Tendencias del clima actual y escenarios regionalizados de cambio climático en España

Transcripción

1 El cambio climático: conocimiento actual y retos que plantea Cursos de verano Universidad Complutense El Escorial, 9-13 de julio de 2007 Tendencias del clima actual y escenarios regionalizados de cambio climático en España e.rodriguez@inm.es Fotografía: J.A. Quirantes

2 Indice Introducción Evidencias observacionales. Impactos en diferentes sistemas. Proyecciones globales de cambio climático. Metodología Atribución Incertidumbres Proyecciones regionalizadas de cambio climático en 2 fases. Conclusiones y desarrollos futuros

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4 OBSERVACION DIRECTA DEL CAMBIO CLIMATICO RECIENTE El calentamiento del sistema climático es inequívoco, tal y como se evidencia de las observaciones del incremento de las temperaturas globales medias del aire y del océano, de la fusión de las nieves y hielos y de la elevación global del nivel medio del mar (IPCC-AR4 dixit).

5 Observación directa del cambio climático reciente Temperatura del aire global media Nivel del mar global medio Cobertura de nieve del HN (AR4, 2007)

6 Temperaturas globales medias suben cada vez más deprisa Los 12 años más cálidos: 1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000 Period Rate ± ±0.018 Years /decade (AR4, 2007)

7 Observación directa del cambio climático reciente Temperatura del aire global media * Tendencia lineal actualizada en 100 años: 0.74 [0.56 to 0.92] o C para * Mayor que la correspondiente tendencia de 0.6 [0.4 to 0.8] o C para proporcionada por TAR Temperatura oceánica media aumentó hasta profundidades de al menos 3000 m el océano ha absorbido el 80% del calor añadido > expansion térmica de los océanos y subida del nivel del mar

8 Temperatura superficie terrestre suben más deprisa que SST SST Land (AR4, 2007)

9 Anomalías de temperatura anual Ártica vs Global ( C) Calentamiento en el Ártico es doble que para el globo desde el s. XIX al XXI y desde los últimos 1960s hasta la actualidad. Calentamiento entre 1925 y 1950 in el Ártico no fue tan generalizado como el reciente calentamiento global. (AR4, 2007) Escalas diferentes!

10 Cambio de temperaturas en España (I) Brunet et al. 2006

11 Cambio de temperaturas en España (II) Brunet et al. 2006

12 Cambios en precipitación, aumento de sequías Significativo aumento de la precipitación en las partes orientales de Norte y Sur América, Norte de Europa y Norte y Centro de Asia. La frecuencia de episodios de precipitaciones intensas ha aumentado sobre la mayoría de las zonas terrestres consistentemente con el calentamiento y el aumento del vapor de agua atmosférico Menos precipitación en el Sahel, Mediterraneo, Sur de Africa y partes del Sur de Asia. Sequías más intensas y largas observadas desde los 1970s, especialmente en los trópicos y subtrópicos.

13 Otros cambios en eventos extremos Observado cambio generalizado en temperaturas extremas Menos frecuentes días fríos, noches frías y heladas Más frecuentes días cálidos, noches cálidas y olas de calor Evidencia observational de aumento de la actividad de ciclones tropicales intensos en el Atlántico Norte desde aprox.1970, correlacionado con el aumento SST

14 Precipitación sobre tierra cambia significantivamente sobre grandes extensiones Aumentos Reducciones Anomalías anuales suavizadas para precipitación (%) sobre tierra desde 1900 a 2005; otras regiones están dominadas por la variabilidad.

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16 Cambio en circulación Cambio climático afecta trayectoria temporales, y patrones de vientos y temperatura Forzamiento antropogénico ha contribuido probablemente

17 Huracanes en Atlántico Norte han aumentado con SST ( ) SST Registro de huracanes en Atl. Norte mejor desde 1944 por vigilancia desde aeronaves. Marcado aumento desde 1994 Numero global y % de huracanes intensos está creciendo

18 (AR4, 2007)

19 Inercia del sistema climático (I)

20 Y el futuro, qué? Hasta ahora se han presentado hechos: observaciones. La única duda que cabría es la de la causa del calentamiento global estudios de atribución Cómo podemos estimar la evolución futura del sistema climatico? Proyecciones climáticas con AOGCMs

21 Modelos numéricos para clima Atmósfera (+química) Océano (+salinidad) Hielos marinos Superficie terrestre +vegetación (+CO2) Subsuelo (acuíferos)

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23 (AR4, 2007)

24 What if? Simulations

25 Atribucion Son los cambios observados consistentes con Respuestas esperadas a forzamientos Inconsistentes con las explicaciones alternativas Observations All forcing Solar+volcanic (AR4, 2007)

26 Comprensión y atribución del cambio climático Calentamiento continental probablemente muestra una significativa contribución antropogénica en los pasados 50 años CAMBIO CLIMATICO MUY PROBABLEMENTE (90%) DE ORIGEN ANTROPOGENICO (AR4) (AR4-IPCC, 2007)

