a 15ºN los modelos sobreestiman de 30%–40% hacia el norte de Zulia y Falcón (grilla 1) y subestiman en la zona norte–costera (norte de Yaracuy, Carabobo, Aragua, Dtto. Federal, Miranda y Anzoátegui, grilla 2); los modelos no proporcionan los valores absolutos (mm) de la grilla 3 (nor–oriente). Por esta razón se decidió estimar la precipitación futura aplicando los valores porcentuales que los modelos simulan a los valores de precipitación de las estaciones climáticas nacionales. • El signo del cambio que los modelos simulan (– “futuro seco” , + “futuro lluvioso”) se mantiene independientemente de los períodos de 30 años analizados, de los Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI) y del nivel de Sensitividad Climática, mientras que los valores del cambio son afectados significativamente por los tres factores. • Para todos los MCGA, los EEGEI que producen cambios máximos son el SRES–A1 a principios de Siglo (2025) y SRES–A2 al final del Siglo (2100). El Escenario de Emisiones que produce cambios mínimos es el SRES–B1, en cualquier grupo de 30 años del Siglo XXI. • El nivel de Sensitividad Climática afecta muy significativamente a los valores de cambio, al punto de que la combinación del “mejor” EEGEI con Sensitividad Alta produce cambios mayores que la combinación del “peor” EEGEI con Sensitividad Baja, lo que parece señalar que la Sensitividad ejerce un efecto mayor en las simulaciones que el tipo de EEGEI. Estos resultados implican que la Sensitividad representa en estos momentos la incertidumbre más importante a resolver. • La incertidumbre acerca del verdadero nivel de Sensitividad del Sistema Climático implica también que entra dentro de lo posible la ocurrencia de cambios repentinos y a gran escala, por lo que a nivel internacional comienza a utilizarse la fraseología “potencial para sorpresas”. • A pesar de que sobre los 16 modelos contenidos en el MAGICC–SCENGEN más de la mitad simulan un futuro preponderantemente con cambios positivos en la precipitación (“lluvioso”), un elevado porcentaje de los 16 (del 57% al 78%, dependiendo de la grilla) simulan como seco al 88 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. trimestre de la época lluviosa, Jun–Ago, y entre el 43% y el 64% también simulan como seco al trimestre de salida de aguas Sep–Nov. • Con base a los criterios de simulación del transcurso anual y de la influencia del Evento “El Niño” y el citado supra, de que la mayoría de los modelos simula a la época lluviosa como más seca en el futuro, se seleccionaron dos modelos preponderantemente “secos”, el UKTR (United Kingdom Meteorological Office) y el CCC–EQ (Canadian Center for Climate Modelling and Analysis). • Con base a los resultados previos se definieron los tres Escenarios Climáticos como sigue : o Escenario Climático Optimista : EEGEI SRES–B1, Sensitividad Climática Baja (1,5 ºC). o Escenario Climático Intermedio : EEGEI SRES–A2, Sensitividad Climática Media (2,5 ºC). o Escenario Climático Pesimista : EEGEI SRES–A2, Sensitividad Climática Alta (4,5 ºC). • Los dos modelos se corrieron para los tres Escenarios Climáticos para tres lapsos futuros de 30 años cada uno, que se referencian por el año central : 2020 (2005–2035), 2040 (2025–2055) y 2060 (2045–2075). • Ambos modelos (UKTR y CCC–EQ) presentan diferencias de signo consistentes temporal y espacialmente para todos los Escenarios Climáticos en el cambio de precipitación y temperatura. Los valores de los cambios de precipitación promedio anual varían desde aproximadamente –5% en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta –25% en 2060 bajo el Escenario Climático Pesimista. Los cambios de temperatura promedio anual varían desde aproximadamente +0,3 ºC en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta +3,5 ºC en 2060 bajo el Escenario Climático Pesimista. • Considerando la variabilidad espacial, es en la zona norte del país (grillas 1, 2 y 3) donde los modelos presentan mayores diferencias, simulando el UKTR un futuro más seco, mientras que el CCC–EQ simula un futuro más lluvioso. • Considerando la variabilidad temporal, el trimestre de entrada de aguas Marzo–Mayo, es el que presenta mayores diferencias : el UKTR lo simula como lluvioso y el CCC–EQ como seco. • Ambos modelos coinciden en señalar un futuro más seco desde Junio hasta Febrero en toda la franja central del país, desde los Andes, pasando por los Llanos Occidentales y Centrales hasta los Llanos Orientales y norte de Bolívar (grillas 4, 5 y 6), así como en el sur de Bolívar (grilla 9). Para nor–occidente (grilla 1) ambos simulan como más secos los trimestres Jun–Ago y Dic–Feb. • Para los tres Escenarios Climáticos, el UKTR simula los mayores valores de cambio para la precipitación en todas las grillas excepto los Andes (grilla 4), donde es el CCC–EQ el que señala mayores cambios; espacialmente el UKTR simula los mayores cambios en la fachada oriental del país (grillas 6 y 9). Para la temperatura, de nuevo el UKTR simula los mayores cambios en todas las grillas y todos los niveles temporales analizados (promedios mensuales, trimestrales y anual). 89 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. • Debido a la disminución de la precipitación que ambos modelos simulan en el trimestre Dic–Feb, es probable el incremento del riesgo de incendios forestales durante la época seca. También aumentará la evaporación directa desde la superficie de los embalses, empeorando la situación cíclica de disminución de niveles en la época seca. • Debido a la disminución de la precipitación que ambos modelos simulan en el trimestre Jun–Ago, es probable el incremento del riesgo para las actividades agrícolas en los Andes y los Llanos, y es también probable la disminución del caudal del Caroní, lo que implicaría consecuencias negativas para la generación de hidroelectricidad en Guri. • Las simulaciones indican que para el 2060 más del 65 % de las estaciones tendrán valores tan altos como 28 ºC de temperatura promedio anual, que actualmente ocurren en menos del 25 % de las estaciones, con posibles efectos negativos para algunos cultivos, para animales y para la salud humana. • Actualmente, sólo el 29 % de las estaciones tienen valores bajos de Oscilación Térmica Diaria (OTD < 9 ºC); para el 2060, el 53 % de las estaciones según el modelo CCC–EQ y el 76 % según el UKTR sufrirán esta condición para el valor promedio anual, y valores aún menores de OTD para la época lluviosa, con los consiguientes efectos negativos para la concentración de azúcares en cultivos y la disipación de calor por los animales. • Como un efecto indirecto del incremento de la temperatura, aumentará