Cambio climático en Centroamérica

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1 Cambio climático en Centroamérica Hugo G. Hidalgo Escuela de Física y Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI) Universidad de Costa Rica hugo.hidalgo@ucr.ac.cr IANAS MEETING. Diciembre 03, 20133

2 Colaboradores Dr. Jorge Amador (EFIS/CIGEFI/UCR) Dr. Eric Alfaro (CIGEFI/EFIS/UCR) M.Sc. Beatriz Quesada (UPPSALA UNIV)

3 Agradecimientos Este trabajo esta parcialmente financiado por los proyectos (808-A9180, 805-A9-224) del Centro de Investigaciones en Ciencias del Mar y Limnología y del Centro de Investigaciones Geofísicas, ambos de la Universidad de Costa Rica. Gracias también al apoyo de la Escuela de Física de la Universidad de Costa Rica. Esta visita ha sido parcialmente financiada por el Fondo de Estímulo de la Universidad de Costa Rica y por fondos del proyecto: Proyecciones de Alta Resolución de Cambio Climático en Centroamérica Usando Modelos CMIP5. Gracias a la Academia Nacional de Ciencias de Costa Rica y del Perú, y a IANAS por financiamiento parcial a esta visita.

4 Hidalgo, Amador, Alfaro & Quesada (2013). Journal of Hydrology. 4

5 Procedimiento Modelo de Circulación Cambio de escala General estadístico Modelo Hidrológico 5

6 Modelos CMIP3 Fase 3 del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP3 en inglés) No corresponden a la fase más actual (CMIP5), pero contiene un set de modelos que demostraron cierta destreza en reproducir forzantes del clima del siglo XX, aunque con sesgos que hay que remover (ver próxima página). En soporte a la investigación contenida en el 4to Reporte de Valoración (AR4) Datos obtenidos de bases de datos de la US Lawrence Livermore National Laboratory Program for Climate Diagnosis and Intercomparison y del IPCC. 6

7 Qué tan buenos son estos modelos en Centroamérica? Reproducen con limitaciones ENSO y la ODP (Pierce et al., 2008, 2009), la ZCIT (Delworth et al., 2012; Hirota et al., 2011; Liu et al., 2012; Rauscher et al., 2008), el veranillo (Rauscher et al., 2008), el jet de bajo nivel del Caribe (Martin and Schumacher, 2011), la variabilidad intraestacional (Jiang et al., 2012) y también nuestros propios estudios (Hidalgo and Alfaro, 2012a,b) en los cuales encontramos que los modelos en el Pacífico Este presentan grandes sesgos en reproducir el promedio y la desviación estándar de los patrones de precipitación, mientras que los de temperatura son modelados de una mejor manera (por lo cual se incluye una corrección de sesgos en este estudio) 7

8 Escenario de emisiones A1B IPCC

9 Corridas usadas Modelos de Circulación General usados Modelos de Circulación General usados # Nombre # Nombre Corrida# Corrida# 1 GISS-AOM 1 16 ECHAM5* 1 2 GISS-AOM 2 17 ECHAM5* 2 3 CGCM ECHO-G 1 4 CGCM ECHO-G 2 5 CGCM3.1(47) 1 20 FGOALS 1 6 CGCM3.1(47) 2 21 FGOALS 2 7 CGCM3.1(63) 1 22 CSIRO-MK3.0* 1 8 GFDL-CM BCCR-BCM GFDL-CM CCSM3* 1 10 CM CCSM3* 2 11 INM-CM UKMO-HadCM IPSL-CM UKMO-HadGEM GISS-EH 1 28 MIROC3.2(hires)* 1 14 GISS-EH 2 29 MIROC3.2(medres)* 1 15 ECHAM4* 1 30 MIROC3.2(medres)* 2 * Sin datos de viento 9

10 Rejilla a resolución más fina o o (0.5 x 0.5 ) Localización caudales Localización datos meteorológicos 10

11 RESULTADOS DE LAS PROYECCIONES 11

12 Indice de Aridez anual proyectado Húmedo Seco sub-húmedo Semi-árido y árido 12

13 Cambios porcentuales en los percentiles de escorrentía Hidalgo et al. (2013)

14 Resumen: Tegucigalpa 14

15 Resumen: San José 15

16 Proyecciones para el siglo XXI Hidalgo et al. (2013) 16

17 Cambios históricos en variables 17

18 NCEP/NCAR Reanálisis, cambiado de escala y corrido a través de VIC Hidalgo et al. (2013) 18

19 Tendencias en precipitación Figura 3. Tendencias (mm/año) en precipitación usando diferentes bases de datos. Sólo se muestran las tendencias significativas. La bases de datos de CHEN y Pedreros no tienen datos sobre el océano. Todas las tendencias son para el perído , excepto para Pedreros que es Hidalgo (2013) 19

20 Tendencias en otras variables Figura 4. Tendencias en el PDSI anual, el NDVI de época seca (diciembre a abril), y en la temperatura del aire promedio anual de CAMS y de CRUTEM2. Todas las tendencias son para el período Sólo se muestran las tendencias significativas. NDVI y Tavg solo están definidos sobre tierra. Hidalgo (2013) 20

21 Tendencias en otras variables Figura 4. Tendencias en el PDSI anual, el NDVI de época seca (diciembre a abril), y en la temperatura del aire promedio anual de CAMS y de CRUTEM2. Todas las tendencias son para el período Sólo se muestran las tendencias significativas. NDVI y Tavg solo están definidos sobre tierra. Hidalgo (2013) 21

