CLIVAR Variability of the American Monsoon Systems · PDF fileCLIVAR Variability of the American Monsoon Systems Panel ... structure while engaging with other ... uniendo numerosas

Joint Edition of the Newsletter of the Climate and Oceans: Variability, Predictability and

Change Project (CLIVAR) Exchanges and the CLIVAR Variability of the American Monsoon

Systems Panel (VAMOS)

VAM

OS!

No 63(Vol.18 No.3)

December 2013

No. 9 2013

CLIVAR is an international research programme dealing with climate variability and predictability

on time-scales from months to centuries. CLIVAR is a component of the World Climate Research

Programme (WCRP). WCRP is sponsored by the World Meteorological Organization, the International

Council for Science and the Intergovernmental Oceanographic Commission of UNESCO.

International CLIVAR Project Office

National Oceanography Centre, Southampton SO14 3ZH, United Kingdom

Tel: +44 23 80 596777 Fax: +44 23 80 596204 Email: [email protected]

Web address: www.clivar.org

VAMOS Newsletter

c/o Departamento de Ciencias de la Atmosfera - UBA

Pabellon II - 2° piso - Ciudad Universitaria - 1428 Buenos Aires, Argentina

Tel: (54-11) 4576-3356 or 4576-3364 ext. 20: Fax (54-11) 4576-3356 or 4576-3364 ext.12

Email: [email protected]

Figure 1. Model simulation domain showing (a) differences (CTRL-NDC) of 200-hPa geopotential height (m) and winds (full

barb 10 m s-1) from ARW simulations at day 6. Positive height differences are shaded while isolines are shown every 15 m for

negative height differences. (b) Summary of expectations from stationary Rossby wave theory and ray tracing, showing the

fastest and shortest wave trains moving eastward from the anticyclonic source region over Mexico, developing a cyclonic

circulation over the Gulf of Mexico and an anticyclonic circulation over the western Atlantic. The longer and slower wave

trains move northeastward with a cyclonic circulation over central North America and an anticyclonic circulation over the

northern Atlantic. A tail of anticyclonic vorticity develops westward from the source region. After Stensrud (2013).

Figura 1. Dominio de las simulaciones del modelo que muestra (a) diferencias (CTRL-NDC) de altura geopotencial en 200-hPa

(m) y vientos (barba llena 10 m s-1) en simulaciones ARW del día 6. Las diferencias positivas de altura están sombreadas

mientras que el espaciamiento de las isolíneas es de 15 m para las diferencias negativas. (b) Síntesis de previsiones de la teoría

y del trazado de rayos de las ondas estacionarias de Rossby, muestra que los trenes de ondas más rápidos y cortos se mueven

hacia el este desde la región de origen de los anticiclones en México, dando lugar a una circulación ciclónica sobre el Golfo de

México y una circulación anticiclónica sobre el Atlántico occidental. Los trenes de onda más largos y lentos se desplazan con

circulación ciclónica hacia el noreste sobre el centro de América del Norte y con circulación anticiclónica sobre el Atlántico

Norte. Una cola de vorticidad anticiclónica se desarrolla hacia el oeste de la región de génesis. Según Stensrud (2013).

2 CLIVAR Exchanges No. 63, December 2013 / VAMOS No. 9

VAMOS TransitionsDavid J. Gochis1, Ernesto Hugo

Berbery2, Carlos Ereño3

1 National Center for Atmospheric Research, VAMOS co-chair2 University of Maryland, VAMOS co-chair

Dear Colleagues,

Writing this editorial brings mixed feelings as this will be the last issue of the VAMOS! Newsletter. The many achievements through the years of the VAMOS community are well known and have left a mark in climate research and outreach for the Americas. In its sixteen years of existence, VAMOS organized the successful SALLJEX, VOCALS and NAME projects with their field campaigns, each addressing important shortcomings in our understanding of regional climate dynamics. Other VAMOS projects like IASCLIP and MESA, while not including a field campaign, have been critical to rescue and collect historical climate information, cementing many activities that otherwise would be too small to have a significant impact. The La Plata Basin (LPB) project, endorsed by CLIVAR and GEWEX, had the added value of an interdisciplinary approach that addressed climate and hydrology with direct societal implications, garnering support from international agencies. Capacity building and outreach elements have been present in all projects, as well as through the organization of several workshops, like the recent VAMOS/CORDEX Workshop in Lima, Peru. Crosscut activities enabled better communication between scientists from different regions. Finally, VAMOS carried out its research on monsoons under the CLIVAR structure while engaging with other groups in WCRP, including GEWEX, the WGCM, and WGSIP.

The VAMOS approach has been a combination of process studies, field campaigns, diagnostics and modeling, encouraging participation of young scientists, and developing strong links to education and outreach. However, the key ingredients for success were the willingness of scientists to team up to develop collective initiatives while showing flexibility to adjust to different regions, priorities and needs. In short, it has been this dynamic approach that allowed VAMOS to keep -for sixteen years- producing good science that is relevant to the larger communities.

Ironically, it is precisely the success of this approach that requires VAMOS activities to transition to new structures, and as such we should welcome the change. In 2011 the WCRP Open Science Conference helped refine and advance the organization’s vision and mission. One particular aim of the conference was to find the optimal balance of fundamental and applied research, and interface with climate information and users components of the Global Framework for Climate Services to support the development of climate services. The widespread establishment of climate services has encouraged an increase of activities on regional issues. WCRP is actively restructuring its panels to better respond to the new needs.

Transiciones de VAMOS Estimados colegas:

La preparación de este editorial nos ha generado sentimientos encontrados, ya que este es el último número de la revista VAMOS!. Son conocidos los numerosos logros que la comunidad de VAMOS ha alcanzado a lo largo de los años y que han dejado huella en la investigación del clima y su correspondiente extensión educacional en las Américas. En sus dieciséis años de existencia, VAMOS organizó los exitosos proyectos SALLJEX, VOCALS y NAME con sus experimentos de campo, todos dirigidos a abordar deficiencias importantes en nuestra comprensión de la dinámica del clima regional. Si bien no incluyeron campañas de medición, los otros proyectos de VAMOS como IASCLIP y MESA han resultado fundamentales para rescatar y recolectar información histórica del clima, uniendo numerosas actividades que por sí solas habrían sido demasiado pequeñas para lograr un impacto significativo. El proyecto sobre la Cuenca del Plata (La Plata Basin -LPB), apoyado por CLIVAR y GEWEX, ha tenido el valor agregado de un enfoque interdisciplinario para tratar el clima y la hidrología con implicaciones sociales directas, logrando el apoyo de agencias internacionales. Los elementos de desarrollo de capacidades y extensión han estado presentes en todos los proyectos, así como a través de la organización de varios talleres como el reciente Taller de VAMOS/CORDEX en Lima, Perú. Las actividades transversales han permitido una mejor comunicación entre científicos de distintas regiones. Finalmente, VAMOS ha llevado a cabo su investigación sobre los monzones en el marco de la estructura de CLIVAR, al tiempo que se vinculaba con otros grupos del PMIC, incluyendo GEWEX, WGCM y WGSIP.

El enfoque de VAMOS ha sido una combinación de estudios de procesos, trabajos de campo, diagnóstico y modelización, que alentaba la participación de científicos jóvenes y establecía vínculos fuertes con las actividades de educación y extensión. Sin embargo, los ingredientes clave para su éxito fueron la voluntad de los científicos de agruparse para emprender iniciativas colectivas al tiempo que mostraban flexibilidad para acomodarse a diferentes regiones, prioridades y necesidades. En síntesis, lo que permitió que VAMOS se mantuviera produciendo ciencia de calidad relevante para las otras comunidades fue su enfoque dinámico.