también la Evapotranspiración de Referencia ó Potencial (ETP). Para el Escenario Climático Intermedio se obtuvieron incrementos del orden del 1% al 12% en la mayoría de las estaciones, entre el 2020 y el 2060; en algunos meses, en ciertas estaciones, el incremento alcanza casi el 18 %. El incremento de la ETP reforzará el riesgo de ocurrencia de incendios forestales, así como las pérdidas por evaporación directa de los embalses, especialmente en época seca. Asimismo, para varias regiones del país, el aumento de la ETP contrarrestará el incremento de precipitación simulado por el UKTR en Mar–May y por el CCC–EQ entre Marzo y Noviembre. • Los efectos combinados de los cambios en la precipitación y la ETP, analizados a través de los Balances Hídricos por la metodología de Thornthwaite indican lo siguiente : o Cambios en las superficies ocupadas por los diferentes tipos climáticos : hoy día cerca del 39% del territorio está bajo climas vulnerables a la desertificación (áridos, semi–áridos y sub– húmedos secos); ambos modelos simulan que hacia el 2060 el porcentaje aumentará a más del 47%. El UKTR señala que el área semiárida se duplica, la sub–húmeda seca aumenta muy ligeramente y la sub–húmeda húmeda también se incrementa, a expensas de las zonas con climas húmedos, que disminuyen casi a la mitad. El CCC–EQ simula poco incremento del área semiárida, el incremento en la sub–húmeda seca es mayor que según el UKTR, mientras que la zona sub–húmeda húmeda permanecería casi igual que en la actualidad. 90 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. o Cambios en las superficies ocupadas por los diferentes rangos de meses húmedos (ETR=ETP) : hoy día el área no adecuada para cultivos sin riego (menos de 4 meses húmedos) representa cerca del 10% del territorio, y para el 2060 los modelos simulan un incremento del 15% al 17% del área nacional. El área con 4–6 meses húmedos se incrementa ligeramente según ambos modelos, mientras que disminuye significativamente el área con 6–8 meses húmedos, de 50% actualmente a alrededor de 35%–37% en 2060. Hay un incremento muy significativo del área con 8–10 meses húmedos a expensas del área con 10–12 meses húmedos, que sufre una disminución de casi el 50%. o Cambios en la Disponibilidad Total Anual Climática de Agua (P – ETP) : ambos modelos simulan para todo el país, con la excepción del sur de Amazonas, menor disponibilidad anual de agua en el futuro (incluso el CCC–EQ, porque como ya se explicó, parte del incremento de la lluvia de este modelo es contrarrestado por el incremento de la ETP). El UKTR simula para el 2060 de 100–200 mm menos de agua disponible al año en los Andes, 300–400 mm menos en los Llanos y 700–800 mm menos de agua disponible al sur de Bolívar. El CCC–EQ simula de 100–200 mm menos de agua disponible al año en el norte del país, 200–300 mm menos en los Llanos y 300–400 mm menos en los Andes y el sur de Bolívar. A pesar de la diferencia de valores, es preocupante que ambos modelos coincidan en señalar al sur de Bolívar como una de las áreas en que el total anual de agua disponible disminuirá más fuertemente en el futuro. o Cambios a lo largo del año de la Disponibilidad Climática de Agua (P – ETP) : la disponibilidad futura de agua no disminuirá uniformemente, sino que será más fuerte en algunos meses. Según el UKTR el trimestre con disminuciones máximas será el de Sep–Nov, mientras que según el CCC–EQ tanto Sep–Nov como Mar–May son trimestres de fuerte disminución del agua disponible. Los Andes y Cordillera de la Costa son las zonas con mayor incertidumbre, ya que en Mar–May, Jun–Ago y Sep–Nov las simulaciones son de signo contrario. o Cambios en los Excesos de agua : aunque parte del incremento de lluvia simulado por el CCC–EQ es contrarrestada por el aumento de la ETP, el modelo simula un incremento anual de los excesos al norte de los 10º N, concentrados en la costa occidental de Falcón, Yaracuy y Carabobo, y luego en la costa oriental de Anzoátegui. • Con relación al confort térmico, hoy día en Febrero el 53% de las estaciones tienen un Índice de Temperatura–Humedad (THI) de Disconfort y el 47% lo tienen en el rango de Precaución. Para el 2060, ambos modelos coinciden en que el 76% de las estaciones estará en Precaución. Para Junio, hoy día el 41% de las estaciones están en Disconfort y el 59 % en Precaución, y para el 2060, el 82% de las estaciones según UKTR, y el 76% según CCC–EQ, estarán en Precaución. • Con relación a los extremos, en el 74% de los casos analizados los modelos simulan que las temperaturas promedio futuras serán mayores que el actual valor del Percentil 90%, es decir, que un valor tan alto que hoy día ocurre sólo en el 10% de los años va a ser tan común que ocurrirá por lo menos en la mitad de los años. En más de la mitad de las estaciones, dicha situación se hará presente ya desde el 2020, y para el 2040 es generalizada. 91 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. • Las medidas y/o políticas de adaptación a los impactos del cambio climático son una necesidad real que debe ser encarada con urgencia. Es casi imposible tomar medidas de adaptación para proteger a los ecosistemas, y en general se considera que las medidas de adaptación ante los cambios en la temperatura son menos extensas y de mayor costo de aplicación que las medidas de adaptación posibles ante los cambios en los recursos hídricos. • Se recomienda que el sector educativo incluya el tema del cambio climático en sus programas de estudio, para comenzar a formar profesionales que consideren este nuevo aspecto de la problemática ambiental. Esto es especialmente importante en el caso de las Facultades y Escuelas relacionadas con las áreas agrícola y de recursos hídricos. • Se recomienda iniciar una línea de investigación en la Facultad de Agronomía sobre los impactos del cambio climático en el sector agrícola del país, la vulnerabilidad de los diferentes sistemas de producción agrícola en Venezuela y las posibles medidas de adaptación requeridas. 92 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS Allen, R.G., Smith, M., Perrier, A. y Pereira, L.S., 1994, “An Update for the Calculation of Reference Evapotranspiration”, International Commission on Irrigation and Drainage (ICID) Bulletin, 1994, Vol. 43, Nº 2. Andressen, R., Rincón, B. (1992). “Consecuencias hidrológicas del efecto invernadero en una cuenca per–húmeda tropical (Río Catatumbo)”. En : Memorias del IV Encuentro Nacional de Clima, Agua y Tierra, 213–220. Colegio de Ingenieros de Venezuela, Caracas, Venezuela. Andressen, R., Robock, A., Acevedo, M. (1996). “Escenarios de Cambio Climático por efecto invernadero y deforestación para Venezuela”. En : Revista Geográfica Venezolana 37 : 221–249. Universidad de Los Andes, Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales, Instituto de Geografía y Conservación de Recursos Naturales. Mérida, Venezuela. Cárdenas, P., Alonso, R. 