Septiembre 2009 UPC-GHS

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1 Generación de series futuras de precipitación y temperatura. Septiembre 2009 UPC-GHS

2 1. INTRODUCCIÓN El estudio y simulación de los procesos climáticos, su variabilidad natural y especialmente los efectos derivados de los procesos antrópicos a corto y largo plazo requiere necesariamente la aplicación de modelos climáticos más o menos complejos. Estos modelos acoplados océano-atmósfera denominados Modelos de Circulación General (Atmospheric General Circulation models- AGCMs) y Modelos Generales de Circulación oceánica (Ocean General Circualtion Models-AGCMs), basados en las leyes físicas que describen la dinámica de la atmósfera y el océano, se resulten de forma numérica mediante métodos matemáticos. A partir de los modelos conceptuales se ha desarrollado un gran número de códigos numéricos que resuelven la complejidad de las ecuaciones del sistema. Los modelos GCM constituyen representaciones formales del sistema que permiten cuantificar variables y simular su comportamiento, a partir de las emisiones futuras de gases de efecto invernadero, basadas en el desarrollo demográfico, económico y tecnológico (escenarios) Nature, 428, 593, by Quirin Schiermeier) En función de la posible evolución de los gases de efecto invernadero el IPCC ha descrito cuatro familias (A1, A2, B1 y B2, Fig. 1) de escenarios; cada escenario constituye una representación a nivel cuantitativo los efectos derivados de estas emisiones. Los escenarios del IPCC constituyen las fuerzas motrices de las trayectorias futuras de los gases de efecto invernadero y las emisiones de azufre y son una herramienta primordial para el análisis del cambio climático, modelación del clima, evaluación de los impactos, adaptación y mitigación. Los escenarios se derivan de cuatro argumentos principales o familias de escenarios desarrollados por el IPCC en 1996 (IPCC, 2001). Se debe destacar que los niveles de emisiones de CO 2 observados recientemente superan a los previstos para los escenarios B2 y A2 (www.ipcc.ch/meetings/session28/), que son los más utilizados en los diversos estudios de impacto realizados hasta la actualidad. 2

3 Figura 1. Definición de escenarios según el IPCC. Para simular escenarios futuros de clima, se utilizan códigos numéricos, basados en ecuaciones matemáticas derivadas de la física del sistema que rige la atmósfera de la Tierra. Según las definiciones establecidas por el IPCC los escenarios de cambio climático son representaciones de posibles cambios climáticos que permiten la evaluación de impactos. En general, la resolución de los modelos numéricos es a nivel espacial para una red tridimensional de puntos a nivel del globo terrestre y con una resolución típica de unos 250 km (en horizontal) y del orden de 10 a 30 niveles verticales. Sin embargo, los resultados derivados de las proyecciones de los modelos globales no son adecuados para evaluar los efectos del cambio climático con un cierto detalle, en especial cuando las proyecciones deben realizarse a nivel regional o local. Por ello, y para que las simulaciones sean representativas a la escala de trabajo considerada, es necesario un escalado (downscaling) de los resultados de los modelos globales como fase previa a la obtención de la proyección futura. La proyección de las series meteorológicas a escenarios futuros se realiza mediante diversas técnicas matemáticas, siendo las basadas en teoría de la probabilidad las más aplicadas. Para la generación de series climáticas en escenarios temporales futuros en las áreas de estudio seleccionadas (Cuencas del Fluvià, Tordera y Ciurana), en primer lugar se debe realizar la generación de los escenarios climáticos según 3

4 los modelos globales seleccionados, y posteriormente el downscaling a la escala de trabajo. Para ello, el primer paso consistió en el estudio de las series climáticas históricas procedentes de las estaciones meteorológicas de las cuencas seleccionadas; los resultados obtenidos están reflejados en el informe previo (Informe UPC, Mayo 2009). En este informe solo se hace referencia a metodología aplicada y resultados obtenidos para la cuenca del Fluvià. 2. MODELOS GLOBALES SELECCIONADOS Existen un gran número de modelos CGM con mayor o menor complejidad, cuya información está disponible en la literatura existente (wwwpcmdi.llnl.gov/ipcc./model-documentation/ipcc-model-documentation.php). Los resultados de los modelos globales ofrecen información a nivel meteorológico para escenarios climáticos y franjas temporales definidas por los propios centros que desarrollaron los códigos. Para este estudio se optó por seleccionar el modelo HadRM3 del Hadley center y el ECHAM5 del Instituto Max Planck. El HadRM3 proporciona resultados climáticos de los escenarios A2 (impacto medio-alto) y B2 (impacto medio-bajo) para el horizonte temporal (año central 2085). El ECHAM5 proporciona resultados para el A2 y B1 en los horizontes temporales ; y La coincidencia del escenario A2 en ambos códigos es un valor añadido para la posible caracterización de la incertidumbre asociada a las estimaciones. 2.1 Código HadRM3 El código HadRM3 es una actualización del conocido HadCM3, el modelo acoplado atmósfera-océano de circulación general (GCM) HadCM3 del centro Hadley (www.meto.gov.uk/research/hadleycentre/). Ha sido el modelo aplicado por excelencia en el Tercer Panel Intergubernamental del cambio climático (IPCC) y se encuentra ampliamente descrito en Gordon et al. (2000) y Pope et al. (2000). El componente atmosférico del modelo tiene una resolución horizontal de 2.5º x 3.75º, equivalente a una resolución espacial de 278 Km x 295 Km para la latitud de interés (~45º), con 19 niveles verticales. El modelo representa explícitamente los efectos radiativos de gases invernaderos, CO 2, 4

