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ESTADíSTICA PARA EL ANÁLISIS Y LA INVESTIGACiÓN DEL CLIMA:

Retos y soluciones estadísticas en Clima y Cambio Climático

Luis Balairón Ruiz (*) [email protected]

Facultad de Estudios Estadísticos

Madrid, 12 de noviembre de 2014

(*) Ex Director del Programa de Análisis del Cambio Climático –AEMET Miembro del IPCC_FASE 1ª (Grupo Expertos sobre el Cambio Climático de Naciones Unidas)

2014 F.Estadística_LBR

INTRODUCCIÓN El clima y el cambio climático desde

el punto de vista estadístico

• El clima como recurso: cartografía y descripción • Lo Climatológico y lo Climático • Modelos estadísticos aplicados al clima • Detección y atribución de causas de cambio

climático • El Sistema Climático como sistema dinámico

complejo: no linealidad, realimentaciones, … • Regionalización (Down scaling estadísticos) de

Escenarios climáticos globales o regionales

2 2014 F.Estadística_LBR

Para qué sirve la Estadística en Clima … y para qué no: un debate conveniente

• Qué es clásico, qué es nuevo, qué no es nuevo y no aplicamos, qué necesitamos y no tenemos, qué NO hacer con la Estadística

1. Climatología operativa: Redes observación, dato primario, calidad de los datos, estimación datos, …

2. Climatología clásica: Descripción, caracterización de un clima estático. 3. Climatología aplicada: Variables derivadas para la explotación del Clima como recurso (turismo,

agro,…) 4. Innovación contínua: Adaptación al Clima de las innovaciones estadísticas universales y

formulación de problemas propios: interpolación de alta resolución con datos fisiográficos, teleconexiones, validación, riesgos, ruido, espectros, filtros, modelos estadisticos correlación,

5. El problema del Cambio climático: Vigilancia y Detección del cambio climático “fingerprint”; validación de modelos, modelos dinámico-estadísticos, “down scaling” o mejora de la resolución o escala de Modelos del Clima (GCM o RCM: globales o regionales)

• Límites de la Estadística en el debate del Cambio Climático: El calentamiento global

no es equivalente al “problema del cambio climático” en sentido riguroso

• La Estadística no puede sustituir al conocimiento y la modelización físico-dinámica de los procesos del Sistema Climático, los que regulan el Clima “por venir”, es decir de los escenarios climáticos futuros inducidos por la acción humana y natural.


Estadística y Clima.1 • PROBLEMAS OPERATIVOS

• Observación DATO derivado de la observación DATOS mixtos

• Identificación de cambios: tendencias, rupturas, ciclos, estacionalidad, inhomogeneidades, metadatos, …

• Homogeneidad de las SERIES CLIMÁTICAS (UN DATO/UN AÑO) ≠ SERIE TEMPORAL

• Interpolación-estimación espacio-temporal: LAGUNAS Espacio-temporales

• Diseño de redes según los fines: CALIDAD y representatividad.

• CLIMATOLOGÍA CLÁSICA • Elementos: Presión, viento, temperatura, precipitación,… NORMALES climatológicas

• Caracterización y descripción del clima en un lugar o en un territorio: ATLAS Climáticos

• Extremos (sequias, lluvias intensas, huracanes, tornados, temporales viento, …)

• Descripción espacial: Construcción de series de áreas geográficas extensas (agregación), estimación de series en puntos sin observación (interpolación),

• CLIMATOLOGÍA APLICADA –APLICACIONES Y SERVICIOS CLIMÁTICOS-

• ATLAS de Aplicaciones: Turismo, Salud, Agricultura, Urbanismo, …

• Estimación de variables “derivadas” : Grados-dia, nºdias > umbrales,

• Indices mixtos y clasificaciones climáticas

• Cartografía de RIESGOS: Probabilidad x Efecto

• Aplicación Teoría de Riesgos a la toma de decisiones


• LA ESTADÍSTICA AVANZADA APLICADA AL CLIMA: • Aplicación de DISTRIBUCIONES, FILTROS, Modelos ARIMA y otros, A.ESPECTRAL,

