Tendencias del clima actual y escenarios regionalizados de cambio climático en España

e.rodriguez@inm.es

“El cambio climático: conocimiento actual y retos que plantea”Cursos de verano 2007. Universidad Complutense

El Escorial, 9-13 de julio de 2007

Fotografía: J.A. Quirantes

Indice• Introducción• Evidencias observacionales. Impactos en

diferentes sistemas.• Proyecciones globales de cambio climático.

Metodología• Atribución• Incertidumbres• Proyecciones regionalizadas de cambio

climático en 2 fases.• Conclusiones y desarrollos futuros

El calentamiento del sistema climático es

inequívoco,

tal y como se evidencia de las observaciones del incremento de las temperaturas globales medias del aire y del océano, de la fusión de las nieves y hielos y de la elevación global del nivel medio del mar

(IPCC-AR4 dixit).

OBSERVACION DIRECTA DEL CAMBIO CLIMATICO RECIENTE

Observación directadel cambio climático reciente

Temperatura del aireglobal media

Nivel del mar global medio

Cobertura de nievedel HN

(AR4, 2007)

Temperaturas globales medias suben cada vez más deprisa

100 0.074±0.01850 0.128±0.026

Los 12 años más cálidos:1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000

Period Rate

Years °/decade

(AR4, 2007)

Observación directadel cambio climático reciente

• Temperatura del aire global media* Tendencia lineal actualizada en 100 años: 0.74

[0.56 to 0.92] oC para 1906-2005 * Mayor que la correspondiente tendencia de 0.6

[0.4 to 0.8] oC para 1901-2000 proporcionada por TAR• Temperatura oceánica media aumentó hasta

profundidades de al menos 3000 m – el océano ha absorbido el 80% del calor añadido

> expansion térmica de los océanos y subida delnivel del mar

SSTLand

Temperatura superficie terrestre suben más deprisa que SST

(AR4, 2007)

Calentamiento en el Ártico es doble que parael globo desde el s. XIX al XXI y desde los últimos 1960s hasta la actualidad.

Calentamiento entre1925 y 1950 in el Árticono fue tan generalizadocomo el recientecalentamiento global.

Escalas diferentes!

Anomalías de temperatura anual Ártica vs Global (°C)

(AR4, 2007)

Cambio de temperaturas en España (I)

Brunet et al. 2006

Cambio de temperaturas en España (II)

Brunet et al. 2006

Cambios en precipitación, aumento de sequías

• Significativo aumento de la precipitación en las partesorientales de Norte y Sur América, Norte de Europa y Norte y Centro de Asia.

• La frecuencia de episodios de precipitaciones intensas ha aumentado sobre la mayoría de las zonas terrestresconsistentemente con el calentamiento y el aumento del vapor de agua atmosférico

• Menos precipitación en el Sahel, Mediterraneo, Sur de Africa y partes del Sur de Asia.

• Sequías más intensas y largas observadas desde los 1970s, especialmente en los trópicos y subtrópicos.

• Observado cambio generalizado en temperaturasextremas

• Menos frecuentes días fríos, noches frías y heladas

• Más frecuentes días cálidos, noches cálidas y olas de calor

• Evidencia observational de aumento de la actividad de ciclones tropicales intensos en el Atlántico Norte desde aprox.1970, correlacionadocon el aumento SST

Otros cambios en eventos extremos

Anomalías anuales suavizadas para precipitación (%) sobre tierra desde1900 a 2005; otras regiones están dominadas por la variabilidad.

Precipitación sobre tierra cambia significantivamentesobre grandes extensiones

Aumentos

Reducciones

Cambio en circulación

• Cambio climáticoafecta trayectoriatemporales, y patrones de vientos y temperatura

• Forzamientoantropogénico ha contribuidoprobablemente

Registro de huracanes en Atl. Norte mejor desde1944 porvigilanciadesdeaeronaves.

Numero global y % de huracanesintensos estácreciendo

Huracanes en Atlántico Norte han aumentado con SST

SST(1944-2005)

Marcado aumentodesde 1994

(AR4, 2007)

Inercia del sistema climático (I)

Y el futuro, ¿qué?

