Jaime Ribalaygua Fundación para la Investigación del Clima fic@ficlima ficlima

1. Aplicación de un método de regionalización estadístico, • con metodología analógica en dos pasos, • para la generación de escenarios • climáticos locales sobre España Jaime Ribalaygua Fundación para la Investigación del Clima fic@ficlima.org www.ficlima.org

2. 1. Consideraciones previas 1.1. Reducción de escala estadística: ventajas y desventajas • Ventajas: • Mucho menor coste computacional: permite ejecuciones múltiples, muy importante para cuantificar la incertidumbre • Permite obtener escenarios locales (si existen datos históricos) • Buenos resultados en fase de verificación (y en predicción operativa) • Desventajas: • ¿Relaciones no-estacionarias?: exige asumir la hipótesis de que las relaciones detectadas en el pasado se mantendrán en el futuro • Puede incurrirse en sobreajuste (“overfitting”) • En muchos casos no garantizan coherencia espacial ni intervariable de los escenarios Seminario CLIVAR. Febrero 2009

3. 1. Consideraciones previas 1.2. ¿Cómo afrontar esas desventajas? • Al definir metodología y seleccionar predictores, mantener siempre presentes dos ideas básicas: • El problema de las relaciones no-estacionariasy el sobreajuste: los predictores deben ser forzamientos físicos de los predictandos (esos vínculos físicos no cambiarán) • Las características y limitaciones de los MCGs: usar predictores simulados con fiabilidad por el MCG. Considerar también la resolución espacial y temporal del MCG • Considerar unatercera idea: • Nodebe hacerseestratificación estacionalen la búsqueda de relaciones, porque las características de las estaciones pueden variar en un escenario de cambio climático Seminario CLIVAR. Febrero 2009

4. 1. Consideraciones previas 1.2. ¿Cómo afrontar esas desventajas? • De acuerdo con la idea 1 (el problema de las relaciones no-estacionarias y el sobreajuste): • Seleccionar predictores bajo consideraciones teóricas, más que mediante análisis empíricos, que no garantizan relaciones físicas y pueden dar sobreajuste • Los predictores deben ser forzamientos físicosde los predictandos, y las relaciones a buscar deben ser las que mejor reflejen esos vínculos físicos Seminario CLIVAR. Febrero 2009

5. 1. Consideraciones previas 1.2. ¿Cómo afrontar esas desventajas? • De acuerdo con la idea 2 (las características y limitaciones de los MCGs): • Usar como predictores patrones espaciales mejor que valores puntuales (menos fiables en los MCGs). Además, los patrones aportan información sobre flujos, advecciones... • Usar variables de atmósfera libre, mejor simuladas que las de superficie • Usar variables que sean fiablemente simuladas por los MCGs para el futuro: diferencias con la predicción operativa • No ajustarse a la resolución temporal o espacial del MGC supone “perder información”. Muchos forzamientos físicos sólo se captan usando resoluciones finas. Por ello, debería trabajarse a escala diaria y sinóptica. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

6. 1. Consideraciones previas 1.2. ¿Cómo afrontar esas desventajas? • De acuerdo con la idea 3: • No hacer estratificación estacionalen la búsqueda de relaciones: los días de primavera del futuro pueden parecerse más a los de verano actuales • Si las relaciones predictores / predictando reflejan adecuadamente los vínculos físicos, esta estratificación estacional no mejora los resultados Seminario CLIVAR. Febrero 2009

7. 1. Consideraciones previas 1.2. ¿Cómo afrontar esas desventajas? • Otras recomendaciones: • Usar metodologías capaces de captar relaciones no-lineales entre predictores y predictandos • Los predictandos obtenidos deben tener coherencia espacial y meteorológica. Existen técnicas para garantizar esta coherencia • Se debensimular adecuadamente los valores extremos de los predictandos, evitando el “suavizado de extremos”. También debe simularse bien la varianza. Para ello se puede incluir un postproceso (“generadores estocásticos de valores meteorológicos”, “inflation”...) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

