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12/05/2018

EXTREMS i CANVI CLIMÀTIC:PERSPECTIVES DE FUTUR

Romu Romero

Col·laboradors: Maria Cardell, Arnau Amengual, Víctor Homar, Climent Ramis

EXTREMOFuture regional impacts of climate change associated to extreme weather phenomena

MINECO (CGL2014-52199-R)

E-mail: [email protected]

1. La importancia de los extremos y de sus posibles cambios

2. Regionalización (“Downscaling”) de las proyecciones

de cambio climático

3. Extremos de temperatura y precipitación para Europa a

finales del siglo XXI

4. El futuro de los medicanes o “huracanes” mediterráneos

Contenido

12/05/2018

La mayor parte de los ESTUDIOS se han centrado en los efectos que podrían tener los cambios en los REGÍMENES MEDIOS climáticos (IPCC AR5, 2014)

Las medidas de adaptación al CAMBIO CLIMÁTICO exigen analizar la magnitud de los posibles IMPACTOS LOCALES sobre el bienestar humano y una variedad de sectores estratégicos como los ecosistemas, agricultura, hidrología, salud, energía, industria, etc…

El mundo se HA CALENTADO y LO SEGUIRÁ HACIENDO

12/05/2018

La mayor parte de los ESTUDIOS se han centrado en los efectos que podrían tener los cambios en los REGÍMENES MEDIOS climáticos (IPCC AR5, 2014)

Las medidas de adaptación al CAMBIO CLIMÁTICO exigen analizar la magnitud de los posibles IMPACTOS LOCALES sobre el bienestar humano y una variedad de sectores estratégicos como los ecosistemas, agricultura, hidrología, salud, energía, industria, etc…

Sin embargo, sabemos que una PROPORCIÓN IMPORTANTE de dichos impactos, al menos en coste económico y de vidas humanas, se debe a fenómenos meteorológicos y climáticos EXTREMOS (p.e. sequías, olas de calor y de frío, exceso de precipitación, tormentas severas, tempestades ciclónicas de viento, etc). P.e. un temporal extraordinario puede suponer por sí solo una perturbación equivalente a decenas de borrascas ordinarias, o una sequía de muchos meses puede tener mucho mayor impacto que la disminución progresiva de la precipitación

ESCASEAN LAS PROYECCIONES cuantitativas de extremos a nivel regional y local, especialmente en una zona tan vulnerable del planeta como la nuestra (IPCC SREX, 2012)

extremo, ma.Del lat. extrēmus.

Para el f., u. solo la forma extremo en acep. 14.1. adj. último.

2. adj. Dicho de una cosa: Que está en su grado más intenso, elevado o activo. Frío, calor extremo.

3. adj. Excesivo, sumo, exagerado.4. adj. distante (‖ apartado).

5. adj. desemejante.6. m. Parte primera o última de algo, principio o fin de ello.

7. m. asunto (‖ materia de que se trata).

8. m. Punto último a que puede llegar algo.

9. m. Esmero sumo en una operación.10. m. Invernadero de los ganados trashumantes, y pastos en que pacen en el invierno.

11. m. Mat. Término primero o último de una proporción.

12. m. desus. padrenuestro (‖ cuenta del rosario).13. m. pl. Manifestaciones exageradas y vehementes de un afecto del ánimo, como alegría, dolor, etc. Hacer

extremos.14. m. y f. En el fútbol y otros deportes, miembro de la delantera que, en la alineación del equipo, se sitúa más

próximo a las bandas derecha o izquierda del campo.

Tanto como variable o como fenómeno, es necesariamente POCO FRECUENTE, i.e. requiere de SERIES MUY LARGAS (o agregadas) Tratamiento estadístico DIFÍCIL

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Maximum Temperature (ºC)

444240383634323028262422201816

Org

anic

Causes

120

110

100

90

80

70

60

50

40

Lisbon

Madrid

95%

95%

Tendencia hacia una EXTREMIZACIÓN CÁLIDA y del CICLO HIDROLÓGICO, pero con muchas INCERTIDUMBRES y diferencias regionales para otros indicadores

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EXTREMOS DE TEMPERATURA Observaciones

EXTREMOS DE TEMPERATURA Proyecciones

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EXTREMOS DE PRECIPITACIÓN Observaciones

EXTREMOS DE PRECIPITACIÓN Proyecciones

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Observaciones y Proyecciones PROBLEMÁTICAS para OTRAS VARIABLES (p.e. viento) Y FENÓMENOS (tormentas severas, borrascas extratropicales intensas, ciclones tropicales…)