• Hasta ahora se han presentado hechos: observaciones.

• La única duda que cabría es la de la causa del calentamiento global estudios de atribución

• ¿Cómo podemos estimar la evolución futura del sistema climatico?

Proyecciones climáticas con AOGCMs

Modelos numéricos para climaAtmósfera (+química)

Océano (+salinidad)

Hielos marinos

Superficie terrestre

+vegetación (+CO2)

Subsuelo (acuíferos)

(AR4, 2007)

What if? Simulations

Atribucion• Son los cambios

observadosconsistentes con Respuestasesperadas a forzamientosInconsistentescon lasexplicacionesalternativas

Observations

All forcing

Solar+volcanic

(AR4, 2007)

Comprensión y atribución del cambio climáticoCalentamientocontinental probablementemuestra unasignificativacontribuciónantropogénica en los pasados 50 años

(AR4-IPCC, 2007)

CAMBIO CLIMATICO MUY PROBABLEMENTE(90%) DE ORIGEN ANTROPOGENICO (AR4)

Incertidumbres en las proyecciones climáticas

• Variabilidad en el forzamiento natural (sol, volcanes)

• Variabilidad inter-escenario (de emisiones)• Variabilidad concentración• Variabilidad inter-modelos globales• Variabilidad interna de los modelos• Variabilidad por técnicas de

regionalización

FORZAMIENTO NATURAL EXTERNO DEL SISTEMA CLIMATICO: CICLOS SOLARES

11-year Sunspot Cycle and observational record back to AD 1610 (Source: NCAR-HAO)

Mínimo de Maunder:

0.5% diferencia respecto a finales s.XX

FORZAMIENTO NATURAL DEL SISTEMA CLIMATICO: ciclos de Milankovitch

96,600 years

22° to 24.5°, over41,000 years

22,000 years

Variations in Earth's orbital elements, eccentricity, tilt (obliquity), and time ofperihelion (precession of the equinoxes) computed for the last 500,000 years with a computer program written by Tamara Ledley and StarleyThompson (Barron, 1994, figure 12).

Variations in insolation (in watts per square meter) determined from thevariation in Earth's orbital elements (Barron, 1994, figure 13).

FORZAMIENTO NATURAL INTERNO DEL SISTEMA CLIMATICO: ACTIVIDAD VOLCANICA

Fuente: Briffa K. et al., 1998, Influenceof volcanic eruptions on NorthernHemisphere summer temperature overthe past 600 years, Nature, 393, 450-456

FORZAMIENTO ANTROPOGENICO DEL SISTEMA CLIMATICO

Variation of atmospheric concentration of carbon dioxide at MaunaLoa Observatory, Hawaii. Based on data from C. Keeling, ScrippsInstitute of Oceanography. Note that these data represent global atmospheric conditions. The seasonal nature of the signal is a function of the domination of the signal by the northern hemisphere, where a greater percentage of the world's land masses and hence, vegetation, occur. (from Ennis and Marcus, 1993, figure 8)

FORZAMIENTO ANTROPOGENICO DEL SISTEMA CLIMATICO

Delicado equilibrio!

(Giorgi and Francisco, 2000b).

¿Qué hacer para tratar las incertidumbres?• Predicción por conjuntos (ensembles)• En lugar de una única predicción

determinista: muchas predicciones y predicción media y predicción probabilística

• Técnica utilizada en todas las escalas de la predicción: corto plazo (INM), medio plazo y estacional (ECMWF), decadal y secular (IPCC)

• ¿Cómo se generan los diferentes miembros de un ensemble?

– Multimodelo– Diferentes condiciones iniciales– Física estocástica– etc

Projecciones de cambios futuros en el clima

* Mejor estimaciónpara escenario bajo(B1) es 1.8°C (rango probable 1.1-2.9°C), y paraescenario alto (A1FI) es 4.0°C (rango probable2.4-6.4°C).

