Cambio Climático Dimensión socio-político-económica Dimensión científica (física + …) Análisis estadístico.

Presentación del tema: "Cambio Climático Dimensión socio-político-económica Dimensión científica (física + …) Análisis estadístico."— Transcripción de la presentación:

1 Cambio Climático Dimensión socio-político-económica Dimensión científica (física + …) Análisis estadístico

2 El Problema del Cambio Climático Retro-alimentaciones e Incertidumbres

3 Forzante Directo Vapor de Agua Hielo – Nieve – Albedo Nubes (?) Estructura Vertical Retro-alimentaciones

4 Cambio Climático Dimensión socio-político-económica Dimensión científica (física + …) Análisis estadístico

5 El calentamiento global es un hecho Anomalia de temperatura Calentamiento es global, pero NO uniforme!!! Tendencia 1979-2006

6 Ya no podemos parar el calentamiento...

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8 Aumento del nivel del mar 3 mm/año Glaciares en retroceso desde 1970 Mas evidencia... Calor almacenado en los océanos

9 La precipitación a aumentado en algunas partes del mundo y disminuido en otras Tendencias (%/siglo) en la precipitación anual para 1900-2000 Insert figure

10 TENDENCIAS DE PRECIPITACIÓN ANUAL (Test Kendall-Mann, Período 1918-1989) Tendencias positivas significativas predominantes en Uruguay

11 TENDENCIAS DE PRECIPITACIÓN ESTACIONAL (Test Kendall-Mann, Período 1918-1989) a) EFM d) OND Tendencias positivas estadísticamente significativas y generalizadas en primavera y verano EFMOND

12 c) JAS b) AMJ Tendencias mucho menos claras en otoño e invierno en Uruguay TENDENCIAS DE PRECIPITACIÓN ESTACIONAL (Test Kendall-Mann, Período 1918-1989) JASAMJ

13 Brésil Arg. Rio de la Plata Océan Atlantique PRECIPITACIÓN ANUAL Series temporales (media substraída) de precipitación anual en 4 regiones de Uruguay para el período 1914-1998 Pierre Boulestreau

14 PROMEDIO MOVIL DE 21 AÑOS Series temporales FILTRADAS de precipitación anual en 4 regiones de Uruguay para el período 1914-1998 Existe variabilidad de “baja” frecuencia Su amplitud es significativa pero menor a la de la variabilidad interanual ¿Tendencia lineal, cambio abrupto, oscilación?

15 PRECIPITACIÓN ESTIVAL (EFM) PROMEDIO MÓVIL DE 21 AÑOS Series temporales FILTRADAS de precipitación estival en 4 regiones de Uruguay para el período 1914-1998 Brésil Arg. Rio de la Plata Océan Atlantique

16 Cambios significativos de PRECIPITACION entre 1930-60 y 1970-00 Cambios significativos de PRECIPITACION entre 1930-60 y 1970-00 Graciela Magrin (INTA)

17 Cambios significativos en TEMPERATURA MAX. entre 1930-60 y 1970-00 Cambios significativos en TEMPERATURA MAX. entre 1930-60 y 1970-00

18 Graciela Magrin (INTA) Cambios significativos en TEMPERATURA MIN. entre 1930-60 y 1970-00 Cambios significativos en TEMPERATURA MIN. entre 1930-60 y 1970-00

19 STD = 39.0 mm 15 % de la Varianza VARIABILIDAD INTERDECADAL TENDENCIAS Nunca olvidar que la variabilidad interanual es dominante. Filtro binomial de 9 puntos

20 Tendencias lineales no describen bien la variabilidad climática Ni la pasada ni la futura 24.9 mm/100y -13.5 mm/100y ¿OSCILACIONES, SALTOS, TENDENCIAS?

21 ¿Qué quedó afuera?: ENSO y variabilidad más corta STD = 32.1 mm STD = 37.9 mm STD = 44.9 mm La amplitud de la variabilidad asociada a ENSO y altas Frecuencias también muestra una tendencia positiva STD = 32.1 mm STD = 37.9 mm STD = 44.9 mm

22 Genta et al, 1998 Medias Móviles Centradas de 30 años Paraná Paraguay Uruguay Negro TSM Pacífico Caudal Medio Normalizados Val./Desv.Tip. “Tendencias” en las TSM (3)

23 Calentamiento Global o Variabilidad Climática Natural Calentamiento Global o Variabilidad Climática Natural Importancia política y estratégica. De los cambios detectados, ¿cuáles están “para quedarse” o incluso “acelerarse”? De la serie histórica, ¿qué intervalo es más conveniente usar para entrenar métodos estadísticos de pronóstico? Hay que profundizar la comprensión del sistema.

24 La Herramienta Principal: Modelos Físicos del Clima La Herramienta Principal: Modelos Físicos del Clima Ante la imposibilidad de tener una Tierra “testigo” sin influencia antropogénica, los modelos son las principales herramientas de: –Comprensión de las causalidades –Pronóstico Los modelos tienen dificultades aún con el actual clima. Debemos saber aprender aún de modelos imperfectos.