AUTOFUNCIONES, COMPONENTES PRINCIPALES Y A.FACTORIAL , Técnicas EOF, POP,

• Estimación de datos con alta resolución espacial para la mejora de la Climatología convencional

• Sistemas de Información Geográfica

• Mapas de Riesgo y aplicación de la Teoría de Riesgos

• Teleconexiones y Análisis climático mediante las técnicas estadísticas universales:

• CAMBIO CLIMÁTICO • VARIABLES NUEVAS NO ATMOSFÉRICAS: DEL SISTEMA CLIMÁTICO

• Detección del cambio climático: análisis de series territoriales vs series locales

• Métodos “Fingerprint” (huella digital): “huella” que se postula y define a partir de resultados de modelos y se “busca” en las observaciones.

• Es un método estadístico que exige una teoría “externa” del clima y modelos que lo describan.

• Indicadores estadísticos: Sisterma DPSIR

• Mejora de la resolución de salida de Modelos dinámicos del Clima: “down scaling” empíricos y mixtas (estadístico-dinámicas)

• Mapas de riesgo de impactos del cambio climático: vulnerabilidad, adaptabilidad

• Teoria de Juegos y equilibrios de Nash: Estrategias de la negociación en N.Unidas

Estadística y Clima.2


• Part I:Fundamentals • Probability Theory. Distributions of Climate Variables. Concepts in Statistical

Inference. Estimation • Part II:Confirmation and Analysis • The Statistical test of a Hypothesis. Analysis of Atmospheric Circulation Problems, • Part III:Fitting Statistical Models • Regression. Analysis of Variance • Part IV:Time Series • Time Series and Stochastic Processe. Parameters of Univariate and Bivariate Time

Series. Estimation of Covariance Functions and Spectra • Part V:Eigen Techniques • Empirical Orthogonal Functions. Canonical Correlation Analysis. Principal

Oscillation Pattern Analysis. Complex Eigentechniques • Part VI:Other Topics • Specific Statistical Concepts in Climate Research. Forecast Quality Evaluation

Hans von Storch and Francis W. Zwiers, 1999: Statistical Analysis in Climate Research (Manual)

Estadística y Clima.3


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7

TECNICAS PARA

CONOCER EL CLIMA EN

EL PASADO


Castellon.2012_X Jornadas CC.Tierra: Luis Balairón

8

10

Variabilidad espacio-temporal de la temperatura en la última glaciación y en los períodos interglaciales anterior y posterior


12

Espectro esquemático, idealizado, de las temperaturas atmosféricas en superficie, entre 10-4 y 1010 años (Mitchell, 1976)


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“Reconstrucciones del clima para los últimos 1000 años indican un calentamiento reciente inusual “: es improbable atribuirle un origen

únicamente natural”


LA POLÉMICA DEL PALO DE GOLF

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Variaciones en la temperatura de la superficie de la Tierra durante los pasados 1000 años

Año

Datos medidos con termómetros (rojo), y estimados a partir de anillos de árboles, corales, sondas de hielos polares y registros históricos (azul)

Dif

eren

cia

en º

C c

on

res

pec

to a

la m

edia

del

per

iod

o 1

961-

1990

Hemisferio Norte




EL PROBLEMA DE LA COBERTURA DE OBSERVACIÓN: GEOFÍSICA Y “RED”

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• Interpolación – Limitaciones: orografía e influencias locales

–Ventajas: Sencillo y bajo coste

• Estimación mediante regresiones múltiples –Consideración de factores fisiográficos

• Distancia costa, laplaciana, orientación, …

–Hoy el coste es bajo

–Exige una formación estadística avanzada

–Permite obtener capas de datos reticulares (utilidades GIS)


INTERPOLACIÓN y ESTIMACIÓN DE DATOS


ATLAS: Ejemplos

N_º dias Precipitación

> 0,1 mm y >30 mm

Clasificación climática de Köppen

B: Secos; C: Templados; D: Frios, E: Polares (ET: Tundra)