* Generalmenteconsistente con el rango citado paraSRES en TAR perono directamentecomparable

* Dos próximasdécadas aprox. 0.2º/decada paramuchos de los SRES

(AR4, 2007)

Mayor sobre tierra y en latitudes altas

Projecciones de cambios futuros en el clima

Proyecciones paralas próximasdécadas son insensibles a la elección del escenario

Proyecciones a largo plazo dependen del escenario y de la sensibilidad de los modelos climáticos

(AR4, 2007)

Precipitación aumenta muy probablemente in latitudes altas

Decrece probablemente en la mayoría de las regionesterrestres subtropicales

Projecciones de cambios futuros en el clima

2090-2099 respecto 1980-1999

(AR4, 2007)

¿En qué modelo puedo confiar más?

Clima presente y reconstrucciones de clima pasado!!

17 MODELS : VARIABLE = TEMP : SEASON = ANN MODEL VALIDATION: COMPARING MODEL BASELINE WITH OBSERVED DATA

LATITUDE RANGE = 27.5 TO 52.5 degreesLONGITUDE RANGE = -22.5 TO 12.5 degrees

MODEL CORREL RMSE MEAN DIFF NUM PTSdegC degC

BMRCTR .968 2.242 -1.357 48CCC1TR .901 2.182 -.391 48CCSRTR .933 3.136 -2.536 48CERFTR .929 2.351 -1.576 48CSI2TR .979 1.171 .177 48CSM_TR .855 2.797 1.481 48ECH3TR .955 1.455 -.562 48ECH4TR .988 .832 -.449 48GFDLTR .962 3.237 2.959 48GISSTR .947 2.452 .044 48HAD2TR .987 1.076 .769 48HAD3TR .987 1.052 .739 48IAP_TR .926 2.085 .622 48LMD_TR .932 1.659 -.132 48MRI_TR .956 2.765 -2.293 48PCM_TR .865 3.236 2.277 48W&M_TR .896 5.361 -4.967 48MODBAR .983 .922 -.306 48

Regionalizacion (downscaling) versus agregacion

High variability amongdownscaling algoritms!

DOWNSCALING HEAVY PRECIPITATION OVER THE UNITED KINGDOM:A COMPARISON OF DYNAMICAL AND STATISTICAL METHODS ANDTHEIR FUTURE SCENARIOS

(HAYLOCK ET AL. 2006)

For some indices and seasons, the spread is very small (e.g. pav in JJA) but for others it ismuch larger (e.g. pnl90 in DJF). Importantly, for each index thevariability among models is ofthe same order of magnitude as the variability between the twoscenarios.

Advantage of including as manydifferent types of downscalingmodels, GCMs and emissionscenarios as possible whendeveloping climate-changeprojections at the local scale.

Antecedentes

–Necesidad de disponer de proyecciones de los impactos del cambio climático en los diferentes ecosistemas y sectores socioeconómicos españoles (PNACC, 2006)–Urgente problema de estimar una descripción cualitativa y cuantitativa de los cambios que se esperan en el clima durante en siglo XXI–Acotar y evaluar las incertidumbresasociadas con ellos

Primera fase: informe y datos

• Uso de metodologías ya desarrolladas y las bases de datos actualmente existentes.

• Resultados de los proyectos del 5º FP EU relacionados con modelizaciónclimática, regionalización dinámica y estadística y estimación de extremos: PRUDENCE, STARDEX.

• Duración: 1 año (finalizado dic. 2006)• Informe finalizado en febrero 2006• Datos disponibles solicitando usuario y clave desde www.inm.es

2ª fase• Duración: 4-5 años.• Desarrollo de nuevos métodos, fundamentalmente

relacionados con la regionalización dinámica. Se formará en el INM el germen de un grupo de trabajo en modelización climática partiendo de la experiencia en NWP.

• También se intentará incorporar a los grupos universitarios nacionales que trabajan en este campo, ya que su experiencia y los resultados por ellos obtenidos son de indudable interés para alcanzar los objetivos del proyecto.

