El Yopal- Casanare, Noviembre 19 de 2015

Carlos NavarroJ. Tarapues, J. Ramirez, A. Jarvis, S. Gourdji, J. Tapasco

Cambio Climático & Variabilidad Climática en Colombia

Concurso ¿Dónde está el balón?

• Dónde está el balón ahora? • Dónde estará el balón en 20 segundos?• Quién ganará el partido?

CortesíaSimon Manson

• Podemos hacer pronósticos y proyecciones a diferentes escalas de tiempo porque hay diferentes predictores para hacerlo:

– días: clima actual – meses: temperaturas de la superficie del oceáno– años: temperatura de los océanos subsuperficiales– décadas: composición atmosférica

Fuentes de predictibilidad

CortesíaSimon Manson

•2-3 meses

•6 meses – 1 año

•Década(s)

•Varias Décadas

•Siglos

Variabilidad Climática y Cambio Climático: Lenguaje

“Cambio Climático”

“Variabilidad Climática”

CortesíaSimon Manson

Cambios Observados - Atmósfera

¿Por qué estamos tan seguros qué el clima

está cambiando?

IPCC, 2013

Cambios Observados – Fenónemos Extremos

Fenómeno y dirección de la tendencia

Evaluación de los cambios ocurridos (desde 1950)

Evaluación de la contribución humana a los

cambios observados

Probabilidad de cambios futuros

Principios del Siglo XXI Finales del siglo XXI

Días y noches fríos más cálidos y/o menos numerosos en la mayoría de las zonas continentales

Muy Probable Muy Probable Probable Prácticamente seguro

Días y noches calurosos más cálidos y/o más frecuentes en la mayoría de las zonas continentales.

Muy Probable Muy Probable Probable Prácticamente seguro

Episodios cálidos/olas de calor. Mayor frecuencia y/o duración en la mayoría de las zonas continentales

Nivel de confianza medio Probable Evaluación no oficial Muy probable

Episodios de precipitación intensa. Mayor frecuencia, intensidad y/o cantidad de precipitación intensa.

Probable Nivel de confianza medio Probable Muy probable

Mayor intensidad y/o duración de la sequía. Nivel de confianza bajo Nivel de confianza bajo Nivel de confianza bajo Probable

Fenómenos meteorológicos y climáticos extremos: Evaluación a escala mundial de los cambios recientes observados, contribución humana a los cambios y futuros cambios proyectados para principios (2016-2035) y finales (2081-2100) del siglo XXI. (IPCC, 2013)

PREDICCIONES CLIMÁTICASTEORÍA Y MÉTODOS

PREDICCIONES DE CLIMA

• Proyectamos condiciones de 3 a 6 meses Adelante de variabilidad climática, principalmente asociada al fenómeno ENSO.

• Predicciones climáticas son de alta demanda en Colombia!– Información con uso potencial en agricultura para optimizar

siembra y decisions de manejo.

EL NIÑO OSCILACIÓN DEL SUR (ENSO)

SST en el pacífico influencia patrones alrededor del mundo.

Coelho et al., J. Climate, 2006

Correlación entre el ENSO y las anomalías de precipitación en NOV-DIC-ENE

15 Diciembre 2010 – Canal del Dique

Octubre 2009

EL NIÑO SOUTHERN OSCILLATION (ENSO)

Otros factores influyentes de Variabilidad de Precipitación en Colombia

Teleconexiones Globales– Atlántico tropical y Célula de Circulación de

Hadley– Dipolo del Océano Índico– Oscilación Madden-Julian

Factores regionales– Humedad relative en la Cuenca Amazónica– Ciclones tropicales– Convección de mesoecala

Metodología en los Pronósticos

1. Modelos Climáticos Globales & Salidas de Modelos Estadísticos

2. Climate Predictability Tool (CPT) del IRI3. Análisis de Correlación Canónica 4. Pronósticos Probabilísticos vs. Determinísticos5. Verificación de pronósticos6. Escenarios de clima para corridas de modelos de cultivo

1. Salidas de Modelos Climáticos Globales (GCM)

2. Climate Predictability Tool (CPT)

Pronósticos de clima combina modelamiento dinámico y estadístico• Relaciona las salidas de los

modelos de clima de baja resolución (GCM) con variables de estaciones meteorológicas, a través de un modelo estadístico.

