Source: https://www.scribd.com/document/355702214/Amador-y-Alfaro-2007
Timestamp: 2018-11-21 18:12:20+00:00

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Modelos de cambio climatico
Ciclos Del Agua y Sus Efectos
Los Sistemas Presentan Con Frecuencia Un Estado de Equilibrio y Se Estructuran a Partir de Tres Elementos Básicos
Adaptacion Al Cambio Climatico Altiplano Guate
Desarrollo Sustentable 5.2
Expo Vulnerabilidad
La dimensión psicosocial en el entendimiento de las actitudes frente al Cambio Climático
Cambio Climatico y Acuicultuta
Cambio Climático y sus causas
2009_Pons_TesisMaster.pdf
GUIA_PRACTICA_TELEDETECCION.pdf
Caidas_Inclinadas
5. Flujo Gradualmente Variado
Formacion del bulbo humedo
Caidas_Inclinadas1.docx
Trabajo Final_riegos II (Oficial)
cf-cuellar_ap.pdf
radionucleicos_naturales
Informe Nº4 Analisis de Frecuencia
Métodos dinámicos y estadísticos de reducción de escala
Aplicaciones al clima, variabilidad climática y cambio climático.
Trabajo in extenso.
Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI) y Escuela de Física,
Universidad de Costa Rica (jorge.amador@ucr.ac.cr)
Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI), Escuela de Física
y Centro de Investigaciones en Ciencias del Mar y Limnología (CIMAR),
Universidad de Costa Rica (erick.alfaro@ucr.ac.cr)
Trabajo in extenso sometido al
III Congreso Iberoamericano sobre Desarrollo y Ambiente
5 – 9 Noviembre 2007
Autor para correspondencia, Dr. Jorge A. Amador, Centro de Investigaciones Geofísicas
(CIGEFI), Universidad de Costa Rica, 11501-2060 San José, Costa Rica. Tel. (506) 2511
5320 / Fax. (506) 2234 2703. Email: jorge.amador@ucr.ac.cr
Actualmente, las salidas de algunos Modelos Atmosféricos de Circulación General Acoplados
tienen buena habilidad para simular el comportamiento de variables (circulaciones) de gran
escala o escala global, las cuales a su vez, interaccionan con procesos de escala regional o local
en el ámbito del sistema climático. Sin embargo, estas salidas no son en general muy útiles para
el estudio de ciertos impactos locales, debido a que su resolución espacial está por encima de la
escala de los impactos locales que se desean analizar. Lo anterior es muy importante de tomar en
cuenta al estudiar impactos del clima, las actividades del hombre, la biodiversidad en los
ambientes marino-costeros y arrecifes en las regiones tropicales, por ejemplo. En términos
generales, se han usado dos aproximaciones para lidiar con esta deficiencia: los métodos de
ajuste de escala dinámico y las de tipo estadístico. Ambas técnicas muestran niveles similares de
habilidad bajo las mismas condiciones climáticas al estimar variables atmosféricas superficiales.
En el presente trabajo, se discuten los elementos básicos del sistema climático y las posibles
causas de los cambios observados en el sistema físico. Se presentan además en forma resumida,
los principales conceptos asociados a los elementos que definen el sistema climático, la
definición de clima de una región, algunos aspectos de la variabilidad climática asociada al
estado medio de la atmósfera y las generalidades del problema del cambio climático global con
énfasis en el aspecto regional del mismo. Se presentan además los esquemas metodológicos del
proceso de reducción de escala, una discusión sobre sus ventajas y limitaciones, así como
algunas aplicaciones al tiempo atmosférico y clima regional.
Palabras claves (keywords): Reducción dinámica de escala, reducción estadística de escala,
clima, variabilidad climática, cambio climático, impactos locales (dynamical downscaling,
statistical downscaling, climate, climate variability, climate change, local impacts).
Al final del período Cretácico, hace aproximadamente unos 65 millones de años, se
produjo la extinción masiva de los dinosaurios y otras especies vivientes. La causa de esta
catástrofe es aún incierta, aunque la teoría actualmente más aceptada es la que señala el impacto
de un meteorito de gigantescas dimensiones como detonante de un cambio climático con nefastas
consecuencias para la flora y la fauna del planeta. Durante el Cenozoico (Era Terciaria y
Cuaternaria), los mamíferos se multiplicaron y diversificaron como una natural consecuencia de
la desaparición de los grandes reptiles. Hace unos dos millones de años, durante el Plioceno,
también como consecuencia de profundos cambios climáticos, los mamíferos comenzaron a
declinar y muchas especies desaparecieron. Es a partir de la Edad de Hielo, en que aparece por
primera vez un primate avanzado (el homo). Hace aproximadamente unos 25.000 años se
extinguió el hombre de Neandertal, con lo que el homo sapiens pasó a ser la única especie
humana sobre la Tierra. Desde entonces los cambios climáticos han afectado la vida y
actividades del homo sapiens y por ende su capacidad de adaptación. La era actual parece
sorprender una vez más al hombre y a las especies vivientes ante la aparición de un nuevo
cambio climático, cuyo origen es aún desconocido en esencia (natural y/o antropogénico?). Sin
embargo, se acepta a menudo que ha sido el hombre y sus actividades las que han servido de
detonante para el cambio observado en las condiciones físicas del sistema (efecto invernadero).
En el presente trabajo, se discuten con algún detalle, los elementos básicos del sistema
climático y las posibles causas de los cambios observados en el sistema físico. Se presentan
además en forma resumida, los principales conceptos asociados a los elementos que definen el
sistema climático, la definición de clima de una región, algunos aspectos de la variabilidad
climática asociada al estado medio de la atmósfera y las generalidades del problema del cambio
climático global con énfasis en el aspecto regional del mismo (sección 2). Con el objetivo de
ofrecer los elementos relevantes a la línea de trabajo a seguir en este artículo, se discuten en la
sección 3, las guías metodológicas y los pasos más importantes del proceso de obtención de
escenarios climáticos regionales. Una discusión somera sobre los métodos de predicción
climática más comúnmente utilizados en la actualidad, se presenta a manera de marco general, en
las .secciones 4 y 5. Uno de los aspectos más importantes del proceso de obtención de estos
escenarios climáticos regionales lo constituyen las bases de datos históricas disponibles en la
región de interés, de manera que en la sección 6 se analiza lo relativo a los datos climáticos, la
documentación histórica y los indicadores de representación y su importancia y utilización en el
problema de la confección de escenarios climáticos regionales. La disponibilidad de recursos de
tipo científico (por ejemplo, información climática confiable, modelos y herramientas para la
preparación de escenarios climáticos regionales) y tecnológico (plataformas de computación y
acceso a redes de datos e Internet) se analiza en la sección 7. En la esta misma sección se
discuten algunas aplicaciones y ejemplos al tiempo meteorológico y a escenarios climáticos
regionales derivados para ilustrar los métodos discutidos. Otro de los más importantes elementos
del proceso de obtención de escenarios climáticos regionales lo constituyen los recursos
humanos e institucionales disponibles por país y en la región, aspectos que se analizan en la
sección 8. Las recomendaciones y sugerencias de los autores se encuentran en la sección 9, que
incluye aspectos de las necesidades de capacitación, entrenamiento y formación relativas al
Los conceptos técnicos y científicos utilizados en este trabajo siguen en todo momento, a
menos que se indique en el texto lo contrario, las definiciones básicas del Panel
Intergubernamental sobre Cambio Climático (en inglés, Intergovernmental Panel on Climate
org/memb/onlinemembservices/). el cambio climático. el “tiempo atmosférico” es el estado a corto plazo (minutos a días) de la atmósfera caracterizado usualmente en términos de temperatura.ametsoc. nubosidad. según se desprende de la evolución de este concepto en las últimas décadas. Como fuente complementaria de definiciones se utiliza el Glossary of Meteorology del American Meteorological Society (ver http://www. En contraste al clima. humedad. Elementos del sistema climático El clima está constituido por aquellos rasgos o elementos básicos (variables u observables) del sistema climático que tienen una variación relativamente lenta en el tiempo. como resultado de un mejor entendimiento de los factores y mecanismos que determinan los elementos .ch/). El periodo y espacio tridimensional sobre el cual se hace la estadística del sistema puede variar. 2. la hidrósfera y la litósfera y sus fronteras. (2006). considerando siempre la variabilidad en el tiempo y en el espacio de esas cantidades promedio. la variabilidad climática.Change. viento y temperatura. Lo normal es caracterizar el clima por promedios simples de las componentes o variables del sistema termodinámico (precipitación. la criósfera. Amador et al. la atmósfera.ipcc. por ejemplo) sobre períodos que pueden ir desde un mes o más hasta varios años. presenta una discusión del clima regional y mecanismos físicos de forzamiento atmosférico para varias escalas de movimiento. Para algunas aplicaciones. IPCC) relativas al clima. El sistema climático está conformado por la biosfera. visibilidad y viento en esas escalas temporales. el periodo de tiempo sobre el cual se promedia es del orden de varias décadas o más (promedios a largo plazo). en especial cuando se trata de cambios en el clima. precipitación. a los escenarios climáticos y a variables o elementos del sistema climático asociados a ellos (http://www.