NO SÓLO DE” MEDIAS” y “NORMALES”…… VIVE EL HOMBRE

Y LA MUJER

Medias, medianas, cuartiles, quintiles, asimetrias, desviaciones,,…

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DATOS RETICULARES

Cambios de la temperatura y de la precipitación

observados en el entorno de la Península Ibérica

Período de referencia 1961-90 (Base de datos del IPCC)


22

NASA: informe año 2005

1977 0,04

1978 -0,03

1979 0,04

1980 0,08

1981 0,24

1982 0,03

1983 0,24

1984 -0,06

1985 -0,1

1986 0,08

1987 0,19

1988 0,28

1989 0,21

1990 0,46

1991 0,35

1992 0,15

1993 0,18

1994 0,33

1995 0,53

1996 0,22

1997 0,5

1998 0,68

1999 0,46

2000 0,41

2001 0,56

2002 0,61


ANOMALÍAS DE UN AÑO respecto a 1961-90

Problema del período de REFERENCIA

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Cambio MUNDIAL de la temperatura en superficie (Hansen et al, 2000)


Figure SPM.1b IPCC Observed change in surface temperature 1901-2012

All Figures © IPCC 2013 EJEMPLO: problema de la Cobertura de observación Cambio de la Temperatura mundial 1901-2012

25

EJEMPLO: Tendencias de la Temperatura observada

Escala de tendencias en (ºC / década)

Tendencia de las temperaturas en el periodo 1901-2000


Figure SPM.2 Observed change in annual precipitation over land

All Figures © IPCC 2013

EJEMPLO: Ritmo de cambio En la Precipitación observada


EJEMPLO: Anomalías respecto a 1951-2000 (referencia) Precipitación observada en un año

Castellon.2012_X Jornadas CC.Tierra: Luis Balairón

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Informe IPCC.2007: Anomalías Precipitacion mundial

1900-2006 (r.to. 1981-2000)

29

Temperatura en superficie: últimos 150 y 1000 años


Cambio de la Temperatura media en superficie

respecto a 1961-1990 - Hemisferio Norte

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1856

1861

1866

1871

1876

1881

1886

1891

1896

1901

1906

1911

1916

1921

1926

1931

1936

1941

1946

1951

1956

1961

1966

1971

1976

1981

1986

1991

1996

2001

Años

An

-TT

-HN

(ºC

)

TT-HN

10 per. media móvil (TT-HN)

Figure SPM.1a Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850-2012


POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO”

Cambios

recientes de

temperatura del

aire en

superficie



Mejora de las

estimaciones de la

anomalía de la

temperatura mundial del

aire en superficie


POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” Nunca tan poco dió para tanto…..

Evolución del calentamiento observado


Tendencias observadas en la frecuencia de temperaturas extremas 1951-2003 con referencia

1961-90, para los percentiles 10 y 90 (noches y dias frios; noches y dias cálidos).

Fuente: Alexander et al (2006)____IPCC.2007

OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES

Tendencias en los extremos: noches y dias frios


Figure SPM.3 Multiple observed indicators of a changing global climate

All Figures © IPCC 2013 OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES

Cubierta de nieve, extensión de los hielos árticos,

contenido en calor del océano superior, nivel del mar

Temperaturas en

superficie y en la

estratosfera inferior

IPCC_TAR.2001


OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES

Probabilidad

de

ocurrencia

Variable climática (x) X = Media

Rango habitual

Clima actual

Los impactos climáticos potenciales

Probabilidades

de

Sucesos

extremos

Impactos climáticos y extremos climáticos locales


Fuente: IPCC.1997

Modelos del Sistema Climático: “Simular” el clima

Sistema Climático = A U O U C U B U L 100 años SC A 101 años SC A U Osup 102-3años SC A U Oprof U C 103-4 años SC A U O U C U B 106-7años SC A U O U C U B U L

Fuente: Peixoto-Oort


Fuente: IPCC.2007

Evolución de las

temperaturas desde

1300 y de los

forzamientos

radiativos:

atribución de causas


FÍSICA Y ESTADÍSTICA

Malte Meinshausen & S. J. Smith & K. Calvin & J. S. Daniel & M. L. T. Kainuma & J-F. Lamarque & K. Matsumoto & S. A. Montzka & S. C. B. Raper & K. Riahi &

