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Julian R - Bases de Datos para Evaluar el Impacto del Cambio Climatico (Jan 2010)
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Julian R - Bases de Datos para Evaluar el Impacto del Cambio Climatico (Jan 2010)

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Summary of the downscaling methods and the available data we're currently using at the DAPA program of CIAT. Done for a meeting with Colombian partners on January 2010.

Summary of the downscaling methods and the available data we're currently using at the DAPA program of CIAT. Done for a meeting with Colombian partners on January 2010.

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Transcript

  • 1. Bases de datos para evaluar el impacto del cambio climático: downscaling Julián Ramírez Andy Jarvis
  • 2. Contenido
    • Modelos de Clima Global (GCMs) y resoluciones
    • Disponibilidad y dificultades
    • Downscaling
      • Empírico: delta, delta-var, delta-station
      • RCMs
    • Desagregación
    • Las opciones para Colombia
  • 3. Lo que sabemos
    • La ubicación de una actividad en tiempo y espacio depende de factores antropogenicos (sociales) y abioticos (clima, suelos)
    • Cualquier agro-ecosistema responde a variaciones en estos factores
    • El clima es el factor menos predecible, esto hace vulnerables los sistemas
    • El clima va a cambiar
    • Cada sistema es un caso específico
  • 4. Lo que no sabemos
    • Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años?
    • Cómo responderán nuestros sistemas a estas condiciones?
    • Cuándo, dónde, y qué tipo de cambio se requiere para adaptar?
    • Quién debe planear? Quién guiar el proceso? Quién debe ejecutarlo?
  • 5. ¿Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años?
    • Verdad: no hay forma de saberlo actualmente
    • La apuesta: desarrollar opciones
      • Escenarios de emisión
      • Modelos de predicción
    +++ INCERTIDUMBRE
  • 6. Los escenarios de emisión
    • Representan nuestra capacidad de respuesta (mitigación)… desarrollo tecnológico, sostenibilidad ambiental
    Situación actual podría ser incluso peor que A2 Prácticamente irreal
  • 7. Los modelos de predicción -GCMs
    • Representan fenómenos atmosféricos… difieren en:
      • Formulación (ecuaciones)
      • Resolución
      • Entradas
      • Precisión (validación)
      • Miembros de ensemble
      • Disponibilidad
  • 8. Los modelos de predicción -GCMs
    • Calibrados desde el pasado (usando serie de tiempo CRU-UEA), y proyectados hacia el futuro
  • 9. GCMs y resoluciones
  • 10. GCMs y resoluciones
    • Japoneses y Alemanes- GCMs de alta resolución
  • 11. Dificultades
    • Primero: mezcla de resoluciones
  • 12. Dificultades
    • Segundo: disponibilidad de datos (via IPCC)
  • 13. Dificultades
    • Tercero: cuál es más preciso?
  • 14. Downscaling
    • Aún el GCM más preciso es demasiado grueso (100km)
    • Aumentar resolución, uniformizar ---proveer datos de alta resolución, contextualizados
    • Diversos métodos desde interpolación directa hasta redes neuronales, y RCMs
      • DELTA (empírico-estadístico)
      • DELTA-VAR (empírico-estadístico)
      • DELTA-STATION (empírico-estadístico)
      • RCMs (dinámico)
  • 15. Downscaling
    • Delta (Hay et al. 2007)
      • Base climatológica: WORLDCLIM
      • Usado en mayoría de estudios de cc.
      • Tomar superficies GCM originales (series de tiempo)
      • Calcular promedios para línea base y períodos específicos
      • Calcular anomalías
      • Interpolar anomalías
      • Sumar anomalías a WORLDCLIM
  • 16. Downscaling
    • Delta-VAR (Mitchell et al. 2005)
      • Base climatológica: CRU
      • Tyndall Centre (UK)
      • Capturar variabilidad de GCM (MAGICC)
      • Calcular anomalías
      • Correr nuevo patrón GCM con mayor resolución usando variabilidad capturada y anomalías (CLIMGEN)
      • Calcular para períodos específicos basado en serie de tiempo
  • 17. Downscaling
    • Delta-STATION (Saenz-Romero et al. 2009)
      • Base climatológica: datos de estaciones
      • Calcular anomalías en celdas originales GCM para períodos requeridos
      • “ Actualizar” estaciones con cambios en celdas GCM dentro de vecindario (400km)
      • Promedio ponderado por 1/dc
      • Interpolar usando LAT,LON,ALT como variables independientes
  • 18. Downscaling
    • RCMs (Giorgi 1990)
      • Base climatologica: racionalizacion de procesos
      • Usar resultados de GCMs
      • Hacer ‘ nesting ’ en el GCM y aplicar ecuaciones para re-modelar procesos
      • Resolucion varia entre 25-50km
      • Esperar muchos meses mientras todo procesa
      • Validar datos del pasado usando datos de estaciones
  • 19. Desagregacion
    • Similar a DELTA pero sin interpolacion
      • Base climatologica: CRU, WorldClim
      • Calcular anomalias para periodos requeridos para celdas GCM
      • Sumar anomalias a climatologia base
  • 20. Resumen
  • 21. Bases de Datos
    • 20 modelos GCM para 2050, 9 para 2020 (datos de Stanford) downscaled a 20km, 5km, 1km
    • 7 GCMs con informacion decadal de Tyndell
    • Actualmente procesando interpolacion de estaciones para A1B, A2 y B1 (20 GCMs)… y corriendo PRECIS
  • 22. CCCMA-CGCM3.1 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5 NCAR-CCSM3.0 UKMO-HADCM3 UKMO-HADGEM1 2050 A1B
  • 23. CCCMA-CGCM3.1 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5 NCAR-CCSM3.0 UKMO-HADCM3 UKMO-HADGEM1 2050 A1B
  • 24. Las opciones para Colombia
    • CIAT pone sus datos y metodos a disposicion de cualquier publico
    • En el momento, muy pocas cosas se dirigen a variabilidad…
    • Existen diferentes metodos, requieren:
      • Aplicacion
      • Validacion
      • Escogencia de escenarios mas pertinentes para el contexto nacional
    • Flujo de informacion es critico para nosotros como retroalimentacion y para no repetir trabajo que otros han hecho ya.