22 Conclusiones Los modelos globales proyectan un futuro más seco para Centroamérica, en especial en el Norte (arriba de 10 grados Norte), esto por causa de reducciones de la escorrentía en la primera parte de la estación lluviosa Esto tendría repercusiones en la agricultura, la generación hidroeléctrica, incendios forestales, el ambiente y aspectos socio-económicos El índice hidrológico PDSI presenta tendencias hacia condiciones más secas en Centroamérica con patrones consistentes a los esperados en las proyecciones para finales del siglo XXI de Hidalgo et al. (2012). Sin embargo, los datos de tendencias de precipitación de diferentes fuentes son poco consistentes. En particular los datos del Reanálisis, que son modelados, muestran una tendencia hacia condiciones más secas en la parte norte de la región, mientras que el resto de las bases de datos muestran estas tendencias en el Caribe de Nicaragua y Honduras. 22

23 Conclusiones Cabe mencionar que esta es una observación que se debe tomar en cuenta a la hora de analizar las proyecciones de los modelos climáticos de Hidalgo et al. (2012): si los modelos como el Reanálisis y los MCGs tienden a generar condiciones más secas en el norte Centroaméricano de manera poco realista, esto podría estar afectando las proyecciones futuras del clima. Por otra parte, las estimaciones de PDSI son congruentes con las tendencias hacia condiciones hidrológicas en el norte sugeridas por los modelos. 23

24 Conclusiones Los resultados de las tendencias del PDSI sugieren que los cambios hidrológicos observados no son producidos necesariamente por reducciones moderadas en la precipitación, sino también que la combinación con los cambios moderados en la temperatura pueden estar causando reducciones en la escorrentía a través de aumentos en la evapotranspiración. Esto es importante porque sugiere que la señal de cambio climático en la región está modulada fuertemente por la superficie terrestre, y que deben considerarse esa contribución, además de los efectos meteorológicos (precipitación y temperatura). 24

25 Gracias!

26 Cambios Modelados y Observados Hidalgo et al. (2013) 26

27 Posibles diferencias entre lo observado y lo modelado Es posible que los modelos de circulación general tengan menos sensitividad que el Reanálisis debido a deficiencias Es posible que en el caso observado haya una interferencia constructiva con un modo de variabilidad de baja frecuencia y que esto ocurra en unos pocos modelos en Tegucigalpa pero no en San José La precipitación del Reanálisis es modelada Es posible que la sequedad se esté dando a una tasa más alta que la predicha por el escenario de emisiones elegido 27

28 Cambios en GPCP precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 28

29 Cambios en CMAP precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 29

30 Cambios en REAN precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 30

31 Cambios en CHEN precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 31

32 Cambios en PREAN precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 32

33 Cambios en ESTA Precip. ( ) Tendencias Tendencias significativas 33

34 Cambios en PDSI ( ) Tendencias Tendencias significativas 34

35 Cambios en REAN Temp. ( ) Tendencias Tendencias significativas 35

36 Conclusiones Hay indicaciones en algunas bases de datos que la precipitación en el norte de Centroamérica está disminuyendo, lo cual causa tendencias ( ) hacia condiciones más secas en escorrentía y PDSI. Sin embargo las tendencias ( ) de los datos de estaciones no son consistentes ni ayudan a concluir tal aseveración. Es posible que los datos de estaciones no sean homogéneos o no muestren tendencias por ser un período más corto. Cuando se toman en cuenta períodos más largos de los datos ( ) se encuentran tendencias significativas en el norte de Centroamérica. 36

37 Conclusiones Los modelos globales proyectan un futuro más seco para Centroamérica, en especial en el Norte (arriba de 10 grados Norte), esto por causa de reducciones de la escorrentía en la primera parte de la estación lluviosa Esto tendría repercusiones en la agricultura, la generación hidroeléctrica, incendios forestales, el ambiente y aspectos socio-económicos 37

38 Muchos o pocos modelos? Hay que considerar que aunque la mediana de todos los modelos no es necesariamente más (o menos) probable de ocurrir en el futuro que algún modelo en particular, ya que se podría argumentar a favor de usar pocos o un solo modelo. Por ejemplo, se podría decir que un modelo en particular tiene más destreza en reproducir el clima actual en una determinada región y por tanto la inclusión de muchos modelos que no son tan buenos mas bien introduciría incertidumbre en los resultados. Aunque el argumento puede ser válido, en este estudio se consideró que la determinación de las cualidades de un modelo con respecto a sus capacidades de reproducir el clima presente es difícil y dependiente de la métrica usada (Brekke et al., 2008; Hidalgo y Alfaro, 2012) y que por el contrario disponer de una mayor cantidad de modelos servirá para obtener ensamblajes que se espera balancean los errores de todos los modelos (Pierce et al. 2009) y sirven identificar modelos que son atípicos y por consiguiente que merecen un estudio más detallado acerca de las causas de estas particularidades. 38

39 Coeficiente de Nash-Sutcliffe para calibración y validación de VIC 39

40 Cambios porcentuales en escorrentía para diferentes percentiles y período

41 Cambios porcentuales en escorrentía para diferentes percentiles y período

42 Dos puntos con buenos resultados de calibración y validación 42

43 Posibles diferencias entre lo observado y lo modelado Una limitación del modelo hidrológico para capturar algunos de los picos (más en San José que en Tegucigalpa) Problemas en los datos meteorológicos de entrada (p, tmax, tmin, u) Problemas con los datos de caudal usados para la calibración 43

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