vientos y precipitación. para caracterizar las señales o elementos que distinguen las condiciones de un área o región con respecto a sus promedios sobre el periodo elegido. por ejemplo).. Variabilidad climática Al igual que el clima. ver Oliver 2005). de variabilidad intra-estacional. estacional. durante periodos de tiempo previamente establecidos (p. el ejemplo más utilizado de esta variabilidad es la clasificación climática por zonas. 2.e. En el aspecto espacial. 2. Thornthwaite o Koeppen.del clima y su variabilidad. métodos de Holdridge. En la escala temporal y más allá del orden de la escala sinóptica (varios días) se puede hablar. Cambio climático El concepto de cambio climático es utilizado para caracterizar cambios sistemáticos sostenidos en los promedios a largo plazo de los elementos o variables climáticas (temperatura. por ejemplo. Marengo y Amador (2005) presentan un resumen de los principales modos de variabilidad regional y algunos ejemplos de cambio climático observado en América Latina. El cambio climático en un sistema como el de la Tierra puede deberse a mecanismos físicos de forzamiento externo como cambios en las emisiones de . cada una de ellas relativamente homogénea en espacio y tiempo con respecto a las variables consideradas. del ciclo anual o inter-anual.1. Es así como se puede hablar de clima local (por ejemplo promedios de variables a largo plazo sobre áreas relativamente pequeñas) y clima regional o global (promedios de los observables sobre áreas o regiones de escala continental o global). el concepto de variabilidad climática puede ser definido en función de términos temporales o espaciales (desviaciones temporales o espaciales de las variables con respecto a los promedios considerados).2.
Un problema semejante se presenta al discutir el ligamen entre el cambio climático y el efecto de este sobre la frecuencia e intensidad de eventos meteorológicos extremos como sequías. se entiende que el cambio climático es esencialmente el debido al forzamiento de tipo antropogénico. inundaciones y tormentas severas. ¿Cómo afecta o puede afectar el cambio climático global los diversos aspectos relativos a la variabilidad en escalas temporales y espaciales menores? Aún cuando se acepta generalmente que puede haber un efecto presente en estas escalas de circulación menores. no se han establecido conexiones entre emisiones de gases de efecto invernadero y el comportamiento observado de los huracanes. El escenario está basado en un conjunto internamente consistente de relaciones físicas o estadísticas entre los distintos parámetros del sistema climático y se construye para ser utilizado explícitamente para identificar e investigar las posibles consecuencias de ese estado en diferentes sectores sociales.radiación solar o cambios en los parámetros orbitales. en un reciente y detallado trabajo de investigación. Escenarios climáticos El concepto de escenario climático se utiliza para denotar un estado probable o plausible. del sistema climático ante uno o más diferentes tipos de forzamientos como los descritos en la sección anterior. el cual a su vez sirve de entrada o dato inicial a los modelos de impacto social. normalmente simplificado. (2005) concluyen que las afirmaciones de ligamen entre cambio climático e impacto de huracanes son prematuras ya que entre otras razones. 3. así como también por procesos internos del sistema climático o a forzamiento de tipo antropogénico. et al. Para el caso de los huracanes. En el marco de este trabajo es usual la pregunta. En este trabajo. no ha sido posible determinar hasta el momento cómo y en que medida afecta a cada una de esas escalas de movimiento. por ejemplo. El o los escenarios climáticos . Pielke Jr.
Un escenario de cambio climático es simplemente la diferencia entre un escenario climático y el clima actual o de una línea o estado base. Este tipo de aproximación al problema se realiza mediante los denominados modelos atmosféricos de circulación general (MACG). la escala global. Para este proceso se requiere un conocimiento adecuado de las condiciones iniciales del clima con base en una distribución apropiada de observaciones de los parámetros del sistema durante periodos adecuados. A medida que la velocidad de procesamiento de las computadoras y su capacidad de almacenamiento de datos han aumentado. los cuales permiten una mejor representación del sistema climático y sus interacciones como un todo. Las proyecciones sobre del clima son generalmente resueltas en esta escala global utilizando el sistema completo de ecuaciones dinámicas sobre el dominio geométrico del globo terrestre usando algún tipo de representación espacial y temporal de las variables (soluciones en diferencias finitas o mediante métodos espectrales. que junto a las representaciones . Datos faltantes en el tiempo o regiones con pocos datos climáticos introducen importantes incertidumbres en las predicciones. Los modelos MACG acoplados (MACGA) del tipo climático.construidos mediante estos elementos usualmente requieren conocimiento del sistema climático actual. se han venido utilizando modelos atmosféricos acoplados a modelos oceanográficos (o a otros modelos geofísicos). constituyen en realidad una representación generalmente simple del sistema climático y se emplean para preparar las predicciones o proyecciones del clima hacia el futuro para diferentes horizontes de tiempo. procesos físicos de escalas menores no representados explícitamente en las ecuaciones. siendo la más extensa de ellas en el aspecto espacial. Las interacciones entre las diferentes componentes del sistema climático se llevan a cabo en diferentes escalas espaciales y temporales. básicamente) e incluyendo en la mayor parte de los casos.
En esta fase. incluidas las incertidumbres en las predicciones asociadas a diferentes estados iniciales. c) estudios locales donde los resultados de los modelos y datos climáticos observados son interpolados de . conllevan a aumentar la dispersión e incertidumbre de los resultados y proyecciones.5˚ x 0. de datos climáticos que determinen la línea o estado base del clima en la región de interés y de un sistema o grupo de procedimientos para traducir o transferir la información global sobre el estado futuro estado del sistema a la escala espacio-temporal requerida. 4. ya sean de tipo físico-dinámico. El problema físico de los estudios de adaptación La mayor parte de los estudios de adaptación basados en escenarios de clima futuro derivados directa o indirectamente de MACGA son generalmente realizados en una de las siguientes tres escalas. Las predicciones y los escenarios climáticos regionales son generalmente derivados de los globales mediante distintos tipos de procedimientos. a) simulaciones globales llevadas a cabo usando bases de datos climáticos interpolados a una resolución de 0.5˚ o mayor. la disponibilidad de bases de datos regionales es un elemento de especial importancia. Para la obtención de escenarios climáticos regionales se requiere entonces de información básica de estos modelos y sus predicciones a diferentes horizontes temporales.simlpificadas de los procesos físicos y dinámicos del sistema. b) análisis regionales utilizando rejillas o mallas de más alta resolución donde los datos climáticos han sido reducidos de escala o ajustados a una escala requerida (“downscaling”) con base en los resultados de los MACGA ó. Un problema usual en el uso de datos climáticos es la diferencia en el espaciamiento temporal y espacial de los datos en relación con la información obtenida de los MACGA. estadístico o mixto (híbrido) y en algunos pocos casos mediante inferencias subjetivas.
