Proyecto de Regionalización de Escenarios de Cambio Climático en Cantabria. Métodos Estadísticos. Daniel San-Martín Carmen M.

Presentación del tema: "Proyecto de Regionalización de Escenarios de Cambio Climático en Cantabria. Métodos Estadísticos. Daniel San-Martín Carmen M."— Transcripción de la presentación:

1 http://www.meteo.unican.es Proyecto de Regionalización de Escenarios de Cambio Climático en Cantabria. Métodos Estadísticos. Daniel San-Martín Carmen M. Sordo José Manuel Gutiérrez Sixto Herrera García herreras@unican.es Instituto de Física de Cantabria, CSIC-UC CLIVAR. Clima en España: Pasado, presente y futuro, Madrid, 11-13 Febrero

2 2 Contenido Estudios anteriores: PNACC 1º Fase Regionalización en Cantabria – Colaboradores – Downscaling dinámico y estadístico – Resolución: 10km y 1km. – Es necesaria esta resolución? Downscaling Estadístico Resultados Preliminares

3 3 Manola Brunet(5), M. Jesús Casado(1), Manuel de Castro(4), Pedro Galán(4), José A.Lopez(1), José M. Martín(1), Asunción Pastor(1), Eduardo Petisco(1), Petra Ramos(2), JaimeRibalaygua(3), Ernesto Rodríguez(1), Luis Torres(3) Método estadístico Método dinámico Segunda fase comienza en 2008-2010 PNACC: Primera Fase GCM (TAR)

4 4 Contenido Estudios anteriores: PNACC 1º Fase Regionalización en Cantabria – Colaboradores – Downscaling dinámico y estadístico – Resolución: 10km y 1km. – Es necesaria esta resolución? Downscaling Estadístico Resultados Preliminares

5 5 G1. Grupo de Meteorología Aplicada: Dr. José Manuel Gutiérrez, (responsable) Dr. Antonio Santiago Cofiño, Dr. Jesús Fernández Fernández. D. Sixto Herrera García D. Daniel San Martín Segura G2. Grupo de Física Estadística (CSIC/UC): Dr. Miguel Angel Rodríguez Díaz (responsable) Dra. María Dolores Frías G3. Grupo de Investigación en Estudio y Gestión del Medio Natural: Dr. Domingo Fernando Rasilla Álvarez (responsable) Dr. Juan Carlos García Codrón G4. Grupo de Investigación en Geografía Histórica del Paisaje: Dr. Manuel Frochoso Sánchez (responsable) D. Juan José Rodríguez Velasco G5. Grupo de investigación en Ingeniería Oceanográfica y de Costas (GIOC): Dr. Fernando Méndez Incera (responsable) Dr. Raul Medina Santamaria Dr. Iñigo Losada Rodriguez Dr. Cesar Vidal Pascual Dr. Mauricio González Rodriguez Dra. Sonia Castanedo Barcena G6. Centro Meteorológico Territorial de Cantabria y Asturias (AEMET) Regionalización en Cantabria: Grupos Colaboradores

6 6 Objetivos del Proyecto Los principales objetivos del proyecto son: Construcción de una climatología diaria presente de Cantabria de alta resolución (10km y 1km) para precipitación y temperatura. (G1, G3 y G6) Series climáticas de referencia para el período 1900- 2000 (incluso para 1850-2000). (G4) Generación de escenarios a escala regional mediante downscaling estadístico y dinámico. (G1, G2, G3, G5 y G6) Proyección de clima marítimo (G5)

7 7 Contenido Estudios anteriores: PNACC 1º Fase Regionalización en Cantabria – Colaboradores – Downscaling dinámico y estadístico – Resolución: 10km y 1km. – Es necesaria esta resolución? Downscaling Estadístico Resultados Preliminares

8 8 GCM Escenarios de Emisión Regionalización en Cantabria: Downscaling Climatología (1961-90) A2 Downscaling Estadístico, basado en técnicas empíricas para relacionar observaciones y simulaciones. Y = f (X;  ) Observaciones Históricas La forma de modelo y los parámetros dependen de las distintas metodologías empleadas. A2 RCM A2 B2 El Downscaling Dinámico, basado en RCMs sobre dominios reducidos con condiciones de contorno dadas por los GCMs. Global Predictions

