slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
“Mecanismo de interacción climática entre la actividad solar y la biota terrestre” PowerPoint Presentation
Download Presentation
“Mecanismo de interacción climática entre la actividad solar y la biota terrestre”

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 25

“Mecanismo de interacción climática entre la actividad solar y la biota terrestre” - PowerPoint PPT Presentation


  • 139 Views
  • Uploaded on

“Mecanismo de interacción climática entre la actividad solar y la biota terrestre”. por. M . en C. Jaime Arturo Osorio Rosales. Octubre 2011. PROPUESTA. La actividad solar ha sido propuesta como uno de los principales factores de la variabilidad climática.

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

“Mecanismo de interacción climática entre la actividad solar y la biota terrestre”


An Image/Link below is provided (as is) to download presentation

Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
slide1

“Mecanismo de interacción climática

entre la actividad solar y la biota terrestre”

por

M. en C. Jaime Arturo Osorio Rosales

Octubre 2011

slide2

PROPUESTA

  • La actividad solar ha sido propuesta como uno de
  • los principales factores de la variabilidad climática.
  • Se propone que el clima de la Tierra puede ser
  • modulado, por cambios en el flujo de la UVA en la
  • biota marina (DMS).
  • Cambios en la emisión de Dimetilsulfuro (DMS)
  • a la atmósfera producen cambios en el número de
  • Núcleos de Condensación Nubosa (CCN), Nubes
  • Bajas (Albedo) y Temperatura Superficial Oceánica.
slide3

ANTECEDENTES

1972

  • El DMS representa el enlace agua-aire (Océano - Atmosfera).

(Lovelock et al., 1972)

1987

  • El DMS producido por las algas y el fitoplancton en el océano
  • puede cambiar el balance de radiación en la Tierra.

(Charlson et al., 1987)

1997

  • La mayor fuente de CCN sobre los océanos es el DMS.

(Meinrat et al., 1997)

2005

  • Un mecanismo Radiación Ultravioleta - DMS es propuesto.

(Larsen, 2005)

slide4

CICLO DEL DMS

  • El Fitoplancton produce
  • Dimetilsulfuropropionato (DMSP).
  • El DMSP se libera en el agua y
  • se transforma en DMS.
  • El DMS es la mayor fuente
  • oceánica de aerosoles no
  • antropogénicos ( 90%).
  • Los aerosoles favorecen la
  • formación de CCN y Nubes Bajas.
  • Las concentraciones de DMS no
  • existen a más de 3km de altura
  • (Nubes Bajas < 3.5km).
  • El DMS se difunde a la atmósfera:
  • Se oxida y forma MSAque produce
  • aerosoles no antropogénicos.

( Charlson et al., Nature, 1987)

slide5

DATOS

Se utilizaron 4 series de datos para el análisis:

Concentraciones de Dimetilsulfuro (DMS).

Nubes bajas: (IR) (VI-IR).

Temperatura Superficial Oceánica (SST)

Radiación Ultravioleta A (320 - 400nm)

Nota: El rango tiempo se baso en los datos de nubes:

1983 – 2008

(25 años)

slide6

ZONA DE ESTUDIO

  • Datos mas homogéneos en espacio-tiempo que en otras zonas
  • La ausencia de datos es menor.
  • El efecto de la actividad solar se refleja mejor en esta zona (Zona No Antropogénica)
  • - Se presentan mejores posibilidades de observar la relación Sol-DMS.

Hemisferio Sur: Zona menos contaminada del planeta (40°-60°S)

slide7

Análisis (40°-60°S) del DMS

http://saga.pmel.noaa.gov/dms

Periodicidades

(Espectro Global)

1.2

1.7

3.5

4.7

7.8

- Todas las periodicidades estan por arriba del ruido rojo

slide8

Análisis Fractal de DMS

Gráfica del Espectro de Potencia del DMS.

Frecuencias Significativas

8.76

5.21

4.36

3.75

2.19

1.99

1.57

1.41

1.27

1.13

0.80

Exponente de Hurst= 0.968

Serie Persistente (posible predicción a futuro)

slide9

NUBES BAJAS

International Satellite Cloud Climatology Project

(http://isccp.giss.nasa.gov/)

ISCCP-D2

NUBES BAJAS (IR)

Periodicidades

(Espectro Global)

0.9

1.9

5.1

slide10

Análisis Fractal de Nubes Bajas (IR)

Gráfica del Espectro de Potencia de Nubes bajas (IR).