Irónicamente es justamente el éxito de este enfoque lo que impulsa la transición de las actividades de VAMOS hacia nuevas estructuras, y como tal, debiéramos dar la bienvenida al cambio. En 2011, la Conferencia Científica Abierta del PMIC contribuyó a refinar y avanzar la visión y misión de la organización. Un objetivo particular de la conferencia fue buscar el equilibrio óptimo entre la investigación básica y aplicada, y la interfaz con los componentes de información climática y usuarios del Marco Mundial para los Servicios Climáticos con el fin de apoyar el desarrollo de los servicios climáticos. El establecimiento generalizado de los servicios climáticos ha promovido un aumento de las actividades en temas regionales. El PMIC está reestructurando activamente sus paneles para responder mejor a las nuevas necesidades.

3CLIVAR Exchanges No. 63, December 2013 / VAMOS No. 9

The global context of WCRP The main objectives of WCRP have been to support climate-related decision making and planning adaptation to climate change by coordinating research required to understand the predictability of climate and of human influence on climate “for use in an increasing range of practical applications of direct relevance, benefit and value to society” (WCRP Strategic Framework 2005-2015).

The strategic development of WCRP is guided by the mandates of its sponsors, the WMO, IOC of UNESCO, and ICSU. Reviews of WCRP acknowledged its past contributions and identified future challenges and opportunities for the Program. WCRP is expected to be flexible and agile in responding to constantly expanding users’ needs, particularly, at regional scale, for key sectors of global economy, and for adaptation, mitigation and climate-related risk management. To update its strategy, WCRP is organizing a series of regional projects, conferences, capacity development and training activities focusing on the role of science in climate services and risk management.

The WCRP structure is evolving to reflect the requirements of the society and natural boundaries between the main components of the climate system. The WCRP planning activities and its structure, which are shown in the two following figures, reflect the requirements for optimal coordination of climate studies.

Regional needsAt regional level in Latin America and the Caribbean, it is now acknowledged that the climate research community is facing a complex challenge that involves: Improving our knowledge on the climate system, the interactions among its components and the limits of predictability while enhancing our ability to interact with other disciplines, particularly decision makers and social scientists in order to translate basic climate knowledge into actionable science. In 2012 the Joint Scientific Committee (JSC) asked VAMOS to initiate actions towards identifying a group of scientists to organize a Latin American and Caribbean Conference on Climate and Society that will aim to identify new priorities for an eventual new regional group within the WCRP structure. The objective of this conference will be to

El contexto global del PMIC Los objetivos principales del PMIC eran apoyar la toma de decisiones relacionadas con el clima y el planeamiento de la adaptación al cambio climático mediante la coordinación de la investigación requerida para comprender la predictibilidad del clima y la influencia humana sobre éste “para su uso en una variedad creciente de aplicaciones prácticas de relevancia, beneficio y valor directos para la sociedad” (Marco Estratégico del PMIC 2005-2015).

El desarrollo estratégico del PMIC se guía por los mandatos de sus auspiciantes, la OMM, la COI de UNESCO e ICSU. En las revisiones del PMIC se reconocieron los aportes que ha hecho el programa en el pasado y se han identificado nuevos retos y oportunidades para el Programa. Se espera que el PMIC sea flexible y ágil en responder a las necesidades, en permanente expansión, de los usuarios. En particular, las necesidades en la escala regional para sectores clave de la economía mundial y para la adaptación, la mitigación y la gestión de riesgos relacionados con el clima. Para poner su estrategia al día, el PMIC está organizando una serie de proyectos, conferencias y actividades de desarrollo de capacidades y capacitación regionales con foco en el papel de la ciencia en los servicios climáticos y la gestión de riesgos.

La estructura del PMIC está evolucionando para reflejar los requerimientos de la sociedad y los límites naturales entre los principales componentes del sistema climático. Las actividades de planeamiento y la estructura del PMIC, que se muestran en las dos figuras siguientes, reflejan los requisitos de una coordinación óptima de los estudios climáticos.

Necesidades regionales En el nivel regional, en América Latina y el Caribe se reconoce ahora que la comunidad de investigadores del clima enfrenta un desafío complejo que incluye mejoras en el conocimiento del sistema climático, las interacciones entre sus componentes y los límites de la predictibilidad al tiempo que se incrementa nuestra habilidad de interactuar con otras disciplinas, en especial, los tomadores de decisiones y los científicos sociales con el fin de traducir conocimientos climáticos básicos en ciencia aplicable. En 2012, la Comisión Científica Conjunta (JSC) solicitó a VAMOS que iniciara acciones dirigidas


identify gaps and ways to overcome limitations in the chain of knowledge going from basic to applied climate science and to inform policy and decisions that are particularly relevant for LAC, build interdisciplinary capacity, fostering the participation of decision and policy makers, climate and social scientists and key intermediary institutions, and contribute to further develop the emerging provision of regional Climate Services. The organization of the conference is now well under way by an independent group of physical and social scientists, scheduled for March 17-21, 2014 in Montevideo, Uruguay. More information can be found at http://www.cima.fcen.uba.ar/WCRP/.

WCRP also recognizes the need to maintain a strong research initiative on monsoons. A new panel is being formed under CLIVAR and GEWEX called the Monsoons Panel (MP). This panel will coordinate research efforts from the various regional monsoon systems around the globe. In this context, the core scientific research priorities of VAMOS will be transitioned into the new Monsoons Panel. Strategic planning for the new monsoons panel is still under development, but will involve the design and implementation of a program to investigate the interactions between large-scale/low-frequency modes of variability and the past/present/future monsoons; development and implementation of plans for monsoons research that recognize the need for a well-coordinated program for the collection and provision of observational and monitoring data sets; oversight of the implementation of regional monsoon projects; and work in co-operation with other existing and planned regional and multinational programs directed at improving our understanding of the global monsoon systems, as those programs relate to improving regional weather forecasts and seasonal climate predictions, and reducing adverse societal impacts.

We look forward to the challenges ahead, with the expectation that those merits that enabled VAMOS to succeed can also be transferred to the new organizational structure.

Best wishes,

Hugo BerberyDave GochisCarlos Ereño

[This editorial includes material extracted from the following WCRP documents: JSC-extraordinary session report, JSC-34 report and the WCRP-OSC Brochure.]

a identificar un grupo de científicos que organizara una conferencia para América Latina y el Caribe (LAC, por sus siglas en inglés) sobre clima y sociedad que tuviera por objeto identificar nuevas prioridades para finalmente conformar un nuevo grupo regional dentro de la estructura del PMIC. El objetivo de esa conferencia será identificar los vacíos y formas de superar las limitaciones en la cadena de conocimientos que va desde la ciencia climática básica a la aplicada y brindar información a los sectores de políticas y toma de decisiones que son de particular importancia para LAC, construir capacidades interdisciplinares, promover la participación de tomadores de decisiones y encargados de formular políticas, científicos del clima y sociales e instituciones intermedias clave, y contribuir a desarrollar la provisión de servicios climáticos regionales que está surgiendo. La organización de la conferencia está en marcha a cargo de un grupo independiente de científicos físicos y sociales, y ha sido fijada para el 17-21 de marzo de 2014 en Montevideo, Uruguay. Puede hallarse más información en http://www.cima.fcen.uba.ar/WCRP/.