(INM, 2007)

Resultados

(INM, 2007)

(INM, 2007)

(INM, 2007)

(PRUDENCE)

(PRUDENCE)

(INM, 2007)

Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (I)

Evaluación modelos globales con técnicas objetivas de clasificación de tipos de tiempo (Casado y Pastor) (II)

Explotación de PRUDENCE• Regionalizaciones con distintos modelos de

regionales (9 modelos) de un mismo modelo global (HadAM3). El proyecto PRUDENCE se ha restringido al período 2070-2100 y a los escenarios de emisión SRES A2 y B2.

• Rejilla común sobre península para dato diario (UCLM)

• Comparación, rangos, balances hídricos y energéticos, extremos, …

Incertidumbre en balance hídrico con datos PRUDENCE (Sánchez-Laulhe et al., 2007)

Datos de escenarios

(INM, 2007)

Cambio Tmax > cambio Tmin

Dispersión Tmax > Dispersión Tmin

Efecto amortiguador oceánico

Recomendaciones de uso• Las incertidumbres que afectan al proceso de generación de proyecciones

regionalizadas de cambio climático pueden explorarse e incluso acotarse mediante la utilización de ensembles de proyecciones. Los ensemblesestán constituidos idealmente por un número suficiente de miembros que permiten cuantificar las incertidumbres de las proyecciones bien sea mediante rangos o mediante funciones de densidad de probabilidad.

• Esta exploración permite constatar que las proyecciones de algunas variables son más robustas que las de otras, siempre y cuando se tome como “índice de robustez” la coincidencia de las distintas proyecciones.

• Las proyecciones probabilísticas basadas en ensembles pueden asignar un peso a cada miembro del ensemble que dependa de calidad o grado de confianza que se asigne a cada uno de ellos.

• La recomendación fundamental para los distintos usuarios es la utilización de la mayor cantidad de proyecciones basadas en diferentes escenarios de emisión, en diferentes modelos globales y en diferentes técnicas de regionalización para explorar el efecto de estas incertidumbres en sus modelos concretos de impacto.

• Los estudios de impactos deberán buscar coincidencias de conclusionescuando se utilizan variedad de proyecciones regionalizadas para aplicar a las diferentes variables que midan el impacto del cambio climático en los diferentes sectores.

Conclusiones • Discusión de las incertidumbres que indefectiblemente contaminan las

proyecciones climáticas. La existencia misma de incertidumbres prescribe un marco conceptual probabilístico que se desarrolla mediante el uso de ensembles que explora distintas alternativas de evolución del sistema climático.

• En el aspecto puramente climático, la discusión del informe de acompañamiento se ha centrado sobre todo en la comparación de los valores medios obtenidos con diferentes métodos y modelos globales. Queda pendiente una explotación más exhaustiva que considere los aspectos ligados a variabilidad en diferentes escalas temporales, comportamiento de extremos, etc. Esta explotación se irá haciendo a lo largo de los próximos meses.

• En cualquier caso, la base de datos de proyecciones regionalizadas se pone a disposición de la comunidad de impactos para que se comience a utilizar y sobre todo para que los usuarios se familiaricen con este tipo de datos y con sus incertidumbres.

• La mejora en las proyecciones regionales que se realicen a lo largo de los próximos años dependerá lógicamente de la razonable ejecución de la segunda parte del proyecto que implica una gran movilización de recursos y la participación directa de la comunidad investigadora española activa en estos temas

Futuro• El programa propone la coordinación

de la comunidad científica española para proporcionar de forma continua, y con revisiones periódicas, una imagen probabilística de la evolución del clima en España a lo largo del siglo XXI que sirva a los diferentes sectores sensibles a las condiciones climáticas para tomar sus decisiones estratégicas de adaptación a un clima cambiante.

• Asimismo, se intenta que esta información relativa a las futuras condiciones climáticas sea la mejor disponible en el momento de su distribución y que esté siempre científicamente avalada.

Los impactos del cambio climático recaen desproporcionadamente sobre los países en desarrollo y sobre la población pobre

Gracias por su atención!