navarro c - cambio climático & variabilidad climática en colombia
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El Yopal- Casanare, Noviembre 19 de 2015
Carlos NavarroJ. Tarapues, J. Ramirez, A. Jarvis, S. Gourdji, J. Tapasco
Cambio Climático & Variabilidad Climática en Colombia
Concurso ¿Dónde está el balón?
• Dónde está el balón ahora? • Dónde estará el balón en 20 segundos?• Quién ganará el partido?
CortesíaSimon Manson
• Podemos hacer pronósticos y proyecciones a diferentes escalas de tiempo porque hay diferentes predictores para hacerlo:
– días: clima actual – meses: temperaturas de la superficie del oceáno– años: temperatura de los océanos subsuperficiales– décadas: composición atmosférica
Fuentes de predictibilidad
CortesíaSimon Manson
•2-3 meses
•6 meses – 1 año
•Década(s)
•Varias Décadas
•Siglos
Variabilidad Climática y Cambio Climático: Lenguaje
“Cambio Climático”
“Variabilidad Climática”
CortesíaSimon Manson
Cambios Observados - Atmósfera
¿Por qué estamos tan seguros qué el clima
está cambiando?
IPCC, 2013
Cambios Observados – Fenónemos Extremos
Fenómeno y dirección de la tendencia
Evaluación de los cambios ocurridos (desde 1950)
Evaluación de la contribución humana a los
cambios observados
Probabilidad de cambios futuros
Principios del Siglo XXI Finales del siglo XXI
Días y noches fríos más cálidos y/o menos numerosos en la mayoría de las zonas continentales
Muy Probable Muy Probable Probable Prácticamente seguro
Días y noches calurosos más cálidos y/o más frecuentes en la mayoría de las zonas continentales.
Muy Probable Muy Probable Probable Prácticamente seguro
Episodios cálidos/olas de calor. Mayor frecuencia y/o duración en la mayoría de las zonas continentales
Nivel de confianza medio Probable Evaluación no oficial Muy probable
Episodios de precipitación intensa. Mayor frecuencia, intensidad y/o cantidad de precipitación intensa.
Probable Nivel de confianza medio Probable Muy probable
Mayor intensidad y/o duración de la sequía. Nivel de confianza bajo Nivel de confianza bajo Nivel de confianza bajo Probable
Fenómenos meteorológicos y climáticos extremos: Evaluación a escala mundial de los cambios recientes observados, contribución humana a los cambios y futuros cambios proyectados para principios (2016-2035) y finales (2081-2100) del siglo XXI. (IPCC, 2013)
PREDICCIONES CLIMÁTICASTEORÍA Y MÉTODOS
PREDICCIONES DE CLIMA
• Proyectamos condiciones de 3 a 6 meses Adelante de variabilidad climática, principalmente asociada al fenómeno ENSO.
• Predicciones climáticas son de alta demanda en Colombia!– Información con uso potencial en agricultura para optimizar
siembra y decisions de manejo.
EL NIÑO OSCILACIÓN DEL SUR (ENSO)
SST en el pacífico influencia patrones alrededor del mundo.
Coelho et al., J. Climate, 2006
Correlación entre el ENSO y las anomalías de precipitación en NOV-DIC-ENE
15 Diciembre 2010 – Canal del Dique
Octubre 2009
EL NIÑO SOUTHERN OSCILLATION (ENSO)
Otros factores influyentes de Variabilidad de Precipitación en Colombia
Teleconexiones Globales– Atlántico tropical y Célula de Circulación de
Hadley– Dipolo del Océano Índico– Oscilación Madden-Julian
Factores regionales– Humedad relative en la Cuenca Amazónica– Ciclones tropicales– Convección de mesoecala
Metodología en los Pronósticos
1. Modelos Climáticos Globales & Salidas de Modelos Estadísticos
2. Climate Predictability Tool (CPT) del IRI3. Análisis de Correlación Canónica 4. Pronósticos Probabilísticos vs. Determinísticos5. Verificación de pronósticos6. Escenarios de clima para corridas de modelos de cultivo
1. Salidas de Modelos Climáticos Globales (GCM)
2. Climate Predictability Tool (CPT)
Pronósticos de clima combina modelamiento dinámico y estadístico• Relaciona las salidas de los
modelos de clima de baja resolución (GCM) con variables de estaciones meteorológicas, a través de un modelo estadístico.