El PMIC también reconoce la necesidad de mantener una fuerte iniciativa de investigación de los monzones. Se está conformando un nuevo panel en el marco de CLIVAR y GEWEX, llamado Panel de Monzones (PM). Este panel coordinará los esfuerzos de investigación de los distintos sistemas monzónicos regionales del mundo. En este contexto, las prioridades centrales de la investigación científica de VAMOS se trasladarán al nuevo Panel de Monzones. Se está elaborando todavía el plan estratégico para dicho panel, pero se sabe que incluirá el diseño e implementación de un programa para investigar las interacciones entre la gran escala y los modos de baja frecuencia de la variabilidad y los monzones pasados, presentes y futuros; el desarrollo e implementación de planes para la investigación de los monzones que reconozcan la necesidad de un programa bien coordinado para la recolección y provisión de datos observacionales y de monitoreo; la supervisión de la implementación de proyectos regionales sobre monzones; y el trabajo en cooperación con otros programas regionales y multinacionales existentes y futuros dirigidos a mejorar nuestra comprensión de los sistemas monzónicos del mundo, dado que dichos programas están relacionados con la mejora de los pronósticos regionales del tiempo y las predicciones climáticas estacionales, así como con la reducción de los impactos sociales adversos.

Esperamos con interés los desafíos venideros, con la esperanza de que los méritos que permitieron el éxito de VAMOS puedan también transferirse a la nueva estructura organizativa.

Saludos cordiales,

Hugo BerberyDave GochisCarlos Ereño

[Este editorial contiene material extraído de los siguientes documentos del PMIC: Informa de la sesión extraordinaria de JSC (JSC-34) y el folleto de la Conferencia Científica Abierta del PMIC]


List of acronyms / Lista de acrónimosCLiC Climate and Cryosphere Project /Proyecto del Clima y la Criósfera

CLIVARClimate and Oceans: Variability, Predictability and Change Project/Proyecto sobre la Variabilidad, Predictabilidad y Cambio del Clima y los Océanos

CORDEX WCRP Coordinated Regional Downscaling Experiment / Experimento del PMIC

GEWEX Global Energy and Water Exchanges /Experimento Mundial sobre los Intercambios de Energía y Agua

IASCLIP Intra Americas Study of Climate Proceses / Estudio Intraamericano de los Procesos Climáticos

ICSU International Council for Science / Consejo Internacional para la Ciencia

IOC / COI Intergovernmental Oceanographic Commission /Comisión Oceanográfica Intergubernamental

JSC Joint Scientific Committee / Comisión Científica Conjunta

LAC Latin America and Caribbean /América Latina y el Caribe

LPB La Plata Basin /La cuenca del Río de la Plata

MESA Monsoon Experiment in South America /Experimento sobre los Monzones de América del Sur

MP Monsoon Panel /Panel de Monzones

NAME North American Monsoon Experiment /Experimento sobre los Monzones de América del Norte

SALLJEXSouth American Low Level Jet Experiment /Experimento sobre la Corriente en Chorro en Capas Bajas de Amé-rica del Sur

SPARCStratospheric Processes And their Role in Climate Project /Proyecto sobre Procesos Estratosféricos y su Fun-ción en el Clima

UNESCOUnited Nations Educational, Scientific and Cultural Organization /Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura

VAMOS Variability of the American Monsoon Systems /Variabilidad de los Sistemas Monzónicos Americanos

VOCALS VAMOS Ocean-Cloud- Atmosphere-Land Study /Estudio de VAMOS sobre Océno-Nubes-Atmósfera-Tierra

WCRP / PMIC World Climate Research Programme /Programa Mundial de Investigaciones Climáticas

WGCM WCRP Working Group on Coupled Modelling /Grupo de Trabajo del PMIC sobre Modelización Acoplada

WGSIPWCRP Working Group on Seasonal to Interannual Prediction /Grupo de Trabajo del PMIC sobre Predicciones Estacionales a Interanuales

WMO / OMM World Meteorological Organization /Organización Meteorológica Mundial


The Real-time North American Multi-Model Ensemble Turns 2Emily J. Becker1

1 Climate Prediction Center (CPC, NCEP/NWS/NOAA)

and Innovim

The North American Multi-Model Ensemble (NMME) is a forecasting system consisting of coupled global circulation models from U.S. and Canadian modeling centers (Kirtman et al., 2013). August 2013, marked two years of real-time NMME forecasting, with forecast data delivered on time by all modeling centers and posted by the 9th of each month. Real-time and archived forecast graphics from Aug. 2011 – present are available at www.cpc.ncep.noaa.gov/products/NMME. Hindcast and forecast data is archived at the International Research Institute for Climate and Society (IRI), accessible at iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.Models/.NMME/.

NMME forecasts during the first two years focused on monthly-mean 2m surface temperature (T2m), precipitation rate (prate), and sea-surface temperature. Additional environmental variables were added in Year 2, and further additions, as well as intra-seasonal forecasts, are in development. NMME forecast fields are global, and produced at a 1°-longitude by 1°-latitude resolution. Forecast leads and number of ensemble members vary by model; during Year 2 of NMME real-time forecasting, the multi-model ensemble included 79 members. Table 1 contains the models involved in NMME Phase I, and more details on the models and forecasting structure can be found in Kirtman et al. 2013. Monthly mean and 3-month average seasonal forecast graphics are published by the CPC in deterministic and probabilistic formats: anomalies for each model’s forecast are departures from that model’s climatology, and the multi-model ensemble was created with equal weighting for all models.

Hindcast ensembles were run for all NMME models from all initial months for approximately 30 years. The hindcast database allows for both calibration of the forecasts and an assessment of average skill. For example, Fig. 1 shows the anomaly correlation (AC) of the prate multi-model ensemble for the July-August-September (JAS) period, from June initial conditions. Over the hindcast period, some skill is found over the western half of the United States, including portions of the region affected by the North American Monsoon. As prate is a notoriously difficult field to forecast, even limited skill is welcome.

With two years of operation under our belts, we can look back to see how well the NMME forecasts have performed. Figure 2 depicts the anomaly correlations for bias-corrected seasonal T2m and prate forecasts, area-averaged over North America, all land north of 15°N (Greenland is not included), averaged for each of the first two years of the project. T2m forecasts were

El ensamble de múltiples modelos en tiempo real para América del Norte cumple dos añosEmily J. Becker1

1 Climate Prediction Center (CPC, NCEP/NWS/NOAA) e

Innovim

El Ensamble de múltiples modelos de América del Norte (NMME) es un sistema de pronóstico que consiste en modelos globales de circulación acoplados, de centros de modelado de EE.UU. y Canadá (Kirtman et al., 2013). En agosto de 2013 se cumplieron dos años de pronósticos en tiempo real con NMME, con datos de pronóstico emitidos a tiempo por todos los centros del modelado y publicados los días 9 de cada mes. Los gráficos de pronósticos en tiempo real y de archivo desde agosto 2011 al presente están disponibles en www.cpc.ncep.noaa.gov/products/NMME. Los datos de hindcast y pronóstico se archivan en el Instituto de Investigaciones Internacionales para el Clima y la Sociedad (IRI), y puede accederse a ellos en iridl.ldeo.columbia.edu/SOURCES/.Models/.NMME/.

