Bases de datos para evaluar el impacto del cambio climático: downscaling Julián Ramírez Andy Jarvis
Contenido <ul><li>Modelos de Clima Global (GCMs) y resoluciones </li></ul><ul><li>Disponibilidad y dificultades </li></ul>...
Lo que sabemos <ul><li>La ubicación de una actividad en tiempo y espacio depende de factores antropogenicos (sociales) y a...
Lo que no sabemos <ul><li>Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años? </li></ul><ul><li>Cómo responderán nuestros siste...
¿Qué condiciones tendremos en 30, 50, 100 años? <ul><li>Verdad: no hay forma de saberlo actualmente </li></ul><ul><li>La a...
Los escenarios de emisión <ul><li>Representan nuestra capacidad de respuesta (mitigación)… desarrollo tecnológico, sosteni...
Los modelos de predicción -GCMs <ul><li>Representan fenómenos atmosféricos… difieren en: </li></ul><ul><ul><li>Formulación...
Los modelos de predicción -GCMs <ul><li>Calibrados desde el pasado (usando serie de tiempo CRU-UEA), y proyectados hacia e...
GCMs y resoluciones
GCMs y resoluciones <ul><li>Japoneses y Alemanes- GCMs de alta resolución </li></ul>
Dificultades <ul><li>Primero: mezcla de resoluciones </li></ul>
Dificultades <ul><li>Segundo: disponibilidad de datos (via IPCC) </li></ul>
Dificultades <ul><li>Tercero: cuál es más preciso? </li></ul>
Downscaling <ul><li>Aún el GCM más preciso es demasiado grueso (100km) </li></ul><ul><li>Aumentar resolución, uniformizar ...
Downscaling <ul><li>Delta (Hay et al. 2007) </li></ul><ul><ul><li>Base climatológica:  WORLDCLIM </li></ul></ul><ul><ul><l...
Downscaling <ul><li>Delta-VAR (Mitchell et al. 2005) </li></ul><ul><ul><li>Base climatológica:  CRU </li></ul></ul><ul><ul...
Downscaling <ul><li>Delta-STATION (Saenz-Romero et al. 2009) </li></ul><ul><ul><li>Base climatológica:  datos de estacione...
Downscaling <ul><li>RCMs (Giorgi 1990) </li></ul><ul><ul><li>Base climatologica: racionalizacion de procesos </li></ul></u...
Desagregacion <ul><li>Similar a DELTA pero sin interpolacion </li></ul><ul><ul><li>Base climatologica:  CRU, WorldClim </l...
Resumen
Bases de Datos <ul><li>20 modelos GCM para 2050, 9 para 2020 (datos de Stanford) downscaled a 20km, 5km, 1km </li></ul><ul...
CCCMA-CGCM3.1 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5 NCAR-CCSM3.0 UKMO-HADCM3 UKMO-HADGEM1 2050 A1B
CCCMA-CGCM3.1 CSIRO-MK3.0 IPSL-CM4 MPI-ECHAM5 NCAR-CCSM3.0 UKMO-HADCM3 UKMO-HADGEM1 2050 A1B
Las opciones para Colombia <ul><li>CIAT pone sus datos y metodos a disposicion de cualquier publico </li></ul><ul><li>En e...
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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.

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

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