Datos, Modelos, Software - Interacción Clima-Sociedad

Datos, Modelos, Software - Interacción Clima-Sociedad Á.G. Muñoz Atmospheric and Oceanic Sciences (AOS). Princeton University International Research Institute for Climate and Society (IRI). Columbia University WWRP/WCRP S2S Prediction Project NOAA s SubX Project agmunoz@iri.columbia.edu

Contenido Algunos conjuntos de datos disponibles a escalas S2S Algunas herramientas disponibles a escalas S2S Interacción Clima-Sociedad

Datos: Proyecto de Predicción S2S

Datos: En la IRIDL

Datos: En la Datoteca del OLE2

Contenido Algunos conjuntos de datos disponibles a escalas S2S Algunas herramientas disponibles a escalas S2S Interacción Clima-Sociedad

Sequías: Vigilancia y Pronóstico escala temporal (meses) 12 10 8 6 4 2 Panama_SanMiguel 1980 1990 2000 2010 2 1 0 1 2 escala temporal (meses) 12 10 8 6 4 2 ElSalvador_Ilopango 1980 1990 2000 2010 Herramienta en R 2 1 0 1 2 12 SPI map 1998 04 [ 2, 1.5) [ 1.5, 1) [ 1, 0.5) [ 0.5,0) [0,0.5) [0.5,1) [1,1.5) [1.5,2) [2,2.5] Pronóstico (CPT automatizado)

Climate Predictability Tool Análisis de fuentes de predicibilidad Construcción de modelos estadísticos y pronósticos Evaluación de skill

Downscaling Dinámico Kain-Fritsch (new Eta) Betts-Miller-Janjic Grell-Devenyi Kain-Fritsch (old) OBS New multi-physics ensemble: NOSA20k (2000s) WRF- CLM 1980s WRF-NOAH Cortesía del Observatorio Latinoamericano (http://ole2.org ) Chourio y Muñoz (en prep)

Downscaling Dinámico: hace falta? DEF MAM JJA SON CWRF (v3.9, 20 km) CAM_OLE2 9 miembros Obs: CPCUnified 2AFC (GROC) 2001-2010 MOS: PCR con CPT y Datoteca Chourio y Muñoz (en prep)

Algunos Productos http://gpvjma.ccs.hpcc.jp/s2s/s2s_mjo.html S2S Museum (Universidad de Tsukuba)

Sala de Mapas de la IRIDL

Sala de Mapas de la IRIDL I Escuela Sudamericana de Predicibilidad y Predicción Sub-Estacional, 10-14 Julio 2017. Asunción, Paraguay

CIMA (Argentina) http://climar.cima.fcen.uba.ar/msis.php

Algunos Productos http://datoteca.ole2.org/maproom/sala_de_mapas/ Compuestos de lluvia para cada fase de la MJO, para cualquier período del año Pronóstico sub-estacional (sin MOS) de lluvia del ECMWF para los próximos 10 días

Sala de Mapas OLE2 http://datoteca.ole2.org/maproom/sala_de_mapas/ Observatorio Latinoamericano (OLE 2 )

Validación es clave http://datoteca.ole2.org/maproom/sala_de_mapas/

Contenido Algunos datos y productos disponibles a escalas S2S Algunas herramientas disponibles a escalas S2S Interacción Clima-Sociedad (gracias a L. Goddard)

Preguntas Claves de los tomadores de decisión 1. Cómo van a cambiar las cosas en el futuro? - El clima medio futuro al que tenemos que adaparnos - Extremos à Shocks al sistema 2. Cómo se comportará mi sistema en un período futuro? 3. Los datos climáticos son fáciles de obtener y usar? 4. La información climática es fácil de interpretar?

The high-resolution data, which can be viewed on a daily timescale at the scale of individual cities and towns, will help scientists and planners conduct climate risk assessments to better understand local and global effects of hazards, such as severe drought, floods, heat waves and losses in agriculture productivity.

Preguntas Claves 0. Qué tan bien han trabajado estas herramientas en el pasado? 1. Cómo van a cambiar las cosas en el futuro? - El clima medio futuro al que tenemos que adaparnos - Extremos à Shocks al sistema 2. Cómo se comportará mi sistema en un período futuro? 3. Los datos climáticos son fáciles de obtener y usar? 4. La información climática es fácil de interpretar?

Gran Problema: Probreza de Datos Si no se tienen suficientes observaciones de calidad, cómo saber cuál es el producto que se quiere? I Escuela Sudamericana de Predicibilidad y Predicción Sub-Estacional, 10-14 Julio 2017. Asunción, Paraguay

Problema #1 Los modelos tienden a mostrar patrones incorrectos de tendencias (Shin and Sardeshmukh, 2010, Climate Dynamics)

Problema #2 Los modelos tienden a tener mal la magnitud de la tendencia Precipitation Changes over SE South America (Sep-Feb 1901-2005) (Gonzalez et al. 2014, Clim. Dyn.)

Problema #3 Decadal-scale variability is important Climate Change Projections (end of 21st century) Observations (last 15 years)

Qué podemos ofrecer? Entender el pasado Poner el presente en contexto Mirar al futuro con información relevante

Entendiendo el pasado Los modelos tienden a mostrar patrones incorrectos de tendencias Siglo XX: Patrones observados en T y P son representados mejor en modelos con patrones realistas de temperatura superficial del mar. (Shin and Sardeshmukh, 2010, Climate Dynamics)

Poner el presente en contexto Temperatura Precipitación

Proyecciones de Cambio Climático no pueden producir predicciones de variabilidad decadal Predicciones Decadales? África occidental: Temperatura media anual Proveer la PDF completa! Sur de África: Temperatura media anual Mirar el futuro con información relevante

Conclusiones Ø Ø Ø Ø Observaciones de calidad son críticas. Existen múltiples productos ya disponibles. Mejor unir esfuerzos que dividirlos. Identificar las escalas de tiempo correctas y la información correcta para la toma de decisión y ejecución de acciones es crítico. Verificación es crítica. Qué es importante tener correctamente, para TI? Ø Comunidades expertas deben trabajar juntas para dar mejor cuenta de las oportunidades y limitaciones en cada uno de nuestros modelos y datos.

http://iri.columbia.edu @climatesociety /climatesociety