sin embargo. A pesar de que cada uno de estos tres procedimientos poseen ventajas y desventajas. En algunos casos. suelos (o superficies). En sectores relevantes (por ejemplo. se usan estimaciones horarias basadas en . (2005). marino-costeros. agricultura y salud humana) los cambios climáticos que ocurren a lo largo de muchos años o décadas son de especial importancia para determinar los efectos en la disponibilidad de electricidad. mientras que los impactos determinados por la c) atribuyen generalmente más certidumbre de lo garantizado por el MACGA y no pueden ser fácilmente utilizados para regiones en que se desea obtener implicaciones socio-económicas específicas y repuestas a los problemas de manejo de recursos. primero para permitir el muestreo del sector de interés con una intensidad tal que refleje la interacción entre clima. discuten con detalle algunos de estos aspectos para estudios de impacto y adaptación con énfasis en los países en desarrollo. La escala intermedia b) tiene potencial para proveer análisis de escenarios que son de valor real para los que toman decisiones tomando en cuenta variaciones espaciales regionales e interacción con los elementos climáticos que la caracterizan. el cambio estacional de cultivos o la incidencia y frecuencia estacional de enfermedades ligadas a las condiciones climáticas. hidrología e impactos humanos y segunda para proveer resultados de simulación en una escala operacional importante para la toma de decisiones. como en el de los modelos de manejo de ecosistemas. recursos hídricos. La necesidad de obtener datos con una alta resolución espacial se debe principalmente a dos razones.alguna manera a las coordenadas de algún sitio de interés (Price et al. la alimentación y los riesgos de enfermedades asociadas a estos cambios. Jones et al. la escala global a) es muy extensa y solo provee un análisis “muy general”. cambios en la variabilidad climática interanual o en escalas temporales menores afectan aspectos esenciales en el manejo de embalses de tipo plurianual. 2001).
debe siempre tomarse en cuenta que las relaciones estadísticas no son relaciones de causalidad. 5. interaccionan con procesos de escala regional o local. Cuando se utilizan ambas técnicas de manera interrelacionada. 2000. las cuales a su vez.información diaria o mensual y en modelos más complejos que requieren valores diarios para representar los procesos humanos y se utilizan los generadores estocásticos de tiempo (Semenov y Barrow 2000) a partir de datos mensuales. Métodos de predicción climática mediante ajuste o reducción de escala Como se mencionó anteriormente. ambas técnicas muestran niveles similares de habilidad bajo las mismas condiciones climáticas al estimar variables atmosféricas superficiales (Gershunov et al. . Wilby y Dawson 2004). es decir la numérica y la estadística. 2004). se han usado dos aproximaciones para lidiar con esta deficiencia: las técnicas o métodos de ajuste de escala dinámico y las de tipo estadístico. lo que implica en principio menor habilidad para describir y entender la física y dinámica de las interacciones entre los diversos componentes del sistema climático. Cabe mencionar que las relaciones estadísticas deben estar sustentadas por un modelo conceptual físico. se habla de esquemas o técnicas híbridas o mixtas. estas salidas no son en general muy útiles para el estudio de impactos locales debido a que su resolución espacial está por encima de la escala de los impactos locales que se desean analizar (Wilby et al. Hoy en día. Sin embargo. actualmente las salidas de algunos MACGA tienen una buena habilidad para reproducir el comportamiento de variables de gran escala o escala global. A pesar de estos resultados. En términos generales.
La reducción dinámica de escala también se puede aplicar a MACGA del tiempo atmosférico como el GFS (Sela 1982. Métodos dinámicos El método de ajuste dinámico es un procedimiento para obtener información de alta resolución sobre el tiempo atmosférico. la resolución de estos modelos globales es del orden de 150-300 km de latitud por 150-300 km de longitud. cuando los modelos de impacto requieren información en escalas locales para producir resultados o escenarios de clima o de cambio climático en esa misma escala. Hay evidencia de que los MCR simulan significativamente mejor el clima y la meteorología regional que los MACGA. Este tipo de procedimiento de ajuste dinámico es muy útil y con frecuencia necesario. clima o cambio climático a partir de MACGA de relativamente baja resolución. en especial sobre regiones montañosas (Giorgi y Mearns 1999). se podría esperar que la incertidumbre asociada a los resultados aumente. El MCR está dinámicamente inmerso en el modelo global (proceso de anidamiento) para obtener información en escalas menores a las de este modelo. de manera que este método de ajuste dinámico es conveniente o necesario para estimar la información requerida en escalas menores a las de los MACGA. La mayoría de los modelos de impacto requieren información en escalas del orden de 50 km o menos.1. 5. 1993. 1988) y modelos anidados regionales (MR) utilizados usualmente también para tiempo atmosférico como el MM5 (Grell et al. una característica importante del dominio espacial en Centroamérica. Dudhia et al. . El método de ajuste dinámico utiliza un modelo de área limitada de alta resolución (modelo climático regional o MCR) con condiciones de frontera como función del tiempo derivadas del MACGA. Típicamente. 2005). Los MCR generalmente utilizan dominios de trabajo a nivel regional o sub-regional (por ejemplo 106 – 107 km2) con resoluciones de 20 a 50-60 km. En casos especiales las resoluciones pueden llegar aún a escalas menores (Stolz 2004). sin embargo.
Lo anterior conlleva un proceso de evaluación de los MACGA disponibles. es decir. de manera que esta información a su vez es transferida de nuevo en el tiempo al MCR mediante un proceso de interacción continua.b). Estos elementos forzantes del clima son imprescindibles por su . el ajuste dinámico posee algunas ventajas y desventajas. lo que sucede física y dinámicamente en el MCR puede ser transferido al MACGA. si este es el caso. Como todo procedimiento en que interviene la incertidumbre o falta de conocimiento sobre la naturaleza de las relaciones entre las distintas componentes del sistema climático. two-way nesting) modificando así los procesos de escala global. Un aspecto importante de esta técnica es que el proceso se puede implementar utilizando retroalimentación dinámica. cada cierto tiempo de integración. para identificar el modelo o el grupo de modelos que mejor brinde información sobre las condiciones de contorno (típicamente cada seis horas en el dominio de interés) al MCR (ver aplicación completa en Rivera y Amador 2007a. Entre las ventajas más importantes de este método se puede argumentar el hecho de que actualmente los modelos dinámicos incorporan el “estado del arte” en cuanto a la física y dinámica conocida del sistema climático. en especial cuando los resultados provienen de modelos o sistemas acoplados que incluyen los procesos de interacción tierra-océano-atmósfera. vía las fronteras comunes del dominio de anidamiento (en inglés. Los resultados obtenidos del clima o del cambio climático obedecen entonces a relaciones de orden físico y no empírico o estadístico como en el caso de las otras técnicas en que la relación de causalidad no está presente. La identificación del MACGA (o de los MACGAs) que mejor brinde(n) información climática (el que o el grupo que mejor capture los rasgos o elementos forzantes climáticos regionales fundamentales) al MCR es un paso importante en la obtención de escenarios climáticos regionales a alta resolución si se utiliza esta técnica dinámica.
