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CAMBIO CLIMÁTICO Y ESTADÍSTICA OFICIAL
Carlos Gay García, Francisco Estrada Porrúa y Benjamín Martínez López
Centro de Ciencias de la AtmósferaUniversidad Nacional Autónoma de México
www.atmosfera.unam.mx
De acuerdo al AR4 del IPCC el calentamiento del planeta es un fenómeno 'inequívoco', la actividad humana ha contribuido notablemente a su generación y ya hay efectos irreversibles en los sistemas naturales.
Existen, sin embargo, mecanismos de interacción océano-atmósfera que no fueron considerados en el AR4, los cuales podrían ocasionar un calentamiento aún mayor.
Wind Shifts May Stir Carbon Dioxide From Antarctic Depths, Amplifying Global WarmingScienceDaily (Mar. 13, 2009) — Natural releases of carbon dioxide from the Southern Ocean due toshifting wind patterns could have amplified global warming at the end of the last ice age--and could be repeated as manmade warming proceeds, a new paper in the journalScience suggests.
This pictures shows the locations of cores showing Antarctic upwelling. (Credit: Robert Anderson, Lamont-Doherty Earth Observatory)
¿Qué nos muestran las observaciones recientes?
Anomalías de temperatura superficial del mar relativas al periodo 1901-2000SS
TA (
°C)
Tiempo (años)
Océanos registran temperaturas récordEl cambio climático ocasionó un promedio mundial en julio de 17 centígrados, la más elevada desde que empezaron a tomarse las mediciones en 1880 El Universal WASHINGTON Jueves 20 de agosto de 2009 16:15
Published online 16 April 2008 | 452, 798-802 (2008) | doi:10.1038/452798a Corrected online: 16 April 2008 News FeatureClimate change: Losing GreenlandIs the Arctic's biggest ice sheet in irreversible meltdown? And would we know if it were?
Note la pérdida sostenida de hielo en todo el registro disponible
Nature GeosciencePublished online: 22 November 2009 | doi:10.1038/ngeo694
Accelerated Antarctic ice loss from satellite gravity measurements
The Gravity Recovery and Climate Experiment5 (GRACE) offers theopportunity of quantifying polar ice-sheet mass balance from a differentperspective6, 7. Here we use an extended record of GRACE data spanningthe period April 2002 to January 2009 to quantify the rates of Antarctic ice loss. In agreement with an independent earlier assessment4, we estimate a total loss of 190 77 Gt yr-1, with 132 26 Gt yr-1 coming from West Antarctica. However, in contrast with previous GRACE estimates, our data suggest thatEast Antarctica is losing mass, mostly in coastal regions, at a rate of -57 52 Gt yr-1, apparently caused by increased ice loss since the year 2006.
Si nos preguntamos, ¿se está calentando el planeta? La respuesta es afirmativa, fuera de toda duda.
Pero, si la pregunta es, ¿podemos estimar correctamente los efectos de este calentamiento global en nuestro país? La respuesta se complica.
Impactos observados en sistemas biológicos y físicos. (IPCC, AR4 WGII)
Variables físicas
Nivel medio del marPrecipitaciónTemperatura
Una serie de datos de nivel del mar lo suficientemente larga como para estimar la tendencia observada de una manera confiable.
Por el contrario, una serie de datos de nivel del mar muy corta para estimar la tendencia observada de una manera confiable.
Para precipitación se encuentran disponibles varias bases de datos con cobertura global cubriendo el periodo 1901-2007.
En México no se cuenta con un producto semejante ni, al menos, cubriendo el territorio nacional.
Referencia: Schneider, U., T. Fuchs, A. Meyer-Christoffer and B. Rudolf, 2008: Global Precipitation Analysis Products of the GPCC. Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), DWD, Internet Publication, 1-12.
