escenarios regionales de cambio climÁtico - ficlima.org³n-fic... · tratamiento de datos...

IMPACTOS POTENCIALES DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN ECOSISTEMAS FORESTALES EN CORDILLERAS

LATINOAMERICANAS Y HERRAMIENTAS PARA LA ADAPTACIÓN DE LA GESTIÓN (CLIMIFORAD):

ESCENARIOS REGIONALES DE CAMBIO CLIMÁTICOFundación para la Investigación del Clima

Madrid, EspañaE‐mail: [email protected]

ÍNDICE

1. La metodología Ficlima

2. Datos observados suministrados

3. Adaptación de la Metodología Ficlima

4. Verificación de la Metodología Ficlima

5. Los Modelos Climáticos

6. Validación de los Modelos Climáticos

7. Los escenarios futuros del IPCC5

8. Estudio de los Escenarios Futuros

9. El uso de los datos de los Escenarios Climáticos

Fuente: USGS

La escala Global

LA METODOLOGÍA FICLIMALA NECESIDAD DE REGIONALIZACIÓN

Fuente: USGS

La escala Regional



Representación gráfica del mecanismo de regionalización o reducción de escala (downscaling), adaptándose las salidas de los Modelos Climáticos Globales a las características fisiográficas de la región.

Fuente: David Viner, ClimaticResearch Unit, University of East Anglia, UK.

La importancia de trabajar a escala Local


100 km / 62 miles

Rejilla del MCG:

250 km/155 millas

Seminario Evolución del paisaje vegetal y el uso del fuego en la Cordillera Cantábrica. León, Noviembre de 2007

Dieferencias espaciales: la necesidad de trabajar a escala local

Tmax, Julio 2041‐2070, ECHAM4 A2



2000/2030 2010/2040 2020/2050 2030/2060 2040/2070 2050/2080 2060/2090 2070/2100

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

Period

∆T

(oC

)

Incrementos de temperatura máxima esperados según el modelo ECHAM5 y el escenario A1B para DEF para dos observatorios situados a 30 km.



Incrementos de precipitación para dos observatorios próximos

LA CEIBA TELA

LA METODOLOGÍA FICLIMALAS METODOLOGÍAS DE REGIONALIZACIÓN

Diferencia entre los dos tipos de downscaling (Fuente: Grupo de Meteorología de la Universidad de Cantabria).

LA METODOLOGÍA FICLIMALAS METODOLOGÍAS DE REGIONALIZACIÓN

A FAVOR EN CONTRA APLICACIONES

Downscaling dinámico

- Simula mecanismos climáticos.- No realiza asunciones a priori

sobre cómo están relacionados el clima presente y el futuro.

- Herramientas científicas permanentemente actualizadas.

- Los continuos avances en ordenadores hacen que cada vez se generen más rápidamente y sean más baratos de ejecutar.

- Estimula la colaboración entre científicos del clima y de otras disciplinas de estudio.

- Muy costoso, tanto en términos de necesidades informáticas como de formación del personal.

- Los resultados son sensibles a las parametrizaciones iniciales.

- El posible sesgo existente en los MCG se puede propagar a la escala local.

- El formato de salida de los modelos puede no ser útil a otras disciplinas de análisis científico, y es necesario un tratamiento de datos posterior.

- Áreas geográficas con pocos datos iniciales de partida.

- Estudios asociados con extremos climáticos y variabilidad no-lineal, como los sanitarios.

- Relaciona los resultados con procesos climáticos.

- Permite incluir impactos sobre el uso del suelo sobre los resultados.

Downscaling estadístico

- Muy barato (funciona con mucha velocidad en ordenadores personales con software libre).

- Aprovecha la experiencia estadística entre investigadores.

- Puede corregir los sesgos propios de los MCG.

- Permite evaluar los resultados climáticos sobre un grupo de MCGs y sobre diversos escenarios.

- Asume que las relaciones entre el clima local y el de gran escala permanecen constantes.

- No incorpora mecanismos climáticos.

- No está ajustado para capturar varianzas o eventos extremos.

- Medias climáticas, y ciertos rangos de variabilidad.

- Regiones ricas en datos meteorológicos, como las latitudes medias del hemisferio norte.

- Permite comparar el clima presente y el futuro de forma consistente.

- Puede realizar tests sobre diversos predictores.

- Permite medir las escalas de variables hasta lugares concretos.

Fuente: J. A. Patz, D. Campbell-Lendrum, T. Holloway & J. A. Foley, Impact of regional climate change on human health, Nature, 2005. Traducción propia de la FIC.

Analogs Selection

Muliple linealRegression

Probabilitydistribution

1est Step

2nd Step Temperature

2nd Step

Precipitation

FIC Methodology

LA METODOLOGÍA FICLIMALA METODOLOGÍA FICLIMA: BASE TEÓRICA

Esquema general de la Metodología FICLIMA

ESQUEMADEL

METODO

Día 12.418

Día 1

El campo de alta resolución de precipitaciónestimado para el día "X" es el promedio de loscampos de precipitación observados los días

i,j,k..., obtenidos del banco de datos de referencia(para precipitación, "n"=6).

