Pronósticos: Base Científica, Situación Actual y Perspectivas

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Luis Miguel Lara Franco
hace 7 años
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1 Seminario: USO DE PRONOSTICOS CLIMATICOS EN LA AGROPECUARIA Pronósticos: Base Científica, Situación Actual y Perspectivas Walter E. Baethgen Director, Programa para América Latina y el Caribe International Research Institute for Climate and Society (IRI) The Earth Institute Columbia University, New York

2 CLIMA y TIEMPO CLIMA: Es lo que se espera que pase: Frío en Invierno Calor en Verano Lluvia todo el año (un poco más en Mar y Oct) Como se mide? Promedio de muchos años (ej.: 90mm en Diciembre, 15 o C T.Max Julio) Tiempo: Es lo que pasa día a día Días calurosos en Invierno Días fríos en Verano Quincenas sin lluvia

3 Pronósticos del Tiempo Probabilidad de lluvia (heladas) para mañana, pasado hasta una semana. Pronósticos Climáticos (IRI) Probabilidad de que el Verano tenga lluvias promedio, riesgo de que haya inundaciones, de que en una estación haya heladas fuera de época (tardías o tempranas)

4 Pronósticos del Tiempo Decisiones: Sembrar, aplicar herbicidas/fertilizantes, cosechar, encerrar la majada, etc. Pronósticos Climáticos (IRI) Decisiones: Qué cultivo (cultivar) sembrar, cuántos insumos aplicar a la siembra, vender/comprar ganado, calcular área a sembrar (disponibilidad de agua para regar), etc.

5 Pregunta razonable sobre Pronósticos Si no se puede pronosticar el tiempo para más de unos pocos días, cómo vamos a pronosticar el tiempo para los próximos tres meses? No se puede pronosticar el TIEMPO para los próximos tres meses, pero se puede decir algo del CLIMA de los próximos tres meses

6 Pronósticos Para pronosticar el TIEMPO de mañana cuál es la Información fundamental? Lo fundamental es una buena caracterización de lo que está pasando hoy (temperaturas, presión, lluvias, etc) con el máximo detalle posible Para pronosticar unos días adelante además hay que pronosticar cómo se van a mover las tormentas, dónde se van a formar las tormentas, cuando van a llegar los frentes fríos, etc. Para esto se usan observaciones de toda una región y MODELOS

7 Pronósticos Para pronosticar el CLIMA de los próximos tres meses cuál es la información fundamental? Lo fundamental es la información sobre cosas que afectan la atmósfera y que CAMBIAN LENTAMENTE. Por ejemplo: la temperatura de los Océanos. Esta temperaturas cambian muy lentamente. La temperatura del Océano Pacífico Tropical es especialmente importante: Es un área muy grande Puede cambiar mucho de un año a otro

8 Más Caliente que el Promedio: El Niño Más Frío que el Promedio La Niña

9 Pronósticos La temperatura del Océano Pacífico Tropical (la región de El Niño) es especialmente importante: Es un área muy grande Puede cambiar mucho de un año a otro Afecta el CLIMA de muchas regiones Es predecible

10 IMPACTOS TIPICOS DE EL NIÑO EN LAS LLUVIAS DEL MUNDO Años El Niño (Pacífico caliente ) Años La Niña (Pacífico frío )

11 Pronósticos La temperatura del Océano Pacífico Tropical (la región de El Niño) es especialmente importante: Es un área muy grande Puede cambiar mucho de un año a otro Afecta el CLIMA de muchas regiones Es predecible

12 Cómo se monitorea El Niño?

13 Boyas del TAO / TRITON

14 Pronósticos La temperatura del Océano Pacífico Tropical (la región de El Niño) es especialmente importante: Es un área muy grande Puede cambiar mucho de un año a otro Afecta el CLIMA de muchas regiones Es predecible

