Cuantificación de la capacidad predictiva de la SST

del Atlántico en las temperaturas de Europa

S.R. Gámiz-Fortis, M.J. Esteban-Parra, D. Argüeso,

J.M. Hidalgo-Muñoz y Y. Castro-Díez

Grupo de Física de la Atmósfera

Dpto. Física Aplicada

Universidad de Granada

CLIMA EN ESPAÑA: PASADO, PRESENTE Y FUTURO. Contribución a un informe de evaluación del cambio climático regional. Seminario CLIVAR-ES, CCMA, Madrid 11-13/02/2009.

2

1. OBJETIVOS

• Estudiar las variaciones espacio-temporales de la LST de Europa y su relación con la SST del Atlántico en escalas comunes, desde interanuales a interdecadales.

• Identificar los patrones cuasi-oscilatorios presentes en ambos conjuntos de datos.

• Aislar componentes específicas de las series en cuestión separándolas del ruido de fondo.

Cuantificar la importancia de la SST del Atlántico en las variaciones retrasadas de las temperaturas en superficie (LST) de Europa.

3

2. DATOS

• SST →

• Base de datos HADISST1.1, the Meteorological Office, U.K.

• Periodo: 1870-2006.

• Resolución: 2º x 2º

• Anomalías medias mensuales mediante

sustracción de la media correspondiente

al periodo total.

Base de datos de la CRU (Climatic Research Unit), U.K.

Periodo: 1850-2007. Resolución: 5º x 5º Anomalías medias mensuales mediante

sustracción de la media correspondiente

al periodo 1961-1990.

• LST →

4

Base de datos HadSLPr2, Met Office Hadley Center Periodo: 1850-2007Base mensual Resolución: 5º x 5º

• SLP →

2. DATOS

• Índice NAO mensual (Jones et al., 1997) 1826-2007

• Índice “Best” ENSO (Smith and Sardeshmurk, 2000) 1871-2007

- Combinación del SOI y la SST de la región Niño3.4

• Índice AMO (Atlantic Multidecadal Oscillation) (NOAA) 1856-2007

- SST promediada en el Atlántico Norte (0-60ºN, 75ºW-7.5ºW).

5

3. METODOLOGÍA

1. Filtro paso baja a todos los datos → variabilidad > 1 año → Periodo de análisis final: 1872-2004

2. PCA de la LST y SST → Retener las PCs/EOFs significativos. LST-PCi=LSTi y SST-PCj=SSTj

3. SSA (Análisis Singular Espectral) de cada LST-PC y SST-PC retenida → Identificar y aislar modos cuasi-oscilatorios comunes (RCs).

4. Análisis de correlaciones cruzadas retrasado en el tiempo →

encontrar los desfases temporales

RC-LSTi (t0) = Σ βj RC-SSTj (t0 - retraso) + e

5. Modelos de regresión lineal múltiple que usan las SST-RCs con periodicidades comunes a las LST-PCs como variables predictoras.

6

4. RESULTADOS

4.1 Variabilidad de la LST de Europa

Factores de carga (x10) para las REOF resultantes del análisis de las TEMPERATURAS mensuales (1850-2007)

2ª REOF20.4%

3ª REOF11.2%

1ª REOF30.2%

1870

1880

1890

1900

1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

1980

1990

2000

Time (years)

-3

-2

-1

0

1

2

3

Tem

p. A

nom

alie

s (º

C)

LST1SSA-filtered LST1Non-linear trend

a) b)

c) d)

1870

1880

1890

1900

1910

1920

1930

1940

1950

1960

1970

1980

1990

2000

Time (years)

-3

-2

-1

0

1

2

3

Tem

p. A

nom

alie

s (º

C)

LST2SSA-filtered LST2Non-linear trend

a) b)

c) d)

7

4.2 Variabilidad de la SST AtlánticaS-EOF 1 (16.1%)

S-EOF 2 (15.1%)

S-EOF 3 (8.8%)

S-EOF 4 (8.4%)

S-EOF 5 (6.5%)

Factores de carga (x10) para las REOF resultantes del análisis de la SST mensual (1870-2006)