Durante los dos primeros años, los pronósticos NMME se concentraron en la media mensual de la temperatura en superficie a 2m (T2m), la tasa de precipitación (prate) y la temperatura de la superficie del mar. En el segundo año se agregaron otras variables ambientales, y se están desarrollando otros agregados así como pronósticos intraestacionales. Los campos de pronóstico del NMME son globales y son generados con una resolución de 1°-longitud por 1°-latitud. El plazo de los pronósticos y la cantidad de miembros de los ensambles varían por modelo; durante el Año 2 de pronósticos en tiempo real con el NMME, el ensamble de modelos incluía 79 miembros. La Tabla 1 contiene los modelos de la Fase I del NMME. En Kirtman et al. 2013, pueden encontrarse más detalles acerca de esos modelos y de la estructura de los pronósticos. El CPC publica gráficos de pronósticos de medias mensuales y de promedios estacionales de tres meses en formatos determinístico y probabilístico: las anomalías de los pronósticos de cada modelo son los apartamientos de las climatologías de esos modelos, y el ensamble de múltiples modelos fue generado asignando igual peso a cada uno de los modelos.

Los ensambles de hindcast se corrieron para todos los modelos NMME a partir de todos los meses iniciales por aproximadamente 30 años. La base de datos de hindcast permite tanto la calibración de los pronósticos como una evaluación de la eficacia promedio. Por ejemplo, la Fig. 1 muestra la correlación de anomalías (AC) del ensamble de múltiples modelos para en el período julio-agosto-septiembre (JAS), a partir de las condiciones iniciales de junio. En el período de hindcast, puede observarse cierta eficacia en la


verified against the station observation-based GHCN+CAMS (Fan and van den Dool, 2008), and prate forecasts against the CPC global daily Unified Rainguage Database (URD, Xie et al., 2010). ACs are the average of the “leads 1 – 3” seasons from all the initial conditions in the year. For example, the leads 1 – 3 seasons from January initial conditions are FMA, MAM, and AMJ. The average over the 5 available seasonal leads (not shown) are similar to the ACs in Figure 2. This is a sample of the real-time verification analysis, which covers both monthly and seasonal forecasts from August 2011, available at www.cpc.ncep.noaa.gov/products/NMME/verif/.

Year 1, August 2011 – July 2012 (top row), includes seven models and the multi-model ensemble mean (mme). The ACs shown are for the ensemble mean of each model and the mme. The models show a wide range of success in forecasting during Year 1, especially in the T2m field. While the mme score is not always the highest among the models, it is consistently among the highest; this held true when other regions were examined (not shown.)

The Year 1 period featured some remarkable climate extremes, including the record heat and “flash drought” of July 2012, in the central North American continent. The NMME monthly-mean ensemble forecast for July indicated a likelihood of hot and dry conditions as far out as five months in advance, contributing to the relatively high pattern correlations found in Year 1. The record high temperatures over much of the United States and southern Canada in March 2012, were suggested by the NMME some months in advance, as well, although the spatial extent of this event was underestimated.

Year 2, August 2012 – July 2013, was a more challenging year for the NMME forecasting system in North America. ACs for Year 2 forecasts, SON 2012 – JJA 2013, are shown in Fig. 2, lower row. CFSv1 is not included in these results, although it did contribute to the mme until October 2012. In June 2013, the NMME indicated an increased probability of above-average precipitation during July-August-September in the southwestern United States (Fig. 3). While the verification period for this forecast was not complete at the time of writing, through late September much of this region was showing 90-day average precipitation rates of 150-200% of normal.

Obviously, two years of forecasts and a handful of specific events cannot be generalized to an overall statement of skill, and this assessment lacks an attribution component that could help diagnose why the models captured some events and not others. However, it is still worthwhile to take stock of our results, to understand how the NMME is contributing to long-lead climate forecasting. With some encouraging results thus far, we can look forward to further refinements to the system as it develops over the next few years.

mitad occidental de Estados Unidos, incluyendo partes de la región afectada por el Monzón Norteamericano. Como la tasa de precipitación es un campo notablemente difícil de pronosticar, cualquier nivel de eficacia es bienvenido.

Habiendo transcurrido dos años de funcionamiento, podemos mirar hacia atrás para ver cuál ha sido el desempeño de los pronósticos NMME. La Figura 2 representa las correlaciones de anomalías para los pronósticos estacionales con corrección del sesgo del promedio areal de la T2m y prate, sobre América del Norte, para todo el territorio al norte de 15°N (sin incluir Groenlandia), promediados para cada uno de los dos primeros años del proyecto. Los pronósticos de T2m fueron verificados respecto de los datos GHCN+CAMS basados en observaciones de estación (Fan y van den Dool, 2008), y los pronósticos prate respecto de datos diarios globales de la Base de Datos Unificada de Pluviómetros del CPC (URD, Xie et al., 2010). Los ACs son el promedio de las estaciones “plazo 1 – 3” a partir de todas las condiciones iniciales del año. Por ejemplo, el plazo de 1 – 3 estaciones de las condiciones iniciales de enero son FMA, MAM, y AMJ. Los promedios de los 5 plazos estacionales disponibles (no se muestra) son similares a los ACs de la Figura 2. Esta es una muestra del análisis de verificación en tiempo real, que cubre pronósticos mensuales y estacionales desde agosto de 2011, y disponibles en www.cpc.ncep.noaa.gov/products/NMME/verif/.

El Año 1, agosto 011 – julio 2012 (fila superior), incluye siete modelos y la media del ensamble de múltiples modelos (mme, por sus siglas en inglés). Los ACs que se muestran son para la media del ensamble de cada modelo y el mme. El rango de eficiencia de los modelos en el pronóstico durante el Año 1 es amplio, particularmente en el campo T2m. Si bien el puntaje del mme no es siempre el más alto de los modelos, se encuentra consistentemente entre los más altos; esto se verificó también al analizar otras regiones (no se muestra.)

En el Año 1 se observaron ciertos extremos climáticos extraordinarios, incluyendo el record de calor y la “sequía repentina” de julio de 2012, en el centro del continente norteamericano. El pronóstico de medias mensuales del ensamble NMME para julio indicaba una probabilidad de condiciones cálidas y secas con una antelación de hasta cinco meses, contribuyendo a las correlaciones de patrones relativamente altas que se observaron en el Año 1. El NMME también sugirió la ocurrencia de temperaturas altas record sobre gran parte de Estados Unidos y el sur de Canadá en marzo de 2012 con unos meses de antelación, aunque la extensión espacial del evento fue subestimada.

El Año 2, agosto 2012 – julio 2013, representó un desafío mayor para el sistema de pronóstico NMME en América del Norte. Los ACs para los pronósticos del Año 2, SON 2012 – JJA 2013, se muestran en la Fig. 2, fila inferior. En estos resultados no se incluye el CFSv1, aunque aportó al mme hasta octubre de 2012. En junio de 2013, el NMME indicaba un aumento en la probabilidad de ocurrencia de precipitación sobre la media durante julio-agosto-septiembre sobre el sudoeste de Estados Unidos (Fig. 3). Si bien al momento de escribir este artículo, no había finalizado aún el período de verificación para este


References /Referencias Fan, Y., and H. van den Dool, 2008, A global monthly land surface air temperature analysis for 1948-present. J. Geophys. Res., 113, D01103, doi:10.1029/2007JD008470.

Kirtman, B. P., D. Min, J. M. Infanti, J. L. Kinter, D. A. Paolino, Q. Zhang, H. van den Dool, S. Saha, M. P. Mendez, E. Becker, P. Peng, P. Tripp, J. Huang, D. G. DeWitt, M. K. Tippett, A. G. Barnston, S. Li, A. Rosati, S. D. Schubert, Y.-K. Lim, Z. E. Li, J. Tribbia, K. Pegion, W. Merryfield, B. Denis and E. Wood, 2013: The US national multi-model ensemble for intra-seasonal to interannual prediction. Bull. Amer. Meteor. Soc., 94, in press.