8. 2. Selección de predictores 2.1. Predictores para precipitación • La precipitación tiene su origen en ascensos de masas. Los principales forzamientos de esos ascensos son: • Forzamientos dinámicos • Forzamientos topográficos • Convección • Los forzamientos dinámicosa escala sinóptica están determinados por los campos degeopotencial en 500 y 1000 hPa(Ecuación “ω” de Holton) • Los ascensos topográficospueden inferirse de los vientos en superficie, muy relacionados con los flujos geostróficos en 1000 hPa • La convecciónestá relacionada con la estabilidad de la atmósfera. • Además, la humedad en troposfera bajainfluye en lacantidad de precipitación que se produce Seminario CLIVAR. Febrero 2009

9. 3. Descripción de la metodología de Análogos de la Fundación para la Investigación del Clima (FIC) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

10. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

11. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

12. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

13. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

14. Regresión lineal Múltiple (temperatura) • Para cada predictando (Tmax, Tmin), cada día problema, y cada punto u observatorio, se obtiene una ecuación de regresión lineal múltiple. • La regresión lineal Múltiple se obtiene entre la población de días análogos seleccionados (estratificación  reduce la no-linealidad) • Selección de predictores por pasos hacia adelante y hacia atrás • Predictores potenciales: • Espesores 1000/500 hPa y 1000/850 hPa • Seno del día del año • Temperatura promedio de los 10 días previos (el predictando en los días problema previos) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

15. Prestaciones de la metodología de la FIC • Es robusta desde el punto de vista teórico,aportando algunas soluciones eficaces: • Análogos versus clasificaciones: una “clase” especial alrededor del día problema • Estratificación sinóptica previa para reducir la no-linealidad • Selección de predictores fundamentada teóricamente • El proceso de verificación, usando como “observaciones” de los predictores un Reanálisis (ERA40 o NCEP americano), se supera de forma satisfactoria, en todas las escalas temporales • Buenos resultados, sobre todo para temperatura, en STARDEX, con una extensión al resto de Europa muy simple; en ENSEMBLES y en CLARIS (en Argentina) • Aplicada a predicción operativa, ofrece muy buenas prestaciones Seminario CLIVAR. Febrero 2009

16. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

17. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

18. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

19. 4. Incertidumbre en las simulaciones climáticas Seminario CLIVAR. Febrero 2009

20. 4. Incertidumbre 4.1. Fuentes de incertidumbre • Dos grandes preguntas: • ¿Cuáles serán las situaciones atmosféricas de baja resolución?: Tarea de los MCGs • Supuesta una situación atmosférica de baja resolución, ¿cuáles serán sus efectos en superficie, con alta resolución?: Tarea de la reducción de escala • La primera pregunta viene planteándose desde hace tiempo, y se vienen desarrollado estrategias • La segunda, menos atendida, pero muy importante para cuantificar la incertidumbre global Seminario CLIVAR. Febrero 2009

21. 4. Incertidumbre 4.1. Fuentes de incertidumbre • ¿Cuáles serán sus efectos en superficie?: incertidumbre propia de la reducción de escala. Dos tipos: • Incertidumbre relativa a la resolución espacial y temporal del input (MCG), hacen que una “misma” configuración de baja resolución pueda provocarefectos diferentes: • estructuras de mayor resolución espacial no resueltas por la resolución del MCG (estructuras convectivas) • estructuras de mayor resolución temporal no resueltas por la resolución temporal del MCG Seminario CLIVAR. Febrero 2009

22. 4. Incertidumbre 4.1. Fuentes de incertidumbre • ¿Cuáles serán sus efectos en superficie?: incertidumbre propia de la reducción de escala. Dos tipos: • Incertidumbre relativa a la reducción de escala (estadística): • Prestaciones de la metodología (forzamientos no considerados...) • ¿Se podrán aplicar las relaciones predictores / predictando obtenidas al futuro?: dos problemas • Problema de la “estacionaridad”: ¿se mantendrán las relaciones? • Problema del “rango de aplicabilidad de la metodología”: aunque se mantengan las relaciones, ¿serán aplicables? Seminario CLIVAR. Febrero 2009

23. Predictor 95% 5% Temperatura Seminario CLIVAR. Febrero 2009

24. Seminario CLIVAR. Febrero 2009 Workshop sobre técnicas de generación regionalizada de escenarios de extremos climáticos. Octubre 2008

