Modelos climáticos regionales

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1 Modelos climáticos regionales Jesús Fernández (Grupo de Meteorología Aplicada UC INM) Más info:

2 Esquema Regionalización Por qué? Tipos de regionalización Regionalización dinámica Modelos regionales anidados Qué son? Qué se espera de ellos? Variabilidad interna. Sensibilidad de las simulaciones regionales Más info: AQUÍ APARECERÁN REFERENCIAS DE INTERÉS RELACIONADAS CON CADA TEMA

3 Regionalización. Por qué? Modelo global Resolución: 3.75 x 3.75 (T30) Más info:

4 Lo que ve un GCM T30 Más info:

5 Regionalización. Por qué? Modelo global Resolución: 2.5 x 2.5 (T62) Más info:

6 Lo que ve un GCM T62 Más info:

7 Estrategias de regionalización Para obtener información climática en escalas regionales, donde los impactos deben ser evaluados, se han desarrollado técnicas de regionalización que se agrupan fundamentalmente en dos grandes grupos: Técnicas estadísticas o empíricas (tratadas en detalle en las presentaciones que siguen por E. Zorita y R. Ancell) Técnicas dinámicas Utilizan modelos numéricos que resuelven las ecuaciones primitivas de la atmósfera Técnicas de time slice Técnicas de anidamiento Más info:

8 Técnicas de time slice tiempo Más info:

9 Técnicas de time slice tiempo Más info:

10 Técnicas de time slice Resolución variable tiempo Más info: rabinovitz.pdf Fox Rabinovitz et al. (2001) Mon Wea Rev 129:453, Deque & Piedelievre (1995) C Dyn 11:321

11 Técnicas de anidamiento Utilizan las variables de baja resolución propor cionadas por un GCM Más info:

12 Técnicas de anidamiento Utilizan las variables de baja resolución propor cionadas por un GCM para alimentar unidireccionalmente un modelo numérico de alta resolución sobre un área limitada. Más info:

13 Lo que ve un RCM 45 km Más info:

14 Lo que NO ve un RCM Procesos de microfísica de formación de nubes Procesos radiativos, interacción con gases y nubes Muchas de las nubes (Los CRMs pueden. Resolución ~500m) Turbulencia (Las simulaciones LES pueden resolver los torbellinos mas grandes. Resolución ~50m) Parametrización Es la representación estadística del efecto de procesos que ocurren en escalas espaciales menores que el espaciado de malla de un modelo dinámico (GCM, RCM, CRM, LES,...) sobre las variables del modelo en cada punto de malla. Más info: ECMWF Training course. A. Beljaars Introduction to parameterization of sub grid processes

15 Parametrizaciones Una descomposición estándar de Reynolds: A = A + A' (A' = 0) Más info: ECMWF Training course. A. Beljaars Introduction to parameterization of sub grid processes

16 Parametrizaciones Una descomposición estándar de Reynolds: A = A + A' (A' = 0) aplicada, por ejemplo, a la ecuación de conservación del vapor de agua: da lugar a: En este caso, la parametrización consiste en expresar los términos de covarianza de las anomalías como función de las variables promediadas. f(vh,w,t,q) Más info: ECMWF Training course. A. Beljaars Introduction to parameterization of sub grid processes

17 Pros y contras Experimentos time slice Modelos anidados Res. constante Res. variable Limitada por el coste Limitada por Limitada por el coste computacional y factor Resolución parametrizaciones computacional de encogimiento (aprox Km) (aprox Km) (aprox Km) Feedback GCM NO SI SI Artefactos en las fronteras SI NO Depende del encogimiento Física adaptada a alta resolución SI NO NO Más info:

18 Historia de los RCMs... Dos caminos para el desarrollo de Modelos climáticos regionales: LAM RCM GCM Se aprovechan de para metrizaciones específi cas para alta resolución desarrolladas para sus contrapartidas de pre dicción meteorológica. Más info: IPCC TAR (2001) Física compatible con sus contrapartidas globales. Teóricamente, menos inconsistencias en las fronteras.

