REGIONALIZACIÓN DINÁMICA. EXPERIENCIAS Y RESULTADOS DE LOS PROYECTOS PRUDENCE Y ENSEMBLES. Miguel Ángel Gaertner Facultad de Ciencias del Medio Ambiente Universidad de Castilla-La Mancha
PARTE 2: PROYECTO ENSEMBLES Y PROYECTO AMMA - Proyecto ENSEMBLES: Escenario de mitigación E1 Conjunto de física perturbada (GCM) Conjunto multi-modelo de RCMs - Proyecto AMMA: Efecto de cambios de parametrizaciones (modelo PROMES) Colaboración ENSEMBLES-AMMA: conjunto multi-modelo de RCMs
Título: ENSEMBLE-based Predictions of Climate Changes and their Impacts Acrónimo: ENSEMBLES Periodo: 2004-2009 http://ensembles eu.metoffice.com
PROYECTO ENSEMBLES Estructura del proyecto ENSEMBLES: Temas de investigación ENSEMBLES final report (2009), fig. 1.1
ASPECTOS NOVEDOSOS DEL PROYECTO ENSEMBLES - Desarollo de un sistema de PREDICCION CLIMATICA PARA TODAS LAS ESCALAS TEMPORALES - ESCENARIOS DE EMISIONES: escenario de mitigación E1 - SIMULACIONES POR CONJUNTOS: aplicación de conjuntos de física perturbada - Conjunto multi-modelo de RCMs de ALTA RESOLUCIÓN ESPACIAL (25 km). Escenarios continuos (1950-2050/2100)
ESCENARIO DE MITIGACIÓN E1 - Escenarios SRES: escenarios del Informe Especial sobre Escenarios de Emisiones (Nakicenovic and Swart, 2000) - Basados en evoluciones socioeconómicas futuras diferentes - No tienen en cuenta medidas de mitigación fuertes - Escenario E1: basado en un objetivo forzamiento radiativo (incremento de 2,9 W/m2 2100) - Corresponde a un máximo de emisiones 2010 y a una concentración de CO2 equivalente 450 ppm de en en de
ESCENARIO DE MITIGACIÓN E1 Escenarios A1B y E1: Concentración de CO2 (equiv.) y evolución de emisiones de C (equiv.) ENSEMBLES final report (2009), fig. 4.4
ESCENARIO DE MITIGACIÓN E1 Emisiones de CO2 ENSEMBLES final report (2009), fig. 10.1
ESCENARIO DE MITIGACIÓN E1 Cambio de temperatura (ºC) para esc. A1B y E1: ENSEMBLES final report (2009), fig. 4.6
ESCENARIO DE MITIGACIÓN E1 Cambio de precipitación (mm/día) para esc. A1B y E1: ENSEMBLES final report (2009), fig. 4.7
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Es realista suponer que se puede incrementar fuertemente la producción y el consumo de petróleo? Cénit del petróleo ( Peak Oil ) Se alcanzará un momento en que el RITMO DE EXTRACCIÓN DE PETRÓLEO alcance su valor máximo Oferta de petróleo no podrá satisfacer la demanda, si ésta sigue creciendo
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Evolución de la producción regional de petróleo (Curva de Hubbert) Fuente: http://www.energybulletin.net
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Evolución de la producción global de petróleo (Estimación de M. King Hubbert) Curva marrón: doble de reservas que curva negra Fuente: http://www.crisisenergetica.org
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Descubrimientos y extracción de petróleo Fuente: http://www.crisisenergetica.org
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Evolución de la producción global de petróleo (Estimaciones de ASPO (Association for the Study of Peak Oil)) Fuente: http://www.crisisenergetica.org
ESCENARIOS DE EMISIÓN Y CÉNIT DEL PETRÓLEO Kharecha, P. and J. Hansen (2008): Implications of "peak oil" for atmospheric CO2 and climate. Global Biogeochemical Cycles, 22. (Fig. 1)
TIPOS DE SIMULACIONES POR CONJUNTOS (ENSEMBLES) - Condiciones iniciales - Física perturbada: diferentes valores de parámetros - Multi-física: diferentes parametrizaciones - Multi-modelo: diferentes modelos
Conjunto de física perturbada (GCM) Experimento Climateprediction.net (Stainforth et al., 2005) - Conjunto muy grande (miles de miembros) - Conjunto de física perturbada/condiciones iniciales - Perturbaciones combinadas (3 valores diferentes) para seis parámetros: - Umbral de humedad relativa para formación de nubes - Umbral de conversión de nubes a lluvia - Tasa de conversión de nubes a lluvia - Velocidad de sedimentación de hielo - Fracción de nube en saturación - Tasa de mezcla (entrainment) convectiva
