JRV - Uncertainties in agro-climatic models MADR Bogota Dec 2013

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JRV - Uncertainties in agro-climatic models MADR Bogota Dec 2013

  1. 1. Incertidumbres en modelos agro-climáticos Julián Ramírez-Villegas International Centre for Tropical Agriculture, CIAT CGIAR Research Program on Climate Change and Food Security School of Earth and Environment, University of Leeds, UK
  2. 2. Contenido • Cómo funcionan los modelos agroclimáticos? • Definiendo la incertidumbre • Incertidumbres en simulaciones meteorológicas • Incertidumbres en simulaciones de cultivos
  3. 3. Modelos agro-climáticos GCM simulations Statistical models of weather? Effective Response
  4. 4. Modelos en escalas espaciotemporales Challinor et al. (2009)
  5. 5. Incertidumbre • Dispersión de predicciones • Barras de “error” en las predicciones • Cantidad asociada con un error que no podemos medir (Challinor et al. 2009) • Cualquier diferencia con el imposible ideal del completo determinismo (Walker et al. 2003) Baja incertidumbre Alto error Alta incertidumbre Bajo error
  6. 6. Pronóstico del tiempo Ahora +12 horas GFS (NCEP) +48 horas +96 horas
  7. 7. Observaciones y pronósticos MetOffice, UK
  8. 8. Incertidumbres en simulación Estructura de modelos climática Condiciones iniciales MetOffice, UK
  9. 9. Incertidumbre en pronóstico de varios días en Reino Unido MetOffice, UK
  10. 10. Incertidumbre estructural MetOffice, UK
  11. 11. Comparación de incertidumbres Hawkins and Sutton (2009) • También los parámetros son una incertidumbre relevante
  12. 12. “Cascada” de incertidumbres en modelos de impacto
  13. 13. Incertidumbres en modelos de cultivos • Variación en condiciones iniciales (estado del suelo, emergencia de planta) • Errores en datos de entrada Watson & Challinor (2013)
  14. 14. Incertidumbre en observaciones SD Temperatura observada en WorldClim
  15. 15. Incertidumbre en modelos de cultivo • Estructura de modelos Asseng et al. (2013)
  16. 16. Incertidumbre paramétrica • “Crop model parameters are true mathematical constructs that represent real world genotypes” (Boote et al. 1996) • Many parameter combinations successfully satisfy observational constraints (Iizumi et al. 2009) Posterior probability density
  17. 17. Incertidumbres en modelos de cultivo • Incertidumbre paramétrica Acumulación de asimilado en grano Temperatura óptima para desarrollo
  18. 18. Ensemble de predicción para manejo de incertidumbre Predicción tipo ensemble para dos zonas en India Podemos preguntar •Cuál es la probabilidad que el rendimiento sea menor / mayor que la media histórica? •P(0.25)=?
  19. 19. Importancia relativa de incertidumbres
  20. 20. Conclusiones • El mundo cambia rápidamente y es imposible predecir • Hay muchas cosas que no sabemos… • Investigamos aspectos relevantes (desconocimiento) y reducimos incertidumbres (no funciona siempre) • Cuál es el lugar de los diferentes tipos de modelos (empíricos vs. mecanísticos) y la información que producen?

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