. . .

Presión a nivel

del mar.

Altura de

geopotencial

de 500 hPa.

Precipitación

acumulada

diaria.

Bancos de datos de referencia, para 1961-1994.

El método busca, entre todos los días del bancode datos de referencia, los días con configuraciones

atmosféricas más similares al día problema "X".

Configuraciones atmosféricas de baja resolución deldía problema "X", cuyos campos de efectos en superficie de alta resolución se desean estimar.

Día 12.418

Día 1

Día "i"

Temperatura

máxima

diaria.

Temperatura

mínima

diaria.

DETERMINACION DE LAS ECUACIONES LINEALES

Para cada punto de grid (hay 203), se obtienen 2 ecuaciones lineales, mediante regresión múltiplecon selección de predictores "forward" y "backward". La muestra sobre la que se determinan las

regresiones se compone de los predictores (espesor observado 1000/500hPa; seno del día del año;media ponderada de las temperaturas medias observadas los 10 días anteriores sobre el punto de

grid) y el predictando (Tmáx. o Tmín. observada en el punto), de los "n" (150) días más similares.

PREDICTORES POTENCIALES PARACADA PUNTO DE GRID

* Espesor 1000/500 hPa observado sobre el punto de grid los días i,j,k...* Función sinusoidal del día del año, para los días i,j,k...* Media ponderada de las temperaturas medias ((máx.+mín.)/2) observadas en el punto de grid los 10 días anteriores, para los días i,j,k...

Día "j"Día "k"

PREDICTANDOS:Temp. Máx. o Temp. Mín.

PREDICTORES PARA LA APLICACIONDE LAS ECUACIONES

* Espesor 1000/500 hPa sobre el punto de grid, estimado para el día "X".* Función sinusoidal del día del año, para el día "X".* Media ponderada de la temperatura media estimada (previamente) para los 10 días anteriores (X-1, X-2....X-10).

APLICACION DE LAS ECUACIONES LINEALES

Las 203 x 2 (temp. máx./mín.) ecuaciones lineales obtenidas, son aplicadasutilizando como predictores los correspondientes valores para el día "X".(adviértase el "feed-back" derivado del uso de las temperaturas medias

estimadas los 10 días anteriores para el punto de grid)

Los campos de alta resolución de temperatura máxima y mínimaestimados para el día "X", se obtienen mediante la aplicación

independiente de las 203 (puntosde grid) x 2 (máx./mín)ecuaciones lineales de regresión.

Paso 1

Paso 2

"Feed-back"

Fundación para la Investigación del Clima. Todos los derechos reservados.Figura 1

LA METODOLOGÍA FICLIMALA METODOLOGÍA FICLIMA: BASE TEÓRICA

LA METODOLOGÍA FICLIMALA METODOLOGÍA FICLIMA: TRABAJO A DESARROLLAR

1. RECOPILACIÓN Y ESTUDIO DE LOS DATOS OBSERVADOS

2. ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA

3. VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA

4. VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOS

5. GENERACIÓN DE ESCENARIOS FUTUROS

DATOS SUMINISTRADOSMÉXICO (PARQUE NACIONAL IZTA-POPO)

Suministrados 26 observatorios con suficientes datos diarios de temperatura y precipitación.

-104 -102 -100 -98 -96 -94

1416

1820

2224

Lon (º)

Lat (

º)

DATOS SUMINISTRADOSHONDURAS (PARQUE NACIONAL CERRO AZUL MEAMBAR)

FUENTENº

Observatorios Precipitación

Nº Observatorios Temperatura

ENEE 3

ESNACIFOR 1 1

NOAA 4 4

NOAA: National Oceanic and AtmosphericAdministration, USA.ESNACIFOR: Escuela Nacional de Ciencias Forestales, Honduras.ENEE: Empresa Nacional de Energía Eléctrica, Honduras.-88.5 -88.0 -87.5 -87.0

14.0

14.5

15.0

15.5

Lon (º)

Lat (

º)

78787060

787070

787080

7170

787190

787200

DHH020

DHL01

DHH018DHH010

DHL012

U079

U018U085

ESNACI

PrecipitaciónTemperatura

DATOS SUMINISTRADOSCOSTA RICA (BOSQUE MODELO REVENTAZÓN)

Nº Observato

rios Suministra

dos

Nº Observato

rios Seleccion

ados

Precipitación 24 6 *

Temperatura 8 3 *

-84.2 -84.0 -83.8 -83.6 -83.4 -83.2 -83.0

9.2

9.4

9.6

9.8

10.0

10.2

10.4

10.6

Lon (º)

Lat (

º)

073048

073091

787620787625 787670

73010

073026079005075003

073033

083003

787620 787670

73010


(*) Sólo dos de ellos dispondrán de suficientes datos válidos para realizar downscaling.