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Puche, M. (2000). “Guías de Práctica de Climatología Agroambiental : Práctica 4. Temperatura del Aire. Aplicaciones : THI y Grados–Día”. Postgrado de Ingeniería Agrícola, Facultad de Agronomía, Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. XX p. Robock, A., R.P. Turco, M.A. Harwell, T.P. Ackerman, R. Andressen, H. Chang y M.V.K. Sivakumar (1993). “Use of General Circulation Model Output in the creation of climate change Scenarios for impact analysis”. En : Climatic Change 23 : 293–335. Kluwer Academic Publishers, Netherlands. 94 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. US Global Change Research Programm (2001). “Climate Change Impacts on The United States. The potential consequences of Climate Variability and Change”. Cambridge University Press. Cambridge, United Kingdom. 537 p. más apéndices. World Meteorological Organization (1989). “Animal Health and Production at Extremes of Weather”. Technical Note Nº 191. WMO–Nº 685. Ginebra, Suiza. 181 p. World Meteorological Organization (2003). “The Global Climate System Review, June 1996–December 2001”. World Climate Data and Monitoring Programme, WMO–Nº 950. Ginebra, Suiza. 144 p. 95 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. ANEXO 1 – LISTADO DE LOS 16 MODELOS INCLUIDOS EN EL SCENGEN • Modelo1 : UKTR desarrollado por el United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene en la vertical 11 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 17 capas. • Modelo2 : HadCM2 desarrollado por United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene en la vertical 19 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 20 capas. • Modelo3 : CSIRO–TR desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial Research Organization (Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 21 capas. • Modelo4 : ECHAM4 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania) a partir del modelo meteorológico para pronóstico del European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) y una parametrización que permite utilizarlo para simulaciones climáticas. El modelo tiene en la vertical 19 capas atmosféricas y está acoplado al modelo oceánico OPYC3. • Modelo5 : UKHI–EQ desarrollado por el United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene en la vertical 11 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada. • Modelo6 : CSIRO2–EQ desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial Research Organization (Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada. Se distingue del Modelo10 (CSIRO1–EQ) por algunas modificaciones en el componente atmosférico. • Modelo7 : ECHAM3 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania). El modelo tiene en la vertical 19 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico geostrófico con 11 capas. Tiene unas condiciones de borde con un “inicio caliente”. • Modelo8 : UIUC–EQ desarrollado por la Universidad de Ilinois en Urbana-Champaign. El modelo tiene en la vertical 11 capas atmosféricas y fue añadido a un modelo oceánico “slab”. Es el único de los modelos incluidos que considera el efecto de los Aerosoles de Sulfato. • Modelo9 : ECHAM1 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania). El modelo tiene en la vertical 19 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico geostrófico con 11 capas. Tiene unas condiciones de borde con un “inicio frío”. • Modelo10 : CSIRO1–EQ desarrollado por desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial Research Organization (Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada. • Modelo11 : CCC–EQ desarrollado por el Canadian Center for Climate Modelling and Analysis (Canadá). El modelo tiene en la vertical 10 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada. • Modelo12 : GFDL–TR desarrollado por el Geophisycal Fluid Dynamics Laboratory (Estados Unidos). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 12 capas. • Modelo13 : BMRC–EQ desarrollado por Bureau of Meteorology Research Center (Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada. • Modelo14 : CGCM1 desarrollado por el Canadian Center for Climate Modelling and Analysis (Canadá). El modelo tiene en la vertical 10 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 29 capas. • Modelo15 : NCAR–DOE desarrollado por el National Center of Atmospheric Research (Estados Unidos). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 20 capas. • Modelo16 : CCRS/NIES desarrollado por Center for Climate Research Studies (universidad de Tokio) – National Institute for Environmental Studies (Japón). El modelo tiene en la vertical 20 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 17 capas. 96 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. ANEXO 2 – LISTADO DE LAS CIENTO TRES (103) ESTACIONES DE PRECIPITACIÓN LONG LAT SERIAL GRILLA -69,6792 11,4181 232 2 Coro-Aeropuerto ESTACIÓN ALTURA 21 EDO. FA -67,6839 10,3522 426 2 Rancho Grande 1160 AR CA -67,9961 10,1908 461 2 Valencia-Gfv 460 -67,6389 10,2553 466 2 Maracay-Aeropuerto 436 AR -67,9953 9,9606 491 5 Las Dos Bocas 550 CA VA -66,9800 10,6028 503 2 Maiquetía-Aeropuerto 63 -66,9314 10,4114 563 2 Caracas-La Mariposa 980 MI -64,2906 11,0250 795 3 San Francisco Macanao 88 NE -71,2883 10,8869 1009 1 Quisiro 20 ZU -71,6000 10,6333 1015 1 Maracaibo-Aeropuerto 65 ZU -71,0186 10,4703 1059 1 Quiroz-El Tablazo 115 ZU -72,2972 10,3306 1071 1 Villa Del Rosario 86 ZU ZU -72,5622 10,0564 1092 1 Machiques-Granja M.A.C. 99 -70,5314 10,2442 1174 1 Quebrada Arriba 615 LA -70,0819 10,1628 1187 1 Carora-Granja 413 LA -69,9422 10,5897 1231 2 Baragua 383 LA -69,2386 10,5506 1238 2 Moroturo 190 LA -69,4633 10,2903 1265 2 Bobare 660 LA -69,3167 10,0667 1282 2 Barquisimeto-Aeropuerto 613 LA -68,7378 10,3639 1343 2 San Felipe 320 YA -68,8697 10,1442 1381 2 Central Matilde 235 YA -67,1600 10,4400 1425 2 Alto De Ño Leon 2101 DF -67,0833 10,3894 1446 2 Sitio Oropeza 1628 MI -67,2611 10,2814 1455 2 La Urbina-Quebrada Seca 650 AR -66,1250 10,5400 1508 2 Carenero 10 MI -66,1667 10,4750 1516 2 Curiepe 30 MI -66,2817 10,4167 1534 2 El Cafe 65 MI -66,5167 10,3833 1542 2 Palo Gacho 500 MI -64,6303 10,2172 1751 3 Puerto La Cruz 15 AN -64,6833 10,1333 1773 3 Barcelona-Aeropuerto 7 AN -64,3894 10,0175 1796 3 Bergantin 310 AN -63,8358 10,9711 1806 3 Porlamar 