Conocer los efectos del cambio climático en la región de Andalucía a escala local

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Aproximaciones estadísticas (“downscaling estadístico”).

Se obtienen relaciones empíricas entre variables a gran escala procedentes de los MCGs y variables de alta resolución (en superficie) (Willby et al., 1998).

Las aproximaciones estadísticas tienen mucho menor coste computacional (lo que permite aplicarlas a multitud de MCGs y escenarios de emisiones), pero sufren de una incertidumbre implícita consecuencia de aceptar la hipótesis de que los campos de efectos en superficie de alta resolución son función exclusiva de las condiciones dinámicas y termodinámicas a gran escala en la Atmósfera, considerando las características de la topografía fijas. Es dudoso que en un marco de cambio climático no varíe ningún forzamiento mesoescalar (albedo, humedad del suelo, campos atmosféricos a baja resolución...).

Adicionalmente, las relaciones estadísticas entre campos atmosféricos de baja resolución y las variables en superficie a escala local son siempre imperfectas pudiendo resultar no-estacionarias, lo que significa, que aunque estas relaciones se verifiquen en el clima actual, no tienen porque hacerlo en un clima futuro.

No todos los países disponen de MCGs propios ya que su generación y mantenimiento supone un coste muy elevado.

Entre las simulaciones más avanzadas se encuentran las del Hadley Centre (Inglaterra), el Max Plack Institute (Alemania), el Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis (Canadá), el Centre National de Reserches Meteorologiques (Francia). En el campo del desarrollo y aplicación del “downscaling” existen numerosos grupos de investigación. El objetivo final de dichos grupos es la generación de escenarios de climas locales o regionales para el siglo XXI y su posterior utilización en evaluaciones de impactos. Aunque se están generando ya resultados desde hace algunos años, las tecnologías están en continuo perfeccionamiento.

La Fundación para la Investigación del Clima (FIC), responsable de la aplicación del la regionalización de los escenarios local de cambio climático en Andalucía, fue una de las 12 instituciones integradas en el proyecto STARDEX. Los resultados de la intercomparación de metodologías llevadas a cabo en STARDEX fue muy favorable para la FIC que resulto contar con la metodología más potente de las aplicadas a toda Europa, especialmente para la temperatura (Goodess et al, 2005; Schmidli et al., 2005).

El proyecto “ENSEMBLES” (Ensemble-based Predictions of Climate Changes and their Impacts). Este proyecto cuenta con la participación de 70 entidades, entre las que figura la FIC. El proyecto pretende generar un sistema probabilístico de predicción estacional y climática que permita cuantificar las incertidumbres asociadas a la variabilidad climática. Esta filosofía, que se conoce bajo el nombre de “Ensemble”, trabaja con diversas integraciones temporales de un mismo MCG con el mismo forzamiento radiativo pero con diversas condiciones iniciales de integración. El proyecto contempla las simulaciones “Ensemble” de los distintos MCGs y la adaptación y aplicación de esas simulaciones a las técnicas de “downscaling”.

El Downscaling estadístico se basa en el Método de los Análogos, que se basa en encontrar relaciones empíricas entre “observaciones” de los predictores y variables de alta resolución o predictandos, en un banco de datos del pasado.

ISO 19115 "NEM"

2003 "1.0"