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HERRAMIENTAS PARA TOMAR DECISIONES ROBUSTAS EN LA PLANIFICACIÓN DE LOS RECURSOS HÍDRICOS, INCORPORANDO ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO

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Identificación de escenarios climáticos

La generación de escenarios climáticos para ambas cuencas estuvo a cargo del Centro Nacional para la Investigación Atmosférica (NCAR por sus siglas en inglés; Proyecto PARA-Agua, 2014 c). Ellos utilizaron como fuente los modelos del CMIP5, que es un proyecto del IPCC que pretende proveer una herramienta basada en múltiples modelos de circulación global (MCGs por sus siglas en inglés) y escenarios para ilustrar el rango de los cambios posibles en el clima durante el siglo XXI. Los modelos utilizados en el CMIP5 varían desde aquellos que representan solamente la interacción entre el océano y la atmósfera, hasta modelos del sistema climático terrestre que representan las interacciones de los ciclos biogeoquímicos, la vegetación, capas de hielo, etc.  Los modelos del CMIP5 son la principal fuente de información disponible actualmente para predecir el clima en horizontes de largo plazo, y pueden informar sobre el rango de “escenarios posibles” del clima terrestre frente a diferentes cambios naturales o antrópicos. A su vez, esta información contiene los modelos hidrológicos utilizados para representar las condiciones locales en las cuencas y los efectos esperados por los cambios en el clima.

Sin embargo, la aplicación de los resultados del CMIP5 en la estimación del efecto del cambio climático global sobre los sistemas hidrológicos presenta algunas limitaciones con respecto al nivel de detalle espacial alcanzado por los modelos globales. Debido a su resolución espacial, estos resultados no son suficientes para representar los atributos del clima local. Por esta razón, la evaluación de los impactos locales en los recursos hídricos requiere el desarrollo de proyecciones climáticas a escala reducida. Las técnicas de reducción de escala – o “Downscaling” – consisten en asociar las propiedades de la atmósfera, obtenidas a partir de las salidas de los MCG (Modelos climáticos Globales) a las condiciones meteorológicas locales ya sea mediante modelos matemáticos de base física (downscaling dinámico) o modelos estadísticos (downscaling estadístico). Tales métodos recurren a los registros meteorológicos locales para establecer los modelos óptimos que representan mejor los datos observados permitiendo mayor confianza en la representatividad del clima futuro.

Existen diferentes enfoques para el proceso de reducción de escala, desde los más sencillos, como los análisis de sensibilidad basados en incrementos constantes (Δ-Delta), hasta los métodos dinámicos (ver Figura 25). Por su parte, los métodos estadísticos ocupan una posición intermedia y comprenden métodos paramétricos y no paramétricos.

Figura 25: Métodos utilizados en la reducción de escala (Downscaling) de los MCG

Figura 25: Métodos utilizados en la reducción de escala (Downscaling) de los MCG

Tomado de Maraun et al 2010

Ejemplos

[1] El proceso de “downscaling” consiste en la transferencia de información desde una resolución gruesa de los MCG (50 km) a una escala local o regional, lo cual se denomina cambio de escala o regionalización (IPCC, S.f.). Para esto se recurre a los registros meteorológicos locales a fin de obtener modelos que representen mejor los datos observados, con una mayor confianza en la representatividad del clima futuro. Existen diferentes enfoques para el proceso de reducción de escala, desde los más sencillos, como los análisis de sensibilidad basados en incrementos constantes (∆-Delta), hasta los métodos dinámicos. Por su parte, los métodos estadísticos ocupan una posición intermedia y comprenden métodos paramétricos y no paramétricos.

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