19 Historia de los RCMs mes año varios meses decada varios años varias decadas 60 Km 50 Km 30 Km 20 Km Ejemplos: Dickinson et al. 1989: 20 días (60km) x 3 Giorgi et al. 1990: 1 mes (60km) x 6 Jones et al. 1995: 10 años (50km) x 2 Kidson & Thompson 1998: 5 años (50km) Christensen et al. 1998: 10 años (19km) Giorgi et al. 2004: 30 años (50km) x 4 Más info: IPCC TAR (2001)

20 Lista de RCMs... RegCM3 CHRM CLM r en e f i d MM5 (CMM5, MM5 ISU, MM5 ANL,...) REMO CRCM RSM (NCEP, Scripps) RCA PROMES RAMS WRF... Más info: c it n i f i as s e / as hidro s p s e l a ectr tatico s / no hidr ostat ico CM G / AM L e d s o d a v deri esqu ema s de num integ érica ració... n... icas s í f s e cion a z i r t e param proyecciones de la rejilla... s

21 Comparación de RCMs PIRCS ( Project to Intercompare Regional Climate Simulations MERCURE ( Modelling European Regional Climate, Understanding and Reducing Errors PRUDENCE ( [ M.A. Gaertner, Miercoles] Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects NARCCAP ( North American Regional Climate Change Assessment Program ENSEMBLES ( eu.org) [ J.M. Gutierrez, Viernes] Ensemble based predictions of climate changes and their impacts y varios más: ARCMIP (para la zona del ártico), SGMIP (modelos de resolucion variable),... Más info:

22 Comparación de RCMs Ciclo diario de precipitación en las llanuras del centro de los EEUU se consideran 13 RCMs participantes en PIRCS Más info: Anderson et al. (2003) J Hydromet 4:584 Hydrological processes in RCM simulations of the...

23 Condiciones de frontera Los modelos regionales anidados, a diferencia de los globales, requieren especificar las condiciones en las fronteras del dominio. GCM: periódicas RCM: que permitan pasar la información del GCM al interior del dominio Matemáticamente, el problema a resolver por los RCMs está mal planteado (pero funciona) Más info:

24 Condiciones de frontera Varias de las ecuaciones que gobiernan la atmósfera son simplemente ecuaciones de continuidad o conservación. La especificación de condiciones de frontera en todos los bordes del dominio sobredetermina la solución de estas ecuaciones. Es suficiente especificar el flujo por donde entra en el dominio. El flujo saliente está determinado por la propia ecuación diferencial y esa zona de la frontera debería ser libre Más info:

25 Condiciones de frontera Si se fijan las condiciones en todo el borde, éste se convierte en una pared y cualquier diferencia entre la solución del RCM y el GCM rebota hacia el interior del dominio. En la práctica, lo más común es usar una zona de relajación en la que se fuerzan las ecuaciones del RCM con un término adicional que hace converger suave mente su solución al valor especificado en el borde. Más info: Davies (1983) Mon Wea Rev 111:1002 Limitations of some common LB schemes used in...

26 Más info:

27 Más info:

28 Más info:

29 Más info:

30 Variabilidad interna Más info:

34 Variabilidad interna Caya & Biner (2004) (hpa) Dos simulaciones con CRCM variando las condiciones iniciales Promedio espacial de la desviación estándar de SLP para cada mes. RMSD entre la SLP de las dos simulaciones. Más info: Caya & Biner (2004) Clim Dyn 22:33 Internal variability of RCM simulations over an annual...

35 Variabilidad interna Caya & Biner (2004) Diferencia cuadrática media (MSD) promediada en un periodo de tiempo Afecta al clima generado? sí sí no Más info: Caya & Biner (2004) Clim Dyn 22:33 Internal variability of RCM simulations over an annual...

36 Variabilidad interna MSD SLP (hpa^2) Caya & Biner (2004) Más info: Caya & Biner (2004) Clim Dyn 22:33 Internal variability of RCM simulations over an annual...

37 Variabilidad interna MSD SLP (hpa^2) Caya & Biner (2004) Más info: Caya & Biner (2004) Clim Dyn 22:33 Internal variability of RCM simulations over an annual...