3 km para compararla con los datos observados en estaciones puntuales y con los impactos sociales sufridos. A pesar de las ventajas de tipo físico y dinámico. los grandes centros de predicción mundial sobre cambio climático ofrecen en línea. buena experiencia en modelado climático y en general tiene requerimientos altos de uso computacional. la aplicación de este método requiere considerable conocimiento del clima y la variabilidad climática regional. . Con frecuencia. resultados o predicciones climáticas para distintos horizontes de tiempo de modelos individuales (a menudo bajo diferentes condiciones iniciales) o de una colectividad de modelos (también llamados “ensembles”). lo cual es indudablemente importante en la aplicación de los modelos de impacto. lo cual constituye una oportunidad para obtener escenarios climáticos y estimados estadísticos de la dispersión de esas predicciones que pueden ser utilizadas para la formulación de medidas de adaptación sectorial. El Centro de Investigaciones Geofísicas (CIGEFI) tiene actualmente en uso un cluster pequeño (10 procesadores) y un cluster más grande (42 procesadores) con base en prototipos de estaciones de trabajo computacional usando procesadores rápidos de uso comercial.relación física con escalas sub-regionales o locales. como los necesarios para correr los MACGA. sin embargo. el uso de un cluster de computadoras para resolver este problema es una opción viable y no tan costosa. Con los avances computacionales de los últimos años. en algunos casos. Estas facilidades de cómputo han sido utilizadas para aplicar este proceso de reducción de escala al caso del huracán Mitch (simulaciones numéricas) a fin de determinar la distribución espacial y temporal de la precipitación para la costa Pacífica de Costa Rica (Amador y Bonilla 2007) en una escala de hasta 3. o en bancos de datos especiales.
Los datos de entrada son del NCEP/NCAR ( Kalnay et al. del 25 de octubre a 06. 1996) . del 26 de octubre de 1998.00 GMT a las 12.3 km de resolución).00 p.00 GMT (06.00 a. de acuerdo a simulaciones realizadas con el modelo de mesoescala MM5 ejecutadas en el cluster Sibú-Ará del Centro de Investigaciones Geofísicas de la Universidad de Costa Rica (Apéndice I). hora de Costa Rica) en a) el dominio madre (90 km de resolución). b) dominio 2 (30 km de resolución). Vientos en 850 mb (1500 m de altura aproximadamente) y distribución de precipitación acumulada para el 25 de octubre de 1998 de las 00.m.m. c) dominio 3 (10 km de resolución) y d) dominio 4 (3. a) b) c) d) Figura 1.
3 Km. 2007) Un aspecto importante de esta técnica de ajuste dinámico es la necesidad de entrenamiento y formación de personal especializado para la aplicación de los modelos dinámicos. 1c. Shamarock et al. 5. Adicionalmente. El caso estudiado es el del huracán Mitch (octubre. es decir. éstas son en general flexibles y el uso de “ensembles” o agrupaciones de tipo estadístico de escenarios climáticos permite un análisis relativamente . Este tipo de procedimiento se puede aplicar para los escenarios de cambio climático si se poseen predicciones de MACGA a varios horizontes de tiempo y se anida un MR del tipo MMM5 o WRF (Weather Research and Forcasting. respectivamente). Estas técnicas son muy útiles cuando se requiere una evaluación rápida de escenarios climáticos locales a un relativamente bajo costo. conforme se va del dominio de 90 Km al de 3. Dudhia et al. 2005. utilizando para ello información estadística o de relación derivada de series de tiempo históricas. Nótese el mejoramiento en el detalle del campo de vientos de precipitación conforme la resolución se hace más fina. 10 y 33 Km (Figura 1a. 30.2. la interpretación de los resultados y la aplicación de éstos a los diferentes sectores de la sociedad. y 1d. 1b. La Figura 1 muestra un ejemplo de reducción dinámica utilizando datos de entrada del NCEP/NCAR (Kalnay et al. Métodos estadísticos Las técnicas de ajuste de escala estadístico usan las salidas de los MACGA y permiten la construcción de escenarios climáticos para sitios individuales o regiones con una resolución a diferentes escalas temporales como la diaria. 1993. la mensual y la estacional.noviembre 1998) para cuatro dominios de integración utilizando interacción dinámica de dos vías entre los dominios de 90. Wang et al. 2005) como MCR. 19996) y el MM5 (Grell et al.
Alfaro y Amador 2003). De especial atención en estas técnicas es el hecho de que las relaciones predictor-predictante son algunas veces no estacionarias (Wilby y Dawson 2004). lo cual. ya que el uso de estas técnicas requiere datos de buena calidad que se extiendan por periodos de tiempo . los modelos Vectoriales Auto Regresivos-Medias Móviles o VARMM (Alfaro y Cid 1999. Estos métodos difieren principalmente en la forma de calcular la función matemática de transferencia y en el proceso del ajuste estadístico. Todos los esquemas de ajuste de escala estadístico se basan en relaciones empíricas entre los predictores de gran escala derivados de los MACGA (temperatura. las Funciones Ortogonales Empíricas o FOE (Alfaro.b). por ejemplo) y los predictantes regionales o locales. En gran medida esto ha sido posible por los avances durante los últimos años en el desarrollo de la base de datos geofísicos NUMEROSA del CIGEFI-UCR (Soley 2005). Dentro de los métodos estadísticos más usados están las técnicas del análisis multivariado. 2002). viento y precipitación. Alfaro 2007a. varias de las cuales han sido utilizadas por investigadores del CIGEFI-UCR para el estudio de distintos campos superficiales sobre Centroamérica tales como la precipitación y temperatura superficial del aire y que se suponen están relacionadas con fenómenos de una escala mayor o global como el ENOS (El Niño-Oscilación del Sur). simula mejor el comportamiento real del sistema climático. la Descomposición en Valores Singulares o DVS (Enfield y Alfaro 1999). Alfaro y Soley 2001) y las Regresiones Lineales o RL (Alfaro 2000. Como ejemplo de algunas de las técnicas ya implementadas y utilizadas en la región se pueden citar el Análisis de Correlación Canónica o ACC (Soley y Alfaro 1999.confiable de la dupla riesgo/incertidumbre (ver Tabla 1 con detalles sobre sus fortalezas y debilidades más adelante según Wilby y Dawson 2004).
razonables para asegurar alguna estabilidad estadística en las relaciones entre predictores y predictandos. o altura del oleaje. poco demandante La escogencia del tamaño del dominio y su computacionalmente y fácil de transferir localización afectan los resultados.Las relaciones predictor-predictante son tradicionales” tales como la calidad del aire con frecuencia no estacionarias. Soley y Alfaro 1999. Es aplicable a predictantes “no. riesgo/incertidumbre. Alfaro et al. Tabla 1. Los resultados no retroalimentan al MACGA. especialmente si se usan series de tiempo cortas. Balance general de las debilidades y fortalezas del ajuste de escala estadístico (Wilby y Dawson 2004). La escogencia de las variables usadas como predictores afectan el resultado. entre diferentes plataformas de trabajo. La variabilidad climática de baja frecuencia se vuelve problemática. La escogencia del esquema empírico de la función de transferencia afecta el resultado. Fortalezas Debilidades Brinda información en la escala de las Depende del realismo del forzamiento en la estaciones meteorológicas usadas a partir frontera del MACGA. Barato. Una de las técnicas que permite transferir en forma eficiente información de un campo de variables con un número grande de predictores hacia otro campo de variables con un número grande de predictantes es el ACC (Johnson y Wichern 1988. Los “ensambles” de los escenarios Requiere datos de muy buena calidad para climáticos permiten el análisis de la calibración del modelo. . de las salidas de los MACGA.