Xie, P., M. Chen, and W. Shi, 2010: CPC unified gauge analysis of global daily precipitation. To be submitted to J. Hydrometeor.

pronóstico, hasta fines de septiembre gran parte de esta región mostraba tasas de precipitación promedio de 90 días de 150-200% de la normal.

Obviamente, no puede sacarse una conclusión general acerca del desempeño sobre la base de dos años de pronósticos y un puñado de eventos específicos, y esta evaluación carece de un componente de atribución que pueda ayudar a diagnosticar las razones por las que los modelos capturaron algunos eventos y no otros. Sin embargo, vale la pena hacer un balance de nuestros resultados para entender cómo contribuye el NMME a los pronósticos climáticos de mucha anticipación. Habiendo logrado algunos resultados alentadores, podemos esperar que haya más mejoras al sistema mientras continúa desarrollándose en los próximos años.

ModeloHindcast Period /

Período de hindcastEnsemble Size /

tamaño del ensambleLead Times / Anticipación

Forecast / Pronóstico

NCEP-CFSv1 1981-2009 15 0-8 Months Aug 2011 – Oct 2012

NCEP-CFSv2 1982-2010 24(28) 0-9 Months Aug 2011 – present

GFDL-CM2.2 1982-2010 10 0-11 Months Aug 2011 – present

IRI-ECHAM4-a 1982-2010 12 0-7 Months Aug 2011 – Jul 2012

IRI-ECHAM4-f 1982-2010 12 0-7 Months Aug 2011 – Jul 2012

CMC1-CanCM3 1981-2010 10 0-11 Months Aug 2012 – present

CMC2-CanCM4 1981-2010 10 0-11 Months Aug 2012 – present

NCAR-CCSM3.0 1982-2010 6 0-11 Months Aug 2011 – present

NASA-GEOS5 1981-2010 10 0-9 Months Aug 2011 – present

Table 1: Models included in the NMME. The first part of each model’s name is the center where it was produced.

Tabla 1: Modelos incluidos en el NMME. La primera parte del nombre de cada modelo representa el centro en el que fue generado.

Figure 1: Anomaly correlation for the NMME multi-model ensemble prediction of precipitation rate for the July-August-September period, from June initial conditions, based on hindcast data. ACs are multiplied by 100.

Figura 1: Correlación de anomalías para la predicción del ensamble de múltiples modelos NMME de la tasa de precipitación para el período julio-agosto-septiembre, a partir de condiciones iniciales de junio, sobre la base de datos de hindcast. Los ACs están multiplicados por 100.


Figure 3: NMME tercile-based prate probability forecast for July-August-September 2013, made in June 2013, using 79 ensemble members from six models. Above and Below contours show when one class has >38% of ensemble members, and the opposite class is below 33%. In the case that Above is >38% and Near-neutral is >33%, Above will be shown. This is the same for Below. Gray contours show when >38% of ensemble members fall in the “Neutral” tercile, and both A and B are below 33%. White areas show where no one class is dominant: either all terciles are under 38%, or both Above and Below are over 38%.

Figura 3: Pronóstico probabilístico de la tasa de precipitación (prate) basado en terciles del NMME para julio-agosto-septiembre de 2013, realizado en junio de 2013, utilizando 79 miembros del ensamble de seis modelos. Los contornos Encima (Above) y Debajo (Below) indican cuándo una clase tiene >38% de los miembros del ensamble, y la clase opuesta está por debajo de 33%. En el caso en que Above es >38% y casi -neutral es >33%, se mostrará Above. Lo mismo se aplica a Below. Las isolíneas grises indican cuando >38% de los miembros del ensamble caen en el tercil “Neutral”, y tanto A como B están debajo de 33%. Las áreas blancas indican zonas donde ninguna clase es dominante: ya sea que todos los terciles están debajo de 38%, o tanto Above como Below superan el 38%.

Figure 2: Area-average North American prate (left) and T2m (right) anomaly correlations for NMME operational Year 1 (top row) and Year 2 (bottom row). Label key: C1=CFSv1, C2=CFSv2, EA=ECHAMa, EF=ECHAMf, G=GFDL, NA=NASA, NC=NCAR, CM1=CMC1, CM2=CMC2. The green bar, “mme”, indicates AC for the 7-model (Year 1) or 6-model (Year 2) ensemble mean.

Figura 2: Promedio areal de la tasa de precipitación (prate) sobre América del Norte (izquierda) y correlaciones de anomalías de T2m (derecha) para el Año 1 de operaciones del NMME (fila superior) y Año 2 (fila inferior). Referencias: C1=CFSv1, C2=CFSv2, EA=ECHAMa, EF=ECHAMf, G=GFDL, NA=NASA, NC=NCAR, CM1=CMC1, CM2=CMC2. La barra verde, “mme”, indica el AC para la media del ensamble de 7 modelos (Año 1) o 6 modelos (Año 2).


Upscale Effects of Monsoon Deep Convection over North AmericaDavid J. Stensrud1

1) NOAA/National Severe Storms Laboratory

Deep monsoon convection over western Mexico can be viewed from two very different perspectives. On one hand, monsoon convection has a distinct diurnal cycle in which convection develops in the early evening and dissipates by morning. Thus, monsoon convective events often have a relatively short lifespan of 12 h or less and should have limited feedbacks to the large scale, much like those seen from cloud clusters (Leary 1979) and mesoscale convective systems (Perkey and Maddox 1985). On the other hand, monsoon convection occurs day after day over the same region. Thus, the aggregate effects of monsoon convection over many days may produce a much larger footprint than any individual convective event. When fixed heating diagnosed from deep convection during the Asian and North American monsoons is used to force a global model, the northern hemisphere circulation pattern is altered dramatically as shown by Rodwell and Hoskins (2001). A numerical model that produces a realistic diurnal cycle of monsoon convection is used in this study to explore these perspectives of North American monsoon (NAM) convection for a 6-day long period during the 2006 NAM season. The upscale response to deep monsoon convection is determined by comparing model runs with and without the diabatic effects of deep convection within the NAM region.

The nonhydrostatic Advanced Research version of the Weather Research and Forecasting (ARW) model (Skamarock et al. 2008) is selected for use. The model coarse domain covers much of North America at 30 km grid spacing with 335x175 horizontal grid points (Fig. 1a). An inner domain at 10 km grid spacing with 120x150 horizontal grid points covers the core NAM region (Gutzler 2004). The model simulations begin at 1200 UTC 28 June 2006 and end 6 days later at 1200 UTC 4 July 2006, with initial and boundary conditions from the 1° by 1° NCEP Global Forecast System (GFS) 6-hourly analyses. The control run (CTRL) uses a full suite of physics parameterizations to produce a realistic simulation of the 6-day period. Results show that the total rainfall over western Mexico is reasonable in its extent and magnitude, the simulated NAM convection has a well-defined diurnal cycle, and the upper-level circulation pattern at the end of 6 days agrees well with the GFS analyses. The no deep convection (NDC) run is identical to CTRL in every aspect except that the diabatic effects of deep convection are turned off on the inner domain. This modification acts to remove the effects of NAM deep convection from the model simulation. Full results of the model comparisons are found in Stensrud (2013).

