Actualización de escenarios de cambio climático para México

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1 Actualización de escenarios de cambio climático para México José Antonio Salinas, Tereza Cavazos, Benjamín Martínez, Cecilia Conde, Gabriela Colorado, Pamela de Grau, Ricardo Prieto González, Julio Sergio Santana Sepúlveda, María Eugenia Maya Magaña, José Guadalupe Rosario de La Cruz, Ma. del Rosario Ayala Enríquez, Heriberto Carrillo, Tlazazanatza. Patrocinado por Junio2013

2 Indice 1. Introducción y objetivos 2. Datos y metodología 3. Resultados 3.1 Validación de métricas 3.2 Proyecciones de cambio climático 4. Conclusiones 5. Página web de resultados 6. Talleres

3 Objetivos Desarrollar nuevos escenarios de cambio climático para México utilizando 15 modelos de circulación global del CMIP5, que serán usados en el 5º Reporte del IPCC

4 Introducción Nuevos escenarios RCPs a) Cambios en el forz. radiativo relacionado a condiciones preindustriales. b) Emisiones de CO2 de energía e industria para los candidatos de RCPs * >8.5 Wm -2 en 2100 y aumentando, * ~6 W m -2 estable después de 2100,. * ~4.5 W m -2 estable después de 2100, * Pico en ~3 W m -2 antes del 2100 y disminuye después

5 Escenarios de emisiones de los RCPs ( ) (ppm) (W/m 2 ) RCP8.5 ~ A2 RCP4.5 ~ B1 Vuuren et al. 2011)

6 2. Datos y Metodología

7 1. BCC-CSM1-1: Beijing Climate Center, China 2. CanESM2: Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis 3. CNRM-CM5: Centre National de Recherches Meteorologiques, France 4. CSIRO-MK3-6: Australian Commonwealth Scientific and Industrial Research Org. 5. GFDL-CM3: Geophysical Fluid Dynamics Lab, USA Base de datos del CMIP5 coordinadas por el IPCC Modelos de Circulación General (MCG) 6. GISS-E2-R: NASA Goddard Institute for Space Studies, USA 7. HadGEM2-ES: Met Office Hadley (MOHC), UK 8. INM: Institute of Numerical Mathematics, Russian Academy of Sciences 9. IPSL-cm5a-lr: Institut Pierre- Simon Laplace, France 11. MIROC-esm: Japan Agency for Marine-Earth Science & Technol. 12. MIROC5: Atmosphere and Ocean Res. Inst., Japan 13. MRI-CGCM3: Meteorological Res. Inst., Japan 14. MPI-ESM-LR: Max-Plank Institute, Germany 10. MIROC-Esm-Chem 15. NorESM1: Norwegian Climate Center El British Atmospheric Data Center (BADC), Gran Bretaña, es uno de los centros de distribución (http://badc.nerc.ac.uk/browse/badc/cmip5/data)

8 Datos mensuales Bases de datos Variables (en netcdf) Experimentos y períodos - Observaciones del CRU (0.5 o resol.) - 15 MCG (diferentes resoluciones) Tasmax, Tasmin, Tprom ( o C), Prec (mm/d) - Histórico: Futuros: , RCPs: 4.5, 6.0 y 8.5 W/m 2 Dominio espacial Lat: 0 a 40 N; Lon: -140 a -60 W

9 Métricas locales y regionales Raíz del error cuadrático medio (RMSE): Error medio absoluto (MAE): Desviación estándar (Std): Correlación (r): Diagramas de Taylor: Espaguetis: Series de tiempo anuales: nn RRRRRRRR = (DD ssssss DD oooooo ) 2 nn ii=1 n MAE = 1 n D sim D obs rr = i=1 Std = n i=1 (X i X ) 2 n nn ii=1 (XX ii XX )(YY ii YY ) nn ii=1(xx ii XX ) 2 nn ii=1(yy ii YY ) 2 Std vs r para cada región Del ciclo anual regional Para cada región

10 Ensamble ponderado Ensamble ponderado de fiabilidad (Giorgi and Mearns, 2002). R is a model reliability factor : R i ~~~ T = = ~ A ( P) = Ri Pi i i R [( ) ( ) ] m n 1 ( m R R n) B, i D, i i [ ] Factor de tendencia: Tendencia del modelo respecto a observaciones (CRU). Factor de convergencia: Diferencia entre el modelo i y el promedio REA, proceso iterativo. Incertidumbre δ T = i ~~~ Ri Pi P R i i 2 1/ 2

11 3. Resultados NE NO SE S

12 Ciclo anual noroeste Precipitación Temp. max REA: +0.7C

13 Ciclo anual Sur Precipitación Temp. max REA: -2C (frío) REA: +0.7C

14 Ciclo interanual Noroeste P = -0.2 mm/d CRU: 26.7C REA: 24.8C Tmax = 3 a 5C

15 Sur: Temperatura Tmin = 2 a 4C REA: 2.5 mm/d CRU: 2.5 mm/d CRU: 28.4C REA: 26.3C Tmax = 2.6 a 4.7C Error: -2.1C

16 Proyecciones de cambio

17 Proyecciones totales Noroeste Sureste

18 Conclusiones La temperatura podría subir de 1.5 a 4.5 o C durante al siglo XXI La lluvia podría disminuir de 15 a 20% Las incertidumbres son altas debido a que los errores son del mismo orden de magnitud que las proyecciones de cambio. Los modelos globales reproducen mejor los ciclos espaciales y temporales en el norte que en el sur de México, esto puede deberse a que la dinámica tropical no está bien representada

19 Conclusiones (cont) El REA mejora la reproducción del clima histórico en todas las variables y regiones. Existe consistencia entre el REA y las métricas al identificar los mejores modelos. En el sureste la precipitación es considerablemente subestimada (4 mm/día) en promedio durante verano y otoño.

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