9 9 PartnersModelAtmosphereResolutionOceanResol. UKMO METO-HC HadGem1HadGam11.25x1.875° L38HadGom10.33-1° L40 IPSLIPSL-CM4LMDZ-42.5x3.75° L19OPA8.10.5-2° L31 MPIECHAM5 /MPI-OM ECHAM5T63 L31MPI-OM1.5° L40 FUBEGMAMECHAM4-MAT30 L39HOPE-G0.5-2.8° L20 CNRMCNRM-CM3ARPEGE V3T63 L45OPA80.5-2° L31 NERSCARPEGE V3-MICOM- OASIS ARPEGE V3T63 L31 NERSC Modified MICOM2.8 1.5° L35 DMIECHAM5 /MPI-OM ECHAM5T63 L31MPI-OM1.5° L40 UiOOSLO CTM2 T21 L60--- GCM Predicciones Globales Escenarios de Emisión Regionalización en Cantabria: GCMs (AR4)

10 10 PartnersModelAtmosphereResolutionOceanResol. UKMO METO-HC HadGem1HadGam11.25x1.875° L38HadGom10.33-1° L40 IPSLIPSL-CM4LMDZ-42.5x3.75° L19OPA8.10.5-2° L31 MPIECHAM5 /MPI-OM ECHAM5T63 L31MPI-OM1.5° L40 FUBEGMAMECHAM4-MAT30 L39HOPE-G0.5-2.8° L20 CNRMCNRM-CM3ARPEGE V3T63 L45OPA80.5-2° L31 NERSCARPEGE V3-MICOM- OASIS ARPEGE V3T63 L31 NERSC Modified MICOM2.8 1.5° L35 DMIECHAM5 /MPI-OM ECHAM5T63 L31MPI-OM1.5° L40 UiOOSLO CTM2 T21 L60--- GCM Predicciones Globales Escenarios de Emisión Regionalización en Cantabria: GCMs (AR4)

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12 12 OBSERVACIONES Técnicas de interpolación 10km Regionalización en Cantabria: Resolución MODELO DE ELEVACIÓN DIGITAL DEL TERRENO Altura, pendiente, distancia mar, insolación potencial, orientaciones, bloqueos. 1km + Técnicas de interpolación + Modelos estadísticos

13 13 Regionalización en Cantabria: Climatologías Climatología de Precipitación (mm) y Temperatura Máxima (ºC) en el periodo 1973-2003

14 14 Contenido Estudios anteriores: PNACC 1º Fase Regionalización en Cantabria – Colaboradores – Downscaling dinámico y estadístico – Resolución: 10km y 1km. – Es necesaria esta resolución? Downscaling Estadístico Resultados Preliminares

15 15 ¿Porqué Es Necesaria Esta Resolución? Clima Mediterráneo Clima Continental Clima Atlántico

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17 17 Downscaling Estadístico: Métodos Utilizados Existen numerosos métodos de downscaling estadístico que se agrupan en tres familías: - Técnicas de regresión o funciones de transferencia, basados en modelos lineales o no lineales (ej: redes neuronales) para inferir las relaciones entre los predictandos y los predictores - Técnicas de análogos y “tipos de tiempo”, basados en una preclasificación en un número finito de tipos de tiempo en base a su semejanza sinóptica. - Generadores de tiempo, que simulan estocásticamente los valores diarios a partir de las predicciones de los valores mensuales. En el marco del proyecto STARDEX se mostró que ningún método estadístico es superior a los demás y por lo tanto, al igual que en downscaling dinámico, es conveniente utilizar un ensemble de métodos.

18 18 Downscaling Estadístico: Métodos Utilizados En este trabajo se han utilizado 6 técnicas de downscaling distintas agrupadas en: - Análogos de una y dos etapas. - Regresión lineal local en tiempo (sobre un cluster) y espacio - Regresión lineal local en tiempo (sobre un cluster) y global en espacio - Regresión lineal global en tiempo y local en espacio - Regresión lineal global en tiempo y espacio Todos los métodos anteriores se aplicaron considerando una misma región (figura) y un mismo patrón espacial para caracterizar el estado de la atmósfera. Se consideraron los campos de Z, U y V en 1000mb, T y R en 850 mb y Temperatura a 2m, tomando los valores de las 00 y 24 para definir el patrón correspondiente al día analizado.

19 19 Resultados Preliminares: Escenarios En la siguiente figura se muestran los resultados obtenidos al realizar downscaling sobre la rejilla de 10km. Si bien el calentamiento es común a ambas variables, debemos notar que la diferencia entre la temperatura máxima y mínima no sufre grandes alteraciones.

20 20 Resultados: Escenarios B1 y A2 (2071-2100) Climatología de referencia (Tx) Proyección Anomalía

21 21 Resultados: Evaluación de Incertidumbres

22 22 Resultados: Evaluación de Incertidumbres Las siguientes figuras muestran las proyecciones regionales para la temperatura mínima en Torrelavega y Tresviso, ilustrando las grandes diferencias que pueden obtenerse, incluso a escala regional.

23 23 Conclusiones Toda la información respecto al proyecto se puede encontrar en la página del grupo: http://www.mdm.unican.es/ Gracias por su atención.