5 vapor de agua y el ozono. El componente de atmósfera del modelo también incorpora el transporte, la oxidación y la eliminación de las emisiones antropogénicas de azufre por la deposición física y la lluvia. Su definición permite la modelación de los efectos forzados (directos e indirectos) de los aerosoles de sulfato existentes en los escenarios futuros de emisiones de azufre. El componente oceánico del modelo tiene 20 niveles verticales con una resolución horizontal de 1.25º x 1.25º, que permite representar detalles importantes de las estructuras oceánicas actuales. Por último, el modelo permite un intercambio diario de información entre la atmósfera y el océano. Las simulaciones procedentes del HadRM3 proporcionan 50 valores diarios de variables climáticas (precipitación, temperatura y radiación solar global) Las concentraciones estimadas de gases a efecto invernadero para los escenarios futuros de emisiones A2 (medio-alto) y B2 (medio-bajo) se utilizaron como forzamiento radiactivo global para el modelo HadRM3, para un periodo temporal que abarca desde el siglo 19 hasta el final del siglo 21, entre , denominado como'' 2085 " Código ECHAM5 El ECHAM5 es la última versión actualizada del modelo global ECHAM desarrollado por el instituto Max Planck de Meteorología (www.mpimet.mpg.de/en/wissenschaft/modelle/echam/echam5.html). El código se encuentra entre la lista de los modelos numéricos aplicados para el 4º informe del IPCC. Las características que presenta a nivel conceptual son similares al resto de modelos globales desarrollados de acople suelo-atmósfera-océano. La resolución del componente atmosférico es de 1.5º para la latitud de interés, lo que implica una resolución espacial de 50 x 50 km aproximadamente, con 40 niveles verticales en zonas oceánicas. Su aplicación tiene un interés doble, en primer lugar la escala de trabajo y por otro lado es un modelo que ha sido validado en diferentes entornos geográficos. 5

6 Las concentraciones estimadas de gases de efecto invernadero han sido desarrolladas para los escenarios A2 y B1 en los horizontes temporales ( 2025 ); ( 2050 ) y ( 2080 ). 2. FLUVIÀ: SERIES CLIMÁTICAS HISTÓRICAS OBSERVADAS Y GENERADAS. El paso previo a la generación de las series climáticas futuras requiere necesariamente del análisis de los datos meteorológicos existentes, n,umero de estaciones analizadas, series temporales utilizadas y relleno e información. Esta fase previa se completo en una fase inicial del proyecto por los que no se incidirá en ella. En este resumen solo se presentan resultados correspondientes a la cuenca del Fluvià, actualmente elaborados, y la metodología aplicada Cuenca del Fluvià Para la cuenca del Fluvià han sido seleccionadas los datos (P y T) de las estaciones meteorológicas siguientes: Castellfollit de la Roca, La Vall d en bas, Maia del Monacal, Jafre y Roses (Fig1). Estación meteorológica Estación de aforo Figura 2. Cuenca del Fluvià 6

7 Los valores medios de precipitación y temperatura para el periodo histórico ( ) y estaciones de la cuenca se han representado en las Fig 3 y 4. Como se observa en la figura, si bien la temperatura presenta un comportamiento similar en todas las estaciones, para la precipitación se pueden distinguir claramente dos grupos constituidos por las estaciones situadas en la cuenca alta (Castellfollit de la Roca y Vall d en Bas) y las de la zona baja (Roses, Castelló d Empuries, Jafre). La diferencia viene marcada por el efecto altitudinal, (muy claro para la temperatura) pero con un importante nivel superior de la precipitación con presencia de tormentas de verano importantes en la cuenca alta y menor precipitación y reparto característico al clima mediterráneo para las estaciones del valle. Esta división se ha tenido en cuenta para la generación de series climáticas futuras. Figura 3. Medias mensuales de temperatura (ºC). Cuenca del Fluviá. 7

8 Figura 4. Medias mensuales de precipitación (mm) en las estaciones meteorológicas de la cuenca del Fluviá. En las figura 5 y 6 se han representado los datos históricos correspondientes a precipitación y temperatura de las estaciones meteorológicas de la cuenca conjuntamente con los simulados por los códigos HadRM3 ( ) y ECHAM5 ( ). Figura 5. Comparación de las medias mensuales de temperatura (ºC) para las estaciones meteorológicas de la cuenca del Fluviá y las simuladas con los modelos globales HadRM3 y ECHAM5. 8

