http:// www.meteo.unican.es Proyecto de Regionalización de Escenarios de Cambio Climático en Cantabria. Métodos Estadísticos. Daniel San-Martín Carmen M. Sordo José Manuel Gutiérrez Sixto Herrera García [email protected]Instituto de Física de Cantabria, CSIC-UC CLIVAR. Clima en España: Pasado, presente y futuro, Madrid, 11-13 Febrero
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Proyecto de Regionalización de Escenarios de Cambio Climático en Cantabria. Métodos
Estadísticos.
Daniel San-MartínCarmen M. Sordo
José Manuel Gutiérrez
Sixto Herrera Garcí[email protected] de Física de Cantabria, CSIC-UC
CLIVAR. Clima en España: Pasado, presente y futuro, Madrid, 11-13 Febrero
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Contenido
Estudios anteriores: PNACC 1º Fase Regionalización en Cantabria
– Colaboradores– Downscaling dinámico y estadístico– Resolución: 10km y 1km.– Es necesaria esta resolución?
Downscaling Estadístico Resultados Preliminares
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Manola Brunet(5), M. Jesús Casado(1), Manuel de Castro(4), Pedro Galán(4), José A.Lopez(1), José M. Martín(1), Asunción Pastor(1), Eduardo Petisco(1),
Petra Ramos(2), JaimeRibalaygua(3), Ernesto Rodríguez(1), Luis Torres(3)
Método estadístico
Método dinámico
Segunda fase comienza en 2008-2010
PNACC: Primera Fase GCM (TAR)
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– Colaboradores– Downscaling dinámico y estadístico– Resolución: 10km y 1km.– Es necesaria esta resolución?
Downscaling Estadístico Resultados Preliminares
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G1. Grupo de Meteorología Aplicada: Dr. José Manuel Gutiérrez, (responsable)Dr. Antonio Santiago Cofiño, Dr. Jesús Fernández Fernández.D. Sixto Herrera GarcíaD. Daniel San Martín Segura
G2. Grupo de Física Estadística (CSIC/UC):Dr. Miguel Angel Rodríguez Díaz (responsable)Dra. María Dolores Frías
G3. Grupo de Investigación en Estudio y Gestión del Medio Natural:Dr. Domingo Fernando Rasilla Álvarez (responsable)Dr. Juan Carlos García Codrón
G4. Grupo de Investigación en Geografía Histórica del Paisaje:Dr. Manuel Frochoso Sánchez (responsable)D. Juan José Rodríguez Velasco
G5. Grupo de investigación en Ingeniería Oceanográfica y de Costas (GIOC):Dr. Fernando Méndez Incera (responsable)Dr. Raul Medina SantamariaDr. Iñigo Losada RodriguezDr. Cesar Vidal PascualDr. Mauricio González RodriguezDra. Sonia Castanedo Barcena
G6. Centro Meteorológico Territorial de Cantabria y Asturias (AEMET)
Regionalización en Cantabria: Grupos Colaboradores
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Objetivos del Proyecto
Los principales objetivos del proyecto son: Construcción de una climatología diaria presente de
Cantabria de alta resolución (10km y 1km) para precipitación y temperatura. (G1, G3 y G6)
Series climáticas de referencia para el período 1900-2000 (incluso para 1850-2000). (G4)
Generación de escenarios a escala regional mediante downscaling estadístico y dinámico. (G1, G2, G3, G5 y G6)
Proyección de clima marítimo (G5)
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Contenido
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– Colaboradores– Downscaling dinámico y estadístico– Resolución: 10km y 1km.– Es necesaria esta resolución?
Downscaling Estadístico Resultados Preliminares
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GCMEscenarios de Emisión
Regionalización en Cantabria: Downscaling
Climatología (1961-90)
A2
Downscaling
Estadístico, basado en técnicas empíricas para relacionar observaciones y simulaciones.
Y = f (X;)
Observaciones Históricas
La forma de modelo y los parámetros dependen de las distintas metodologías empleadas.
A2
RCMA2 B2El Downscaling Dinámico,
basado en RCMs sobre dominios reducidos con condiciones de contorno dadas por los GCMs.
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OBSERVACIONES
Técnicas de interpolación
10km
Regionalización en Cantabria: Resolución
MODELO DE ELEVACIÓN DIGITAL DEL TERRENO
Altura, pendiente, distancia mar, insolación potencial, orientaciones, bloqueos.
1km
+
Técnicas de interpolación + Modelos estadísticos
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Regionalización en Cantabria: Climatologías
Climatología de Precipitación (mm) y Temperatura Máxima (ºC) en el periodo 1973-2003
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Contenido
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¿Porqué Es Necesaria Esta Resolución?
Clima Mediterráneo
Clima Continental
Clima Atlántico
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Downscaling Estadístico: Métodos Utilizados
Existen numerosos métodos de downscaling estadístico que se agrupan en tres familías:
- Técnicas de regresión o funciones de transferencia, basados en modelos lineales o no lineales (ej: redes neuronales) para inferir las relaciones entre los predictandos y los predictores
- Técnicas de análogos y “tipos de tiempo”, basados en una preclasificación en un número finito de tipos de tiempo en base a su semejanza sinóptica.
- Generadores de tiempo, que simulan estocásticamente los valores diarios a partir de las predicciones de los valores mensuales.
En el marco del proyecto STARDEX se mostró que ningún método estadístico es superior a los demás y por lo tanto, al igual que en downscaling dinámico, es conveniente utilizar un ensemble de métodos.
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Downscaling Estadístico: Métodos Utilizados
En este trabajo se han utilizado 6 técnicas de downscaling distintas agrupadas en:- Análogos de una y dos etapas.- Regresión lineal local en tiempo (sobre un cluster) y espacio- Regresión lineal local en tiempo (sobre un cluster) y global en espacio- Regresión lineal global en tiempo y local en espacio- Regresión lineal global en tiempo y espacioTodos los métodos anteriores se aplicaron considerando una misma región (figura) y un mismo patrón espacial para caracterizar el estado de la atmósfera.Se consideraron los campos de Z, U y V en 1000mb, T y R en 850 mb y Temperatura a 2m, tomando los valores de las 00 y 24 para definir el patrón correspondiente al día analizado.
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Resultados Preliminares: Escenarios
En la siguiente figura se muestran los resultados obtenidos al realizar downscaling sobre la rejilla de 10km.Si bien el calentamiento es común a ambas variables, debemos notar que la diferencia entre la temperatura máxima y mínima no sufre grandes alteraciones.
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Resultados: Escenarios B1 y A2 (2071-2100)
Climatología de referencia (Tx)
Proyección
Anomalía
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Resultados: Evaluación de Incertidumbres
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Resultados: Evaluación de Incertidumbres
Las siguientes figuras muestran las proyecciones regionales para la temperatura mínima en Torrelavega y Tresviso, ilustrando las grandes diferencias que pueden obtenerse, incluso a escala regional.
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Conclusiones
Toda la información respecto al proyecto se puede encontrar en la página del grupo:http://www.mdm.unican.es/