17 NE -63,1061 10,5778 1828 3 Tunapuy 53 SU -63,9317 10,2500 1869 3 Cumanacoa-La Granja 234 SU -63,8158 10,1828 1873 3 Cocollar 834 SU -62,3025 10,5833 1928 3 Guiria-Aeropuerto 13 SU -70,1197 9,8125 2106 4 El Jabon 1499 LA -70,1106 9,9506 2108 4 Sicarigua 475 LA -70,4067 10,0175 2110 1 Prieto-Los Lopez 539 LA -70,9333 9,8167 2117 4 Mene Grande 27 ZU -70,2733 9,8681 2118 4 El Empedrado 844 LA -70,2825 9,6686 2126 4 Valle Hondo 800 TR -70,2222 9,6367 2136 4 Carache 1157 TR -69,8600 9,5872 2139 5 Sabana Grande-Guago 1388 LA -70,6739 9,5353 2141 4 Cenizo-Campamento Vivian 124 TR -70,4167 9,6353 2146 4 Guamas De Monay 272 TR -70,3333 9,4731 2147 4 Santa Ana 1601 TR 97 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. LONG LAT SERIAL GRILLA -70,5328 9,7069 2151 4 Sabana Grande Estación – Anexo 2 (Cont.) ALTURA 200 EDO. TR -70,4261 9,3700 2156 4 Trujillo-Liceo 790 TR -70,6619 9,3064 2162 4 Escuque 1001 TR -70,6622 9,3658 2172 4 Las Cruces 756 TR -70,5283 9,2511 2185 4 Santiago De Trujillo 1180 TR -70,7081 9,0475 2193 4 La Mesa De Esnujaque 1747 TR -70,6561 9,0833 2195 4 Jajo 1693 TR -69,6567 9,7425 2234 5 Sanare 1330 LA -69,0981 9,6669 2239 5 Agua Blanca 175 PO -69,9553 9,6911 2241 5 Humocaro Bajo 941 LA -69,2333 9,5500 2264 5 Acarigua-Aeropuerto 226 PO -69,7333 9,0167 2299 5 Guanare-Aeropuerto 163 PO -68,2939 9,9217 2316 5 Tinaquillo 385 CO -68,0500 9,6500 2349 5 El Pao-Oficina 128 CO -65,1639 9,9639 2608 5 Clarines 12 AN -65,1969 9,6017 2648 5 Onoto 35 AN -64,7389 9,9678 2703 6 San Bernardino 160 AN -64,5764 9,9583 2713 6 Curataquiche 69 AN -64,3525 9,9083 2717 6 Santa Ines 160 AN -64,7444 9,7853 2722 6 El Carito 100 AN -64,2925 9,5811 2755 6 Santa Rosa 280 AN -63,1833 9,7500 2827 6 Maturín-Aeropuerto 68 MO -61,0944 9,1861 2911 6 San Jose De Yaruara -71,2850 8,5500 3042 4 Mesa De Ejido -71,1569 8,5989 3047 4 -71,9167 8,2667 3074 4 -72,1631 8,1667 3082 -70,4133 8,7678 3126 2 DA 1520 ME Mérida-Aeropuerto 1479 ME Pueblo Hondo 2100 TA 4 Mesa De Seboruco 485 TA 4 Barinitas 550 BA -64,7164 8,8453 3712 6 Pariaguan 240 AN -63,5367 8,1300 3882 6 Ciudad Bolívar-Aeropuerto 43 BO BO -62,6558 8,2914 3933 6 Caroni Macagua 57 -72,4500 7,9167 4012 4 Ure¥A 350 TA -72,4500 7,8500 4022 4 S.Antonio Táchira-Aeropto 377 TA -70,7500 7,2500 4172 4 Guasdualito 130 AP -69,4833 7,0500 4291 5 Elorza 90 AP -67,4697 7,8944 4404 5 S.Fernando Apure-Aeropto 47 AP -65,6406 7,4833 4660 5 Santa Rosalia 72 BO -64,8486 6,9833 4663 6 Las Trincheras 230 BO -61,4900 7,4333 4907 6 Hato Buena Vista 171 BO -62,9500 7,8500 4970 6 Guri-Campamento Las Babas 293 BO -61,1167 7,3000 4974 6 Tumeremo 180 BO -66,7900 10,5033 5027 2 Caracas-Caurimare 965 MI -67,2667 6,9333 5408 5 Hato Uranon 78 AP -63,3333 6,8333 5887 6 La Paragua 290 BO -61,6306 6,7472 5924 6 El Dorado 120 BO -67,6333 5,6833 6424 5 Puerto Ayacucho-Aeropto 73 AM -62,8894 6,5067 6928 6 Arekuna 345 BO -62,6700 5,3597 6931 6 Uriman 395 BO -61,7167 5,5833 6933 6 Kavanayen 1200 BO -61,7278 4,9814 7906 9 Wonken 950 BO 98 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. LONG LAT SERIAL GRILLA -61,1144 4,6014 7947 9 Santa Elena De Uairen Estación – Anexo 2 (Cont.) ALTURA 868 EDO. BO -67,0500 1,9333 9401 8 San Carlos Rio Negro 119 AM -65,8017 3,1436 9402 8 Tama-Tama 112 AM -67,1400 3,9353 9404 8 Santa Barbara-Orinoco 120 AM -65,2167 5,0667 9408 5 Yekuana 138 AM -65,2500 2,8000 9415 8 Santa Maria Guaicas 116 AM ANEXO 3 – LISTADO DE LAS SETENTA Y UN (71) ESTACIONES DE TEMPERATURA LONG SERIAL GRILLA ALTURA EDO. -72,26 LAT 11,0722 88 1 El Carbón ESTACIÓN 50 ZU -69,6792 11,4181 232 2 Coro 21 LA -68,3672 11,0353 396 2 Tocuyo de la Costa 5 FA -67,8611 10,0847 450 2 Samán Mocho 425 AR -67,6389 10,2553 466 2 Maracay 436 AR -66,9800 10,6028 503 2 Maiqueita 63 VA -66,9314 10,4114 563 2 Caracas-La Mariposa 980 MI -66,8667 10,1481 582 2 Cua-Tovar 230 MI -64,2906 11,0250 795 3 San Fco. Macanao 88 NE -63,9667 10,9167 871 3 Porlamar 24 NE -71,6000 10,6333 1015 1 Maracaibo 65 ZU -72,5622 10,0564 1092 1 Machiques-Granja 99 ZU -69,2386 10,5506 1238 2 Moroturo 190 LA -69,3167 10,0667 1282 2 Barquisimeto 613 LA -67,2833 10,4167 1435 2 Colonia Tov. 1790 AR -63,6000 10,5000 1717 3 Cariaco 12 SU -64,1058 10,9064 1740 3 Punta Piedras 3 NE -64,6833 10,1333 1773 3 Barcelona 7 AN -64,5667 10,0833 1790 3 La Corcovada 90 SU -63,9317 10,2500 1869 3 Cumanacoa-Granja 234 SU -62,3025 10,5833 1928 3 Guiria 13 SU -71,2114 10,0333 1931 1 Canal-VOC 2 ZU -71,8992 8,9764 2099 4 Sta.Barbara Zulia 5 ZU ZU -70,9333 9,8167 2117 4 Mene Grande 27 -69,6275 9,9197 2204 5 Quibor 682 LA -69,2333 9,5500 2264 5 Acarigua 226 PO -69,8000 9,0667 2281 5 Mesa de Cavacas 255 PO -69,7333 9,0167 2299 5 Guanare 163 PO -68,5619 9,6975 2311 5 San Carlos-Unellez 213 PO -66,0639 9,4506 2513 5 Presa Tamanaco 160 CO -66,9561 9,8167 2520 5 Embalse Camatagua 330 AR -66,9167 9,4167 2562 5 Carrizal 160 GU -66,0000 9,2167 2589 5 Valle La Pascua 184 GU -63,1833 9,7500 2827 6 Maturin 68 MO -62,0556 9,0889 2914 6 Tucupita-Granja 10 DA -71,1569 8,5989 3047 4 Merida 1479 ME -71,7444 8,3417 3141 4 Tovar 952 ME 99 Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”. LONG ALTURA EDO. -69,8167 LAT 8,8328 SERIAL 3220 GRILLA ESTACIÓN – Anexo 3 (Cont.) 5 San Nicolás 133 PO -68,3703 8,4842 3331 5 Arismendi 85 AP GU -67,3167 8,8833 3400 5 Biológica Los Llanos 86 -64,2167 8,8667 3715 6 El Tigre-CIA 265 AN -63,5367 8,1300 3882 6 Cdad.Bolivar 43 BO -62,3833 8,0167 3994 6 Upata 327 BO -72,4500 7,8500 4022 4 S.Antonio Táchira 377 TA -72,0958 7,9844 4072 4 Páramo El Zumbador 2570 ME -70,7500 7,2500 4172 4 Guasdualito 130 AP -69,4833 7,0500 4291 5 Elorza 90 AP -69,3431 8,0056 4292 5 Bruzual 80 AP -69,1400 7,5622 4296 5 Mantecal 79 AP -67,4697 7,8944 4404 5 S.Fdo.Apure 47 AP -65,1811 7,4208 4667 5 Maripa 35 AN -64,7750 7,7028 4712 6 Musinacio 52 AN -61,1167 7,3000 4974 6 Tumeremo 180 BO 15 VA -66,5783 10,6228 5011 2 Los Caracas -66,9053 10,3803 5018 2 El Laurel -67,2667 6,9333 5408 5 Hato Urañon -67,4500 6,1833 5484 5 Puerto Paez 47 AP -61,1667 6,7569 5911 6 Anacoco 90 DA AM 1249 MI 78 AP -67,6333 5,6833 6424 5 Pto.Ayacucho 73 -62,3361 5,7389 6850 6 Kamarata 460 BO -61,1144 4,6014 7947 9 Sta.Elena Uairen 868 BO -72,2500 8,0333 8092 4 Colón 825 TA -71,9047 7,7536 9060 4 El Paradero 1120 TA -67,1333 10,5333 9311 2 Carayaca 972 MI -67,4181 10,0814 9350 2 El Cortijo 490 AR -67,1400 3,9353 9404 8 Sta. Bárbara del Orinoco 120 AM -67,6667 4,0000 9405 8 San Fernando Atabapo 112 AM -65,2167 5,0667 9408 5 Yekuana 138 BO -66,1667 5,2333 9410 5 San Juan Manapiare 140 AM -65,2500 2,8000 9415 8 Sta. Maria de Guaicas 116 AM -67,1986 10,4561 9632 2 Bajo Seco 2006 CA 100 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. ANEXO 4 – VALORES DE CAMBIO MENSUALES Y TRIMESTRALES PARA LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA FUTURAS SEGÚN LOS MODELOS UKTR Y CCC-EQ, PARA LOS TRES ESCENARIOS CLIMÁTICOS. Tabla 1. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 -3,7 -3,3 1,4 9,1 0,3 -0,6 -2,1 -3,5 -3,3 -1,9 -3,3 -2,8 -3,1 1,5 -2,0 -2,7 -1,9 2 -3,0 -3,4 -0,6 5,8 -1,7 -1,0 -1,4 -2,6 -2,6 -2,7 -5,8 -6,4 -4,9 -0,2 -1,8 -3,5 -2,5 3 -0,4 -3,5 4,3 9,4 -0,5 2,4 -2,3 -1,6 -1,3 -3,4 -3,4 -5,8 -3,8 2,4 -0,9 -2,6 -1,5 4 -5,6 -3,9 22,9 9,1 0,3 2,2 -2,2 -3,4 0,0 -1,8 -2,7 -1,6 -2,6 2,5 -0,8 -1,4 -0,5 5 -5,9 -8,9 3,1 4,2 -1,0 0,6 -3,9 -5,5 -4,0 -6,0 -7,8 -8,9 -8,1 0,0 -2,8 -6,1 -3,9 6 -6,8 -11,4 -2,9 -4,1 -2,7 0,1 -2,9 -2,5 -4,2 -8,1 -7,8 -9,3 -9,0 -3,0 -2,0 -6,9 -4,5 8 -2,6 -5,4 6,2 4,6 0,3 -1,3 -3,2 -4,5 -1,0 -3,8 -4,0 -2,4 -3,2 2,2 -2,6 -3,2 -1,4 9 Grilla -10,0 ENE -11,9 FEB 4,9 MAR 3,3 ABR -1,3 MAY -3,2 JUN -4,2 JUL -5,3 AGO -4,9 SEP -8,1 OCT -5,2 NOV -7,3 DIC -8,7 DIC-FEB 0,4 MAR-MAY -3,9 JUN-AGO -6,0 SEP-NOV -3,8 ANUAL 1 -5,6 -5,0 2,2 13,7 0,4 -1,0 -3,2 -5,3 -5,1 -2,8 -5,0 -4,3 -4,7 2,3 -3,1 -4,1 -2,9 2 -4,6 -5,1 -0,9 8,8 -2,6 -1,5 -2,1 -3,9 -3,9 -4,1 -8,8 -9,6 -7,5 -0,3 -2,7 -5,2 -3,8 3 -0,6 -5,3 6,4 14,3 -0,8 3,7 -3,5 -2,3 -2,0 -5,1 -5,1 -8,7 -5,8 3,6 -1,4 -3,9 -2,3 4 -8,4 -5,9 34,6 13,7 0,4 3,3 -3,3 -5,1 -0,1 -2,8 -4,0 -2,4 -3,9 3,8 -1,3 -2,2 -0,8 5 -8,9 -13,4 4,6 6,3 -1,6 1,0 -5,8 -8,3 -6,1 -9,1 -11,7 -13,4 -12,2 0,0 -4,2 -9,2 -5,9 6 -10,3 -17,2 -4,4 -6,2 -4,1 0,2 -4,4 -3,7 -6,3 -12,3 -11,7 -14,1 -13,6 -4,5 -3,0 -10,4 -6,8 -2,0 8 -3,9 -8,2 9,4 7,0 0,4 -2,0 -4,8 -6,8 -1,5 -5,8 -6,1 -3,7 -4,8 3,3 -3,9 -4,8 9 -15,1 -17,9 7,4 5,0 -2,0 -4,8 -6,4 -7,9 -7,5 -12,3 -7,9 -11,0 -13,1 0,6 -5,9 -9,1 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV -5,8 ANUAL 1 -7,5 -6,6 2,9 18,2 0,6 -1,3 -4,3 -7,0 -6,8 -3,8 -6,7 -5,7 -6,3 3,0 -4,1 -5,5 -3,9 2 -6,1 -6,8 -1,3 11,7 -3,5 -2,0 -2,8 -5,2 -5,2 -5,4 -11,8 -12,9 -10,0 -0,5 -3,5 -7,0 -5,1 3 -0,8 -7,1 8,6 19,0 -1,0 4,9 -4,6 -3,1 -2,7 -6,8 -6,8 -11,6 -7,7 4,8 -1,9 -5,2 -3,1 4 -11,2 -7,9 46,2 18,2 0,5 4,4 -4,4 -6,8 -0,1 -3,7 -5,3 -3,2 -5,2 5,0 -1,7 -2,9 -1,0 5 -11,9 -17,9 6,2 8,4 -2,1 1,3 -7,8 -11,1 -8,1 -12,1 -15,6 -17,8 -16,3 0,0 -5,6 -12,3 -7,8 6 -13,7 -23,0 -5,9 -8,2 -5,4 0,3 -5,8 -5,0 -8,5 -16,4 -15,6 -18,8 -18,1 -6,1 -4,0 -13,9 -9,0 8 -5,2 -10,9 12,6 9,3 0,6 -2,7 -6,5 -9,1 -2,0 -7,7 -8,1 -4,9 -6,4 4,4 -5,2 -6,4 -2,7 9 -20,2 -23,9 9,9 6,7 -2,6 -6,4 -8,5 -10,6 -9,9 -16,4 -10,5 -14,6 -17,4 0,8 -7,9 -12,1 -7,7 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 2. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR 1 -5,8 -5,2 2,2 2 -4,8 -5,3 3 -0,6 -5,5 4 -8,7 5 -9,2 6 -10,6 8 -4,0 9 -15,7 Grilla ENE ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC -5,2 -3,0 -1,0 9,1 -2,7 -1,6 -2,2 -4,0 -4,0 6,7 14,8 -0,8 3,8 -3,6 -2,4 -2,1 -6,1 35,8 14,1 0,4 3,5 -3,5 -5,3 -0,1 -2,8 -4,2 -2,5 -4,1 3,9 -1,3 -2,2 -0,8 -13,9 4,8 6,5 -1,6 1,0 -6,0 -8,6 -6,3 -9,4 -12,1 -13,8 -12,7 0,0 -4,3 -9,5 -6,1 -17,8 -4,6 -6,4 -4,2 0,2 -4,5 -3,9 -6,6 -12,7 -12,1 -14,6 -14,1 -4,7 -3,1 -10,8 -7,0 -8,5 9,8 7,3 0,5 -2,1 -5,0 -7,1 -1,5 -6,0 -6,3 -3,8 -5,0 3,5 -4,1 -4,9 -2,1 -18,5 7,7 5,2 -2,0 -5,0 -6,6 -8,2 -7,7 -12,7 -8,2 -11,4 -13,5 0,7 -6,1 -9,4 JUN JUL AGO SEP -5,3 OCT NOV -4,9 2,4 -10,0 -7,7 -0,4 -2,7 -5,4 -4,0 -9,0 -6,0 3,7 -1,5 -4,0 -2,4 DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO -4,3 ANUAL -5,5 MAY -9,1 -5,3 -3,2 SEP-NOV -3,3 ABR -4,2 JUN-AGO -1,0 MAR -4,4 MAR-MAY 0,4 FEB -5,2 DIC-FEB 14,1 SEP-NOV -3,0 -6,0 ANUAL 1 -10,3 -9,1 4,0 25,1 0,8 -1,8 -5,9 -9,7 -9,3 -5,2 -9,2 -7,8 -8,7 4,2 -5,6 -7,6 2 -8,4 -9,3 -1,8 16,1 -4,8 -2,8 -3,9 -7,1 -7,1 -7,5 -16,2 -17,7 -13,7 -0,6 -4,9 -9,6 -7,0 3 -1,0 -9,8 11,8 26,2 -1,4 6,7 -6,4 -4,3 -3,7 -9,4 -9,4 -15,9 -10,6 6,6 -2,6 -7,1 -4,3 4 -15,5 -10,9 63,6 25,1 0,7 6,1 -6,1 -9,4 -0,1 -5,1 -7,4 -4,4 -7,2 6,9 -2,3 -4,0 -1,4 5 -16,4 -24,6 8,5 11,6 -2,9 1,8 -10,7 -15,2 -11,2 -16,7 -21,6 -24,6 -22,5 0,0 -7,7 -16,9 -10,8 6 -18,9 -31,7 -8,2 -11,3 -7,5 0,4 -8,0 -6,9 -11,7 -22,6 -21,5 -25,9 -25,0 -8,3 -5,4 -19,1 -12,4 8 -7,1 -15,0 17,3 12,9 0,8 -3,7 -8,9 -12,5 -2,7 -10,6 -11,2 -6,7 -8,8 6,1 -7,2 -8,8 -3,7 9 Grilla -27,8 ENE -32,9 FEB 13,7 MAR 9,2 ABR -3,6 MAY -8,8 JUN -11,8 JUL -14,6 AGO -13,7 SEP -22,6 OCT -14,5 NOV -20,1 DIC -24,0 DIC-FEB 1,2 MAR-MAY -10,9 JUN-AGO -16,7 SEP-NOV -5,4 -10,6 ANUAL 1 -15,2 -13,5 5,8 37,0 1,1 -2,7 -8,7 -14,3 -13,7 -7,7 -13,5 -11,6 -12,8 6,2 -8,3 -11,1 -7,9 2 -12,4 -13,8 -2,6 23,7 -7,1 -4,1 -5,8 -10,5 -10,4 -11,0 -23,9 -26,1 -20,2 -0,9 -7,2 -14,2 -10,4 -6,3 3 -1,5 -14,5 17,4 38,6 -2,0 9,9 -9,4 -6,4 -5,4 -13,9 -13,9 -23,5 -15,7 9,7 -3,8 -10,5 4 -22,8 -16,0 93,7 37,0 1,1 9,0 -9,0 -13,9 -0,2 -7,5 -10,9 -6,5 -10,6 10,1 -3,4 -5,8 -2,0 5 -24,1 -36,2 12,5 17,0 -4,2 2,6 -15,8 -22,4 -16,5 -24,5 -31,8 -36,2 -33,1 0,0 -11,4 -24,9 -15,9 6 -27,8 -46,6 -12,0 -16,7 -11,0 0,6 -11,8 -10,1 -17,2 -33,3 -31,7 -38,1 -36,8 -12,3 -8,0 -28,1 -18,3 8 -10,5 -22,1 25,5 18,9 1,2 -5,5 -13,1 -18,5 -4,0 -15,6 -16,5 -9,9 -12,9 9,0 -10,6 -12,9 -5,5 9 -40,9 -48,5 20,2 13,5 -5,3 -13,0 -17,3 -21,5 -20,2 -33,3 -21,4 -29,7 -35,4 1,7 -16,0 -24,6 -15,6 102 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 3. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla 1 ENE -8,0 FEB MAR -7,1 3,1 ABR 19,5 MAY JUN 0,6 -1,4 JUL -4,6 AGO -7,5 SEP -7,2 OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL -4,1 -7,1 -6,1 -6,7 3,3 -4,4 -5,9 -4,2 -5,5 2 -6,6 -7,3 -1,4 12,5 -3,7 -2,2 -3,0 -5,5 -5,5 -5,8 -12,6 -13,8 -10,7 -0,5 -3,8 -7,5 3 -0,8 -7,6 9,2 20,4 -1,1 5,2 -4,9 -3,3 -2,8 -7,3 -7,3 -12,4 -8,3 5,1 -2,0 -5,5 -3,3 4 -12,0 -8,4 49,4 19,5 0,6 4,8 -4,8 -7,3 -0,1 -3,9 -5,7 -3,4 -5,6 5,3 -1,8 -3,1 -1,1 5 -12,7 -19,1 6,6 9,0 -2,2 1,4 -8,3 -11,8 -8,7 -12,9 -16,8 -19,1 -17,5 0,0 -6,0 -13,1 -8,4 6 -14,6 -24,6 -6,3 -8,8 -5,8 0,3 -6,2 -5,3 -9,1 -17,6 -16,7 -20,1 -19,4 -6,5 -4,2 -14,8 -9,6 8 -5,5 -11,7 13,4 10,0 0,6 -2,9 -6,9 -9,7 -2,1 -8,2 -8,7 -5,2 -6,8 4,8 -5,6 -6,8 -2,9 9 -21,6 -25,5 10,6 7,1 -2,8 -6,8 -9,1 -11,4 -10,6 -17,5 -11,3 -15,6 -18,6 0,9 -8,5 -13,0 -8,2 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 -14,4 -12,8 5,5 35,0 1,0 -2,5 -8,2 -13,5 -13,0 -7,3 -12,8 -10,9 -12,1 5,8 -7,9 -10,5 -7,5 2 -11,8 -13,0 -2,4 22,4 -6,7 -3,9 -5,4 -9,9 -9,9 -10,4 -22,6 -24,7 -19,1 -0,9 -6,8 -13,4 -9,8 3 -1,5 -13,7 16,5 36,6 -1,9 9,4 -8,9 -6,0 -5,1 -13,1 -13,1 -22,2 -14,8 9,2 -3,6 -9,9 -6,0 4 -21,5 -15,2 88,7 35,0 1,0 8,6 -8,5 -13,2 -0,2 -7,1 -10,3 -6,1 -10,0 9,6 -3,2 -5,5 -1,9 5 -22,8 -34,3 11,9 16,1 -4,0 2,5 -14,9 -21,2 -15,6 -23,2 -30,1 -34,3 -31,4 0,0 -10,8 -23,5 -15,1 6 -26,3 -44,2 -11,4 -15,8 -10,4 0,5 -11,2 -9,6 -16,3 -31,5 -30,0 -36,0 -34,8 -11,6 -7,6 -26,6 -17,3 8 -9,9 -21,0 