Conjunto de física perturbada (GCM) Distribuciones de frecuencia de temperatura a 2 m (Stainforth et al., 2005)
Conjunto de física perturbada (GCM) Sensibilidad climática frente a una estimación de la verosimilitud relativa de diferentes configuraciones del modelo HadCM3 ENSEMBLES final report, fig. 3.8
Escenarios probabilistas Conjunto de física perturbada (GCMs) Cambio de temperatura (2040-2059) respecto a (1961-1990) Percentil 50 Percentil 10 Percentil 90 ENSEMBLES final report (2009), fig. A1.1
Escenarios probabilistas Conjunto de física perturbada (GCMs) Cambio de precipitación (2040-2059) respecto a (1961-1990) Percentil 50 Percentil 10 Percentil 90 ENSEMBLES final report (2009), fig. A1.1
Regionalización dinámica Novedades respecto a PRUDENCE - Simulaciones más largas y continuas: 1950-2100 - Mayor resolución: 25 km - Pesos estadísticos en función de calidad de simulaciones para obtención de escenarios probabilistas
Dominios de simulación regionales ENSEMBLES final report, fig. 5.1
Matriz GCMs-RCMs - Criterios: muestra debe cubrir dos tipos de incertidumbre Condiciones de contorno (GCM) Formulación del modelo regional - No se consideró la incertidumbre de escenario: simulaciones para escenario A1B (periodo común de hasta 2050) - 6 GCMs, 1 con tres versiones (HadCM) de diferente sensibilidad climática (tomadas de conjunto de física perturbada)
Matriz GCMs-RCMs Simulaciones con resolución de 25 km
Escenarios probabilistas Uso de pesos específicos para cada RCM basados en su capacidad para simular el clima presente 6 índices, calculados a partir de simulaciones anidadas en reanálisis (ERA40): f1: circulación a gran escala, en función de clasificación de regímenes de tiempo f2: señal a mesoscala, en función de temperatura y precipitación f3: grado de ajuste de la función de distribución acumulada(cdf) de temp. y precipitación mensuales f4: extremos de temperatura y precipitación f5: análisis de la tendencia para temperatura f6: representación del ciclo anual Peso global w f i 6 R C M= i =1 ni
Escenarios probabilistas f3: ajuste de la CDF de temperatura y precipitación mensual Christensen et al. (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f3: ajuste de la CDF de temperatura y precipitación mensual Índices de ajuste de la CDF (Christensen et al., ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f3: efecto de pesos estadísticos sobre la CDF del conjunto MidEurope (DJF prec.) Iberian Penins. (DJF prec.) Christensen et al. (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f4: extremos de precipitación y temperatura Conversión entre sesgo del modelo y peso: cociente entre resultados del modelo y observaciones Lenderink and Buonomo (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f4: Extremos de precipitación y temperatura Comparación de estadísticas para el sesgo (K) de los valores de retorno de 5 años de la temperatura máxima Resultados sin pesar: rojo Resultados pesados: verde Lenderink and Buonomo (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f5: Tendencia de temperatura Linear trend on yearly basis [K/decade] 0.3500 0.3000 Linear trend [K/decade] 0.2500 ENSOBS C4I CNRM DMI ETHZ ICTP KNMI METNO METO HC MPI M OURANOS SMHI 0.2000 0.1500 0.1000 0.0500 0.0000 0.0500 0.1000 BI IP FR ME SC Rockel region AL MD EA Lorenz and Jacob (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f6: Representación del ciclo anual de temperatura y precipitación CNRM2 D M I2 E T H Z2 IC TP 2 K N M I2 OURANOS2 C H M I2 C C C C I2 M PI2 S M H I2 C R U _O LD 2 C R U _N E W 2 E N S_ C R U 2 25 20 Mean Mean 15 CNRM6 D M I6 E T H Z6 IC TP6 K N M I6 OURANOS6 C H M I6 C C C C I6 M PI6 S M H I6 C R U _O LD 6 C R U _N E W 6 E N S_ C R U 6 20 15 10 5 10 0 5 5 0 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 m o nth Temperatura - PI 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 m o nth Temperatura ALPES Halenka (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas f6: Representación del ciclo anual de temperatura y precipitación CNRM2 D M I2 E T H Z2 IC TP 2 K N M I2 OURANOS2 C H M I2 C C C C I2 M PI2 S M H I2 C R U _O LD 2 C R U _N E W 2 E N S_ C R U 2 4 3,0 2,5 Mean Mean 3 CNRM8 D M I8 E T H Z8 IC TP8 K N M I8 OURANOS8 C H M I8 C C C C I8 M PI8 S M H I8 C R U _O LD 8 C R U _N E W 8 E N S_ C R U 8 3,5 2 2,0 1,5 1 1,0 0 0,5 1 2 3 4 5 6 7 m o n th 8 9 10 Prec. - PI 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 m o nth Prec. - Europa Este Halenka (ENSEMBLES Deliverable D3.2.2, 2008)