At upper-levels, two stationary Rossby wave trains are seen in

Efectos de «subir de escala» (upscale) la convección monzónica profunda en América del NorteDavid J. Stensrud1

1) NOAA/National Severe Storms Laboratory

La convección monzónica profunda en el oeste de México puede verse desde dos perspectivas diferentes. Por un lado, la convección monzónica tiene un marcado ciclo diurno en el que la convección se desarrolla en horas tempranas de la tarde y se disipa por la mañana. Así, los eventos convectivos del monzón suelen tener una vida relativamente breve de 12 horas o menos y deben tener un limitado acoplamiento con la gran escala, muy similar al observado en los clusters de nubes (Leary 1979) y los sistemas convectivos de mesoescala (Perkey y Maddox 1985). Por otra parte, la convección monzónica ocurre sobre la misma región día tras día. De esta forma, la sumatoria de sus efectos a lo largo de muchos días puede dar lugar a una huella mucho mayor que cualquier evento convectivo individual. Cuando para forzar un modelo global se utiliza un calentamiento fijo determinado a partir de la convección profunda que tiene lugar durante los monzones de Asia y América del Norte, el patrón de circulación del hemisferio norte se ve alterado dramáticamente como se muestra en Rodwell y Hoskins (2001). En este estudio se utiliza un modelo numérico que produce un ciclo diurno realista de la convección monzónica para explorar estos aspectos de la convección del monzón de América del Norte (NAM, por sus siglas en inglés) para un período de 6 días durante la temporada del NAM de 2006. La respuesta a subir de escala la convección monzónica profunda se determina mediante la comparación de corridas de modelo con y sin inclusión de los efectos diabáticos de la convección profunda en la región del NAM.

Se ha elegido la versión no hidrostática para Investigaciones Avanzadas del modelo de Investigación y Pronóstico del Tiempo (ARW) (Skamarock et al. 2008). El dominio de menor resolución abarca gran parte de América del Norte con un espaciamiento de 30 km con 335x175 puntos de grilla en la horizontal (Fig. 1a, ver figura en tapa). El dominio interno, con un espaciamiento de grilla de 10 km con 120x150 puntos de grilla en la horizontal, cubre el núcleo de la región del NAM (Gutzler 2004). Las simulaciones del modelo inician a las 1200 UTC del 28 de junio de 2006 y finalizan 6 días después, a las 1200 UTC del 4 de julio de 2006, con condiciones iniciales y de contorno tomadas de los análisis de 6 horas de 1° x 1° del Sistema de Pronóstico Global del NCEP (GFS). La corrida de control (CTRL) utiliza un conjunto completo de parametrizaciones físicas con el fin de generar una simulación


CTRL that are not apparent in NDC (Fig. 1a, see cover page). The shorter and faster moving Rossby wave train moves eastward from the source region in Mexico and reaches the western Atlantic within 4 days. The longer and slower moving Rossby wave train travels northeastward and reaches the coastal New England region within 6 days. Perhaps most surprisingly, a large upstream tail of anticyclonic vorticity extends westward from the source region into the central Pacific Ocean. Results from Rossby wave ray tracing (Hoskins and Karoly 1981) and theory (Hoskins and Ambrizzi 1993), using as input the mean 200-hPa zonal winds from June-July 2006, produce stationary Rossby wave trains and expected upstream propagation that agree well with the ARW model results (Fig. 1b). Thus, after just 6 days of model simulation the aggregate effects of NAM convection are able to alter the large-scale circulation across North America.

The ARW results further indicate that deep monsoon convection is necessary to produce the observed upper-level anticyclone over northern Mexico (Fig. 2), a characteristic feature of the NAM (Barlow et al. 1998). Without the effects of deep monsoon convection, the anticyclone fails to form and the upper-level flow pattern is markedly different across Mexico and the southern United States. Stensrud (2013) shows how the development of this upper-level anticyclone is linked to the diurnal cycle of NAM convection. Even though the simulated anticyclonic flow in CTRL varies in both amplitude and location, owing to the shifting location of deep convection from day to day, it still is able to act as a source region for stationary Rossby waves. A comparison of model soundings at the end of the 6-day simulation show that easterly flow fails to develop across western Mexico in NDC when NAM convection is absent (Fig. 3). In contrast, deep easterly flow is seen in CTRL over a layer from 800 to 100 hPa. These results emphasize the important role that the aggregate effect of NAM convection plays in the summertime circulations over North America, and suggest that unless a numerical weather prediction model can correctly predict monsoon convection and its diurnal cycle, accurate forecasts of the large-scale pattern and associated convective activity beyond a few days are in doubt.

realista del período de 6 días. Los resultados muestran que la precipitación total en el oeste de México es razonable en extensión y magnitud, la convección simulada del NAM tiene un ciclo diurno bien definido, y que al cabo de los 6 días hay buena coincidencia con los análisis GFS del patrón de circulación en niveles altos. La corrida con convección profunda (NDC) es idéntica a CTRL en todos los aspectos, salvo que no se consideran los efectos diabáticos de la convección profunda en el dominio interno. Esta modificación permite remover los efectos de la convección profunda del NAM de la simulación. Los resultados completos de las comparaciones de los modelos se encuentran en Stensrud (2013).

En niveles superiores, se observan en CTRL dos trenes estacionarios de ondas de Rossby que no aparecen en NDC (Fig. 1a). El tren de ondas de Rossby más corto y rápido se mueve hacia el este desde su región de origen en México y alcanza el Atlántico occidental dentro de los 4 días. El tren de ondas de Rossby más largo y lento se desplaza hacia el noreste y alcanza la región costera de Nueva Inglaterra dentro de los 6 días. Tal vez lo más sorprendente, sea una gran cola de vorticidad anticiclónica ubicada corriente arriba que se extiende hacia el oeste desde la región de origen hacia el Océano Pacífico central. Los resultados del trazado de rayos (Hoskins y Karoly 1981) y la teoría (Hoskins y Ambrizzi 1993) de las ondas de Rossby, utilizando como entrada los vientos zonales medios de junio-julio 2006 en 200-hPa, generan trenes de ondas estacionarias de Rossby y una propagación esperada corriente arriba, que concuerdan bien con los resultados del modelo ARW (Fig. 1b). Así, luego de solo 6 días de simulaciones la suma de los efectos de la convección del NAM ya está en condiciones de alterar la circulación de gran escala a través de América del Norte.

Los resultados del ARW además indican que la convección monzónica profunda es necesaria para generar el anticiclón en altura que se observa sobre el norte de México (Fig. 2), lo que constituye un rasgo característico del NAM (Barlow et al. 1998). Ante la ausencia de los efectos de la convección monzónica profunda, el anticiclón no se forma y el patrón de circulación en altura es marcadamente distinto en México y el sur de Estados Unidos. Stensrud (2013) muestra cómo el desarrollo de este anticiclón de altura está vinculado con el ciclo diurno de la convección del NAM. Pese a que el flujo anticiclónico simulado en CTRL varía tanto en amplitud como en ubicación, debido al cambio en la ubicación de la convección profunda día tras día, todavía puede actuar como región de origen para ondas estacionarias de Rossby. Una comparación de los sondeos del modelo al final de los 6 días de simulación muestra que el flujo del este no se desarrolla a través de México occidental en NDC en ausencia de convección del NAM (Fig. 3). Por el contrario, en CTRL se ve un flujo profundo del este en una capa que abarca desde 800 hasta 100 hPa. Estos resultados ponen de relieve el importante papel que tiene el efecto acumulado de la convección del NAM en la circulación estival de América del Norte, y sugieren que a menos que un modelo de predicción numérica del tiempo pueda predecir correctamente la convección monzónica y su ciclo diurno, queda la duda sobre la posibilidad de obtener pronósticos precisos con anticipación mayor que unos pocos días del patrón de gran escala y la actividad convectiva asociada.


Figure 2. Geopotential heights every 60 m and winds at 200-hPa from CTRL and NDC runs valid at the end of day 6. The letter A indicates the position of the upper-level anticyclone in CTRL that is not present in NDC. The green dots show the locations of the soundings in Fig. 3.