• Podemos usar salidas de modelos dinámicos que son relevantes, no solo SST.
3. Análisis de Correlación Canónica
Predictandos:– 3 meses de precipitación (e.g.
May-Jun-Jul) en varias estaciones meteorológicas en Colombia con al menos 30 años de historia.
Predictores:– Simultáneamente promedio de
3 meses de SST en la pacífico para una zona predictora dada (histórica y futura)
– Salidas de GCM de CFSv2
Outliers
Para series climáticas:• Control de Calidad• Complementación de datos faltantes
3. Análisis de Correlación Canónica
Pronósticos Determinísticos E.g., La estimación más probable de precipitación total en Ene-Feb-mar es es 500 mm, y hay un 67% de probabilidad que la lluvia caiga entre 200 y 700 mm
Pronósticos ProbabilísticosCómo el pronóstico compara las condiciones “normales” con el registro histórico?– Típicamente expresado en terciles:
• Debajo de lo normal : 15%• Normal: 25%• Arriba de lo normal: 60%
4. Pronósticos Probabilísticos vs. Determinísticos
5. Verificación de Pronósticos con Observaciones
• Pronósticos probabilísticos de 3 meses
• Escenarios mensuales para:– 4 sitios en Colombia en
diferentes regiones de Colombia
– Periodo de pronóstico (e.g. EFM, FMA)
– Precipitación (y temperatura)
CórdobaSantander
Valle del Cauca
Huila
Tolima
MagdalenaLa Guajira
Casanare
Villavicencio
1-mes
Probabilidades (%)
mm
EJEMPLOPALMIRA, VALLE DE CAUCA
mm
3-meses
PALMIRA, VALLE DE CAUCA Probabilidades (%)
mm
6-meses
PALMIRA, VALLE DE CAUCA Probabilidades (%)
Centro Internacional para la Investigación del Fenómeno de El Niño (CllFEN)
ECMWF Seasonal Forecast - Mean precipitation anomaly - Forecast start reference is 01/09/15
Predicción de Anomalias de precipitación
Enero-Marzo 2016
Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero0
50
100
150
200
250
300
Promedio Mensual Límite Inferior Límite Superior
Prec
ipita
ción
(mm
)
Arroz
Meta
Casanare
Precipitación - Villavicencio
DéficitNormalExceso
Precipitación - Aguazul
Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo0
50
100
150
200
250
300
Promedio_Mensual Límite Inferior Límite_Superior
Prec
ipit
ació
n (m
m)
ESCENARIOS DE CC
Cambio Climático Progresivo & Agricultura
¿Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años?
• ¿Cómo responderán nuestros sistemas a estas condiciones?
• ¿Cuándo, dónde, y qué tipo de cambio se requiere para adaptar?
• ¿Quién debe planear? ¿Quién debe ejecutar?
J. Rogelj et al, 2012
Cambio Climático Progresivo & Agricultura
Cambio Climático para las Regiones de Colombia
2030s
Escenarios climáticos para 2030’s indican un incremento general de la temperatura a través de todo el país (con más intensidad en el sur), lo que probablemente ocasionará escasez de agua para la producción agrícola.
Escenarios muestran un incremento en los índices de precipitación anual principalmente en las regiones del centro y oriente y una disminución en la región caribe y amazónica
Cambios proyectados en clima al 2030’s (relativos al periodo 1960-1990). Resultados del promedio de 30 GCMs para el escenario CMIP5 RCP-4.5 para las regions naturales de Colombia.
Impactos
GCMs
Effective adaptation options
MarkSim
DSSAT
Statistical Downscaling
Dynamical downscaling:Regional Climate Model
EcoCropStatistical Downscaling
MaxEnt
Modelos basados en nichos
Prob
abili
ty
Environmental gradient
Modelos basados en procesos
Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar opciones de adaptación efectiva
En este convenio participan:
www.aclimatecolombia.org
Síguenos en:
Carlos Eduardo Navarroc.e.navarro@cgiar.org
Gracias & Bendiciones!
Gloria LeónConsultora
Diana GiraldoAgrometeoróloga
Lizeth LlanosEstadística
Diego AgudeloEstadístico
David ArangoEstadístico
Carlos NavarroIng. Agrícola
Camilo BarriosIng. Agrícola
EQUIPO DE PRONÓSTICOS
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