Riesgos agroclimáticos

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Transcripción:

Riesgos agroclimáticos Antonio Mestre Jefe del Área de Climatología y Aplicaciones Operativas AEMET

Esquema presentación Introducción: Las adversidades agrometeorológicas. Apoyo meteorológico y climático en relación con las condiciones adversas para los cultivos. Las predicciones meteorológicas a distintas escalas. Las predicciones climáticas: predicciones climáticas y predicciones a largo plazo. La vigilancia climática a distintas escalas temporales. Los análisis de riesgos agroclimáticos. Conclusiones

Principales adversidades agrometeorológicas Las adversidades agrometeorológicas. Escala temporal muy corta El granizo. Escala temporal corta/media Las temperaturas anómalamente elevadas/bajas. Las heladas. Las precipitaciones excesivas. Los vientos fuertes. Escala temporal media Condiciones propicias a la ocurrencia de plagas/enfermedades. Escala temporal media/larga La sequía meteorológica.

La predicción de los riesgos meteorológicos para los cultivos (corto/medio plazo) La predicción de las variables meteorológicas básicas: Los Modelos Numéricos de Predicción atmosféricos son la herramienta fundamental dentro del proceso de predicción meteorológica. Los MNP permiten simular y predecir el comportamiento de la atmósfera y de sus variables meteorológicas. Los MNP parten de unas condiciones iniciales observadas (no perfectas), y del conocimiento de las ecuaciones de la dinámica de la atmósfera, que se pueden resolver: a) Explícitamente b) de forma aproximada, a través de esquemas de parametrización (convección, etc,)

La predicción de los riesgos meteorológicos para los cultivos (corto/medio plazo) Modelos deterministas: Modelo CEPPM (Global) HIRLAM 0,16 Resolución Espacial y temporal 16 Km. 3-6 horas 16 Km. 3-6 horas Actualización Cada 12 horas Cada 6 horas Alcance temporal 10 días 3 días HIRLAM 0, 05 5 Km. 1 hora Cada 6 horas 36 horas HARMONIE 2,5 Km. 1 hora Cada 6 horas 36 horas Modelos probabilistas Modelo EPS (Global) Resolución Espacial 32 Km. 51 miembros Actualización Cada 12 horas Alcance temporal 15 días SREPS 25 Km. 20 miembros Cada 6 horas 3 días GLAMEPS 5 Km. 54 miembros Cada 6 horas 54 horas

La predicción de los riesgos meteorológicos para los cultivos

La predicción de los riesgos meteorológicos para los cultivos Productos experimentales: Rayos Distribución temporal de rayos Estimación de las descargas 12-14 UTC

La predicción de los riesgos meteorológicos para los cultivos Productos experimentales: Granizo No se disponen de datos de granizadas en tiempo real Estimación de la probabilidad de granizo Estimación radar de células convectivas con granizo

La predicción de los riesgos para los cultivos (la escala estacional) Es fiable/útil la predicción estacional? La atmósfera es caótica y por tanto las predicciones (a todas las escalas!!) vienen afectadas por incertidumbres. En el caso de la predicción estacional su fiabilidad depende fuertemente de las regiones del mundo de que trate, de las variables, de las estaciones, del estado del ENSO, En general hay poca predecibilidad (comparada con corto/medio plazo), siendo especialmente escasa en latitudes medias y sólo apreciable para ciertas ventanas de oportunidad Hay muchas fuentes distintas de información que hay que combinar de forma óptima. La información es probabilística

La predicción de los riesgos para los cultivos a escala estacional

La vigilancia de los riesgos agrometeorológicos a distintos escalas de tiempo Vigilancia en tiempo real y a corto plazo Vigilancia a escala mensual/estacional Vigilancia a escala anual, plurianual..

6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 Evolución del número de estaciones meteorológicas en España desde 1900 1900 1903 1906 1909 1912 1915 1918 1921 1924 1927 1930 1933 1936 1939 1942 1945 1948 1951 1954 1957 1960 1963 1966 1969 1972 1975 1978 1981 1984 1987 1990 1993 1996 1999 2002 2005 2008 2011 Año 800 700 600 500 400 300 200 100 0 Termométricas y pluviométricas Completas y automáticas Estaciones termométricas Estaciones Pluviométricas Estaciones Completas Estaciones Automáticas

Red de Estaciones Principales de AEMET

Red de Estaciones Automáticas de AEMET

Red secundaria de Estaciones Climatológicas termométricas de AEMET

Red secundaria de Estaciones Climatológicas pluviométricas de AEMET

Vigilancia en tiempo casi-real

Vigilancia a escala mensual/ estacional

Vigilancia a escala mensual/ estacional

Vigilancia a escala mensual/ estacional

Vigilancia a escala mensual/ estacional

Vigilancia a escala mensual/ estacional

Vigilancia de la sequía

Vigilancia de la sequía

Vigilancia de la sequía

Los mapas de riesgo climático Numero medio anual de días de helada (1971-2000)

Los mapas de riesgo climático Número medio anual de días con precipitación mayor de 10 mm.

Número de días en un período con T max >28ºC

Suma de temperaturas medias diarias acumuladas entre 1 de noviembre y 31 de marzo de 2011/2012

Conclusiones La información y predicciones meteorológicas constituyen elementos decisivos en la toma de decisiones en relación con las actividades agrarias. Las condiciones meteorológicas adversas causan cada año importantes pérdidas al sector agrario. Los avances en los modelos de predicción numérica del tiempo y su mayor resolución espacial permiten incrementar y mejorar la gama de productos disponibles para su uso en un contexto de toma de decisiones, en concreto en predicción a corto y medio plazo estas condiciones adversas En el medio plazo temporal es importante el desarrollo de predicciones con un enfoque probabilista. Especial atención debe prestarse al tema de la diseminación de esta información al usuario final. La vigilancia de las diversas variables climáticas permite anticipar determinadas condiciones de riesgo, en particular en el caso de la sequía y de las condiciones propicias a la aparición de ciertas plagas y enfermedades. Los análisis climáticos de riesgo constituye una información básica en planificación a largo plazo. Para que se puedan mejorar los productos meteorológicos y el apoyo que se presta se requiere: Conocimiento preciso de las demandas de información específica procedentes del sector agrario. Buena distribución espacial de las redes de observación meteorológica y una mayor integración de datos procedentes de distintas fuentes, con introducción de estos datos en los esquemas de tratamiento espacial de la información. Coordinación entre redes de distintos Organismos.