15 MODELOS ESTADÍSTICOS Y DINÁMICOS Probabilidad de El Niño No hay UNA RESPUESTA: Expresar Probabilidades

16 El Niño Afecta El Clima El Niño es Predecible El Clima es Predecible

17 Agro, Hidroelectricidad, Salud Humana, etc.: Pronóstico Impacto El Niño Climático Social Estacional Lamentablemente no es tan sencillo

18 1) No solamente el Pacífico Temperatura de los Océanos: 9 de Octubre 2006

19 Muchos otros Factores Calentamiento Global Otros Océanos Vulnerabilidad Pronóstico Impacto El Niño Climático Social Estacional Tendencias Decádicas (ej.: Uruguay) Caos Respuestas

20 SISTEMA DE PRONOSTICOS CLIMÁTICOS DEL IRI OCEANO ATMOSFERA PERSISTED GLOBAL SST ANOMALY FORECAST SST TROP. PACIFIC (multi-models, dynamical and statistical) TROP. ATL, INDIAN (statistical) EXTRATROPICAL (damped persistence) GLOBAL ATMOSPHERIC MODELS ECPC(Scripps) ECHAM4.5(MPI) CCM3.6(NCAR) NCEP(MRF9) NSIPP(NASA) COLA2 GFDL Persisted SST Ensembles 3 Mo. lead Forecast SST Ensembles 3/6 Mo. lead POST PROCESSING MULTIMODEL ENSEMBLING 230 Resultados: PROBABILIDAD

21 Una forma de Representar Probabilidades: TERCILES Lluvia en OND ( = 90 años) Lluvia en OND Todos los Años 30 años 30 años 452 (1997) 435 (1963) 421 (1979) Más Lluv A N 33% 33% 30 años Secos B 33%

22 Una forma de Representar Probabilidades: TERCILES Probabilidad de que en Octubre Noviembre Diciembre llueva: Lo Normal Más que lo Normal Menos que los Normal Todos los Años 33% Años El Niño (+...) 50% 33% 30% 33% 20%

23 Ejemplo de Pronóstico Precipitación Temperatura

24 Distribución de Lluvias por fase ENSO OND (EELE) 0.6 ( 140mm) Probabilidad La Niña Neutro El Niño Lluvia Trimestral (mm)

25 CLIMA y VARIABILIDAD Ejemplo: Cómo es el clima de La Estanzuela (lluvias)? 300 LLUVIAS EN LA ESTANZUELA: PROMEDIO ( ) Lluvia en La Estanzuela: Promedio de LLUVIA (mm) MESES

26 CLIMA y VARIABILIDAD Ejemplo: Variabilidad de lluvias de La Estanzuela LLUVIAS EN LA ESTANZUELA: Y PROMEDIO Lluvia en La Estanzuela: Promedio de y Año a Año LLUVIA (mm) MESES

27 CLIMA y VARIABILIDAD Ejemplo: Lluvias en 12 años en La Estanzuela LLUVIA (mm) LLUVIAS EN LA ESTANZUELA: VARIABILIDAD ANUAL PROM MESES

28 CLIMA y VARIABILIDAD Ejemplo: Lluvias en 12 años en La Estanzuela Las decisiones se toman en base al Promedio Es de esperar que en ningún año las lluvias sean parecidas al promedio (El Promedio tiene Probabilidad = 0) Alguna Información con Probabilidad > 0?? Pronósticos Climáticos Probabilísticos

29 Distribución de Rendimientos Nacionales de Maíz y fases de ENSO Rendimiento Se sabe antes de la siembra: Frecuencia (%) Bajo Medio Alto Planificación Seguros Créditos Todos El Niño "Neutro" La Niña (Baethgen, 2000)

30 800 Márgenes Gross Brutos Margins para for Maíz Rainfed en Uruguay Maize ( ) Márgenes Brutos (US $/ha) para Riego de Maíz en Secano (Ciclo Corto, Siembra de Setiembre, ) Modelo (30 años) CERES-Maize 600 Márgen Bruto (US $ / ha)