DATOS SUMINISTRADOSCOLOMBIA (BOSQUE MODELO DEPARTAMENTO RISARALDA)

FUENTENº

Observatorios Precipitación

Nº Observatorios Temperatura

CENICAFÉ& IDEAM 8 4

NOAA 2 * 2

NOAA: National Oceanic and AtmosphericAdministration, USA.CENICAFE: Centro Nacional de Investigaciones de Café, Colombia.IDEAM: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Colombia.

-82 -80 -78 -76 -74 -72 -70 -68

05

10

Lon (º)

Lat (

º)

ReferenciaPrecipitaciónTemperatura

(*) Uno de ellos no dispondrá de suficientes datos válidos para realizar downscaling.

DATOS SUMINISTRADOSCHILE (BOSQUE MODELO PANGUIPULLI)

-76 -74 -72 -70 -68

-44

-42

-40

-38

-36

Lon (º)

Lat (

º)

854590

856080

856290856400

856570

856720856820856830

857030

857320857430857580

857660

857670

857820

857990858180858250

858300858310 858320858340 858360Panguipulli


Suministrado 1 observatorio con datos

diarios de temperatura y precipitación DE 1 AÑO.

Se intentará un relleno de lagunas en base a otros observatorios cercanos, pero su comportamiento obligará a rechazarlo en

Precipitación.

Se utilizará 1 observatorio de la NOAA, el más

cercano con suficientes datos (Valdivia).

DATOS SUMINISTRADOSCONTROL DE CALIDAD: OUTLIERS

RECHAZADO

DATOS SUMINISTRADOSCONTROL DE CALIDAD: OUTLIERS

ACEPTADOS

DATOS SUMINISTRADOSCONTROL DE CALIDAD: HOMOGENEIZACIÓN


PAÍS ID ACCIÓN

MÉXICO

29019 ELIMINADA

29016 ELIMINADA

15091 ELIMINADA

29015 CORREGIDA

15018 CORREGIDA

15210 FIABILIDAD MEDIA






COLOMBIA802100 FIABILIDAD MEDIA

SANREM FIABILIDAD MEDIA

HONDURAS

ESNACI CORREGIDA




Homogeneización: Acciones sobre observatorios de Temperatura.


PAÍS ID ACCIÓN

MÉXICO

21096 CORREGIDA








COLOMBIA ELPILA FIABILIDAD MEDIA

HONDURAS


U085 FIABILIDAD MEDIA

ESNACI FIABILIDAD MEDIA

Homogeneización: Acciones sobre observatorios de Precipitación.

DATOS SUMINISTRADOSRELLENO DE LAGUNAS: PANGUIPULLI

Simulación de años pasados para el observatorio suministrado de Panguipulli. Relleno de lagunas basado en observatorios más cercanos, pesado según la distribución de probabilidad de los observatorios a emplear comparada con la propia del suministrado.

Para evaluación de su comportamiento, véanse los resultados de Verificación.

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS

País Temperatura PrecipitaciónParque Nacional Izta-Popo

México 23 26

Parque Nacional Cerro Azul Meámbar

Honduras 5 8

Bosque Modelo Reventazón Costa Rica 3 * 6 *

Bosque Modelo Departmento Risaralda

Colombia 6 9

Bosque Modelo Panguipulli Chile 2 1 **

(*) El número límite original de datos diarios (2.000) se rebajó para intentar considerar todos los observatorios suministrados, pero los resultados de los observatorios con pocos datos (~1.600) son pobres; sólo 2 de ellos dispondrán de suficientes datos válidos para realizar un downscaling robusto.(**) Valdivia.

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS: MEXICO

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS: HONDURAS

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS: COSTA RICA

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS: COLOMBIA

DATOS SUMINISTRADOSNº FINAL DE OBSERVATORIOS: CHILE

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMA

PRINCIPALES FACTORES PARA MODELAR:

•Latitud: media, tropical, ecuatorial.

•Influencia de la orografía.

•Posible influencia de las depresiones tropicales: recogida mediante la influencia de las Ondas del Este.