9 Figura 6. Comparación de las medias mensuales de precipitación (mm) de las estaciones meteorológicas de la cuenca del Fluviá y las simuladas con los modelos globales HadRM3 y ECHAM5. Con relación a los valores de temperatura simulados y observados para el periodo histórico, en general los resultados obtenidos por los modelos son inferiores a las medias medidas en las estaciones de la zona, especialmente con ECHAM5. En general los valores de ambos códigos se sitúan entre los medidos, siendo superiores los del HadRM3 en el periodo estival. En ambos modelos globales se obtienen simulaciones inferiores a los valores reales de precipitación, especialmente durante el periodo estival y de forma más marcada para el ECHAM5. Los valores máximos de precipitación se sitúan en Abril (en la series observadas el máximo corresponde al mes de Mayo), sin embargo la tendencia interanual aparece bien representada. 3. GENERACIÓN DE SERIES DE PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA. ESCENARIOS FUTUROS Los modelos globales el MCG no proporcionan información de las variables simuladas en términos de valor absoluto estimado, sin embargo proporcionan el valor correspondiente a los cambios relativos entre dos horizontes temporales. De acuerdo con la metodología aplicada en este estudio, el 9

10 objetivo es obtener del factor de variación relativa (o proporcional) entre las condiciones actuales (periodo histórico) y los horizontes futuros propuestos. El tratamiento se aplica para la generación de precipitación y temperatura. El tratamiento de los datos se basa en perturbar mediante métodos estocásticos la variación relativa de los estadísticos (media y desviación típica) de los parámetros meteorológicos estimados por el MCG. Para ello se realizan los siguientes pasos: 1. desarrollar un generador estocástico (clima local) basado en las propiedades estadísticas (media y desviación típica) de las series meteorológicas observadas, 2. evaluar las propiedades estadísticas de las variables climáticas estimadas por el MCG para el escenario base y su variabilidad según las predicciones del MCG para escenarios futuros, 3. adaptar los parámetros del generador de clima local según las restricciones procedentes del MCG. Para la generación de las variables meteorológicas mediante los códigos HadRM3 y ECHAM5 se han seleccionado los escenarios A2 (común a ambos modelos) y el B2 y B1 cuyas simulaciones solo han sido obtenidas para uno de los códigos. Los horizontes temporales son los proporcionados por los centros Hadley y Max Planck, como se ha descrito en el epígrafe Generador estocástico de la precipitación Dado que existencia de lluvia es un fenómeno discontinuo en el tiempo, un primer paso consiste en estimar la probabilidad de su existencia mediante un modelo de Markov. Para ello se define que la probabilidad de presentarse un día seco o lluvioso (Xt) depende de la presencia (o no) de lluvia el día anterior (t-1). Para los datos observados se adoptó un modelo de probabilidad de Markov de primer orden. Por otro lado, el volumen de precipitación generada queda determinado mediante el ajuste de los datos experimentales a una distribución matemática 10

11 conocida (Exponencial, Gamma, Weibul, etc). En este estudio y para los datos observados en las estaciones meteorológicas de la cuenca del Fluvià se selecciono la distribución de Weibul como la más representativa de los datos históricos. La bondad del ajuste entre las series históricas y las generadas estocásticamente obtenida con la distribución de Weibul para todas las estaciones meteorológicas de la cuenca se muestra en la figura 7. Castellfollit Jafre Maia del Montcal Roses Vall d en bas Aeroport Blanes Breda San Celoni Santa Coloma Figuras 7. Diagrama Q-Q relativo a las precipitaciones comparando las series históricas y el modelo de Weibul 3.1. Generador estocástico de la temperatura En la generación estocástica de series de temperatura (variable continua) se ha utilizado un modelo clásico de Media Móvil Auto-Regresiva (ARMA), definido por la siguiente ecuación: 11

12 donde μ es la media, φ 1 el parámetro de autoregresión, θ 1 el parámetro de media móvil, y ε término de error, de media cero y varianza σ 2 ε. El modelo ajustado presenta solo un término autoregresivo y un término de media móvil Obtención de las series estocásticas de P y T a partir de los modelos globales A partir de la metodología aplicada y para cada estación meteorológica, se obtuvieron los parámetros específicos correspondientes al modelo de Weibul (precipitación) y al modelo ARMA (temperatura). La escala de trabajo para los parámetros es de tipo mensual por lo que el ajuste de los dos modelos se efectuó mensualmente. A partir de los parámetros estimados de los modelos y los valores de las medias mensuales de las predicciones futuras se han generado 200 series de 50 años de datos de precipitación y temperatura diaria para cada uno de los escenarios siguientes: - Serie histórica - ECHAM5 A2 ( ) - ECHAM5 A2 ( ) - HadRM3 A2 (2085) - HadRM3 B2 (2085) Dado que generar escenarios de P y T para las dos zonas identificadas en la cuenca, 3 escenarios (A2, B2 y B1) dos modelos y 4 niveles temporales es prácticamente inviable, es necesario identificar aquellas series que estadísticamente se consideren las más representativas (dado que todas ellas presentan igual probabilidad). La fase de selección de las series óptimas futuras para los escenarios definidos está actualmente en fase de desarrollo. 12

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