• Podemos usar salidas de modelos dinámicos que son relevantes, no solo SST.

3. Análisis de Correlación Canónica

Predictandos:– 3 meses de precipitación (e.g.

May-Jun-Jul) en varias estaciones meteorológicas en Colombia con al menos 30 años de historia.

Predictores:– Simultáneamente promedio de

3 meses de SST en la pacífico para una zona predictora dada (histórica y futura)

– Salidas de GCM de CFSv2

Outliers

Para series climáticas:• Control de Calidad• Complementación de datos faltantes

3. Análisis de Correlación Canónica

Pronósticos Determinísticos E.g., La estimación más probable de precipitación total en Ene-Feb-mar es es 500 mm, y hay un 67% de probabilidad que la lluvia caiga entre 200 y 700 mm

Pronósticos ProbabilísticosCómo el pronóstico compara las condiciones “normales” con el registro histórico?– Típicamente expresado en terciles:

• Debajo de lo normal : 15%• Normal: 25%• Arriba de lo normal: 60%

4. Pronósticos Probabilísticos vs. Determinísticos

5. Verificación de Pronósticos con Observaciones

• Pronósticos probabilísticos de 3 meses

• Escenarios mensuales para:– 4 sitios en Colombia en

diferentes regiones de Colombia

– Periodo de pronóstico (e.g. EFM, FMA)

– Precipitación (y temperatura)

CórdobaSantander

Valle del Cauca

Huila

Tolima

MagdalenaLa Guajira

Casanare

Villavicencio

1-mes

Probabilidades (%)

mm

EJEMPLOPALMIRA, VALLE DE CAUCA

mm

3-meses

PALMIRA, VALLE DE CAUCA Probabilidades (%)

mm

6-meses

PALMIRA, VALLE DE CAUCA Probabilidades (%)

Centro Internacional para la Investigación del Fenómeno de El Niño (CllFEN)

ECMWF Seasonal Forecast - Mean precipitation anomaly - Forecast start reference is 01/09/15

Predicción de Anomalias de precipitación

Enero-Marzo 2016

Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero0

50

100

150

200

250

300

Promedio Mensual Límite Inferior Límite Superior

Prec

ipita

ción

(mm

)

Arroz

Meta

Casanare

Precipitación - Villavicencio

DéficitNormalExceso

Precipitación - Aguazul

Octubre Noviembre Diciembre Enero Febrero Marzo0

50

100

150

200

250

300

Promedio_Mensual Límite Inferior Límite_Superior

Prec

ipit

ació

n (m

m)

ESCENARIOS DE CC

Cambio Climático Progresivo & Agricultura

¿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 debe ejecutar?

J. Rogelj et al, 2012

Cambio Climático Progresivo & Agricultura

Cambio Climático para las Regiones de Colombia

2030s

Escenarios climáticos para 2030’s indican un incremento general de la temperatura a través de todo el país (con más intensidad en el sur), lo que probablemente ocasionará escasez de agua para la producción agrícola.

Escenarios muestran un incremento en los índices de precipitación anual principalmente en las regiones del centro y oriente y una disminución en la región caribe y amazónica

Cambios proyectados en clima al 2030’s (relativos al periodo 1960-1990). Resultados del promedio de 30 GCMs para el escenario CMIP5 RCP-4.5 para las regions naturales de Colombia.

Impactos

GCMs

Effective adaptation options

MarkSim

DSSAT

Statistical Downscaling

Dynamical downscaling:Regional Climate Model

EcoCropStatistical Downscaling

MaxEnt

Modelos basados en nichos

Prob

abili

ty

Environmental gradient

Modelos basados en procesos

Necesitamos modelos para cuantificar los impactos y diseñar opciones de adaptación efectiva

En este convenio participan:

www.aclimatecolombia.org

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Carlos Eduardo Navarroc.e.navarro@cgiar.org

Gracias & Bendiciones!

Gloria LeónConsultora

Diana GiraldoAgrometeoróloga

Lizeth LlanosEstadística

Diego AgudeloEstadístico

David ArangoEstadístico

Carlos NavarroIng. Agrícola

Camilo BarriosIng. Agrícola

EQUIPO DE PRONÓSTICOS