A. Thomson & G. J. M. Velders & D.P. P. van Vuuren 43 2014 F.Estadística_LBR

FORZAMIENTOS RADIATIVOS: ESCENARIOS

Esto no es Estadística, es Física


ESTRATEGIAS DE OBTENCIÓN DE ESCENARIOS

DE CAMBIO CLIMÁTICO: Concentraciones, forzamientos y

cambio de temperatura mundial superficial (1850-2300)


ESTRATEGIAS DE OBTENCIÓN DE ESCENARIOS

DE CAMBIO CLIMÁTICO 1950-2100: Temperatura y nivel del mar


ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO:

Ph marino y Extensión de hielo ártico en Septiembre

Figure SPM.8a,b Maps of CMIP5 multi-model mean results


ESCENARIOS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN

L.Balairon-Alicante03 11

Fuente: IPCC-2001

Variaciones de la temperatura en la superficie terrestre

entre los años 1000 y 2100 (H.Norte) / Ref.:1961-90

Datos “proxy”

Observaciones

instrumentales

Modelos

Fuente: IPCC.2001


3 PERSPECTIVAS: histórica, observada reciente y futura

Reducen la incertidumbre en las predicciones


Esto es ESTADÍSTICA de resultados de Modelos


Esto es ESTADÍSTICA de observaciones y de Modelos


ESTADÍSTICA y ANÁLISIS CRÍTICO de lo observado

Fuente: IPCC.2007

EVOLUCIÓN de la resolución de los modelos en los

informes IPCC: Punto de partida



Los resultados de modelos producen datos

virtuales sin lagunas

54

Fuente:

Proyecto LINK (East-Anglia &Hadley Centre / Hulme&Vinner)Hadley Centre


ESTADÍSTICA Y FÍSICA PARA LA AGREGACIÓN Y LA

DESAGREGACIÓN DE CAPAS DE INFORMACIÓN

55

Obtención de escenarios regionales

• Enfoques dinámicos

– Modelos anidados sucesivamente

• Enfoques estadísticos y estocásticos

• Interpolación espacial

• Enfoques mixtos

Down-scaling = aumento de la resolución


PROYECTO PRUDENCE (UE) M.Dequé et Al.(2006) In Climatic Change Cambio de la temperatura invernal DJF, obtenido en un ensemble de 3 MCG y 9 MCR (modelos globales y regionales): Intervalos de confianza 99%


57

The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter)

A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe"

Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA.

Modelos

“Lluviosos”

España: Inviernos años 2080

Modelos

“Secos”


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Down Scaling

MODELOS ESTADÍSTICOS

• Relaciones entre patrones de la CGA en altura y distribución fina de variables en superficie como P y T

• Mejores resultados para regiones complejas como pen.ibérica

• Condicionada por efectos del clima pasado en las relaciones construídas

• A veces no reproduce interrelaciones entre variables P,T y radiación


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Patrones de

circulación

atmosférica

Clima regional

o local

observado

Relación

empírica

Escenarios

globales

de cambio

climático

Escenarios

regionales

Esquema básico de las técnicas

de “down scaling” estadístico


60

Metodologia basada en situaciones

“Análogas”

Ref: BD-203

puntos “Proceso1: Acción”

(clustering, clasific, buscar,....)

Dia 1

..

..

..

Día n

“Proceso2: Acción”

INM (Observaciones)

NCEP (Reanálisis)

HadCM2 (Modelo)



Ejemplo

ANALOG

Resultado para la

precipitación

estacional en

España

INM-AEMET-FIC

64

PRECIPITACIONES - INVIERNO Y VERANO

C.Guadalquivir - punto 010: Validación método

"Analog"

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

61 66 71 76 81 86

Años

mm

/dia

Estimada invierno

Real invierno

Estimada verano

Real verano


Sistemas Indicadores DPSIR

PRESIÓN-IMPACTO-RESPUESTA

Drivers-Pressure-State-Impact-Response

Instrumentos de identificación, conocimiento, control y seguimiento de

los problemas tratados.