- Són la millor eina disponible per a l’estudi del canvi climàtic (p.e. Cinquè Informe AR5 de l’IPCC, 2013)

- Contenen una representació dels processos físics, químics i biològics influents així com de les seves complexes interaccions

- Realitzen simulacions de “control” del segle XX, i simulacions “futures” del segle XXI sota un ventall d’escenaris d’emissions de gasos d’efecte hivernacle i aerosols

- Tenen el problema de no capturar completament els efectes locals i regionals degut a

la seva baixa resolució de càlcul (100 – 300 km) DOWNSCALING

GCMs

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Mètode dissenyat pel Grup de Meteorologia (UIB)

GCMs → RCMs

GCMs

DownscalingDinàmic

RCMs

- Escales regionals: Downscaling dinàmic amb Models Climàtics Regionals(RCMs)

- Escala local: Ajust estadístic mitjançant la correcció dels RCMs

Downscaling Estadístic

OBS

PRE CAL

FUT

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Calculem els canvis (règims mitjans i extrems) de les PDFs futures calibrades (2021-

2045; 2046-2070; 2071-2095) respecte d’un passat recent observat (1981-2005)

Escenaris futurs d’emissions rcp4.5 i rcp8.5

Driving GCM RCM Institute

CNRM-CM5-LR CCLM4-8-17 CLMcom

EC-EARTH CCLM4-8-17 CLMcom

HadGEM2-ES CCLM4-8-17 CLMcom

MPI-ESM-LR CCLM4-8-17 CLMcom

EC-EARTH RACMO22E KNMI

HadGEM2-ES RACMO22E KNMI

EC-EARTH HIRHAM5 DMI

NorESM1-M HIRHAM5 DMI

CNRM-CM5 ALADIN53 CNRM

CNRM-CM5 RCA4 SMHI

EC-EARTH RCA4 SMHI

HadGEM2-ES RCA4 SMHI

MPI-ESM-LR RCA4 SMHI

IPSL-CM5A-MR RCA4 SMHI

Projeccions de Temperatura i Precipitació per a Europa

3.2 Extreme weather events

3.2.1 Heat waves

• A spell lasting dth = 3 or more consecutive days with daily

maximum temperature above 95th percentile of observed daily

maximum temperature in summer.

HWA = HWT−Tth HWF

Tth: thermal stress

HWF: heat wave day frequency

HWT: integral of the maximum daily

temperatures over the duration of

each individual heat wave, and

accumulated for all heat waves in a

given time interval

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Events over P95 of daily maximum temperature FUTURE

SPRING

AUTUMNSUMMER

HEAT WAVE AMPLITUDE

Future change (multi-model mean) Std (future change multi-model)

SUMMEROBSERVED

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SPRING

AUTUMN

Std (future change multi-model)Future change (multi-model mean)

3.2.2 Cold spells

• A spell lasting dth = 3 or more consecutive days with daily minimum

temperature under 5th percentile of observed daily minimum

temperature in winter.

Cold Spell Amplitude (CSA)

Future events under P5 of daily observed minimum

temperature in winter.

CSA = Tth CSF – CST

Tth: thermal stress

CSF: cold spell day frequency

CST: integral of the minimum daily temperatures over

the duration of each individual cold spell, and

accumulated for all cold spells in a given time interval


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P5 of daily minimum temperature (WINTER)

OBSERVED

EVENTS UNDER P5: Future

(multi-model mean)

COLD SPELL AMPLITUDE

WINTER

Future change (multi-model mean)

OBSERVED

Std (future change multi-model)

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3.2.3 Heavy precipitation


precipitation (>= 0.01 mm) above 95th percentile of observed

daily precipitation

Heavy Precipitation Amplitude (HPA)

Future events over P95 of daily annual observed

precipitation.

HPA = HPT - Tth HPF

Future change in seasonal precipitation days.


Seasonal precipitation days FUTRURE CHANGE

(multi-model mean)

WINTER SPRING

SUMMER AUTUMN

%

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P95 of daily precipitation (ANNUAL)

EVENTS OVER P95: Future

(multi-model mean)

OBSERVED

HEAVY PRECIPITATION AMPLITUDE


OBSERVED


ANNUAL

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3.2.4 Droughts


precipitation <= 0.1 mm

P95 of observed annual drought duration

Number of future events with a duration over P95 of

observed drought duration


NUMBER OF DROUGHTS


P95 of observed drought duration


number

ANNUAL

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MEDICANES:

EFECTES DEL CANVI CLIMÀTIC ?