Frecuencias Significativas

8.42

6.31

4.20

3.14

3.09

2.51

1.94

1.74

1.36

0.78

Exponente de Hurst= 0.631

Serie Persistente (posible predicción a futuro)

slide11

Análisis de Nubes Bajas (VI-IR)

Periodicidades

(Espectro Global)

0.9

3

5

slide12

Análisis Fractal de Nubes Bajas (VI-IR)

Gráfica del Espectro de Potencia de Nubes bajas (IR)

Frecuencias Significativas

8.42

6.31

4.20

3.61

3.14

2.81

2.51

1.94

1.74

1.36

0.78

Exponente de Hurst= 0.637

Serie Persistente (posible predicción a futuro)

slide13

Temperatura Superficial Oceánica (SST)

Climatic Research Unit & Hadley Centre

http://www.cru.uea.ac.uk/cru/data/temperature/

Periodicidades

(Espectro Global)

1

3.9

8

slide14

Análisis Fractal de la Temperatura Superficial Oceánica:

Gráfica del Espectro de Potencia de SST

Frecuencias Significativas

8.77

5.25

4.36

3.27

2.19

1.99

1.58

1.42

1.14

0.90

0.57

Exponente de Hurst= 0.634

Serie Persistente (posible predicción a futuro)

slide15

Radiación Ultravioleta

Serie Ultravioleta A reconstruida – Tope Atmósfera

  • Debido a que los
  • proyectos son cortos
  • se unieron los datos
  • de varios satélites:

(DeLand et al., 2008)

  • Se utilizó una serie reconstruida de Radiación Ultravioleta A
  • (320-400nm ) de 1983 a 2008.

(Lean et al., 1998)

slide16

Radiación Ultravioleta A

  • Se observa una periodicidad de 11 años fuera del cono debido
  • al corto intervalo de la serie.
slide17

Análisis Fractal de Radiación Ultravioleta A

Gráfica del Espectro de Potencia de UVAT

Frecuencias Significativas

8.77

6.56

4.39

3.75

3.29

2.92

2.51

2.02

1.81

1.42

1.01

Exponente de Hurst= 0.469

Serie AntiPersistente (No predicción a futuro)

slide18

Se analizaron espectros de coherencia a través del método

  • de wavelet entre el DMS y las demás series:
  • SST
  • UVA
  • Nubes Bajas (IR)
  • Nubes Bajas (VI-IR)

DMS

slide19

DMS vs SST

0.5

0.8

1.7

4

slide20

DMS vs IR

0.5

0.8

1.7

5

DMS vs VI-IR

0.5

1

1.7

3

5

slide21

DMS vs UVA

0.4

0.7

1.2

3

slide22

CONCLUSIONES

  • Se estudio la relación entre el DMS y SST, IR, VI-IR y UVA.
  • Las series de DMS, SST, IR y VI-IR muestran persistencia y
  • por lo cual se puede hacer una estimación a futurocon
  • una probabilidad del 70% de que se exhiba la misma tendencia
  • a futuro de la serie.
  • Para la serie de UVA los resultados muestran una antipersistencia.
  • esto debido al corto intervalo de la serie. Se observa una
  • prominente periodicidad de 11 años fuera del cono de influencia.
  • El análisis fractal corrobora las periodicidades del método de wavelet.
  • Usando el método de wavelet, encontramos una predominancia
  • de periodicidades entre 3 y 5 años.
slide23

CONCLUSIONES

  • Las periodicidades entre 3 y 4 años podrían estar relacionadas
  • a la Oscilación del Sur El Niño (ENSO), a pesar que la zona
  • de estudio no se localiza en la zona de ENSO, los efectos
  • podrían estar presentes en los resultados obtenidos.
  • La periodicidad de 5 años podría estar asociada con la actividad
  • solar.
  • Se encontró una correlación entre el DMS y SST, una
  • anticorrelación entre el DMS y UVA, y la relación entre el
  • DMS y las nubes es principalmente no-lineal.
  • Nuestros resultados sugieren un mecanismo de retroalimentación
  • positiva entre DMS, Radiación Solar y Nubes Bajas.

Then, our results suggest a positive feedback interaction among DMS, solar radiation and clouds.

The VAR impulse-response function model indicates that Earth’s climate has a recovery period of

approximately 10 months and the existence of strong relations among clouds, DMS and SST and

between the SST and DMS.