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAMÉXICO

Zona Tropical -> Vientos Reales

Orografía elevada -> Diferenciación por alturas

Humedad Relativa 700 hPa (evolución de ondas del Este)


0

10

20

30

40

50

60

dL./d

ía

E F M A M J J A S O N D

PRECIPITACIÓN


012345678910111213141516DÍAS CON PRECIPITACIÓN

Día

s

Verificación Precipitación MEXICO (VR1000, VR700, VR250, Q700)

Observado NCEP

Prueba 1: Viento Real 1000 hPa, VR 700 hPa, VR 250 hPa, Q 700 hPa


Prueba 2: Altitud < 2000 m: V Sup, VR 700 hPa, VR 250 hPa, Q 700 hPaAltitud > 2000 m: V Sup, VR 500 hPa, VR 250 hPa, Q 500 hPa

0

10

20

30

40

50

60

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación MEXICO (VSup, VReal, Q)

Observado NCEP

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAHONDURAS

Zona Tropical -> Vientos Reales

Humedad Relativa 700 hPa (evolución de ondas del Este)

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAHONDURAS

Viento Real 1000 hPa, VR 700 hPa, VR 250 hPa, Q 700 hPa

0

20

40

60

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN


01234567891011121314151617

DÍAS CON PRECIPITACIÓN

Día

s

Verificación Precipitación HONDURAS

Observado NCEP

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOSTA RICA

Zona Tropical / Ecuatorial-> Humedad Específica

Viento Real 700 hPa (evolución de ondas del Este)

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOSTA RICA

0

20

40

60

80

100

120

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Verificación Precipitación COSTA RICA

Observado NCEP

Q 1000 hPa, Q 700 hPa, Q 500 hPa, Viento Real 700 hPa

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOLOMBIA

Zona Ecuatorial-> Humedad Específica

Orografía elevada -> Diferenciación por alturas

Viento Real 700 hPa (evolución de ondas del Este)


Prueba 1: Q 1000 hPa, Q 700 hPa, Q 500 hPa, Viento Real 700 hPa

0

20

40

60

80

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación COLOMBIA (Q1000, Q700, Q500, VR700)

Observado NCEP


Prueba 2: Altitud < 2000 m: Q Sup, Q 700 hPa, Q 500 hPa, Viento Real 700 hPaAltitud > 2000 m: Q Sup, Q 500 hPa, Viento Real 500 hPa

0

20

40

60

80

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación COLOMBIA (QSup, Q, VR700)

Observado NCEP

ADAPTACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACHILE

Latitudes medias -> Viento Geostrófico (1000 hPa y 500 hPa)

Orografía elevada -> Viento en Superficie, Q700 (~3.000 m)

Humedad Relativa Vs. Humedad Específica


Prueba 1: Viento en Superficie, VG 500 hPa

0

10

20

30

40

50

60

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN


0123456789101112131415161718


Día

s

Verificación Precipitación CHILE (VSup, VG500)

Observado NCEP


Prueba 2: Viento en Superficie, VG 500 hPa, Q 700 hPa

0

10

20

30

40

50

60

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN


0123456789101112131415161718


Días

Verificación Precipitación CHILE (VSup, VG500, Q700)

Observado NCEP


Prueba 3: Viento en Superficie, VG 500 hPa, HUR 850 hPa, HUR 700 hPa

0

10

20

30

40

50

60

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN


0123456789101112131415161718


Día

s

Verificación Precipitación CHILE (VSup, VG500, HR850, HR700)

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAMÉXICO (PARQUE NACIONAL IZTA-POPO)

0

10

20

30

40

50

60

70

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados MEXICO

Observado NCEP


0

20

40

60

Precipitación / BIAS / MAE Obs. Seleccionados MEXICO

Mes

dL./d

ía


NCEPBIASMAE


17

18

19

20

21

22

23

°C


T MAX


2

4

6

8

10T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados MEXICO

Observado NCEP


0

5

10

15

20

°C


T MAX


0

2

4

6

8

10T MIN

°C

Temperatura / BIAS / MAE Obs. Seleccionados MEXICO

NCEP BIAS MAE

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAHONDURAS (PARQUE NACIONAL CERRO AZUL MEAMBAR)

0

20

40

60

80

100

120

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados HONDURAS

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMAHONDURAS (PARQUE NACIONAL CERRO AZUL MEAMBAR)

24

26

28

30

°C


T MAX


14

15

16

17

18

19

20

T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados HONDURAS

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOSTA RICA (BOSQUE MODELO REVENTAZÓN)

0

20

40

60

80

100

120

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados COSTA RICA

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOSTA RICA (BOSQUE MODELO REVENTAZÓN)

27

28

29

30

31

32

°C


T MAX


18

19

20

21

22

23T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados COSTA RICA

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOLOMBIA (BOSQUE MODELO DEPARTAMENTO RISARALDA)

0

20

40

60

80

100

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados COLOMBIA

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACOLOMBIA (BOSQUE MODELO DEPARTAMENTO RISARALDA)

23.5

24.0

24.5

25.0

25.5

26.0

26.5

°C


T MAX


15

16

17

18T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados COLOMBIA

Observado NCEP

VERIFICACIÓN DE LA METODOLOGÍA FICLIMACHILE (BOSQUE MODELO PANGUIPULLI)