Figura 2. Alturas geopotenciales cada 60 m y vientos en 200-hPa para las corridas CTRL y NDC válidas al final del día 6. La letra A indica la ubicación del anticiclón en altura en CTRL que no está presente en NDC. Los puntos verdes muestran la ubicación de los sondeos de la Fig. 3.

References/ReferenciasBarlow, M., S. Nigam, and E. H. Berbery, 1998: Evolution of the North American monsoon system. J. Climate, 11, 2238–2257.

Gutzler, D. S., 2004: An index of interannual precipitation variability in the core of the North American monsoon region. J. Climate, 17, 4473–4480.

Hoskins, B. J., and T. Ambrizzi, 1993: Rossby wave propagation on a realistic longitudinally varying flow. J. Atmos. Sci., 50, 1661-1671.

______, and D. Karoly, 1981: The steady linear response of a spherical atmosphere to thermal and orographic forcing. J. Atmos. Sci., 38, 1179-1196.

Leary, C.A., 1979: Behavior of the wind field in the vicinity of a coud cluster in the intertropical convergence zone. J. Atmos. Sci., 36, 631-639.

Perkey, D.J., and R.A. Maddox, 1985: A numerical investigation of a mesoscale convective system. Mon. Wea. Rev., 113, 553-566.

Rodwell, M. J., and B. J. Hoskins, 2001: Subtropical anticyclones and summer monsoons. J. Climate, 14, 3192-3211.

Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, W. Wang, and J. G. Powers, 2008: A description of the advanced research WRF version 3. NCAR Tech. Note NCAR/TN-475+STR, 125 pp. [Available online at http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/arw_v3.pdf].

Stensrud, D. J., 2013: Upscale effects of deep convection during the North American monsoon. J. Atmos. Sci., 70, 2681-2695.


Figure 3.Model soundings from CTRL and NDC valid at the end of day 6 (1200 UTC 4 July 2006) from 27° N and 110° W (locations in Fig. 3). Note the deep easterly flow in CTRL that is almost entirely absent in NDC.

Figura 3. Modelado de sondeos para CTRL y NDC válidos para el final del día 6 (1200 UTC 4 de julio de 2006) de 27° N y 110° W (ubicación en Fig. 3). Nótese que el flujo profundo del este en CTRL está casi completamente ausente en NDC.


VAMOS/CORDEX – Latin America and the CaribbeanSilvina A. Solman1,2

1) Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera

(CIMA/CONICET-UBA), DCAO/FCEN

2) UMI IFAECI/CNRS, Buenos Aires (C1428EGA), Argentina.

The CORDEX frameworkIn recent years, the World Climate Research Program (WCRP) has recognized the relevance of providing a conceptual framework for organizing a coordinated international effort to assess and intercompare dynamical and statistical downscaling techniques. This approach was initially coordinated by a Task Force on Regional Climate Downscaling (TFRCD) in 2009 who designed the Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment (CORDEX) sponsored by the WCRP. CORDEX was envisaged as both an important research topic and an opportunity to engage a broader community of climate scientists in its activities. CORDEX is now a project of the WCRP Group on Regional Climate (WGRC).

The CORDEX initiative has two main purposes. In the first place, to provide a framework in which downscaling methodologies can be inter-compared through standardized experiment protocols. Second, to provide a coordinated set of downscaled regional climate simulations both dynamical and statistical for use in impact and adaptation studies.

The CORDEX protocol includes the definition of common domains covering the majority of land areas around the world and several general aspects of Regional Climate Model (RCM) configuration. CORDEX includes 14 domains covering the main land areas of the world (Fig.1). In order to encourage the broad scientific community to contribute to this initiative, the standard horizontal resolution for CORDEX simulations has been decided to be around 0.44° though simulations with resolutions of 0.22° and 0.11° are also planned for some domains.

For the evaluation framework CORDEX has agreed to utilize the ERA-Interim reanalysis (Uppala et al., 2008) covering the period 1979-2008 to drive the RCMs. For the climate change framework, global models from the CMIP5 database under the Representative Concentration Pathways (RCPs) scenarios provide both initial and lateral boundary conditions to the RCMs. Four RCPs have been selected, with stabilization levels at 2.6, 4.5, 8.5 and 11.2 W m -2 (referred to as RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5 and RCP11.2, respectively); the highest-priority simulations selected being the RCP4.5 and RCP8.5, in agreement with the CMIP5 priorities. The coordinated RCMs simulations cover the historical period, from 1950 to 2005 and the future period from 2006 to 2100. A complete description of the CORDEX framework can be found at http://wcrp-cordex.

ipsl.jussieu.fr/.

VAMOS/CORDEX – América Latina y el CaribeSilvina A. Solman1,2

1) Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera

(CIMA/CONICET-UBA), DCAO/FCEN

2) UMI IFAECI/CNRS, Buenos Aires (C1428EGA), Argentina.

El marco de CORDEX En los últimos años, el Programa Mundial de Investigaciones Climáticas (PMIC) ha reconocido la importancia de ofrecer un marco conceptual para organizar un esfuerzo internacional coordinado dirigido a evaluar y comparar las técnicas dinámicas y estadísticas de reducción de escala. Este enfoque, fue inicialmente coordinado por el Grupo de Trabajo sobre Reducción de Escala de Modelos Climáticos Regionales (TFRCD, por sus siglas en inglés) que en 2009 diseñó el Experimento Coordinado de Reducción de Escala de Modelos Climáticos Regionales (CORDEX, por sus siglas en inglés) financiado por el PMIC. CORDEX fue concebido como tema de investigación importante y como oportunidad de involucrar a una comunidad más amplia de científicos del clima en sus actividades. CORDEX es actualmente un proyecto del Grupo de Trabajo del PMIC sobre Clima Regional (WGRC, por sus siglas en inglés).

La iniciativa CORDEX tiene dos objetivos principales. En primer lugar, brindar un marco en el que las metodologías de reducción de escala puedan compararse mediante protocolos experimentales estandarizados. En segundo lugar, proporcionar un conjunto coordinado de simulaciones climáticas regionales dinámicas y estadísticas regionalizadas, para su uso en estudios de impacto y adaptación.

El protocolo CORDEX incluye la definición de dominios comunes que cubren la mayor parte de las áreas continentales del mundo y varios aspectos generales de la configuración de los modelos climáticos regionales (RCM, por sus siglas en inglés). CORDEX cuenta con 14 dominios que cubren las principales superficies terrestres del mundo (Fig.1). Con el objeto de incentivar a la comunidad científica más amplia a contribuir con esta iniciativa, se ha decidido que la resolución horizontal estándar de las simulaciones de CORDEX fuera de alrededor de 0.44°, aunque en algunos dominios se planea tener resoluciones de 0.22° y 0.11°.

Para la evaluación, CORDEX ha acordado utilizar los reanálisis ERA-Interim (Uppala et al., 2008) que cubren el período 1979-2008 para correr los RCMs. A los fines del estudio del cambio climático, los modelos globales de la base de datos CMIP5 con escenarios de los Caminos de Concentración Representativa (RCPs, por sus siglas en inglés) proporcionan condiciones iniciales y de contorno lateral para los RCMs. Se han seleccionado cuatro RCPs, con niveles de estabilización en 2,6, 4,5, 8,5 y 11,2 W/m2 (llamados RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5 y RCP11.2, respectivamente), las simulaciones de mayor prioridad seleccionadas serían RCP4.5 y RCP8.5, de acuerdo


CORDEX –LAC: Latin America and the CaribbeanSeveral ongoing activities on CORDEX South America and the Caribbean were already launched at the beginning of 2010. However, there was a need to pursue an initial assessment of the various CORDEX downscaling initiatives for the region as well as identifying regionally-focused vulnerability, impact and adaptation (VIA) analysis, user-knowledge needs, and stakeholders, with the aim of developing an integrated framework for designing adaptation strategies to climate change. To this end the World Climate Research Programme (WCRP) in partnership with ICSU-ROLAC, the Inter-American Institute for Global Change Research (IAI) and the Caribbean Community Climate Change Centre (5Cs) supported the development of two VAMOS/CORDEX Workshops.