25. LA REDUCCIÓN DE ESCALA ESTADÍSTICA EN ESTE NUEVO CONTEXTO OPORTUNIDAD: • Bajocostecomputacional adecuadoparaaplicarlosobremuchassalidas (ensembles, modelos y escenarios de emisiones): RETO: • Adaptarlasmetodologíasparagenerarsalidasprobabilísticas, y cuantificar la incertidumbre: "Recommendationsforthemodification of statisticaldownscalingmethodsfortheconstruction of probabilisticscenarios“ (ENSEMBLES) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

26. 5. Escenarios locales generados para España • (más información en www.aemet.es): Seminario CLIVAR. Febrero 2009

27. Temperatura máxima diaria: Valores medios anuales: Mayores calentamientos en el interior que en la costa, y mayor calentamiento a mayor altitud • 2011-2004 2041-2070 2071-2100 • (INM, 2007) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

28. Diferencias intraanuales: en verano mayores calentamientos que en invierno • (INM, 2007) Seminario CLIVAR. Febrero 2009 Workshop sobre técnicas de generación regionalizada de escenarios de extremos climáticos. Octubre 2008

29. Diferencias espaciales: necesidad del downscaling • Tmax, Julio 2041-2070, ECHAM4 A2 Seminario CLIVAR. Febrero 2009 Seminario Evolución del paisaje vegetal y el uso del fuego en la Cordillera Cantábrica. León, Noviembre de 2007 Workshop sobre técnicas de generación regionalizada de escenarios de extremos climáticos. Octubre 2008

30. Coherencia entre MCGs Seminario CLIVAR. Febrero 2009

31. En precipitación, cambios menos claros y mayores incertidumbres • (INM, 2007) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

32. Calentamientos en la costa menores que en el interior (efecto del océano) • (INM, 2007) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

33. 5. Escenarios locales para España • Escenarios de temperatura bastante robustos, en función del estado del arte de la generación de escenarios en el contexto internacional, y plenamente utilizables en planificación y evaluación de impactos (salvo para final de siglo, en que los cambios simulados por los MCGs son tan importantes que puede que la metodología esté fuera de su rango de aplicabilidad) Conclusiones • Manejar con más cautela los escenarios de precipitación, que además muestran señales de cambio menos claras Seminario CLIVAR. Febrero 2009

34. 6. Evaluación de impactos Seminario CLIVAR. Febrero 2009

35. 6. Evaluación de Impactos • Necesidad de estudios locales de impacto: • Ya hay escenarios locales disponibles (aunque hay que seguir actualizándolos) • Urge involucrar a los especialistas de cada sector afectado para que apliquen sus herramientas y modelos para evaluar los impactos que el clima futuro que definen esos escenarios locales producirá en ese sector a escala local Seminario CLIVAR. Febrero 2009

36. Pisos bioclimáticos de Rivas Martínez 6. Evaluación de Impactos Ejemplo en Andalucía (Escenario CGCM2-A2) • Presente • Periodo 2040-2070 80% (50-90%) Supramediterráneo Mesomediterráneo 54% (38-91%) Termomediterráneo Mesomediterráneo Seminario CLIVAR. Febrero 2009

37. 6. Evaluación de Impactos Ejemplo en Andalucía Tipos de ombroclima: (Escenario CGCM2-A2) • Presente • Periodo 2040-2070 83% (83-100+%) Húmedo Subhúmedo 72% (59-95+%) Subhúmedo Seco 38% (32-97+%) Semiárido Seco 47% (25-47+%) Semiárido Árido Seminario CLIVAR. Febrero 2009

38. 7. Extensión a Europa Seminario CLIVAR. Febrero 2009

39. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

40. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

41. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

42. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

43. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

44. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

45. Seminario CLIVAR. Febrero 2009

46. T Max Error Absoluto Medio Diario (ºC) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

47. T Max: Error Absoluto Medio Diario (ºC) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

48. T Min Bias (ºC) Seminario CLIVAR. Febrero 2009

49. FIC: 0.87 FIC: 0.90 P R E L I M I N A R!!! STARDEX STATIONS FIC: 0.89 FIC: 0.85 Seminario CLIVAR. Febrero 2009 ENSEMBLES GA5, Santander, October 2008

50. FIC: 0.85 FIC: 0.88 P R E L I M I N A R!!! FIC: 0.86 FIC: 0.76 Seminario CLIVAR. Febrero 2009 ENSEMBLES GA5, Santander, October 2008