31 800 Márgenes Gross Brutos Margins para for Maíz Rainfed en Uruguay Maize ( ) Márgenes Brutos (US $/ha) para Riego de Maíz en Secano (Ciclo Corto, Siembra de Setiembre, ) Modelo (30 años) CERES-Maize 600 Márgen Bruto (US $ / ha) CV = 128% 9 años en 30: 0 60% Ingreso Total en (Información Climática)

32 Ejemplo de Determinación de Precios de granos Existencias en Stock Pronósticos de Producción de Países Principales Productores Pronósticos de Consumo de Grandes Consumidores (ej.: China) (A nivel más Local) Políticas (retenciones, impuestos) Costos de Almacenamiento y Transporte

33 Ejemplo de Determinación de Precios de granos Los factores principales se conocen más o menos bien Se puede modelizar Sin embargo hay Sorpresas y hay factores impredecibles De todas formas es mucho mejor conocer la situación de los factores principales (mercados, existencias, pronósticos de cosechas, etc.) Las conclusiones siempre van a ser PROBABILÍSTICAS

34 IRI Noviembre 2006 Tres de los Once Modelos muestran desvíos menores positivos. Los otros ocho modelos no muestran desvíos.

35 Cómo se están mejorando Los Pronósticos Climáticos?

36 Modelos de Clima Esquema de un GCM

37 Lluvia en Ceará mm/día: Observado, GCM y RCM (Medias ) (A) (B) Observado GCM ~300km RCM 80km (C) (D) RCM 20km

38 Lluvia en Ceará mm/día: Observado, GCM y RCM (Medias ) (A) (B) Observado GCM ~300km RCM 80km (C) (D) RCM 20km

39 (2) Hoy: TRIMESTRES Futuro: Períodos más CORTOS (3) Hoy: LLUVIA EN EL TRIMESTRE Futuro: Probabilidad de valores que importan (al AGRO, AGUA, SALUD, etc.) Lluvias diarias de +20 mm en O-N-D Niño Niña Neutro

40 Calentamiento Global Otros Océanos Vulnerabilidad Pronóstico Impacto El Niño Climático Social Estacional Tendencias Decádicas (ej.: Uruguay) Caos Respuestas

41 URUGUAY Uruguay: PRODUCCION Beef Production and DE Number CARNE of Y Calves TERNEROS Total Beef Production (million Ton) Total Prod Calves 1999/2000?? Calves (1,000 heads)

42 URUGUAY Uruguay: PRODUCCION Beef Production and DE Number CARNE of Y Calves TERNEROS / Total Beef Production (million Ton) Total Prod Calves Pasturas mejoradas Sistema menos Vulnerable Calves (1,000 heads)

43 Modelos de Simulación Reservoir Management Optimization Agricultura Recursos Hídricos Malaria Enfermedades de plantas Salud Humana Fusarium Wheat

44 Analizar posibles impactos y respuestas: (Qué pasaría si...) Clima (Escenarios) Medidas de Respuesta Tecnologías Manejo Posibles Resultados Modelo de Simulación Permite analizar un rango amplio de respuestas y sus posibles impactos para diferentes escenarios climáticos: Ayudan a Tomar Decisiones y Evaluar Riesgos

45 Analizar posibles impactos y respuestas: (Qué pasaría si...) Clima (Escenarios) Medidas de Respuesta Tecnologías Manejo 1 Posibles Resultados (Incertidumbre) Modelo de Simulación 5 Siempre Expresar la INCERTIDUMBRE

46 Modelación de Impactos del Clima en la Agricultura Impactos en la Agricultura Herramientas para estudiar efectos esperados Evaluar riesgos / Manejar riesgos Efectos de modificar las decisiones Comunicar Resultados en Idioma Entendible y Utilizable

47 Enfoque: Sistemas de Información y Soporte para la Toma de Decisiones

48 Segunda Parte: Variabilidad Climática Tres Dimensiones Temporales: Aprender del PASADO Monitorear el PRESENTE Predecir el FUTURO

49 MUCHAS GRACIAS Walter E. Baethgen Director, Programa para América Latina y el Caribe International Research Institute for Climate and Society (IRI) The Earth Institute Columbia University, New York

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