24,2 17,9 1,1 -5,2 -12,4 -17,5 -3,8 -14,8 -15,6 -9,4 -12,3 8,6 -10,0 -12,3 -5,2 9 Grilla -38,8 ENE -45,9 FEB 19,1 MAR 12,8 ABR -5,0 MAY -12,3 JUN -16,4 JUL -20,4 AGO -19,1 SEP -31,5 OCT -20,3 NOV -28,1 DIC -33,5 DIC-FEB 1,6 MAR-MAY -15,2 JUN-AGO -23,3 SEP-NOV -14,7 ANUAL 1 -21,4 -19,0 8,3 52,2 1,6 -3,7 -12,2 -20,2 -19,3 -10,9 -19,1 -16,3 -18,0 8,7 -11,7 -15,7 -11,1 2 -17,5 -19,4 -3,6 33,4 -10,0 -5,8 -8,1 -14,8 -14,7 -15,6 -33,7 -36,8 -28,5 -1,4 -10,1 -20,0 -14,6 3 -2,2 -20,4 24,5 54,5 -2,9 14,0 -13,2 -9,0 -7,6 -19,6 -19,5 -33,1 -22,1 13,7 -5,4 -14,8 -8,9 4 -32,1 -22,6 132,1 52,2 1,5 12,7 -12,7 -19,6 -0,2 -10,5 -15,3 -9,1 -14,9 14,3 -4,8 -8,3 -2,9 5 -34,0 -51,1 17,7 24,0 -6,0 3,7 -22,3 -31,6 -23,3 -34,6 -44,8 -51,0 -46,7 0,0 -16,0 -35,1 -22,5 6 -39,2 -65,8 -17,0 -23,5 -15,5 0,8 -16,6 -14,3 -24,3 -47,0 -44,7 -53,7 -51,9 -17,3 -11,3 -39,7 -25,8 8 -14,8 -31,2 36,0 26,7 1,7 -7,7 -18,5 -26,0 -5,6 -22,0 -23,2 -14,0 -18,3 12,7 -14,9 -18,3 -7,8 9 -57,7 -68,4 28,4 19,1 -7,4 -18,3 -24,4 -30,4 -28,5 -46,9 -30,2 -41,8 -49,9 2,4 -22,6 -34,7 -22,0 103 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 4. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla EN E FEB JUL -0,3 2,3 0,5 -0,7 1,6 5,3 -0,6 -0,2 4 -2,3 -2,7 -3,7 -6,3 -2,0 5 -0,3 -1,0 -4,3 -5,1 -3,4 -1,8 0,3 6 1,2 2,1 -3,2 -3,8 -2,5 -3,3 1,0 8 1,8 -0,3 0,4 -4,6 0,7 0,2 -2,7 9 0,1 -2,7 1,1 -2,7 1,2 -1,3 -1,7 MAR ABR 1,5 JUN 3 FEB -0,9 MAY 2 ENE 3,6 ABR -2,0 Grilla 0,7 MAR 1 AGO DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL -3,7 2,8 3,1 2,7 4,8 -4,4 4,3 3,4 5,3 7,2 -1,8 -2,0 -1,9 -4,1 -5,2 -2,6 -0,9 -3,1 -2,2 -2,8 -3,3 -1,8 -4,2 -0,8 -2,7 -2,3 -0,1 -2,3 0,5 -3,0 -4,0 -1,3 -3,1 -0,7 -1,5 -1,5 -0,8 -2,4 -4,0 -5,8 -1,0 0,0 -1,4 -1,2 -4,3 -1,9 -2,4 -1,9 -3,3 -5,3 -3,7 -2,2 -0,2 -1,7 -3,7 AGO SEP OCT 0,9 DIC -1,1 JUL 0,9 NOV -1,1 JUN 0,4 OCT 1,2 MAY 2,0 SEP -4,3 -1,3 -1,0 1,1 -0,3 0,7 0,2 -1,4 -3,0 -1,1 -0,6 0,8 2,2 0,7 -2,3 -3,8 -0,5 -0,7 1,3 3,1 1,3 -3,1 -2,8 -4,1 -1,9 -4,1 -3,3 NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV -2,0 ANUAL 1 -3,0 1,1 5,5 -1,3 2,3 -6,5 1,8 3,1 0,7 1,3 1,3 -1,9 -1,6 1,6 -0,4 1,1 0,3 2 -0,4 3,5 0,7 -1,1 -1,6 -5,6 4,3 4,7 4,1 7,3 -2,2 -4,6 -1,6 -0,9 1,2 3,4 1,1 3 2,4 8,1 -0,9 -0,3 -1,7 -6,6 6,4 5,2 7,9 10,9 -3,5 -5,7 -0,8 -1,0 2,0 4,7 2,0 4 -3,4 -4,1 -5,5 -9,5 -3,1 -2,7 -3,0 -2,9 -6,1 -7,9 -3,9 -4,7 -4,2 -6,2 -2,8 -6,2 -5,0 5 -0,4 -1,5 -6,5 -7,7 -5,1 -2,8 0,5 -1,3 -4,7 -3,3 -4,3 -5,1 -2,8 -6,3 -1,1 -4,1 -3,5 6 1,8 3,2 -4,8 -5,8 -3,8 -4,9 1,6 -0,2 -3,5 0,7 -4,6 -6,0 -2,0 -4,7 -1,0 -2,3 -2,2 8 2,8 -0,4 0,6 -6,9 1,1 0,3 -4,1 -1,3 -3,6 -6,1 -8,7 -1,5 0,1 -2,1 -1,8 -6,5 -2,8 9 Grilla 0,2 EN E -4,0 FEB 1,7 MAR -4,1 ABR 1,8 MAY -1,9 JUN -2,6 JUL -3,6 AGO -2,8 SEP -4,9 OCT -8,1 NOV -5,6 DIC -3,4 DIC-FEB -0,3 MAR-MAY -2,6 JUN-AGO -5,5 SEP-NOV -2,9 ANUAL 1 -4,0 1,5 7,3 -1,8 3,1 -8,7 2,3 4,1 0,9 1,8 1,8 -2,5 -2,1 2,1 -0,6 1,5 0,4 2 -0,6 4,7 1,0 -1,4 -2,1 -7,4 5,7 6,2 5,4 9,7 -2,9 -6,1 -2,2 -1,2 1,6 4,5 1,4 3 3,1 10,8 -1,2 -0,4 -2,2 -8,8 8,6 6,9 10,6 14,5 -4,7 -7,6 -1,1 -1,4 2,6 6,3 2,6 4 -4,6 -5,4 -7,4 -12,7 -4,1 -3,5 -3,9 -3,9 -8,2 -10,6 -5,3 -6,2 -5,6 -8,3 -3,8 -8,3 -6,7 5 -0,5 -2,1 -8,6 -10,2 -6,8 -3,7 0,6 -1,7 -6,3 -4,3 -5,7 -6,7 -3,7 -8,4 -1,5 -5,4 -4,6 6 2,5 4,3 -6,4 -7,8 -5,0 -6,6 2,1 -0,3 -4,6 1,0 -6,1 -8,0 -2,7 -6,2 -1,3 -3,1 -3,0 8 3,7 -0,6 0,8 -9,2 1,4 0,3 -5,4 -1,7 -4,9 -8,1 -11,6 -1,9 0,1 -2,8 -2,4 -8,6 -3,8 9 0,2 -5,3 2,3 -5,5 2,4 -2,5 -3,5 -4,8 -3,8 -6,6 -10,8 -7,5 -4,5 -0,4 -3,5 -7,3 -3,9 104 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 5. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAY JUN JUL AGO 2 -0,5 3,6 3 2,4 8,4 4 -3,6 -4,2 -5,7 5 -0,4 -1,6 -6,7 -7,9 -5,3 -2,9 0,5 6 1,9 3,3 -5,0 -6,0 -3,9 -5,1 1,6 8 2,9 -0,5 0,6 -7,2 1,1 0,3 -4,2 -1,3 9 0,2 ENE -4,1 FEB 5,7 ABR -3,1 Grilla 1,1 MAR 1 SEP -1,4 2,4 -6,8 1,8 3,2 0,7 0,8 -1,1 -1,7 -5,8 4,4 4,8 -0,9 -0,3 -1,7 -6,8 6,7 5,4 -9,9 -3,2 -2,8 -3,1 -3,0 1,7 MAR -4,3 ABR 1,9 MAY -2,0 JUN -2,7 JUL OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1,4 1,4 -2,0 -1,6 1,7 -0,4 1,1 0,3 4,2 7,6 -2,3 -4,8 -1,7 -0,9 1,2 3,5 1,1 8,2 11,2 -3,6 -5,9 -0,8 -1,1 2,0 4,9 2,0 -6,4 -8,2 -4,1 -4,8 -4,3 -6,4 -3,0 -6,4 -5,2 -1,3 -4,9 -3,4 -4,4 -5,2 -2,9 -6,5 -1,2 -4,2 -3,6 -0,2 -3,6 0,8 -4,7 -6,3 -2,1 -4,8 -1,0 -2,4 -2,3 -3,8 -6,3 -9,0 -1,5 0,1 -2,2 -1,9 -6,7 -2,9 -3,7 AGO -2,9 SEP -5,1 OCT -8,4 NOV -5,8 DIC -3,5 DIC-FEB -0,3 MAR-MAY -2,7 JUN-AGO -5,7 SEP-NOV -3,0 ANUAL 1 -5,6 2,0 10,1 -2,4 4,3 -12,0 3,2 5,7 1,2 2,4 2,4 -3,5 -2,9 3,0 -0,8 2,0 0,6 2 -0,8 6,5 1,4 -2,0 -2,9 -10,3 7,9 8,6 7,4 13,4 -4,0 -8,4 -3,0 -1,7 2,2 6,2 2,0 3 4,3 14,8 -1,6 -0,6 -3,1 -12,2 11,8 9,5 14,6 20,0 -6,4 -10,5 -1,5 -1,9 3,6 8,6 3,6 4 -6,3 -7,4 -10,1 -17,5 -5,7 -4,9 -5,4 -5,3 -11,3 -14,6 -7,2 -8,6 -7,6 -11,4 -5,2 -11,4 -9,3 5 -0,7 -2,9 -11,9 -14,1 -9,4 -5,1 0,8 -2,3 -8,7 -6,0 -7,8 -9,3 -5,1 -11,6 -2,1 -7,4 -6,3 6 3,4 5,9 -8,8 -10,7 -6,9 -9,1 2,9 -0,4 -6,4 1,3 -8,4 -11,1 -3,7 -8,5 -1,9 -4,3 -4,1 8 5,1 -0,8 1,1 -12,7 1,9 0,5 -7,5 -2,3 -6,7 -11,2 -16,0 -2,7 0,1 -3,9 -3,3 -11,9 -5,2 9 Grilla 0,3 ENE -7,4 FEB 3,1 MAR -7,6 ABR 3,3 MAY -3,5 JUN -4,8 JUL -6,6 AGO -5,2 SEP -9,0 OCT -14,8 NOV -10,3 DIC -6,2 DIC-FEB -0,6 MAR-MAY -4,8 JUN-AGO -10,1 SEP-NOV -5,4 ANUAL 1 -8,2 3,0 14,8 -3,5 6,3 -17,6 4,8 8,4 1,8 3,6 3,6 -5,2 -4,3 4,3 -1,2 3,0 0,8 2 -1,2 9,5 2,0 -2,9 -4,3 -15,1 11,6 12,6 11,0 19,8 -5,9 -12,4 -4,4 -2,4 3,2 9,1 2,9 3 6,4 21,8 -2,4 -0,9 -4,5 -17,9 17,4 14,1 21,5 29,4 -9,4 -15,5 -2,2 -2,8 5,3 12,7 5,3 4 -9,3 -11,0 -14,9 -25,8 -8,4 -7,2 -8,0 -7,9 -16,6 -21,4 -10,7 -12,6 -11,3 -16,8 -7,7 -16,8 -13,6 5 -1,0 -4,2 -17,5 -20,7 -13,8 -7,5 1,2 -3,5 -12,8 -8,8 -11,5 -13,7 -7,5 -17,0 -3,1 -11,0 -9,4 6 5,0 8,8 -13,0 -15,7 -10,2 -13,4 4,3 -0,6 -9,4 2,0 -12,3 -16,3 -5,4 -12,6 -2,7 -6,3 -6,0 8 7,5 -1,2 1,6 -18,7 2,9 0,7 -11,1 -3,5 -9,9 -16,4 -23,6 -3,9 0,2 -5,7 -4,9 -17,5 -7,6 9 0,4 -10,8 4,6 -11,1 4,9 -5,2 -7,1 -9,7 -7,6 -13,3 -21,8 -15,1 -9,1 -0,9 -7,1 -14,9 -8,0 105 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 6. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB -8,0 6,1 6,6 5,8 10,4 -3,1 -6,5 -2,3 -1,3 1,7 4,8 1,5 9,2 7,4 11,4 15,5 -5,0 -8,1 -1,2 -1,5 2,8 6,7 2,8 4 -4,9 -5,8 -7,9 -13,6 -4,4 -3,8 -4,2 -4,2 -8,8 -11,3 -5,6 -6,7 -5,9 -8,8 -4,1 -8,8 -7,2 5 -0,5 -2,2 -9,2 -10,9 -7,3 -3,9 0,6 -1,8 -6,7 -4,6 -6,1 -7,2 -4,0 -9,0 -1,6 -5,8 -4,9 6 2,6 4,6 -6,9 -8,3 -5,4 -7,1 2,2 -0,3 -4,9 1,0 -6,5 -8,6 -2,9 -6,6 -1,4 -3,3 -3,2 8 4,0 -0,6 0,8 -9,9 1,5 0,3 -5,8 -1,8 -5,2 -8,7 -12,4 -2,1 0,1 -3,0 -2,6 -9,2 -4,0 9 0,2 -5,7 2,4 -5,9 2,6 -2,7 -3,7 -5,1 -4,0 -7,0 -11,5 -8,0 -4,8 -0,5 -3,8 -7,9 -4,2 MAR-MAY JUN-AGO 1,6 ANUAL -9,4 DIC-FEB -0,6 SEP-NOV -2,3 DIC 2,3 JUN-AGO -2,4 NOV -2,2 MAR-MAY -1,5 OCT -2,7 DIC-FEB -0,5 SEP 1,9 DIC 1,0 AGO 1,9 NOV -1,3 JUL 0,9 OCT 5,0 JUN 4,4 SEP 11,5 MAY 2,5 AGO 3,4 ABR -9,3 JUL -0,6 MAR 3,3 JUN 3 FEB -1,9 MAY 2 ENE 7,8 ABR -4,3 Grilla 1,6 MAR 1 SEP-NOV 0,4 ANUAL 1 -7,8 2,8 14,1 -3,4 5,9 -16,7 4,5 7,9 1,7 3,4 3,4 -4,9 -4,0 4,1 -1,1 2,8 0,8 2 -1,1 9,0 1,9 -2,7 -4,1 -14,3 11,0 11,9 10,4 18,7 -5,6 -11,8 -4,2 -2,3 3,0 8,6 2,7 3 6,0 20,7 -2,3 -0,8 -4,3 -17,0 16,5 13,3 20,4 27,8 -8,9 -14,6 -2,1 -2,7 5,0 12,1 5,0 4 -8,8 -10,4 -14,1 -24,4 -7,9 -6,8 -7,6 -7,5 -15,7 -20,3 -10,1 -12,0 -10,7 -15,9 -7,3 -15,9 -12,9 5 -0,9 -4,0 -16,6 -19,6 -13,1 -7,1 1,2 -3,3 -12,1 -8,3 -10,9 -12,9 -7,1 -16,1 -2,9 -10,4 -8,9 6 4,7 8,3 -12,3 -14,9 -9,6 -12,7 4,0 -0,5 -8,9 1,9 -11,7 -15,5 -5,1 -11,9 -2,6 -6,0 -5,7 8 7,1 -1,1 1,5 -17,7 2,7 0,6 -10,5 -3,3 -9,3 -15,6 -22,4 -3,7 0,2 -5,4 -4,7 -16,6 -7,2 9 Grilla 0,4 ENE -10,3 FEB 4,3 MAR -10,5 ABR 4,7 MAY -4,9 JUN -6,7 JUL -9,1 AGO -7,2 SEP -12,6 OCT -20,7 NOV -14,3 DIC -8,6 DIC-FEB -0,9 MAR-MAY -6,7 JUN-AGO -14,1 SEP-NOV -7,6 ANUAL 1 -11,5 4,2 20,9 -5,0 8,9 -24,9 6,7 11,8 2,5 5,1 5,0 -7,3 -6,0 6,1 -1,7 4,2 1,2 2 -1,7 13,4 2,8 -4,1 -6,1 -21,3 16,3 17,8 15,4 27,9 -8,3 -17,5 -6,3 -3,4 4,5 12,8 4,1 3 9,0 30,8 -3,4 -1,3 -6,4 -25,3 24,6 19,8 30,4 41,4 -13,3 -21,8 -3,1 -4,0 7,5 18,0 7,4 4 -13,1 -15,5 -21,1 -36,4 -11,8 -10,1 -11,3 -11,1 -23,5 -30,2 -15,0 -17,9 -15,9 -23,6 -10,9 -23,7 -19,2 5 -1,4 -5,9 -24,7 -29,2 -19,5 -10,5 1,7 -4,9 -18,0 -12,4 -16,3 -19,3 -10,6 -24,0 -4,3 -15,4 -13,2 6 7,0 12,3 -18,4 -22,2 -14,4 -18,9 6,0 -0,8 -13,2 2,8 -17,4 -23,0 -7,7 -17,8 -3,8 -8,9 -8,5 8 10,6 -1,7 2,2 -26,4 4,0 0,9 -15,6 -4,9 -13,9 -23,2 -33,3 -5,6 0,3 -8,1 -6,9 -24,7 -10,7 9 0,6 -15,3 6,4 -15,7 6,9 -7,3 -10,0 -13,6 -10,8 -18,8 -30,8 -21,4 -12,8 -1,3 -10,1 -21,0 -11,2 106 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 7. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 4 0,7 0,6 0,4 0,2 0,3 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,7 0,6 0,3 0,4 0,4 0,4 5 0,8 0,6 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,6 0,6 0,5 0,7 0,7 0,4 0,4 0,6 0,5 6 0,6 0,6 0,5 0,4 0,4 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,4 0,5 0,6 0,4 0,3 0,4 0,4 8 0,8 0,8 0,6 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,6 0,7 0,6 0,7 0,8 0,5 0,4 0,6 0,6 9 0,9 0,9 0,7 0,4 0,4 0,5 0,5 0,6 0,7 0,9 0,7 0,7 0,9 0,5 0,5 0,8 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV 0,7 ANUAL 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 2 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 3 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 4 1,1 0,9 0,6 0,3 0,5 0,5 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 1,0 1,0 0,5 0,6 0,7 0,7 5 1,1 0,9 0,7 0,6 0,6 0,6 0,5 0,7 0,9 0,8 0,8 1,1 1,1 0,7 0,6 0,8 0,8 6 0,9 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,7 0,6 0,7 0,8 0,7 0,5 0,6 0,7 8 1,3 1,2 1,0 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,9 1,0 0,9 1,1 1,2 0,7 0,7 0,9 0,9 9 Grilla 1,4 ENE 1,4 FEB 1,0 MAR 0,7 ABR 0,7 MAY 0,7 JUN 0,8 JUL 0,9 AGO 1,1 SEP 1,3 OCT 1,0 NOV 1,1 DIC 1,3 DIC-FEB 0,8 MAR-MAY 0,8 JUN-AGO 1,1 SEP-NOV 1,0 ANUAL 1 0,7 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 2 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 3 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 4 1,5 1,1 0,8 0,4 0,7 0,7 0,8 0,9 1,0 0,9 0,9 1,3 1,3 0,6 0,8 0,9 0,9 5 1,5 1,2 1,0 0,8 0,8 0,8 0,7 0,9 1,1 1,1 1,0 1,5 1,4 0,9 0,8 1,1 1,0 6 1,1 1,2 1,1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,6 0,8 0,9 0,8 1,0 1,1 0,9 0,6 0,8 0,9 8 1,7 1,6 1,3 0,8 0,8 0,8 0,8 1,0 1,1 1,3 1,2 1,4 1,6 1,0 0,9 1,2 1,1 9 1,8 1,8 1,4 0,9 0,9 1,0 1,0 1,1 1,5 1,7 1,4 1,5 1,7 1,0 1,0 1,5 1,3 107 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 8. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 2 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 3 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 4 1,2 0,9 0,6 0,3 0,5 0,6 0,6 0,7 0,8 0,7 0,7 1,0 1,0 0,5 0,6 0,7 0,7 5 1,2 0,9 0,8 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,9 0,9 0,8 1,1 1,1 0,7 0,6 0,9 0,8 6 0,9 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,7 0,6 0,8 0,9 0,7 0,5 0,6 0,7 8 1,3 1,3 1,0 0,6 0,6 0,6 0,6 0,8 0,9 1,0 0,9 1,1 1,2 0,7 0,7 0,9 0,9 9 1,4 1,4 1,1 0,7 0,7 0,8 0,8 0,9 1,1 1,3 1,1 1,1 1,3 0,8 0,8 1,2 1,0 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,9 0,9 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 2 0,9 0,9 0,8 0,9 0,9 0,9 0,8 0,7 0,8 0,8 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 3 0,8 0,8 0,8 0,9 0,8 0,9 0,8 0,7 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 4 2,0 1,6 1,1 0,6 0,9 1,0 1,1 1,2 1,4 1,2 1,3 1,9 1,8 0,9 1,1 1,3 1,3 5 2,1 1,7 1,4 1,1 1,1 1,1 1,0 1,2 1,6 1,5 1,4 2,0 1,9 1,2 1,1 1,5 1,4 6 1,6 1,6 1,5 1,3 1,1 0,9 0,8 0,9 1,1 1,3 1,1 1,4 1,5 1,3 0,9 1,1 1,2 8 2,3 2,3 1,8 1,1 1,1 1,1 1,1 1,4 1,6 1,9 1,6 1,9 2,2 1,3 1,2 1,7 1,6 2,1 1,9 9 Grilla 2,5 ENE 2,5 FEB 1,9 MAR 1,3 ABR 1,2 MAY 1,4 JUN 1,4 JUL 1,6 AGO 2,0 SEP 2,4 OCT 1,9 NOV 2,0 DIC 2,4 DIC-FEB 1,4 MAR-MAY 1,4 JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 1,4 1,4 1,2 1,3 1,4 1,4 1,3 1,2 1,2 1,3 1,3 1,4 1,4 1,3 1,3 1,3 1,3 2 1,4 1,3 1,2 1,3 1,3 1,3 1,2 1,1 1,2 1,2 1,2 1,3 1,3 1,2 1,2 1,2 1,3 3 1,2 1,2 1,2 1,3 1,2 1,3 1,2 1,1 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 4 3,0 2,3 1,6 0,9 1,4 1,5 1,6 1,8 2,0 1,8 1,9 2,7 2,6 1,3 1,6 1,9 1,9 5 3,1 2,5 2,0 1,7 1,6 1,6 1,5 1,8 2,3 2,2 2,1 3,0 2,9 1,8 1,6 2,2 2,1 6 2,3 2,4 2,2 1,9 1,6 1,4 1,2 1,3 1,6 1,9 1,6 2,0 2,2 1,9 1,3 1,6 1,8 8 3,4 3,3 2,6 1,6 1,6 1,7 1,6 2,0 2,3 2,7 2,4 2,9 3,2 1,9 1,8 2,5 2,3 9 3,7 3,7 2,8 1,9 1,8 2,0 2,1 2,3 3,0 3,5 2,8 3,0 3,5 2,1 2,1 3,1 2,7 108 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 9. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,7 0,7 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 2 0,7 0,7 0,6 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,7 3 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 4 1,6 1,2 0,8 0,5 0,7 0,8 0,8 0,9 1,1 0,9 1,0 1,4 1,4 0,7 0,8 1,0 1,0 5 1,6 1,3 1,1 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 1,2 1,2 1,1 1,6 1,5 0,9 0,9 1,2 1,1 6 1,2 1,3 1,1 1,0 0,8 0,7 0,6 0,7 0,9 1,0 0,8 1,1 1,2 1,0 0,7 0,9 0,9 8 1,8 1,8 1,4 0,8 0,8 0,9 0,9 1,1 1,2 1,4 1,3 1,5 1,7 1,0 0,9 1,3 1,2 9 1,9 2,0 1,5 1,0 0,9 1,1 1,1 1,2 1,6 1,8 1,5 1,6 1,8 1,1 1,1 1,6 1,4 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 1,3 1,3 1,2 1,2 1,3 1,3 1,2 1,1 1,2 1,2 1,2 1,3 1,3 1,2 1,2 1,2 1,2 2 1,3 1,2 1,1 1,2 1,2 1,2 1,2 1,0 1,1 1,1 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,1 1,2 3 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,1 1,0 1,1 1,1 1,1 1,1 1,2 1,2 1,2 1,1 1,1 4 2,9 2,2 1,5 0,9 1,3 1,4 1,5 1,7 1,9 1,7 1,8 2,6 2,5 1,2 1,5 1,8 1,8 5 2,9 2,3 1,9 1,6 1,5 1,5 1,4 1,7 2,2 2,1 2,0 2,8 2,7 1,7 1,5 2,1 2,0 6 2,2 2,3 2,1 1,8 1,5 1,3 1,2 1,2 1,5 1,8 1,5 1,9 2,1 1,8 1,2 1,5 1,7 8 3,2 3,2 2,5 1,5 1,5 1,6 1,5 1,9 2,2 2,6 2,3 2,7 3,0 1,8 1,7 2,3 2,2 2,9 2,6 9 Grilla 3,5 ENE 3,5 FEB 2,6 MAR 1,8 ABR 1,7 MAY 1,9 JUN 2,0 JUL 2,2 AGO 2,8 SEP 3,3 OCT 2,6 NOV 2,8 DIC 3,3 DIC-FEB 2,0 MAR-MAY 2,0 JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 2,0 2,0 1,7 1,8 2,0 2,0 1,8 1,6 1,7 1,8 1,8 2,0 2,0 1,8 1,8 1,8 1,8 2 2,0 1,8 1,6 1,8 1,8 1,8 1,7 1,5 1,6 1,6 1,7 1,8 1,8 1,7 1,7 1,6 1,8 3 1,7 1,7 1,7 1,8 1,7 1,8 1,6 1,5 1,6 1,6 1,6 1,6 1,7 1,7 1,7 1,6 1,6 4 4,3 3,3 2,2 1,3 2,0 2,1 2,2 2,5 2,8 2,5 2,6 3,8 3,7 1,8 2,2 2,6 2,6 5 4,4 3,5 2,8 2,4 2,3 2,2 2,1 2,5 3,3 3,2 2,9 4,2 4,0 2,5 2,3 3,2 2,9 6 3,3 3,4 3,1 2,6 2,2 2,0 1,7 1,8 2,3 2,6 2,2 2,8 3,2 2,6 1,8 2,3 2,5 8 4,8 4,7 3,7 2,2 2,2 2,4 2,3 2,8 3,3 3,8 3,4 4,0 4,5 2,7 2,5 3,5 3,3 9 5,2 5,3 3,9 2,6 2,5 2,8 2,9 3,3 4,2 4,9 3,9 4,2 4,9 2,9 2,9 4,4 3,8 109 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 10. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 2 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 4 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 5 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 6 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 8 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 9 0,3 0,4 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,4 0,4 0,3 0,3 0,3 0,3 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 2 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 3 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 8 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 9 Grilla 0,5 ENE 0,6 FEB 0,5 MAR 0,5 ABR 0,4 MAY 0,4 JUN 0,4 JUL 0,5 AGO 0,5 SEP 0,5 OCT 0,5 NOV 0,6 DIC 0,6 DIC-FEB 0,5 MAR-MAY 0,4 JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 2 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 3 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 4 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 5 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 8 0,7 0,7 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,5 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 9 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,5 0,6 0,7 0,7 0,6 0,7 0,8 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 110 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 11. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 0,4 2 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 3 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 6 0,4 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,5 8 0,5 0,5 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5 0,5 0,4 0,5 0,5 9 0,6 0,6 0,5 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,5 0,5 0,5 0,5 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,8 0,9 0,9 0,9 0,8 0,7 0,8 0,8 0,8 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,8 0,8 0,8 2 0,8 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,8 0,9 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,8 0,7 0,8 3 0,8 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 0,9 0,9 0,9 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,8 0,7 0,8 4 0,8 0,9 0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,8 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,8 0,7 0,8 5 0,8 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 0,8 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,8 0,7 0,8 6 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,9 0,8 0,9 0,9 0,7 0,7 0,7 0,8 0,9 0,9 0,7 0,8 8 0,9 0,9 0,9 0,9 0,7 0,7 0,7 0,9 0,9 0,7 0,8 0,9 0,9 0,8 0,8 0,8 0,9 1,0 0,9 9 Grilla 1,0 ENE 1,0 FEB 1,0 MAR 0,9 ABR 0,8 MAY 0,7 JUN 0,8 JUL 1,0 AGO 1,0 SEP 0,9 OCT 1,0 NOV 1,1 DIC 1,0 DIC-FEB 0,9 MAR-MAY 0,8 JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 1,2 1,3 1,3 1,3 1,1 1,1 1,1 1,2 1,2 1,1 1,1 1,1 1,1 1,3 1,1 1,1 1,1 2 1,2 1,2 1,3 1,3 1,2 1,1 1,2 1,2 1,3 1,1 1,0 1,1 1,1 1,3 1,2 1,1 1,1 3 1,1 1,2 1,3 1,3 1,2 1,2 1,3 1,3 1,3 1,1 1,0 1,1 1,1 1,3 1,2 1,1 1,2 4 1,2 1,3 1,3 1,3 1,1 1,1 1,2 1,3 1,1 1,0 1,1 1,1 1,1 1,3 1,2 1,1 1,1 5 1,2 1,2 1,3 1,3 1,2 1,2 1,2 1,3 1,1 1,0 1,1 1,1 1,2 1,3 1,2 1,1 1,2 6 1,1 1,3 1,3 1,3 1,3 1,3 1,2 1,3 1,3 1,1 1,0 1,1 1,1 1,3 1,3 1,1 1,2 8 1,4 1,4 1,3 1,3 1,1 1,1 1,1 1,3 1,3 1,1 1,1 1,4 1,4 1,2 1,1 1,2 1,3 9 1,5 1,5 1,4 1,3 1,1 1,1 1,1 1,4 1,5 1,3 1,5 1,6 1,5 1,3 1,2 1,4 1,4 111 Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela. Tabla 12. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C) Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior). Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 0,6 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 2 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 3 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 4 0,6 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 5 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 0,6 0,7 0,6 0,6 0,6 6 0,6 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 0,7 0,7 0,6 0,5 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 8 0,7 0,7 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,7 0,7 0,6 0,6 0,6 0,7 9 0,8 0,8 0,8 0,7 0,6 0,6 0,6 0,8 0,8 0,7 0,8 0,8 0,8 0,7 0,6 0,8 0,7 Grilla ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC DIC-FEB MAR-MAY JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 1,1 1,2 1,2 1,2 1,1 1,0 1,1 1,1 1,1 1,0 1,0 1,0 1,1 1,2 1,1 1,1 1,1 2 1,1 1,1 1,2 1,2 1,1 1,1 1,1 1,1 1,2 1,0 0,9 1,0 1,1 1,2 1,1 1,0 1,1 3 1,1 1,1 1,2 1,2 1,1 1,1 1,2 1,2 1,2 1,0 0,9 1,0 1,1 1,2 1,1 1,0 1,1 4 1,1 1,2 1,2 1,2 1,1 1,1 1,1 1,2 1,1 0,9 1,0 1,0 1,1 1,2 1,1 1,0 1,1 5 1,1 1,1 1,2 1,2 1,1 1,1 1,1 1,2 1,1 0,9 1,0 1,0 1,1 1,2 1,1 1,0 1,1 6 1,1 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,1 1,2 1,2 1,0 0,9 1,0 1,1 1,2 1,2 1,0 1,1 8 1,3 1,3 1,2 1,2 1,0 1,0 1,0 1,2 1,2 1,0 1,1 1,3 1,3 1,1 1,1 1,1 1,2 1,3 1,3 9 Grilla 1,4 ENE 1,4 FEB 1,3 MAR 1,2 ABR 1,1 MAY 1,0 JUN 1,1 JUL 1,3 AGO 1,4 SEP 1,2 OCT 1,4 NOV 1,5 DIC 1,4 DIC-FEB 1,2 MAR-MAY 1,1 JUN-AGO SEP-NOV ANUAL 1 1,7 1,8 1,8 1,8 1,6 1,5 1,6 1,7 1,7 1,5 1,5 1,5 1,6 1,8 1,6 1,6 1,6 2 1,7 1,7 1,8 1,8 1,7 1,6 1,7 1,7 1,8 1,5 1,4 1,5 1,6 1,8 1,7 1,5 1,6 3 1,6 1,7 1,8 1,8 1,7 1,7 1,8 1,8 1,8 1,5 1,4 1,5 1,6 1,8 1,7 1,5 1,7 4 1,7 1,8 1,8 1,8 1,6 1,6 1,7 1,8 1,6 1,4 1,5 1,5 1,6 1,8 1,7 1,5 1,6 5 1,7 1,7 1,8 1,8 1,7 1,7 1,7 1,8 1,6 1,4 1,5 1,5 1,7 1,8 1,7 1,5 1,7 6 1,6 1,8 1,8 1,8 1,8 1,8 1,7 1,8 1,8 1,5 1,4 1,5 1,6 1,8 1,8 1,5 1,7 8 1,9 1,9 1,8 1,8 1,5 1,5 1,5 1,8 1,8 1,5 1,6 1,9 1,9 1,7 1,6 1,7 1,8 9 2,0 2,1 2,0 1,8 1,6 1,5 1,6 2,0 2,0 1,8 2,0 2,2 2,1 1,8 1,7 2,0 1,9 112