Los patrones espaciales de TSM (b) y de precipitación (c) se muestran como la correlación de los modos mostrados en (a) con las series de tiempo de los campos respectivos. Las series de tiempo y su correlación se muestran en (a): TSM (línea sólida) y la precipitación (línea a trazos). Alfaro 2007b). Una ventaja del uso de esta técnica es que no asume una relación estacionaria entre los campos de los predictores y los predictantes ya que se pueden incorporar las tendencias existentes en alguno de ellos como fuente de variabilidad (Gershunov y Cayan 2003). Segundo modo de variabilidad del ACC entre los campos de TSM durante el trimestre de AMJ y la precipitación sobre Centroamérica durante el trimestre de ASO.0 60 20 40 16 20 12 0 -1. Gershunov y Cayan 2003.0 0.2006). Mode 2 -1.72. . es decir los valores de la rejilla de TSM en (b) y las estaciones de precipitación en (c). la correlación entre las series es de 0.0 8 150 200 250 300 350 265 270 275 280 Figura 2. Mode 2 2 1 0 -1 -2 1958 1968 1978 1988 1998 b) c) SST -> Prec SST -> Prec correlations. Mode 2 correlations. a) SST -> Prec AMJ-SST and ASO-Prec(dashed). 1: rojo oscuro).0 1. TSM. Los valores de correlación se representan por la escala de colores (-1: violeta.0 0.5 1. la precipitación.0 0. En esta técnica se asocian patrones presentes y pasados del campo usado como predictor (temperatura superficial del mar. por ejemplo) al campo de la variable sobre la cual se quiere hacer el ajuste de escala tomado como predictante (por ejemplo.
si se poseen proyecciones de MACGA de la TSM. Para ilustrar lo que se puede hacer con esta técnica en el caso de obtención de escenarios climáticos para la región. es muchas veces indispensable poseer conocimientos y experiencia en el tiempo atmosférico y clima regional. ubicado sobre la costa Pacifica y el Norte de Centroamérica. El inconveniente de esta técnica es que las relaciones entre predictor-predictante son únicas y válidas solo para ese sitio específico. Por supuesto que esta técnica puede ser implementada para un conjunto de estaciones definidas pero con un relativo alto costo computacional. Para una adecuada utilización de este tipo de procedimiento estadístico. pues se puede asociar una interpretación física más sólida a la relación estadística encontrada. simples o múltiples. el posible comportamiento de la precipitación. en la Figura 2 se observa que temperaturas anómalamente cálidas (frías) en el Pacífico ecuatorial del este acompañadas de temperaturas anómalamente frías (cálidas) en el Mar Caribe (Figura 2b) tienden a estar asociadas con una disminución (un aumento) de la precipitación sobre una porción amplia del istmo (Figura 2c). En esta figura se muestra que un contraste fuerte de temperaturas entre el Pacífico ecuatorial del este y el mar Caribe durante el trimestre de Abril-Mayo-Junio (AMJ) afecta la distribución de precipitación en el istmo centroamericano durante el trimestre Agosto-Setiembre-Octubre (ASO). Actualmente se han obtenido algunos resultados preliminares para la precipitación sobre Centroamérica usando esta técnica por parte de investigadores del CIGEFI-UCR (Figura 2). para las situaciones especiales requeridas. . se pueden deducir. Otra técnica de fácil implementación y que no requiere conocimientos avanzados de estadística es la basada en regresiones lineales. A modo de interpretación. en donde se busca establecer una relación significativa entre distintos predictores de las salidas de los MACGA y algún predictante como la precipitación en un sitio específico.
Estos autores propusieron un esquema híbrido de ajuste de escala (Figura. En estos casos. el esquema dinámico precede al estadístico. generalmente precipitación o temperatura superficial del aire. Métodos Mixtos A menudo.b). Entre más miembros del ensemble se utilicen. Estos resultados son posteriormente usados como forzantes de los campos troposféricos superficiales. en un esquema de ACC. los métodos dinámicos y estadísticos por si solos no permiten construir un cuadro de escenarios en el que se definan adecuadamente sus incertidumbres y limitaciones. (2000) y Gershunov (2004). 5. En general. en este tipo de problema. Un método mixto que toma ventaja de la técnica ACC para la construcción de escenarios de cambio climático ha sido propuesto por Gershunov et al. el cual podría consistir simplemente en la determinación de incertidumbres con base en diferentes miembros de un ensemble o colectividad de resultados de los MACGA (Rivera y Amador 2007a. más estables serán los estadísticos de la distribución de las variables en los escenarios climáticos. . aunque su uso es generalmente más complejo de implementar y requiere de experiencia más formal y documentada. 3) en donde por ejemplo los patrones de campos de temperatura superficial del mar se asocian con patrones de variabilidad de las salidas de los MACGA como puede ser la altura del geopotencial en 500 hPa.3. los métodos mixtos o híbridos pueden ser utilizados.
El Climate Prediction Center del National Oceanic Atmospheric Administration (NOAA / CPC) tiene en desarrollo un proyecto comprensivo para mejorar el análisis de precipitación diaria basada en observaciones directas en las Américas. Adaptado de Gershunov (2004). El objetivo de este proyecto es desarrollar productos para el análisis y aplicaciones de datos de precipitación diarios. Algunas bases de datos de carácter más regional. mensuales y estacionales mejorados en un sistema . Datos climáticos.Figura. han sido desarrolladas por entes o instituciones nacionales de países desarrollados. 6. 3. estadístico e híbrido. Ejemplo de un esquema comparativo entre las aproximaciones del ajuste de escala dinámico. documentación histórica e indicadores por representación La mayoría de las bases de datos para estudios y aplicaciones al problema del cambio climático en la región han sido recopiladas y organizadas por los Servicios Meteorológicos o Hidrológicos Nacionales y/o por otras instituciones nacionales o regionales de los países que tienen responsabilidad a nivel gubernamental para el ofrecimiento de servicios públicos a los diferentes sectores de la sociedad.
7.de/IPCC_DDC/. están disponibles en la Organización Meteorológica Mundial (World Meteorological Organization. Los productos están en expansión y esta iniciativa espera incluir todos los países de la región. Los científicos sociales pueden ofrecer una importante contribución al rescate e implementación de bases de datos históricas para aplicaciones al cambio climático. las comunicaciones para acceso a redes de datos y las redes de Internet. en especial porque una parte de su trabajo consiste en el análisis de información y documentos históricos de décadas o siglos atrás en los que a menudo se consignaban datos sobre el tiempo y clima de la región. Los tecnológicos incluyen entre otros. .dkrz. las plataformas de computación. proxy data) han sido utilizados en diferentes estudios de impactos locales (Jansen et al. WMO Distributed Databases) en http://www. 2007).noaa.cpc. Recursos científicos y tecnológicos para la obtención de escenarios climáticos Por recursos científicos se entiende la información climática confiable.shtml.html y en http://cera-www. En relación con los indicadores por representación (en inglés.ch/web/ddbs/ddbs.de mallas en apoyo al monitoreo del clima. predicción climática e investigación aplicada. incluyendo cambio climático. los modelos numéricos atmosféricos (de tiempo y clima) disponibles y en uso actual y las herramientas de diverso tipo adquiridas para la preparación de escenarios climáticos regionales.wmo. según se describe en: http://www.gov/products/precip/realtime/index.ncep. Información y direcciones electrónicas de otras bases de datos para diferentes tipos de aplicaciones. Un ejemplo de este tipo de contribuciones se encuentra en los trabajos de Solano (1999) y Solano y Díaz (2005) que permiten aplicaciones como las de Amador (2003).