“Adecuación, Representatividad, Garantía, Continuidad, Aceptabilidad

científica”


Enlace con Documento Informe España sobre Emisiones


Impacto, Riesgo y Vulnerabilidad

Impacto de un cambio ≠ Riesgo

Riesgo = Prob x Efecto de un impacto

Vulnerabilidad = f (sensibilidad, adaptabilidad)


EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE

Rhamshorf

(Postdam ICIR)


EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE:

El riesgo de cambios abruptos

http://www.astroseti.org/noticia_1256_teoria_del_caos_una_breve_introduccion.htm



Física del Caos y complejidad

El estudio del caos con las ecuaciones de Lorenz donde σ es el número de Prandtl (viscosidad/conductividad térmica), r es de Rayleigh (John Strutt) (diferencia de temperatura entre base y tope) y b es la razón entre la longitud y altura del sistema.

Diagrama de la trayectoria del

sistema de Lorenz para los valores

r = 28, σ = 10,

b = 8/3 73 2014 F.Estadística_LBR


Física del Caos y complejidad

Conclusiones ESTADÍSTICA Y FÍSICA Y CIENCIA BIOGEOQUÍMICA

INNOVACIÓN Y UTILIZACIÓN DE TODAS LAS TÉCNICAS

SIG, INDICADORES SOLVENTES Y VALOR AÑADIDO

DISTINGUIR ENTRE CLIMA DEL PASADO REMOTO, CLIMA

RECIENTE Y ESCENARIOS FUTUROS DE CLIMA

DESCRIPCIÓN, COMPRENSIÓN, PREVISIÓN

DETECCIÓN FINGERPRINT = ESTADÍSTICA Y FÍSICA

TODOS LOS ESTADÍSTICOS


¡¡ Gracias por su atención !! ¡¡ GRACIAS POR SU ATENCIÓN !!


Anexos para el debate

Figure SPM.10 Temperature increase and cumulative carbon emissions


Simulación con forzamientos reales hasta 2003 y

escenarios futuros de temperatura hasta 2200

2007

(Fuente: Hansen et al, 2007)


Observed Changes in the Climate System (1/2)

Warming of the climate system is unequivocal, and since the 1950s, many of the observed

changes are unprecedented over decades to millennia. The atmosphere and ocean have

warmed, the amounts of snow and ice have diminished, sea level has risen, and the

concentrations of greenhouse gases have increased.

Each of the last three decades has been successively warmer at the Earth’s surface than any preceding

decade since 1850. In the Northern Hemisphere, 1983–2012 was likely the warmest 30-year period of

the last 1400 years (medium confidence).

Ocean warming dominates the increase in energy stored in the climate system, accounting for more

than 90% of the energy accumulated between 1971 and 2010 (high confidence). It is virtually certain

that the upper ocean (0–700 m) warmed from 1971 to 2010, and it likely warmed between the 1870s

and 1971.

Over the last two decades, the Greenland and Antarctic ice sheets have been losing mass, glaciers

have continued to shrink almost worldwide, and Arctic sea ice and Northern Hemisphere spring snow

cover have continued to decrease in extent (high confidence).

Observed Changes in the Climate System (2/2)

The rate of sea level rise since the mid-19th century has been larger than the mean rate during the

previous two millennia (high confidence). Over the period 1901 to 2010, global mean sea level rose by

0.19 [0.17 to 0.21] m.

The atmospheric concentrations of carbon dioxide, methane, and nitrous oxide have increased to

levels unprecedented in at least the last 800,000 years. Carbon dioxide concentrations have increased

by 40% since pre-industrial times, primarily from fossil fuel emissions and secondarily from net land

use change emissions. The ocean has absorbed about 30% of the emitted anthropogenic carbon

dioxide, causing ocean acidification.

Drivers of Climate Change (1/1)

Total radiative forcing is positive, and has led to an uptake of energy by the climate system. The largest

contribution to total radiative forcing is caused by the increase in the atmospheric concentration of

CO2 since 1750.

Ejemplo de forzamientos utilizados en el modelo GISS

(NASA) entre 1880 y 2003

2007


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The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe"


CRU-UEA


85

The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in

Europe" Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA.


86

The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe"



estadística para el anÁlisis y la … · para qué sirve la estadística en lima … y para qué...

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