27 Incertidumbres en las proyecciones climáticas Variabilidad en el forzamiento natural (sol, volcanes) Variabilidad inter-escenario (de emisiones) Variabilidad concentración Variabilidad inter-modelos globales Variabilidad interna de los modelos Variabilidad por técnicas de regionalización

28 FORZAMIENTO NATURAL EXTERNO DEL SISTEMA CLIMATICO: CICLOS SOLARES Mínimo de Maunder: 0.5% diferencia respecto a finales s.xx 11-year Sunspot Cycle and observational record back to AD 1610 (Source: NCAR-HAO)

29 FORZAMIENTO NATURAL DEL SISTEMA CLIMATICO: ciclos de Milankovitch 96,600 years Variations in insolation (in watts per square meter) determined from the variation in Earth's orbital elements (Barron, 1994, figure 13). Variations in Earth's orbital elements, eccentricity, tilt (obliquity), and time of perihelion (precession of the equinoxes) computed for the last 500,000 years with a computer program written by Tamara Ledley and Starley Thompson (Barron, 1994, figure 12). 22 to 24.5, over 41,000 years 22,000 years

30 FORZAMIENTO NATURAL INTERNO DEL SISTEMA CLIMATICO: ACTIVIDAD VOLCANICA Fuente: Briffa K. et al., 1998, Influence of volcanic eruptions on Northern Hemisphere summer temperature over the past 600 years, Nature, 393,

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32 FORZAMIENTO ANTROPOGENICO DEL SISTEMA CLIMATICO Variation of atmospheric concentration of carbon dioxide at Mauna Loa Observatory, Hawaii. Based on data from C. Keeling, Scripps Institute of Oceanography. Note that these data represent global atmospheric conditions. The seasonal nature of the signal is a function of the domination of the signal by the northern hemisphere, where a greater percentage of the world's land masses and hence, vegetation, occur. (from Ennis and Marcus, 1993, figure 8)

33 FORZAMIENTO ANTROPOGENICO DEL SISTEMA CLIMATICO Delicado equilibrio!

34 (Giorgi and Francisco, 2000b).

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37 Qué hacer para tratar las incertidumbres? Predicción por conjuntos (ensembles) En lugar de una única predicción determinista: muchas predicciones y predicción media y predicción probabilística Técnica utilizada en todas las escalas de la predicción: corto plazo (INM), medio plazo y estacional (ECMWF), decadal y secular (IPCC) Cómo se generan los diferentes miembros de un ensemble? Multimodelo Diferentes condiciones iniciales Física estocástica etc

38 Projecciones de cambios futuros en el clima * Mejor estimación para escenario bajo (B1) es 1.8 C (rango probable C), y para escenario alto (A1FI) es 4.0 C (rango probable C). * Generalmente consistente con el rango citado para SRES en TAR pero no directamente comparable * Dos próximas décadas aprox. 0.2º/decada para muchos de los SRES (AR4, 2007)

39 Projecciones de cambios futuros en el clima Mayor sobre tierra y en latitudes altas Proyecciones para las próximas décadas son insensibles a la elección del escenario Proyecciones a largo plazo dependen del escenario y de la sensibilidad de los modelos climáticos (AR4, 2007)

40 Projecciones de cambios futuros en el clima respecto Precipitación aumenta muy probablemente in latitudes altas Decrece probablemente en la mayoría de las regiones terrestres subtropicales (AR4, 2007)

41 En qué modelo puedo confiar más? Clima presente y reconstrucciones de clima pasado!!

42 17 MODELS : VARIABLE = TEMP : SEASON = ANN MODEL VALIDATION: COMPARING MODEL BASELINE WITH OBSERVED DATA LATITUDE RANGE = 27.5 TO 52.5 degrees LONGITUDE RANGE = TO 12.5 degrees MODEL CORREL RMSE MEAN DIFF NUM PTS degc degc BMRCTR CCC1TR CCSRTR CERFTR CSI2TR CSM_TR ECH3TR ECH4TR GFDLTR GISSTR HAD2TR HAD3TR IAP_TR LMD_TR MRI_TR PCM_TR W&M_TR MODBAR

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44 Regionalizacion (downscaling) versus agregacion

45 High variability among downscaling algoritms! For some indices and seasons, the spread is very small (e.g. pav in JJA) but for others it is much larger (e.g. pnl90 in DJF). Importantly, for each index the variability among models is of the same order of magnitude as the variability between the two scenarios. Advantage of including as many different types of downscaling models, GCMs and emission scenarios as possible when developing climate-change projections at the local scale. DOWNSCALING HEAVY PRECIPITATION OVER THE UNITED KINGDOM: A COMPARISON OF DYNAMICAL AND STATISTICAL METHODS AND THEIR FUTURE SCENARIOS (HAYLOCK ET AL. 2006)