8

LST-PC T (años) (% varianza)

LST1 Tendencia no lineal (22.7%)7.5 años (12.3%)*2.3 años (6.0%)*5.2 años (4.5%)*

13.7 años (3.9%)*3.6 años (3.8%)*2 años (2.5%)*

LST2 Tendencia no lineal (29.6%)*2.4 años (5.8%)*21 años (5.31%)3 años (3.8%)*

1.5 años (3.4%)*

LST3 Tendencia no lineal (7.0%)2.3 años (6.0%)*3.2 años (4.3%)*2 años (3.9%)*

SST-PCs 1-2-3-4

SST-PCs 3-4-5

SST-PCs 1-2-3-5

Todas las SST-PCs

SST-PCs 1-4

NAO 7.5 años (8.8%)*2.3 años (8.3%)*5.9 años (7.5%)*2.6 años (7.0%)*13.7 años (6.3%)1.8 años (6.4%)*

4.3 Modos oscilatorios comunes LST Europa – SST atlántica

* = oscilaciones significativas al nivel de confianza del 95%

9

4.3.2 Comportamiento espacio-temporal (SST-SLP) de la oscilación QD-LST1

• Anomalías máximas de SST en la región SST3 ~ -36 meses.

• Principal contribución: centros de las latitudes altas y medias.

• + SST al sur de Groenlandia y – SST al sur de Terranova → + temperaturas en el noroeste de Europa (LST1) ~ 3 años después.

Mapas de regresiones de la oscilación QD de la LST1 sobre la SST y SLP. Colores: anomalías (ºC). Contornos: anomalías (hPa)

retraso -36

retraso -24

retraso 12

retraso -12 retraso 36

retraso 24

retraso -48 retraso 0

10

LST1 QD-SST1 QD-SST2 QD-SST3 QD-SST4 QD-SST5 R2 σe

QD -- -- (37, -0.88*, -0.90* ) (37, -0.52*, -0.06) (29, -0.49*,- 0.1) 0.77 0.48

ID-SST1 ID-SST2 ID-SST3 ID-SST4 ID-SST5

ID (59, -0.86*, -0.52*) (73, 0.78*, 0.12*) (63, -0.69*, -0.32*) (54, 0.81*, 0.07) -- 0.87 0.40

IA1-SST1 IA1-SST2 IA1-SST3 IA1-SST4 IA1-SST5

IA1 (5, -0.34*, -0.07) (17, 0.45*, 0.23*) (31, -0.62*, -0.50*) -- (20, -0.22*, 0.08) 0.47 0.70

IA2-SST1 IA2-SST2 IA2-SST3 IA2-SST4 IA2-SST5

IA2 (8, 0.18*, 0.08) (7, 0.18*, 0.09) (8, -0.24*, -0.02) (13, 0.08, 0.01) -- 0.03 0.98

- Oscilación QD = 7.5 años

- Oscilación ID = 13.7 años

- Oscilación IA1 = 5.2 años

- Oscilación IA2 = 3.6 años

- Triplete = (retraso en meses, r, βi).

- βi indica la importancia relativa del modo.

- R2 = Coeficiente de determinación del modelo de regresión múltiple.

- σe = desv. típica de la serie residual resultante.

4.4 Modelos de Regresión Lineal Múltiple

11

QD-LST1 vs. predicción

SST

ID-LST1 vs. predicción

SST

IA1- LST1 vs.

predicción SST

IA2- LST1 vs.

predicciónSST

Filtro-SSA-LST1 (sin

tendencia) vs predicción SST

LST1 (sin tendencia) vs predición SST

MSE 0.01 0.007 0.005 0.02 0.07 0.56MAE 0.08 0.06 0.06 0.10 0.21 0.60Coef. Correlation 0.88* 0.82* 0.68* 0.18* 0.65* 0.34*% concordancia fase

87 81 69 56 77 64

% varianza explicada por el modelo

75 67 50 4 50 10

¡¡La SST explica sólo un 10% de la varianza total de la LST1!!