38 Experimentos Big Brother q700 Denis et al. (2003) Más info: Denis et al. (2002) Clim Dyn 18:627 Downscaling ability of 1 way nested RCMs: The Big... Denis et al. (2003) Clim Dyn 20:107 Sensitivity of a RCM to the resolution of the LBCs

39 Experimentos Big Brother Denis et al. (2002) Dominio Grande RCM Alta res. El Big Brother es una simulación de alta reso lución para un dominio grande. Esto proporciona una realidad virtual. Dominio Grande La solución del Big Simulación de referencia Brother se degrada, filtrando las escalas Alta resolución Filtrar menores de 500 km escalas para emular los pequeñas campos que propor IC BC ciona un GCM. Dominio Pequeño RCM Alta res. Validación del RCM Dominio Pequeño Simulación de alta resolución La realidad virtual se puede utilizar para verificar si el Little Brother es capaz de recuperar las escalas pequeñas. Más info: Denis et al. (2002) Clim Dyn 18:627 Downscaling ability of 1 way nested RCMs: The Big... Denis et al. (2003) Clim Dyn 20:107 Sensitivity of a RCM to the resolution of the LBCs

40 Experimentos Big Brother La realidad virtual proporcionada por el Big Brother permite validar el RCM eliminando muchos de los problemas que contaminan la validación con observaciones: Consistencia de las parametrizaciones físicas Errores de interpolación horizontal Calidad de los datos de forzamiento Representatividad del clima real y centrarse en validar otros aspectos del RCM (e.g.): Capacidad para recuperar información de mesoescala Validez de la formulación matemática del anidamiento Salto máximo de resolución entre el GCM y RCM Derivas climáticas o errores sistemáticos Más info: Denis et al. (2002) Clim Dyn 18:627 Downscaling ability of 1 way nested RCMs: The Big... Giorgi & Mearns (1999) J Geophys Res 104:6335 Introduction to special section: RCM...

41 Experimentos Big Brother q700 Denis et al. (2002) T=0h T=24h T=48h Más info: Denis et al. (2002) Clim Dyn 18:627 Downscaling ability of 1 way nested RCMs: The Big... Denis et al. (2003) Clim Dyn 20:107 Sensitivity of a RCM to the resolution of the LBCs

42 Sensibilidad Los modelos regionales dejan a la elección del usuario un número elevado de opciones, de las cuales puede depender críticamente el resultado de una simulación. Entre otras: Más info: La resolución El tamaño y colocación del dominio Las parametrizaciones Las condiciones de frontera Las condiciones iniciales (variabilidad interna)

43 Sensibilidad Resolución Colle et al. (2000) Más info: Colle et al. (2000) Wea Forecasting 15:730 MM5 precipitation verification over the Pacific...

44 Sensibilidad Resolución Estaciones (González Rouco et al, 2001) NCEP/NCAR reanálisis Más info: Fernández (2004) Tésis Doctoral UPV/EHU Statistical and dynamical downscaling models... González Rouco et al. (2001) J Clim 14:964 Quality Control and Homogeneity of Precip...

45 Sensibilidad Resolución Estaciones (González Rouco et al, 2001) MM5 135 Km Más info: Fernández (2004) Tésis Doctoral UPV/EHU Statistical and dynamical downscaling models... González Rouco et al. (2001) J Clim 14:964 Quality Control and Homogeneity of Precip...

48 Sensibilidad Resolución Christensen et al. (1998) Bias de precipitación sobre Escandinavia en un anidamiento telescópico: T42 57km 19km ECHAM4/OPYC3 (T42) win spr sum aut HIRHAM4 (57km) HIRHAM (19km) Más info: Christensen et al. (1998) J Clim 11:3204 Very high resolution RCM simulation over Scandin...

49 Sensibilidad Tamaño del dominio Jones et al. (1995) Más info: Jones et al. (1995) Q J R Meteorol Soc 121:1413 Simulation of climate change over Europe... Vukicevic & Errico (1990) Mon Wea Rev 118:1460 The influence of artificial and physical...

50 Sensibilidad Tamaño del dominio Jones et al. (1995) C = 1 (sigue al GCM) C = 0 (no sigue GCM) Más info: Jones et al. (1995) Q J R Meteorol Soc 121:1413 Simulation of climate change over Europe... Vukicevic & Errico (1990) Mon Wea Rev 118:1460 The influence of artificial and physical...

51 Sensibilidad Parametrizaciones físicas Sean 16 experimentos para el periodo de 5 años en los cuales intercambiamos 4 parametrizaciones entre 2 de las opciones disponibles en el modelo mesoescalar MM5: Microfísica Cúmulos PBL 4: Simple Ice 3: Grell 2: Blackadar 5: Mixed Phase 6: Kain Fritsch 5: MRF radiación 2: Cloud 4: RRTM Más info: Fernandez et al. (2006) enviado a J Geoph Res Sensitivity of MM5 to the selection of...