Escenarios probabilistas Peso general de RCMs Peso general de RCMs individuales (combinación de cinco índices sobre toda la región europea; no normalizado) Máximo: 0.0000465 23 veces mayor Mínimo: 0.0000022 Aplicación realizada: distribuciones de probabilidad para 35 capitales europeas
Escenarios probabilistas Aplicación de los pesos DJF MAM Madrid JJA SON Distribuciones conjuntas de probabilidad (temperatura y precipitación) ENSEMBLES Final Report (2009), fig. 6.14
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs El cambio climático es gradual? 2011-2030 2031-2050 Cambio de precipitación respecto al periodo 19711990 (mismo par RCM-GCM; diciembre)
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs El cambio climático es gradual? 2011-2030 2031-2050 Cambio de temperatura respecto al periodo 19711990 (mismo par RCM-GCM; diciembre)
Cambio climático y variabilidad natural Largo plazo: tendencias de varias décadas a siglos Corto plazo: (años) subidas y bajadas alrededor de la linea de tendencia
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs Incertidumbre asociada a distintos RCMs (anidados en el mismo GCM; mayo)
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs Incertidumbre asociada a distintos GCMs (mismo RCM; mayo)
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs Cambio en la duración del máximo periodo seco (20212050 respecto a 1961-1990; media de 6 RCMs) ENSEMBLES final report (2009), fig. A1.17
Escenarios: Conjunto multi-modelo de RCMs Cambio en el número anual de noches tropicales (20212050 respecto a 1961-1990; media de 6 RCMs) ENSEMBLES final report (2009), fig. A1.17
Impactos del cambio climático Cambio relativo en potencial de daño por viento fuerte (media anual, 2071-2100 respecto a 1961-2000) Ensembles Final Report (2009), fig. 9.12
Impactos del cambio climático Cambio en la demanda de energía anual (2021-2050 respecto a 1960-1989; media de 6 RCMs) Ensembles Final Report, fig. 9.14
Impactos del cambio climático Cambio en el número de días anual de demanda fuerte de refrigeración (2021-2050 respecto a 1960-1989). Desviación estándar entre modelos. Ensembles Final Report, fig. 9.14
Impactos del cambio climático Recursos de energías renovables Radiación solar incidente en superficie (mayo) Viento a 10 m (agosto) Cambios para el periodo 2031-2050 respecto al periodo 1971-1990 (mismo par RCM-GCM)
Proyecto AMMA: Monzón de África Occidental Temp. (K) Precip. (mm/día) Efecto de cambios de parametrización en sesgos (JJAS 2004-2006) Domínguez et al. (Clim. Dyn., 2010)
Proyecto AMMA: Monzón de África Occidental Temp. (K) Precip. (mm/día) Efecto de cambios de parametrización (2006) Domínguez et al. (Clim. Dyn., 2010)
Proyecto AMMA: Monzón de África Occidental Radiación solar neta (W m-2 ) Efecto de cambios de parametrización (Agosto 2004-2006) Domínguez et al. (Clim. Dyn., 2010)
Proyecto AMMA: Monzón de África Occidental Calor latente (W m-2 ) Calor sensible (W m-2 ) Efecto de cambios de parametrización (Agosto 2004-2006) Domínguez et al. (Clim. Dyn., 2010)
Colaboración ENSEMBLES-AMMA: clima presente Evolución anual de la precipitación: comparación de resultados de RCMs con observaciones (1990-2007) ENSEMBLES Deliverable 3.5.3 (2009), fig. 2
Colaboración ENSEMBLES-AMMA: escenarios de clima futuro Tendencia lineal de precipitación (mm/50 años, 20012050) del conjunto multi-modelo de RCMs (esc. A1B) Paeth et al. (Atmospheric Science Letters, 2010)
Colaboración ENSEMBLES-AMMA: escenarios de clima futuro Cambio de temperatura (3 periodos, respecto a 19611990), promedio del conjunto multi-modelo de RCMs ENSEMBLES final report (2009), fig. 5.9