4.5 Cuantificación de la capacidad predictiva de la SST en la LST1

121

87

01

88

01

89

01

90

01

91

01

92

01

93

01

94

01

95

01

96

01

97

01

98

01

99

02

00

0

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6 non-linear trend LST3 linear trend LST3 multidecadal oscillation LST3

18

70

18

80

18

90

19

00

19

10

19

20

19

30

19

40

19

50

19

60

19

70

19

80

19

90

20

00

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6 non-linear trend LST1 linear trend LST1 multidecadal oscillation LST1

18

70

18

80

18

90

19

00

19

10

19

20

19

30

19

40

19

50

19

60

19

70

19

80

19

90

20

00

-0.6-0.4-0.2

0.00.2

0.40.6

0.8 non-linear trend LST2 linear trend LST2 multidecadal oscillation LST2

18

70

18

80

18

90

19

00

19

10

19

20

19

30

19

40

19

50

19

60

19

70

19

80

19

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20

00

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6 non-linear trend SST1 linear trend SST1 multidecadal oscillation SST1

18

70

18

80

18

90

19

00

19

10

19

20

19

30

19

40

19

50

19

60

19

70

19

80

19

90

20

00

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

AMO index multidecadal oscillation SST2

18

70

18

80

18

90

19

00

19

10

19

20

19

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19

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19

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19

60

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70

19

80

19

90

20

00

-0.6

-0.4

-0.2

0.0

0.2

0.4

0.6 non-linear trend SST3 linear trend SST3 multidecadal years oscillation

Tendencia lineal (efecto antropogénico) más acusada en la LST1 y LST2.

4.6 Tendencia no lineal: alto porcentaje de varianza

Modo cuasi-oscilatorio MD (periodos 60-100 años según la PC) el más estable se encuentra para LST2 y SST2 (~64 años)

LST1 LST3LST2

SST1 SST3SST2

13

4.6 Modo multidecadal (MD)LST1 LST2

LST3 AMO

Mapas de regresión del modo MD y el índice AMO sobre la SST y SLP. Colores: anomalías (ºC). Contornos: anomalías (hPa).

14

5. CONCLUSIONES

• Cuantificación de la influencia de la SST del Atlántico en la variabilidad de las temperaturas de Europa usando SSA y modelos de regresión lineal múltiples.

• Existen modos cuasi-oscilatorios significativos (en escalas interanuales a decadales) comunes a la SST y a las temperaturas del noroeste de Europa (LST1). El resto de Europa presenta una influencia mucho más débil.

• Las oscilaciones significativas comunes presentan periodicidades ~ 13.7 (ID), 7.5 (QD), 5.2 (IA1) y 3.6 (IA2) años. Estos modos representan el 24.6% varianza explicada en la LST1.

• Principales regiones del Atlántico con capacidad predictiva:

-ID: Atlántico Tropical, sur de Groenlandia y el sur de Terranova, (60 meses).

-QD: sur de Groenlandia, Mar del Norte y las latitudes medias (~40ºN), (36 meses).

-IA1: zonas similares al modo ID, (31 meses).

-IA2: influencia muy baja de la SST.

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•Aunque los modelos ajustados explican un alto porcentaje de varianza de las oscilaciones individuales (75%, 67% y 50% para el modo QD, ID e IA1, respectivamente), la contribución total de estos tres modos explica sólo el 10% de varianza de las temperaturas mensuales del noroeste de Europa.

•La tendencia no lineal puede ser considerada como suma de dos contribuciones:

- Una tendencia lineal (efecto antropogénico).

- Una oscilación multidecadal (MD) con periodo ~ 60-100 años (AMO).

• La oscilación multi-decadal parece estar afectando a las temperaturas del norte y sur de Europa a través de mecanismos diferentes.

• Importante influencia de la SLP como componente principal en la relación LST/SST, en acuerdo con otros estudios.

• Aunque los resultados encontrados sugieren que la SST del Atlántico por sí sola no proporciona un modelo de predicción bueno para las temperaturas de Europa, la información encontrada en este estudio podría ayudar a mejorar las predicciones que usan otras variables como predictores.

5. CONCLUSIONES