46 Antecedentes Necesidad de disponer de proyecciones de los impactos del cambio climático en los diferentes ecosistemas y sectores socioeconómicos españoles (PNACC, 2006) Urgente problema de estimar una descripción cualitativa y cuantitativa de los cambios que se esperan en el clima durante en siglo XXI Acotar y evaluar las incertidumbres asociadas con ellos

47 Primera fase: informe y datos Uso de metodologías ya desarrolladas y las bases de datos actualmente existentes. Resultados de los proyectos del 5º FP EU relacionados con modelización climática, regionalización dinámica y estadística y estimación de extremos: PRUDENCE, STARDEX. Duración: 1 año (finalizado dic. 2006) Informe finalizado en febrero 2006 Datos disponibles solicitando usuario y clave desde

48 2ª fase Duración: 4-5 años. Desarrollo de nuevos métodos, fundamentalmente relacionados con la regionalización dinámica. Se formará en el INM el germen de un grupo de trabajo en modelización climática partiendo de la experiencia en NWP. También se intentará incorporar a los grupos universitarios nacionales que trabajan en este campo, ya que su experiencia y los resultados por ellos obtenidos son de indudable interés para alcanzar los objetivos del proyecto.

49 (INM, 2007)

50 Resultados (INM, 2007)

51 (INM, 2007)

52 (INM, 2007)

53 (PRUDENCE)

54 (PRUDENCE)

55 (INM, 2007)

56 Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (I)

57 Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (II)

58 Explotación de PRUDENCE Regionalizaciones con distintos modelos de regionales (9 modelos) de un mismo modelo global (HadAM3). El proyecto PRUDENCE se ha restringido al período y a los escenarios de emisión SRES A2 y B2. Rejilla común sobre península para dato diario (UCLM) Comparación, rangos, balances hídricos y energéticos, extremos,

59 Incertidumbre en balance hídrico con datos PRUDENCE (Sánchez-Laulhe et al., 2007)

60 Datos de escenarios (INM, 2007)

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63 Cambio Tmax > cambio Tmin Dispersión Tmax > Dispersión Tmin Efecto amortiguador oceánico

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68 Recomendaciones de uso Las incertidumbres que afectan al proceso de generación de proyecciones regionalizadas de cambio climático pueden explorarse e incluso acotarse mediante la utilización de ensembles de proyecciones. Los ensembles están constituidos idealmente por un número suficiente de miembros que permiten cuantificar las incertidumbres de las proyecciones bien sea mediante rangos o mediante funciones de densidad de probabilidad. Esta exploración permite constatar que las proyecciones de algunas variables son más robustas que las de otras, siempre y cuando se tome como índice de robustez la coincidencia de las distintas proyecciones. Las proyecciones probabilísticas basadas en ensembles pueden asignar un peso a cada miembro del ensemble que dependa de calidad o grado de confianza que se asigne a cada uno de ellos. La recomendación fundamental para los distintos usuarios es la utilización de la mayor cantidad de proyecciones basadas en diferentes escenarios de emisión, en diferentes modelos globales y en diferentes técnicas de regionalización para explorar el efecto de estas incertidumbres en sus modelos concretos de impacto. Los estudios de impactos deberán buscar coincidencias de conclusiones cuando se utilizan variedad de proyecciones regionalizadas para aplicar a las diferentes variables que midan el impacto del cambio climático en los diferentes sectores.

69 Conclusiones Discusión de las incertidumbres que indefectiblemente contaminan las proyecciones climáticas. La existencia misma de incertidumbres prescribe un marco conceptual probabilístico que se desarrolla mediante el uso de ensembles que explora distintas alternativas de evolución del sistema climático. En el aspecto puramente climático, la discusión del informe de acompañamiento se ha centrado sobre todo en la comparación de los valores medios obtenidos con diferentes métodos y modelos globales. Queda pendiente una explotación más exhaustiva que considere los aspectos ligados a variabilidad en diferentes escalas temporales, comportamiento de extremos, etc. Esta explotación se irá haciendo a lo largo de los próximos meses. En cualquier caso, la base de datos de proyecciones regionalizadas se pone a disposición de la comunidad de impactos para que se comience a utilizar y sobre todo para que los usuarios se familiaricen con este tipo de datos y con sus incertidumbres. La mejora en las proyecciones regionales que se realicen a lo largo de los próximos años dependerá lógicamente de la razonable ejecución de la segunda parte del proyecto que implica una gran movilización de recursos y la participación directa de la comunidad investigadora española activa en estos temas

70 Futuro El programa propone la coordinación de la comunidad científica española para proporcionar de forma continua, y con revisiones periódicas, una imagen probabilística de la evolución del clima en España a lo largo del siglo XXI que sirva a los diferentes sectores sensibles a las condiciones climáticas para tomar sus decisiones estratégicas de adaptación a un clima cambiante. Asimismo, se intenta que esta información relativa a las futuras condiciones climáticas sea la mejor disponible en el momento de su distribución y que esté siempre científicamente avalada.

71 Los impactos del cambio climático recaen desproporcionadamente sobre los países en desarrollo y sobre la población pobre

72 Gracias por su atención!