Tendencias observadas de la precipitación anual (mm/año) en el periodo 1901-2007
Bases de datos(mejores DF)
• Series incompletas (huecos y series truncas)
• Bajísima calidad
• No disponibilidad de metadatos para homogeneizar
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09010
0
5
10
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20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09014
0
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16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09015
4
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0
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20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09022
4
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20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
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0
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20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09026
0
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12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09029
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09032
4
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20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09041
0
4
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20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09043
4
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16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09045
0
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25
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E09051
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20 30 40 50 60 70 80 90 00
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20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09010
0
5
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15
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09014
0
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20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09015
4
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20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09020
0
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09022
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09025
0
10
20
30
40
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09026
0
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09029
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09032
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09041
0
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09043
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09045
0
5
10
15
20
25
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09051
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09068
4
8
12
16
20
20 30 40 50 60 70 80 90 00
E09071
Ubicación de las Regiones de Douglas
1
2
3
45
67
8
9
10
11 12
13
14
1516 17
18
-115.0 -110.0 -105.0 -100.0 -95.0 -90.015.0
20.0
25.0
30.0
Tendencias anuales para las 18 regiones de Douglas
-115 -110 -105 -100 -95 -90
15
20
25
30
-0.01
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
CRUTEM3V, México
680
720
760
800
840
880
920
960
1,000
1,040
1900 1925 1950 1975
MEXPCP
Precipitación México 1900-1998
-0.8
-0.4
0.0
0.4
0.8
1.2
1900 1925 1950 1975
MEXTMP
Temperatura México 1900-1998
coordinates: 22.50N, -102.50Egrid point: _-102.50_022.50_n113 years with data in 1889-2009
monthly CRUTEM3_T2m_anom stations
5° X 5°
Propósito de los modelos
• reducción de sistemas complejos
entendimiento
• sustituir a la realidad
realismo
Los modelos acoplados océano-atmósfera son modelos cuasi-realistas que constituyen las herramientas disponibles más poderosas que tenemos para estudiar el sistema climático
Reality -v- GCMs
~ 100 km
real world
GCM world
Pero la resolución espacial de dichos modelos es aún insuficiente
Las celdas de los modelos usados para estimar el cambio climático tienen resoluciones espaciales, en el mejor de los casos, del orden de los 120 km
Esta resolución espacial no resuelve las características regionales de nuestro país y es necesario recurrir a los llamados “Métodos de Reducción de Escala”
Existen métodos estadísticos, dinámicos y mixtos
Problemas del enfoque de downscaling estadístico usando herramientas
automáticas
• El método implica proponer un modelo probabilístico y por lo tanto para que sea válido es necesario que se satisfagan sus supuestos
• Regresión espuria (más de 90% de los casos)
• Incremento de incertidumbre (muchos grados adicionales por incertidumbre en parámetros)
• Enfoque MOS no es adecuado para CC
• F. Estrada, V. M. Guerrero, C. Gay, 2009. A Cautionary Note on Statistical Downscaling Methods for Climate Change. Sometido al Journal of Climate
Manejo de incertidumbre
• El uso eficiente de recursos económicos para enfrentar el cambio climático en términos de adaptación, mitigación e impactos (remediación y prevención) depende de la cantidad, calidad e interpretación de la información (e incertidumbre) disponible
1. Reducir incertidumbre mediante recopilación de datos, investigación, modelación, simulación...
2. Manejar o integrar la incertidumbre al proceso de toma de decisión y de desarrollo de política
Sin embargo, 1) reduce pero no elimina y 2) requiere probabilidades sobre los posibles resultados
Se requieren probabilidades para la toma de decisiones
Problemas del enfoque actual
Medias, medianas
Sigmas y likely ranges
Enfoque probabilístico frecuentista
Criterios de convergencia y desempeño
Etc…
¿Manejo de riesgo?Reducción de información para el tomador de decisiones¿Físicamente plausibles?
Se presentan como probabilidades “reales” y objetivas a tomadores de decisiones
¿y las colas? ¿no importan los eventos de baja probabilidad, alto impacto?
Impactos de cambio climático en la economía (A2)
PROBABILIDAD DE REBASAR 4ºC
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Modelo integrado del CCA
Escenario de emisiones A2
MEDIA DE DELTA T
20 40 60 80 100 120 140
10
20
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40
50
60
70
0
2
4
6
8
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PERCENTIL 95 DE DELTA T
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
704
6
8
10
12
14
16
18
20
22
Impacto promedio México (%del PIB)
26 28 30 32 34 36 38
24
25
26
27
28
29
30
31 1
2
3
4
5
6
7
8
Impacto México % del PIB percentil 95
24 26 28 30 32 34 36 38 40
24
25
26
27
28
29
30
31
5
10
15
20
25
Impacto promedio América del Norte y OCDE (%del PIB)
X: 30 Y: 24Index: 1.122
RGB: 0, 0.438, 1
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5Impacto América del Norte y OCDE % del PIB percentil 95
X: 28 Y: 24Index: 3.162
RGB: 0, 0.875, 1
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0
5
10
15
Estabilización a 2ºC global (negociación)
PROBABILIDAD DE REBASAR 4ºC
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
Modelo integrado del CCA
MEDIA DE DELTA T
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70 0
1
2
3
4
5
PERCENTIL 95 DE DELTA T
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
5
10
15
20
25Impacto promedio México (%del PIB)
26 28 30 32 34 36 38
24
25
26
27
28
29
30
31
0.5
1
1.5
2
2.5Impacto México % del PIB percentil 95
26 28 30 32 34 36 38
25
26
27
28
29
30
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
5.5
Impacto promedio América del Norte y OCDE (%del PIB)
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2Impacto América del Norte y OCDE % del PIB percentil 95
20 40 60 80 100 120 140
10
20
30
40
50
60
70
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
¿Y si nos pasamos a 3 en lugar de 2ºC?¿Y si resulta que la sensibilidad del clima es mayor y 550 ppm
no equivalen a 2 sino a 3ºC?
Impacto promedio México (%del PIB)
24 26 28 30 32 34 36 38 40
24
25
26
27
28
29
30
311
2
3
4
5
6
7
8
9
Impacto México % del PIB percentil 95
24 26 28 30 32 34 36 38 40
24
25
26
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28
29
30
31
5
10
15
20
25
30