que fue diseñado para simular o predecir circulaciones regionales y de mesoescala. Fundamentalmente hay dos tipos de modelos o herramientas para la adquisición de datos y la confección de escenarios de cambio climático. El “Fifth-Generation NCAR / Penn State Mesoscale . Es un modelo de mesoescala de área limitada definida en un sistema de coordenadas σ (Sigma).edu/mm5/mm5v3.1. Ambos tipos de herramientas tienen ventajas y desventajas para su aplicación. Uno de estos casos es el modelo de mesoescala denominado MM5 Modeling System Version 3 (MM5v3) (http://www. por diferentes razones. en ocasiones no se posee el código fuente (tipo caja negra) y sus aplicaciones están vinculadas a los intereses científicos y técnicos de los grupos que desarrollaron esa herramienta.html).uk/research/hadleycentre/models/PRECIS. Una aplicación de este modelo usando reducción dinámica de escala fue presentada en la Figura 1. En este tipo puede citarse el PRECIS (http://www. Algunos de estos modelos.ucar. ambos de origen normalmente académico ligado a universidades.met- office. Modelos dinámicos de dominio público El modelo MM5 tiene su origen en el desarrollo realizado por el grupo PSU/NCAR (Penn State University/Nacional Center for Atmospheric Research). Ha sido desarrollado por PSU/NCAR como un modelo comunitario mejorado continuamente por contribuciones de usuarios de varias universidades y laboratorios gubernamentales alrededor del mundo. algunas de ellas son descritas y discutidas en las siguientes secciones. 7.gov.mmm. centros o instituciones de investigación de países desarrollados. El otro tipo de modelo es de uso más restringido. son de dominio público y están disponibles por medio de la red de Internet en centros especializados. donde σ igual a 1 coincide con el contorno de la Tierra.html).
que fue luego documentado por Anthes y Warner (1978). iii) capacidad de multi-procesamiento en plataformas de memoria compartida y distribuida. en la escala espacial. El WRF es adecuado para un gran rango de aplicaciones que va. el cual es un sistema de predicción numérico del tiempo diseñado no solo para aplicaciones de pronóstico operacional sino que puede cubrir necesidades de investigación atmosférica. Entre las principales características de este modelo se pueden citar: i) capacidad de anidamiento múltiple de dominios. El desarrollo de este modelo es un esfuerzo compartido principalmente entre NCAR. . con las ventajas que esto representa para el usuario con recursos computacionales limitados. la Universidad de Oklahoma y la Federal Aviation Administration (FAA). el Naval Research Laboratory.wrf-model.php). el National Oceanic and Atmospheric Administration/ National Centers for Environmental Prediction (NOAA/NCEP). la Air Force Weather Agency (AFWA).org/index. Este modelo tiene además el soporte de varios programas y rutinas auxiliares y todo el conjunto es referido colectivamente como el Sistema de Modelado MM5. actualmente está en desarrollo el Weather Research and Forecasting (WRF) Model (http://www. desde los pocos metros a los miles de kilómetros. ii) dinámica no-hidrostática que permite el uso del modelo en una escala de pocos km. Se dispone de una versión de este modelo que puede ser corrida en conjuntos de computadores mediante procesos de paralelismo computacional. el Forecast Systems Laboratory (FSL).Model (MM5)” es el último de una serie desarrollado a partir del modelo de mesoescala usado por Anthes en la Universidad Estatal de Pennsylvania a principios de los años 70. A pesar de que el MM5 está siendo utilizado de manera extensiva en muchos países. iv) aptitud de asimilación cuatri-dimensional de datos y v) mayor número de opciones físicas en procesos parametrizables con respecto a otras versiones anteriores del MM5.
Modelos y herramientas de dominio cerrado En los últimos años algunas instituciones o universidades han desarrollado programas de aplicación relativos al cambio climático y a la generación de escenarios climáticos. Esta situación presenta limitaciones y dificultades a los usuarios para algunos tipos de aplicaciones especiales como las regionales o locales. del 9 al 13 de octubre del 2006.uk/~cocwd/SDSM/). Relacionado con la temática del ajuste de escala dinámico. sin embargo es necesario recalcar que su utilidad general para la confección de escenarios climáticos está fuera de discusión para los efectos de este trabajo. el CIGEFI-UCR organizó el Taller "Introducción al Problema del Modelado del Tiempo y el Clima Regional y Aplicaciones Básicas".lboro.ac. En este taller se capacitó sobre el uso de esta metodología a personas de varios países de Centroamérica que laboraban en los servicios meteorológicos e hidrológicos de la región. Algunos de estos modelos han sido utilizados para predicción climática estacional o simulaciones climáticas y pueden ser adaptados a la preparación de escenarios climáticos utilizando datos pronosticados del clima a partir de MACGA si se tiene la información de las condiciones de contorno requeridas por estos modelos de área limitada en el espacio tri- dimensional para diferentes horizontes de tiempo. Este programa ha sido usado experimentalmente . 7. En muchos casos estos programas son de uso restringido y el acceso a ellos es por medio de convenios o acuerdos especiales con los usuarios quienes en general no tienen a su disposición los códigos fuente de los programas.2. Una herramienta útil en este sentido y actualmente gratuita es el programa Statistical Downscaling Model o SDSM (Wilby y Dawson 2004). el cual puede verse en el sitio http://www-staff.
06º N.por los investigadores del CIGEFI-UCR para la construcción de escenarios de cambio climático en diversos sitios de Centroamérica a escalas temporales diarias a partir de la salida de un MACGA (Alfaro y Amador. 85. aparece asociado a un incremento en la vorticidad en el nivel de 850 hPa (predictor).22 º W). Nicaragua. Cambio de la precipitación (mm) estacional en la estación de Juigalpa (12. Precipitación. ver IPCC 2007). usando como predictor la vorticidad en 850 hPa. para producir los escenarios de cambio climático. Estos experimentos cubren la región de interés. a partir de resultados de las corridas del MACGA-Canadá para el escenario A1 para una resolución 3. entre 1961 y 2099. 85. A1 y A2.cics. Actualmente el Instituto Canadiense para Estudios Climáticos (CICS) ha creado un sitio web (http://www. Juigalpa (estacional) 60 40 20 0 -20 1990 2020 2050 2080 -40 Invierno Primavera Verano Otoño Figura 4.75 º longitud. 2003). .06 ºN.cgi) desde el cual se pueden bajar los datos diarios del reanálisis del NCEP/NCAR para la identificación de los predictores y las salidas de varios experimentos de MACGA para distintos escenarios socioeconómicos (por ejemplo. por lo que en un principio su uso es factible en esta área.ca/scenarios/sdsm/select.7 º latitud x 3. Nicaragua.22W). La Figura 4 muestra el uso de esta técnica para la construcción de escenarios en donde se nota que un incremento de la precipitación (predictante) en la estación de Juigalpa (12.uvic.
se asume en forma burda que el cambio de temperatura o precipitación para algún horizonte futuro de tiempo y asociado a este píxel grueso de 5º lat x 5º lon es el que se va a reflejar a una escala espacial más fina o incluso al nivel de estaciones.b.cgd. Las últimas versiones reproducen los resultados del Tercer Reporte de Evaluación o TAR del IPCC y el MAGICC puede ser usado para extender los resultados del TAR-IPCC a otros escenarios de emisiones. Cabe destacar que esta premisa no es necesariamente . Sin embargo. Otro programa usado para la generación de escenarios climáticos y también gratuito es el MAGICC/SCENGEN (Wigley 2004a. El MAGICC es un programa amigable que toma los escenarios de emisiones de los gases de efecto invernadero. Los resultados regionales del SCENGEN están basados en las salidas de modelos acoplados de circulación atmósfera-océano. El MAGICC es un modelo acoplado del ciclo de los gases con un modelo climático.ucar. gases reactivos y de dióxido de azufre como entrada y produce como salida la temperatura global media y el aumento del nivel del mar. los cuales pueden ser usados individualmente o en forma conjunta. 1990) para producir escenarios de cambio climático en una rejilla de 5° de latitud por 5° de longitud.edu/cas/wigley/magicc/). debido a que la salida del SCENGEN es una rejilla con variabilidad espacial con poco detalle (5º lat x 5º lon) es recomendable aplicar alguna técnica de ajuste de escala para los estudios de cambio climático de impacto local. El SCENGEN es un algoritmo de regionalización que usa el método de escalamiento de patrones (Santer et al. AR4). Para finales del 2007 se espera la publicación completa del Cuarto Reporte de Evaluación del IPCC (en inglés. http://www. Este método ha sido usado en todos los reportes del IPCC para producir las proyecciones futuras del cambio de la temperatura global media y del nivel del mar. Tradicionalmente.