52 (mm) MM5 ensemble Estaciones UCM (González Rouco et al, 2001) Más info:

53 (mm) Cumulus: Kain Fritsch Grell Más info:

54 (mm) PBL: MRF Blackadar Más info:

55 (deg C) Más info:

56 (deg C) Microphysics: Simple Ice Cumulus: Kain-Fritsch PBL: MRF LW radiation: RRTM Cloud Más info:

57 (deg C) Microphysics: Simple Ice Cumulus: Kain Fritsch PBL: MRF Blackadar LW radiation: Cloud Más info:

58 (deg C) Microphysics: Simple Ice Cumulus: Kain Fritsch PBL: MRF Blackadar Eta (local) LW radiation: Cloud Más info:

59 Sensibilidad Condiciones de frontera Precipitation (mm) NCEP/NCAR Reanalisis Más info: Fernandez et al. (2007) J Geoph Res 112:D04101 Sensitivity of MM5 to physical parameter...

60 Sensibilidad Condiciones de frontera Precipitation (mm) NCEP/NCAR Reanalisis Microphysics: Simple Ice Cumulus: Grell PBL: MRF LW radiation: RRTM Más info: Fernandez et al. (2007) J Geoph Res 112:D04101 Sensitivity of MM5 to physical parameter...

61 Sensibilidad Condiciones de frontera Precipitation (mm) NCEP/NCAR Reanalisis ERA40 Reanalisis Microphysics: Simple Ice Cumulus: Grell PBL: MRF LW radiation: RRTM Más info: Fernandez et al. (2007) J Geoph Res 112:D04101 Sensitivity of MM5 to physical parameter...

62 Precipitation (mm) Incertidumbre observacional Más info: Fernandez et al. (2007) J Geoph Res 112:D04101 Sensitivity of MM5 to physical parameter...

63 Precipitation (mm) Incertidumbre observacional Más info: Fernandez et al. (2007) J Geoph Res 112:D04101 Sensitivity of MM5 to physical parameter...

64 Transferibilidad Objetivos Los experimentos de transferibilidad se plantean con la idea de responder a preguntas del tipo de: Cómo de portables son los RCMs? Cuánto limita la aplicabilidad de los RCMs la sintonización de las parametrizaciones? Se puede recuperar parte de la generalidad (perdida con el uso de parametrizaciones) de las leyes físicas básicas? Más info: (GEWEX Transferability Working Group) Takle et al. (2006) enviado a Bull Am Met Soc Transferability intercomparison: An opportunity...

65 Transferibilidad Estrategia Múltiple Modelo/Múltiple Dominio En contraposición a: Único Modelo/Único Dominio Estrategia habitual de aplicación de un RCM Múltiple Modelo/Único Dominio Estrategia de Proyectos de comparación de Modelos (MIPs) Único Modelo/Múltiple Dominio Estrategia para encontrar defectos de un modelo, pero no permite comparar y mejorar con los resultados de otros Más info: (GEWEX Transferability Working Group) Takle et al. (2006) enviado a Bull Am Met Soc Transferability intercomparison: An opportunity...

66 Transferibilidad Regiones Mapa realizado por: B. Rockel (GKSS) Más info: (GEWEX Transferability Working Group) Takle et al. (2006) enviado a Bull Am Met Soc Transferability intercomparison: An opportunity...

67 Para saber más... Cuarto informe del IPCC (2007) Capítulo modelización regional: wg1.ucar.edu/wg1/report/ar4wg1_pub_ch11.pdf Artículos de revisión del estado del arte en modelización regional: Giorgi & Mearns (1999) J Geophys Res 104:6335 Introduction to special section: Regional Climate Modelling revisited Wang et al. (2004) J Met Soc Jap 82(6):1599 Regional Climate modelling: Progress, Challenges and Prospects Libros de modelización regional: Pielke (2002) Academic Press, Intl. Geoph. Series vol 78. 2nd ed. Mesoscale Meteorological Modeling Presentaciones del Workshop on Regional Climate Research: Needs and Oportunities Más info: Ver abundantes referencias dentro del material anterior.