0

20

40

60

80

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Días

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados PANGUIPULLI

Observado NCEP

Observatorio:PANGUIPULLI


0

20

40

60

80

dL./d

ía


PRECIPITACIÓN



Día

s

Verificación Precipitación Obs. Seleccionados CHILE

Observado NCEP

Observatorio:AER. VALDIVIA


Observatorio:PANGUIPULLI

10

15

20

°C


T MAX


4

6

8

10

12T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados PANGUIPULLI

Observado NCEP


Observatorio:AER. VALDIVIA

10

15

20

25

°C


T MAX


4

6

8

10

T MIN

°C

Verificación Temperatura Obs. Seleccionados CHILE

Observado NCEP

LOS MODELOS CLIMÁTICOSARQUITECTURA BÁSICA DE UN MODELO CLIMÁTICO

Fuente: NOAA

LOS MODELOS CLIMÁTICOSARQUITECTURA BÁSICA DE UN MODELO CLIMÁTICO

Características y procesos principales que tienen lugar dentro de un MCG. Tanto la atmósfera como el océano son modelados como una interacción de columnas a lo largo de toda la superficie terrestre.

Fuente: K. McGuffie y A. Henderson-Sellers, 2001.

LOS MODELOS CLIMÁTICOSLA EVOLUCIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOS

Evolución de los Modelos Climáticos, según su capacidad de inclusión de elementos que influyen sobre el clima mundial.

Fuente: Gary Strand (NCAR), BESSIG meeting, 2011.

LOS MODELOS CLIMÁTICOSEARTH SYSTEM MODELS (ESM)

Esquema general de un ESM (Fuente: Geophysical Fluid Dynamics Laboratory(GFDL); url: http://www.gfdl.noaa.gov/earth-system-model).

LOS MODELOS CLIMÁTICOSMODELOS EMPLEADOS EN EL PROYECTO CLIMIFORAD

Modelo Escenarios País Organismo

MPI-ESM-MR HistoricalRCP26, RCP45, RCP85 Alemania Max Planck Institute

CanESM2 HistoricalRCP26, RCP45, RCP85 Canadá

Canadian Centre for Climate Modelling and

Analysis

NorESM1 HistoricalRCP26, RCP45, RCP85, RCP60 Noruega Norwegian Climate

Centre

GFDL-ESM2M HistoricalRCP26, RCP45, RCP85, RCP60

EstadosUnidos

NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)

Historical: escenario de control (1.950 – 2.005).RCPs: escenarios futuros de cambio climático (2.006 – 2.100).

VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOSMÉXICO (PARQUE NACIONAL IZTA-POPO)

17

18

19

20

21

22

23

°C


T MAX MPI-ESM-MR


2

4

6

8

T MINMPI-ESM-MR

°C

17

18

19

20

21

22

23

°C

T MAX CanESM2

2

4

6

8

T MINCanESM2

°C

17

18

19

20

21

22

23

°C

T MAX NorESM1

2

4

6

8

T MINNorESM1

°C

17

18

19

20

21

22

23

°C


T MAX GFDL-ESM2M


2

4

6

8

T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas Mexico

NCEP HistoricalNCEP HistoricalNCEP Historical

20

40

60

80

100

120

140

mm

.


PRECIPITACIÓN MPI-ESM-MR


5

10

15

20DÍAS CON PRECIPITACIÓNMPI-ESM-MR

Día

s

20

40

60

80

100

120

mm

.

PRECIPITACIÓN CanESM2

5

10

15

20DÍAS CON PRECIPITACIÓNCanESM2

Día

s

20

40

60

80

100

120

mm

.

PRECIPITACIÓN NorESM1

5

10

15

20DÍAS CON PRECIPITACIÓNNorESM1

Día

s

20

40

60

80

100

120

mm

.


PRECIPITACIÓN GFDL-ESM2M

5

10

15

20


DÍAS CON PRECIPITACIÓNGFDL-ESM2M

Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación Mexico


VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOSHONDURAS (PARQUE NACIONAL CERRO AZUL MEAMBAR)

24

26

28

30

°C


T MAX MPI-ESM-MR


14

15

16

17

18

19

20T MINMPI-ESM-MR

°C

24

26

28

30

°C

T MAX CanESM2

14

15

16

17

18

19

T MINCanESM2

°C

24

26

28

30

°C

T MAX NorESM1

14

15

16

17

18

19T MINNorESM1

°C

24

26

28

30

°C


T MAX GFDL-ESM2M


14

15

16

17

18

19

T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas Honduras


50

100

150

200

250

300

mm

.




10

15

20

DÍAS CON PRECIPITACIÓNMPI-ESM-MR

Día

s

50

100

150

200

250

300

mm

.


10

15


Día

s

50

100

150

200

250

300

mm

.


10

15


Día

s

50

100

150

200

250

300

mm

.