5°N. 87. 87. Por comparación se graficó en a) y b) la climatología correspondiente de las estaciones de Estelí y Puerto Cabezas en Nicaragua (línea gruesa continua) y la estimación satelital de la lluvia en ese punto (línea gruesa a trazos.5º W) de Centroamérica. . a) MODELOS CLIMÁTICOS GLOBALES.5º W) y b) Caribe (12. como la de Centroamérica.5°N. espacialmente hablando. Ciclo anual promedio de la climatología base (1961-1990) de 5 modelos del MAGICC/SCENGEN en un punto cercano al a) Pacífico (12. 82.5°O) 14 12 10 (mm/día) 8 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mes del año ECHAM498 GFDL90 HADLEY300 CCC199 PCM00 CLIMA PUERTO CABEZAS Figura 5. Mar Caribe Occidental (12. Pacífico Oriental (12.válida en una región de alta variabilidad climática.5º N. 82. período 1981- 2000).5°O) 14 12 10 (mm/día) 8 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 mes d el año ECHA M 498 GFDL90 HA DLEY300 CCC199 P CM 00 climato lo gía ESTELÍ b) MODELOS CLIMÁTICOS GLOBALES.5º N.
5 que no es él más cercano a ellas espacialmente hablando. Grupo de estaciones en la costa Pacífica de Centroamérica cuya correlación promedio fue mayor con el ciclo anual de precipitación de un punto de la salida del modelo ECHAM4. La Figura. 2006)). En segundo lugar. . Stolz (2004) propone usar este software observando los siguientes dos pasos previos. Finalmente.Figura. el CIGEFI-UCR ha explorado y propuesto el uso de este método en una forma diferente para la región. se deben determinar los puntos con información procedente del MAGICC/SCENGEN que se correlacionen mejor con las estaciones elegidas de la región y no necesariamente con aquellas que espacialmente coinciden con el píxel de la salida del MACGA. 6 muestra un ejemplo hecho con estaciones sobre la costa Pacífica de Centroamérica. 1999) y la corriente en chorro de bajo nivel en el Caribe (Amador 1998. Amador et al. 2000. La Figura 5 muestra algunos ciclos anuales para puntos cercanos a Centroamérica. ya que por ejemplo una estación de régimen climático del Pacífico podría estar contenida dentro del área de un píxel del MACGA cuya información en su mayoría esta asociada con un ciclo anual del Caribe. Amador y Magaña 1999. Evaluar primero en las salidas de los MACGA para escoger aquellos que capturen elementos climáticos claves en nuestra región como por ejemplo el “veranillo” (Magaña et al. 6. Amador et al. 2003 y Amador et al.
8. A . Honduras. un órgano del Sistema de la Integración Centroamericana (SICA). Desde ese foro. Guatemala. en muchos de ellos la producción de energía hidroeléctrica representa más del 55% de la capacidad instalada y la región es susceptible a incendios forestales y hambrunas durante periodos largos de sequía (Donoso y Ramírez 2001). Colombia. Disponibilidad en la Región de Recursos Humanos e Institucionales Desde 1997 se han venido realizando en distintas partes de Latinoamérica los llamados Foros Regionales de Predicción Climática (conocidos como RCOFs por sus siglas en inglés). Avanzando hacia el próximo siglo” llevado a cabo en Ciudad de Belice. del 22 al 24 de mayo del 2000 y promovido por el Comité Regional de Recursos Hidráulicos (CRRH). en donde se contemplaba además de la participación de los siete países Centroamericanos a México. lo que los hace vulnerables a variaciones climáticas interanuales fuertes. Estos RCOFs se han desarrollado en regiones que comparten sistemas climáticos con características en común y/o agrupados estratégicamente en organismos regionales como Centroamérica. la predicción climática se realiza únicamente para los países de América Central: Belice. Nicaragua. Costa Rica y Panamá. el Caribe del Este. Además. Si bien es cierto antes del año 2000 los RCOFs efectuados en Centroamérica tenían un concepto Mesoamericano. Belice. Ecuador y Venezuela. la costa Pacífica de Suramérica y la región del MERCOSUR (Sureste de Suramérica). El Salvador. a partir del “Foro sobre pronósticos climáticos y sus aplicaciones en América Central. los RCOFs en Centroamérica adquieren soporte gubernamental y forman parte del marco de acciones aprobado por los presidentes de la región para reducir la vulnerabilidad de los impactos de desastres naturales. Esto es motivado principalmente por el hecho de que las economías de estos siete países esta basada en actividades tales como la exportación de productos agrícolas y/o marinos.
la Perspectiva no contempla eventos extremos puntuales y de corta duración. Dentro de estas organizaciones podemos citar: la Oficina de programas Globales de la NOAA (OGP-NOAA).modo de ejemplo las perdidas en producción de granos en la región durante 1994 alcanzaron los US$ 160. de los próximos meses y que además se presente en una forma útil para las distintas agencias involucradas e interesadas. En ellos también se hacen pronósticos sobre la entrada de la estación lluviosa. generalmente reúnen a los representantes de los servicios meteorológicos e hidrológicos. El mapa producido (ver por ejemplo Figura 7) presenta escenarios de probabilidad de la condición media en el trimestre y no se . el Instituto Internacional de Investigaciones en Clima y Sociedad (IRI). Estos foros. que trabajan en la elaboración de las perspectivas climáticas regionales y locales. Sin embargo. el CRRH ha contado con el apoyo tanto financiero como logístico de distintas organizaciones para la organización de los RCOFs. la Organización Meteorológica Mundial (OMM). Los periodos para los cuales se hacen las predicciones actualmente en Centroamérica son: Mayo-Junio-Julio. Agosto-Septiembre-Octubre y Diciembre-Enero-Febrero-Marzo.3 millones. respectivamente. la Oficina de Asistencia para Desastres Externos del AID (OFDA-USAID) y recientemente con el apoyo del programa de Cooperación México-Centroamérica (Donoso y Ramírez 2001). el Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global (IAI). principalmente por factores climáticos. el Centro del Agua para el Trópico Húmedo de Latinoamérica y El Caribe (CATHALAC). generalmente de precipitación. El objetivo de estos foros es el de usar la experiencia climática nacional para elaborar una perspectiva climática de consenso regional. el periodo de veranillo y canículas y la salida de la estación lluviosa. Aparte del apoyo de los países y organizaciones miembros del SICA. así como a los miembros de la comunidad científica y académica.
e.refiere a las condiciones en cada uno de los meses individualmente. como predictante. elaborado durante el “II Foro del Clima de América Central del 2005 (II FCAC. se extraen de una tabla de contingencia de dos variables en donde se usa algún índice climático como predictor. Esta perspectiva se integra luego regionalmente para ayudar a los distintos servicios meteorológicos en sus diversas actividades. Mapa de probabilidades de precipitación.05)”. así como también a los tomadores de decisión y grupos de interés involucrados. los participantes de los foros hacen consideraciones especiales por país. Figura. del 18 al 22 de julio del 2005. p. correspondiente a la perspectiva climática del período Agosto-Setiembre-Octubre del 2005. Además. Panamá. el Índice de Oscilación del Sur (IOS) o índices asociados al promedio de la Temperatura Superficial del Mar (TSM) en alguna región como por ejemplo Niño 3 o el Atlántico Tropical Norte (ATN). en ella las probabilidades de los distintos terciles de la precipitación o temperatura. La metodología recomendada para los RCOFs es simple. . Ciudad de Panamá. 7.