• Aplicación del índice empírico de génesis:

• Ingredientes necesarios pero no suficientes …

5

33 23

210 1 0.1 ,50 70

VpotI V

shearη

−= +H

Parámetro GENIX(Emanuel and Nolan, 2004)

APROXIMACIÓN: Ingredientes de gran escala

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• Adaptación del método pionero de Kerry Emanuel (MIT, USA)

• Generación de miles de huracanes sintéticos a bajo coste !!!

• Evaluación del riesgo con gran robustez estadística(p.e. períodos de retorno viento extremo)

DOWNSCALING: Método dinámico-estadístico

SYNTHETIC analogues

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REANALYSIS 1

ERA-interim

20349 tracks

7918 survivors

200 storms/century

REANALYSIS 2

NCEP-ncar

20276 tracks

6379 survivors

200 storms/century

HISTORICAL scenario

200 storms (per century)

Track Density

Historical

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Track Density

Historical

GCM-01ACCESS1.0 22539 tracks

7521 survivors

209.27 storms/century

GCM-02ACCESS1.328304 tracks

8335 survivors


GCM-06CanESM2

14750 tracks 3843 survivors


GCM-07CCSM4



GCM-11CNRM-CM530505 tracks

8689 survivors


GCM-12CSIRO-Mk3.6.0



GCM-03BCC-CSM1.1 20439 tracks

2932 survivors


GCM-04BCC-CSM1.1(m)



GCM-08CMCC-CESM17277 tracks

3772 survivors


GCM-09CMCC-CM



GCM-13EC-EARTH32781 tracks

12359 survivors


GCM-14FGOALS-g2 29286 tracks

2730 survivors


GCM-05BNU-ESM



GCM-10CMCC-CMS20675 tracks

6194 survivors


GCM-15GFDL-CM317779 tracks

4171 survivors


GCM-16GFDL-ESM2G20348 tracks

4686 survivors


GCM-17GFDL-ESM2M 16884 tracks

3996 survivors


GCM-21IPSL-CM5A-MR



GCM-22IPSL-CM5B-LR



GCM-26MPI-ESM-LR19684 tracks

6708 survivors


GCM-27MPI-ESM-MR21590 tracks

6969 survivors


GCM-18HadGEM2-CC24510 tracks

7503 survivors


GCM-19INM-CM4



GCM-23MIROC5



GCM-24MIROC-ESM27239 tracks

5499 survivors


GCM-28MRI-CGCM3 22758 tracks

5993 survivors


GCM-29MRI-ESM1



GCM-20IPSL-CM5A-LR



GCM-25MIROC-ESM-CHEM



GCM-30NorESM1-M22427 tracks

5914 survivors


RCP85 scenario

198.09 storms (per century)

10 models▼▼▼

10 models▲▲▲

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Regional Distribution - SUMMARY

Atlantic West Reg Cent Reg East Reg Black Sea

0

100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Sto

rms

per

cen

tury

ERA-interimNCEP-ncarGCMs-mean: HISTORICALGCMs-mean: RCP85

Regional Distribution - SUMMARY

Atlantic West Reg Cent Reg East Reg Black Sea

0

100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Sto

rms

per

cen

tury


Track Density

Summary

CORRREAn01 = 0.948 REAn02 = 0.942MEAN = 0.945

RMSEREAn01 = 1.907 REAn02 = 1.930MEAN = 1.918

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Maximum Lifetime Wind - SUMMARY

(kt) 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 100-110 110-120 120-130 130-140

0

100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Sto

rms

per

cen

tury


Maximum Lifetime Wind - SUMMARY

(kt) 40-50 50-60 60-70 70-80 80-90 90-100 100-110 110-120 120-130 130-140

0

100

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Sto

rms

per

cen

tury


1 10 100 10002 4 6 8 20 40 60 80 200 400 600 800

Return Period - SUMMARY

Years

40

150

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

Max

imu

m W

ind

(kt

)


1 10 100 10002 4 6 8 20 40 60 80 200 400 600 800

Return Period - SUMMARY

Years

40

150

50

60

70

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90

100

110

120

130

140

Max

imu

m W

ind

(kt

)


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Return Period 34 kt

Summary



Return Period 60 kt Summary



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