10

15

20



Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación Honduras


VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOSCOSTA RICA (BOSQUE MODELO REVENTAZÓN)

28

29

30

31

°C


T MAX MPI-ESM-MR


17

18

19

20

21

T MINMPI-ESM-MR

°C

28

29

30

31

°C

T MAX CanESM2

17

18

19

20

21

T MINCanESM2

°C

28

29

30

31

°C

T MAX NorESM1

17

18

19

20

21

T MINNorESM1

°C

28

29

30

31

°C


T MAX GFDL-ESM2M


17

18

19

20

21

T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas CostaRica


150

200

250

300

mm

.




18

20

22

24

26


Día

s

150

200

250

300

mm

.


18

20

22

24

26


Día

s

100

150

200

250

300

mm

.


16

18

20

22

24

26


Día

s

100

150

200

250

300

mm

.



16

18

20

22

24

26

28



Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación CostaRica


VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOSCOLOMBIA (BOSQUE MODELO DEPARTAMENTO RISARALDA)

80

100

120

140

160

180

200

mm

.




14

16

18

20

22

DÍAS CON PRECIPITACIÓNMPI-ESM-MR

Día

s

100

120

140

160

180

200

mm

.


14

16

18

20

22

DÍAS CON PRECIPITACIÓNCanESM2

Día

s

100

120

140

160

180

200

mm

.


14

16

18

20

22

DÍAS CON PRECIPITACIÓNNorESM1

Día

s

100

120

140

160

180

200

mm

.



14

16

18

20

22



Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación Colombia


24

25

26

27

°C


T MAX MPI-ESM-MR


14.0

14.5

15.0

15.5

16.0

16.5

17.0T MINMPI-ESM-MR

°C

23.5

24.0

24.5

25.0

25.5

26.0

26.5

°C

T MAX CanESM2

14.0

14.5

15.0

15.5

16.0

16.5

17.0T MINCanESM2

°C

23.5

24.0

24.5

25.0

25.5

26.0

26.5

°C

T MAX NorESM1

14.0

14.5

15.0

15.5

16.0

16.5

17.0T MINNorESM1

°C

24

25

26

27

°C


T MAX GFDL-ESM2M


14.5

15.0

15.5

16.0

16.5

17.0T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas Colombia


VALIDACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOSCHILE (BOSQUE MODELO PANGUIPULLI)

12

14

16

18

20

22

24

°C


T MAX MPI-ESM-MR


4

5

6

7

8

9

10T MINMPI-ESM-MR

°C

12

14

16

18

20

22

24

°C

T MAX CanESM2

3

4

5

6

7

8

9

10T MINCanESM2

°C

12

14

16

18

20

22

24

°C

T MAX NorESM1

4

5

6

7

8

9

10T MINNorESM1

°C

15

20

25

°C


T MAX GFDL-ESM2M


4

5

6

7

8

9

10T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas Chile


50

100

150

200

250

mm

.




5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.


5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.


5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.



5

10

15

20



Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación Chile


LOS ESCENARIOS FUTUROS DEL IPCC5GRUPO INTERGUBERNAMENTAL DE EXPERTOS SOBRE CAMBIO CLIMÁTICO (IPCC)

LOS ESCENARIOS FUTUROS DEL IPCC5IPCC4 / IPCC5

Fuente: Meinshausen et

al. (2011)

LOS ESCENARIOS FUTUROS DEL IPCC5REPRESENTATIVE CONCENTRATION PATHWAYS (RCPs)

1. Basados en escenarios de emisiones ya existentes.2. Descripción plausible e internamente coherente del futuro.3. Informan de los forzamientos radiativos (GEI, uso del suelo).4. “Armonizados”: transición continua pasado / futuro.5. Hasta, al menos, 2100.

• Representative: representa a un conjunto de escenario de emisiones ya existentes; debe ser compatible tanto con escenarios extremos como medios.

• Concentration Pathway: no son productos finales, sino la herramienta hacia la generación de escenarios.

SRES: A2, A1B, B1

RCP8.5, RCP6.0, RCP4.5, RCP2.6

LOS ESCENARIOS FUTUROS DEL IPCC5IPCC5

IPCC5: Summary for Policymakers, SEPTIEMBRE 2013

CMIP5 multi-model simulated time series from 1950 to 2100 for change in global annual mean surface temperature relative to 1986-2005. Time series of projections and a measure of uncertainty (shading) are shown for scenarios RCP2.6 (blue) and RCP8.5 (red). Black (grey shading) is the modelled historical

evolution using historical reconstructed forcings. The mean and associated uncertainties averaged over 2081 - 2100 are given for all RCP scenarios as colored vertical bars. The numbers of CMIP5 models used to calculate the multi-model mean is indicated.

LOS ESCENARIOS FUTUROS DEL IPCC5IPCC5

IPCC5: Summary for Policymakers, SEPTIEMBRE 2013

ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSINTERPRETACIÓN DE LAS GRÁFICAS


MEDIANAPERCENTIL 90

PERCENTIL 10


2085 ± 1521002070

2050 ± 1520652035

2015 ± 1520302000


RCPHISTORICAL 21001950

Valor 0 de referencia en el año 2000

No representamos RCP60 ya que

sólo lo proporcionan dos modelos y

restaría claridad al

gráfico.

ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSMÉXICO (PARQUE NACIONAL IZTA-POPO)

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÁXIMA (IZTA-POPO)

HistoricalRCP26RCP45RCP85


MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÍNIMA (IZTA-POPO)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)

PRECIPITACIÓN ABSOLUTA (IZTA-POPO)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




JJA

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)





DEF

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)

PRECIPITACIÓN RELATIVA (IZTA-POPO)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




JJA

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSHONDURAS (PARQUE NACIONAL CERRO AZUL MEAMBAR)

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÁXIMA (PANACAM)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÍNIMA (PANACAM)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)

PRECIPITACIÓN ABSOLUTA (PANACAM)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




JJA

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)





DEF

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)

PRECIPITACIÓN RELATIVA (PANACAM)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




JJA

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSCOSTA RICA (BOSQUE MODELO REVENTAZÓN)

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÁXIMA (REVENTAZÓN)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÍNIMA (REVENTAZÓN)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)

PRECIPITACIÓN ABSOLUTA (REVENTAZÓN)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




JJA

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)





DEF

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)

PRECIPITACIÓN RELATIVA (REVENTAZÓN)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




JJA

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSCOLOMBIA (BOSQUE MODELO DEPARTAMENTO RISARALDA)

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÁXIMA (RISARALDA)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÍNIMA (RISARALDA)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)

PRECIPITACIÓN ABSOLUTA (RISARALDA)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




JJA

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)





DEF

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)

PRECIPITACIÓN RELATIVA (RISARALDA)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




JJA

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




ESTUDIO DE LOS ESCENARIOS FUTUROSCHILE (BOSQUE MODELO PANGUIPULLI)

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÁXIMA (PANGUIPULLI)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)

TEMPERATURA MÍNIMA (PANGUIPULLI)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)





DEF

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)

PRECIPITACIÓN ABSOLUTA (PANGUIPULLI)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




JJA

1965 1995 2025 2055

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-2.5

-1.5

-0.5

0.5

1.5

2.5

Año

Incr

emen

to (m

m/d

ía)





DEF

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)

PRECIPITACIÓN RELATIVA (PANGUIPULLI)



MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




JJA

1965 1995 2025 2055

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-100

-60

-20

2060

100

Año

Incr

emen

to (%

)




EL USO DE DATOS DE ESCENARIOS CLIMÁTICOSDATOS CLIMÁTICOS Y NO METEOROLÓGICOS

2085 ± 1521002070

2050 ± 1520652035

2015 ± 1520302000

Temperatura:Un mínimo de 30 años de datos para obtener estadísticos.

Precipitación:Un mínimo de 30 años de datos para obtener estadísticos; se recomienda 50 años.

RESULTADOS ESTADÍSTICOS

CONCLUSIONES

• Muy buenos resultados de verificación (la metodología de downscaling funciona muy bien en los territorios de interés), y bastante buenos resultados de validación (los Modelos Climáticos funcionan bastante bien): � Hay posibilidad de generar escenarios locales con mucha robustez técnica.

•Salvo excepciones, pocos datos de entrada utilizables.

• Cambios simulados más moderados que en otras regiones, pero aún así son importantes.

¿Y AHORA QUÉ?

• ¿Cómo utilizar los escenarios generados?• ¿Se necesita para todo el territorio?, ¿interpolación?• ¿Qué variables y “sub-variables” se necesitan? (mínima absoluta…)• Corrección del “error sistemático”

EL USO DE DATOS DE ESCENARIOS CLIMÁTICOSDATOS INCREMENTALES Y NO ABSOLUTOS

LA CORRECCIÓN DEL ERROR SISTEMÁTICO

¿Y AHORA QUÉ?

• ¿Cómo utilizar los escenarios generados?• ¿Se necesita para todo el territorio?, ¿interpolación?• ¿Qué variables y “sub-variables” se necesitan? (mínima absoluta…)• Corrección del “error sistemático”• Consideración de la incertidumbre

¿Y AHORA QUÉ?

DEF

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




MAM

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




JJA

1965 1995 2025 2055

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




SON

1965 1995 2025 2055 2085

-10

12

34

56

Año

Incr

emen

to (º

C)




¿Y AHORA QUÉ?


• Otras opciones: PRECIS, Método Delta + Worldclim…

¿Y AHORA QUÉ?


• Posibilidad de extender a estaciones con pocos datos (ej. Panguipulli)

¿Y AHORA QUÉ?




¿Y AHORA QUÉ?

T MEDIA (déc ºC), AEROP. VALDIV.