Durante este foro se desarrolló una sesión práctica con los participantes del foro llamada: “Análisis de Contingencia para Aplicaciones Climáticas: algunos ejemplos para Centroamérica” (Dr. ha contribuido activamente para superar estas deficiencias desarrollando una serie de programas amigables para facilitar la implementación del pronóstico climático usando el concepto de los terciles y capacitando a los participantes de los foros sobre distintos aspectos teóricos y prácticos asociados a la predicción climática (Alfaro et al. Por otra parte. 2003). además. ii) hasta ahora ha habido muy pocas oportunidades de entrenamiento sobre estos conceptos para los participantes en estos foros. el fundamento estadístico sobre la metodología de los terciles parece no serles muy familiar a algunos de los participantes. celebrado en la Universidad de San Pedro Sula. Alfaro). Honduras. Algunas de las razones de lo anterior son: i) los recursos de algunas instituciones están limitados al quehacer diario y pueden asignar muy poco de su presupuesto a actividades de investigación y capacitación. Adicionalmente hubo dos sesiones teóricas introductorias: . Eric J. teniéndose resultados en países vecinos diametralmente opuestos a lo largo de sus fronteras. por lo que sus perspectivas climáticas se basan en ocasiones en evaluaciones subjetivas. San Pedro Sula. Dentro de los problemas detectados se puede mencionar que al no tener una metodología estandarizada. la comunidad científica y académica ha discutido algunos problemas que han enfrentado los RCOFs y las posibles formas en las cuales los resultados de sus investigaciones pueden ayudar con estos procesos. del 7 al 9 de abril del 2003. El CIGEFI-UCR como parte de sus actividades de extensión. El software elaborado por los investigadores del CIGEFI-UCR fue introducido en la región centroamericana durante el “I Foro regional del Clima en Centroamérica 2003”. Con el fin de mejorar estos foros. las diferentes contribuciones nacionales a la predicción regional no son uniformes y algunas veces no son consistentes físicamente.
basados en los valores de la temperatura superficial del mar en las regiones del Atlántico Tropical Norte y del Niño 3. CIGEFI-UCR) y “Principios del pronóstico estadístico climático” (David Enfield. Se recomienda además. en áreas con microclimas el comportamiento de la lluvia puede presentar variaciones respecto a lo descrito en . AMOL-NOAA). Además. que debido a lo amplio de la escala. Cabe destacar que el producto elaborado no es directamente distribuido al público en general. los registros históricos de lluvia para años análogos y los pronósticos para la temporada de huracanes en el océano Atlántico y el Caribe de diferentes agencias (cuando sea pertinente). en donde dichas herramientas son usadas actualmente para la elaboración de sus perspectivas climáticas. las estimaciones basadas en análisis contingente realizadas por los Servicios Meteorológicos Nacionales (SMNs) y la evolución del clima de la Región durante primer semestre anterior al RCOF. los pronósticos de TSM en esos océanos para los próximos meses. En primera instancia los SMHs de la región realizan una video conferencia luego de cada RCOF en donde se dan a conocer los resultados del evento a las distintas instituciones interesadas. usando análisis contingente de lluvia. Actualmente el CIGEFI continúa cooperando y participando de las distintas actividades de capacitación que se desarrollan durante los RCOFs.“Conceptos Básicos sobre una Tabla de Contingencia” (Dr. Los principales aspectos que actualmente consideran estos participantes para elaborar la predicción durante el RCOF son la evolución de las anomalías de la temperatura de la superficie del mar (TSM) de los océanos Pacífico y Atlántico Tropical. se utilizan los escenarios climáticos. Los programas desarrollados han tenido una buena aceptación por parte de los participantes de los foros climáticos de Centroamérica y la costa oeste de Suramérica. Javier Soley. las predicciones climáticas de distintos modelos de circulación general.
Sin embargo. se deben considerar sesiones de entrenamiento en estos tópicos para subsanar parcialmente estas deficiencias. La ventaja de explorar su uso con este tipo de grupo es que este además puede aportar alguna interpretación preliminar de los resultados obtenidos como se mencionó anteriormente. Por último. protección y producción forestal. para ser luego transferidas hacia usuarios específicos dentro de los cuales podemos citar a los sectores agrícolas. los estadísticos y de las técnicas computacionales del grupo hacia el cual se requiere hacer esta transferencia. Conclusiones y recomendaciones La elección de la técnica estadística o dinámica a usar depende también del nivel de dominio de los conceptos de clima y variabilidad climática regional. MAGICC/SCENGEN Estos programas son de fácil manejo por parte de grupos heterogéneos en su nivel académico. Si el nivel de dominio en estos temas por parte del grupo no es el adecuado. los cuales generalmente se encuentran en los centros de investigación de las universidades como en el CIGEFI-UCR. 9. El método del ACC es relativamente fácil de implementar en la región con usuarios que tengan un adecuado nivel de formación en estadística. por tanto. debido a que la salida del SCENGEN es una rejilla con variabilidad espacial poco detallada (5º lat x 5º lon) es recomendable aplicar . pero con conocimientos climáticos básicos como el grupo participante en los RCOFs de Centroamérica. pesca. estas perspectivas son tomadas e interpretadas por distintas organizaciones regionales como CORECA y CEPREDENAC. las decisiones que se tomen con base en ella a nivel nacional o local deben considerar estas singularidades y que los interesados en obtener más información deberán contactar a las organizaciones encargadas de las predicciones climáticas en cada país.la “Perspectiva”. administración de áreas protegidas y generación de energía.
Se agradece el apoyo y la oportunidad brindada por los organizadores del III Congreso Iberoamericano sobre Desarrollo y Ambiente. Agradecimientos Se agradece a los proyectos: CRN-2050-IAI. Tradicionalmente. A Erick Rivera y Blanca Calderón por la ejecución del MM5 para el caso Mitch y a Natalie Mora por su colaboración en la preparación del manuscrito.I. En el proceso de reducción de escala para estudios de impacto. 805-A7-002. UCR. Un aspecto importante de esta técnica de ajuste dinámico es la necesidad de entrenamiento y formación de personal especializado para la aplicación de los modelos e interpretación de los resultados. . se asume en forma burda que el cambio de temperatura o precipitación para algún horizonte futuro de tiempo y asociado a este píxel grueso de 5º lat x 5º lon es el que se va a reflejar a una escala espacial más fina o incluso al nivel de estaciones. en especial porque una parte de su trabajo consiste en el análisis de información y documentos históricos de décadas o siglos atrás en los que a menudo se consignaban datos sobre el tiempo y clima de la región. espacialmente hablando.alguna técnica de ajuste de escala para los estudios de cambio climático de impacto local. 808-A6-053 y ED-1977. V. como la que interesa a este trabajo. los científicos sociales pueden ofrecer una importante contribución al problema con el rescate e implementación de bases de datos históricas para aplicaciones a la variabilidad y el cambio climático. Cabe destacar que esta premisa no es necesariamente válida en una región de alta variabilidad climática. El presente trabajo fue parcialmente financiado por los proyectos MM5-UCR de NOAA/OGP (VI-805-98-506) y el VI-7863-2006.I. V. 10.
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Apéndice I. Configuración del modelo MM5 1. esquema de humedad hielo simple b. .3 Km 2.Ejecución con interacciones de dos vías entre los dominios (2 way-nesting) 3. 4. para el cuarto dominio la lluvia se calcula explícitamente c. esquema de radiación que considera la radiación emitida por nubes e.Utiliza 35 niveles de la coordenada σ (sigma) en la vertical. Suelo es un modelo sencillo de multicapas f. no toma en cuenta la convección poco profunda. esquema de cúmulos para los primeros tres dominios es el Grell.Utiliza cuatro dominios: 1er Dominio: 50 x 65 puntos de rejilla separados por 90 Km 2do Dominio: 91 x 88 puntos de rejilla separados por 30 Km 3er Dominio: 82 x 112 puntos de rejilla separados por 10 Km 4do Dominio: 64 x 67 puntos de rejilla separados por 3. esquema de capa límite es el MRF d.Parametrizaciones a.
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