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Observado

Simulado FICLIMA

PRECIS

12

14

16

18

20

22

24

°C


T MAX MPI-ESM-MR


4

5

6

7

8

9

10T MINMPI-ESM-MR

°C

12

14

16

18

20

22

24

°C

T MAX CanESM2

3

4

5

6

7

8

9

10T MINCanESM2

°C

12

14

16

18

20

22

24

°C

T MAX NorESM1

4

5

6

7

8

9

10T MINNorESM1

°C

15

20

25

°C


T MAX GFDL-ESM2M


4

5

6

7

8

9

10T MINGFDL-ESM2M

°C

Validación NCEP/Modelos: Temperaturas Chile


¿Y AHORA QUÉ?

TEMP MEDIA (déc ºC), AEROPUERTO VALDIVIA

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Observado

Simulado FICLIMA

PRECIS

ºC T MEDANUAL

MES MASCALIDO

MES MAS FRIO

OBSERVADO 12,0 24,1 4,1

WORDCLIM 11,8 23,2 3,9

FICLIMA 12,0 23,7 4,1

¿Y AHORA QUÉ?

TEMP MEDIA (déc ºC), PANGUIPULLIºC T MED

ANUALMES MASCALIDO

MES MAS FRIO

OBSERVADO 11,3 22,6 4,0

WORDCLIM 10,5 22,9 2,1

FICLIMA 11,2 22,1 4,1

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Observado

Simulado FICLIMA

PRECIS

¿Y AHORA QUÉ?

PRECIPITACIÓN, AEROP. VALDIV.

50

100

150

200

250

mm

.




5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.


5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.


5

10

15


Día

s

50

100

150

200

250

mm

.



5

10

15

20



Día

s

Validación NCEP/Modelos: Precipitación Chile


0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Observado

Simulado FICLIMA

PRECIS

¿Y AHORA QUÉ?

PRECIPITACIÓN, AEROPUERTO VALDIVIA

0.00

50.00

100.00

150.00

200.00

250.00

300.00

350.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Observado

Simulado FICLIMA

PRECIS

mm PREC ANUAL

MES MASSECO

MES MAS HUMEDO

OBSERVADO 1.566 50 248

WORDCLIM 2.079 54 338

FICLIMA 1.537 45 229

LA REJILLA DE LOS MODELOS

Un ejemplo real: la rejilla del GFDL (NOAA)

¿Y AHORA QUÉ?

¿Y AHORA QUÉ?




• Necesitamos trabajar en coordinación más estrecha con los “usuarios” (ustedes/vosotros)

¿Y AHORA QUÉ?

EJEMPLOS DE INTERACCIÓN CON USUARIOSIndices de: • inducción de la floración• cantidad de floración• “Flor estrella”• caída de flor

Indices de:• momento de fertilización• susceptibilidad a plagas y enfermedades

Indices de:• acumulación y condiciones para la cosecha• post‐cosecha (presecado…)

¿Y AHORA QUÉ?

EJEMPLOS DE INTERACCIÓN CON USUARIOS

Susceptibilidad a enfermedades. Ej. Roya.

¿Y AHORA QUÉ?

EJEMPLOS DE INTERACCIÓN CON USUARIOSFASES DE LA METODOLOGÍA

I.‐ Mapeo de las cadenas de valorII.‐ Identificación de aspectos del clima que inciden en cada

eslabón de las cadenasIII.‐ Definición de “indicadores específicos” para cada eslabón

de las cadenasIV.‐ Verificación de indicadoresV.‐ Aplicación de los indicadores a los escenarios locales de

clima futuroVI.‐ Análisis de resultados (evaluación de impactos /

vulnerabilidad)VII.‐ Recomendaciones de adaptación

¿Y AHORA QUÉ?


ÍndicesFitoclimáticos

InformaciónFitoclimática

InformaciónClimática

¿Y AHORA QUÉ?


-2

8

18

28

38

48

58

68

78

1910

- 19

39

1917

- 19

46

1924

- 19

53

1931

- 19

60

1938

- 19

67

1945

- 19

74

1952

- 19

81

1959

- 19

88

1966

- 19

95

1973

- 20

02

1980

- 20

09

1987

- 20

16

1994

- 20

23

2001

- 20

30

2008

- 20

37

2015

- 20

44

2022

- 20

51

2029

- 20

58

2036

- 20

65

Psy Fsy

En el pasado, el pino ha dominado al haya, aunque gradualmente ha ido perdiendo capacidad competitiva

Los escenarios LOCALES de clima futuro indican que el haya dominaría al pino

Ejemplo: Pinus sylvestris / Fagus sylvatica Pirineos (España)

(Evolución del Índice de Idoneidad Fitoclimática)

¿Y AHORA QUÉ?

“Cuando creíamos que teníamos todas las respuestas, de pronto, cambiaron todas las preguntas.” (Mario Benedetti)

¡¡¡MUCHAS GRACIAS!!!

escenarios regionales de cambio climÁtico - ficlima.org³n-fic... · tratamiento de datos...

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