The first WCRP VAMOS/CORDEX Workshop on Latin-America and Caribbean (CORDEX LAC): Phase I - South America was held on September 11-13 2013 at the Institute of Geophysics of Peru (IGP) in Lima, Peru. This joint VAMOS/CORDEX activity aimed to develop a capacity building effort to 1) evaluate regional climate downscaled model projections and 2) provide targeted downscaled information for impact assessment analysis and to plan strategies for adaptation/mitigation, with the goal of supporting sustainable development over the region through a coordinated bottom-up approach for coping with the impacts of climate change, and integrating the VIA communities with concerned stakeholders.

The Workshop agenda was organized into three main topics: 1) Vulnerability, adaptation and impact studies in the LAC region; 2) Modeling studies in the LAC region and 3) Training modules. The Workshop included 18 invited presentations. Participants presented their on-going studies through 23 oral talks and 19 posters. 70 participants from 19 countries from North and South America and the Caribbean attended the workshop, of which around 50% were early-career scientists.

The three-day Workshop allowed identifying regionally focused VIA on-going studies and user knowledge needs as well as on-going climate modelling activities within the CORDEX framework within the region. The training activities were focused on developing a regional network from Latin America and the Caribbean communities, leading the participants to gain a deeper understanding of approaches for identifying

con las prioridades del CMIP5. Las simulaciones coordinadas de los RCMs cubren el período histórico de 1950 a 2005 y el futuro desde 2006 hasta 2100. Puede hallarse una descripción completa del marco CORDEX en http://wcrp-cordex.ipsl.jussieu.fr/.

CORDEX –LAC: América Latina y el CaribeVarias actividades de CORDEX América del Sur y el Caribe actualmente en curso fueron iniciadas a comienzos de 2010. Sin embargo, había necesidad de realizar una evaluación inicial de las distintas iniciativas de reducción de escala de CORDEX para la región e identificar los análisis de vulnerabilidad, impactos y adaptación (VIA) con foco regional, así como las necesidades de conocimiento por parte de los usuarios y los actores sociales, con el objeto de desarrollar un marco integrado para elaborar estrategias de adaptación al cambio climático. Para ello, el Programa Mundial de Investigaciones Climáticas (PMIC) en asociación con la Oficina Regional de ICSU para América Latina y el Caribe (ICSU-ROLAC), el Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global (IAI) y el Centro sobre Cambio Climático de la Comunidad del Caribe (5Cs) brindaron su apoyo para la realización de dos talleres de VAMOS/CORDEX.

El Primer Taller WCRP VAMOS/CORDEX sobre América Latina y el Caribe (CORDEX LAC): Fase I – América del Sur se realizó del 1 al13 de septiembre de 2013 en el Instituto Geofísico del Perú (IGP), Lima, Perú. Esta actividad conjunta VAMOS/CORDEX estuvo dirigida a desarrollar un esfuerzo en desarrollo de capacidades para 1) evaluar las proyecciones reducidas en escala del clima regional y 2) brindar información dirigida y regionalizada para el análisis de las evaluaciones de impactos y para la planificación de estrategias de adaptación /mitigación, con el objetivo de favorecer el desarrollo sustentable en la región mediante un enfoque de abajo hacia arriba o “bottom-up” coordinado para hacer frente a los impactos del cambio climático, integrar a las comunidades de VIA con los actores sociales interesados.

La agenda del taller estuvo organizada en torno a tres temas principales: 1) Estudios de vulnerabilidad, adaptación e impactos en la región LAC; 2) Estudios de modelización en la región LAC y 3) Módulos de capacitación. El Taller contó con 18 disertaciones invitadas. Los participantes presentaron sus

Figure 1: CORDEX domains: // Figura 1 Dominios de CORDEX:

a) Arctic CORDEX; North America CORDEX; Central America CORDEX

c) South Asia CORDEX; East Asia CORDEX; South East Asia CORDEX; Australasia CORDEX

b) EURO-CORDEX; MED-CORDEX; CORDEX Africa; MENA-CORDEX

d) CORDEX Antarctica


vulnerability and risk, and developing skills in integrating and communicating climate related risk and the appropriate policy responses. The main outcomes of the Workshop on the status of on-going studies on VIA and modelling for the region included:

• Awarenessofstudiesfocusedonsectorssuchasflooding,health, agriculture over the LAC region;

• IdentifyingteamsworkingonVIAissue• Recognizingneedsforcreatingusabledata• IdentifyingtheavailabilityofCORDEXsimulationsforthe

South America and Caribbean regions• Identifyingexamplesofmethodsandtools(eg.Taylor

diagrams, RCMES) for model evaluation• Recognizingneedsforregional-andsector-appropriate

metrics• Identifyingmodelstrengthsandweaknesses• Identifyingrobustclimatechangesignals

More generally the Workshop allowed the identification of common interests among participants, of the needs for climate data (including observations.) and model projections, and initiating the development of regional network including both VIA and modelling scientists from Latin America and the Caribbean.

The Training sessions allowed the initiation of a dialogue between different communities and regions. Participants gained a deeper understanding of approaches for identifying vulnerability and risk and they also developed skills in integrating and communicating climate-related risk and the appropriate policy responses.

A CORDEX-LAC mailing list has been created to foster collaborations among the researchers interested on CORDEX activities ([email protected]).

Full details of the Workshop and presentations are available at htpp://www.cima.fcen.uba.ar/LAC-CORDEX.

Future actionsA Second WCRP VAMOS/CORDEX LAC Workshop: Phase II – The Caribbean to be held at Santo Domingo, Dominican Republic on April 7 – 9, 2014 has already been announced as a follow up activity. The Second VAMOS/CORDEX Workshop, builds on the experience of VAMOS/CORDEX LAC: Phase I, and aims to foster collaboration among participants focusing on already identified VIA needs for the region. This second workshop will provide the opportunity for new participants to join the network and will serve as a forum for addressing the following topics:

• Regionalclimatedownscalingproductsformodelevaluation, assessment of regional climate change projections and associated uncertainties

• Vulnerability,impactsandadaptationanalysisonkeysectors (hydrology, agriculture, water resources, and health, among others)

• Implicationsforsustainabledevelopmentandpolicy-making - building capacity contributing to a global framework for climate services.

estudios en curso en 23 disertaciones y 19 posters. Al taller asistieron 70 participantes de 19 países de América del Norte y del Sur y el Caribe, alrededor del 50% de los cuales eran científicos en etapas tempranas de sus carreras.

El Taller de tres días de duración permitió identificar los estudios en curso sobre VIA y las necesidades de conocimientos que tienen los usuarios, así como las actividades de modelización del clima que se están realizando en el marco de CORDEX en la región. Las actividades de capacitación se concentraron en el desarrollo de una red regional de las comunidades de América Latina y el Caribe, y proporcionaron a los participantes una mejor comprensión de los enfoques utilizados para identificar las vulnerabilidades y los riesgos y desarrollar habilidades en la integración y comunicación de los riesgos relacionados con el clima y las respuestas políticas adecuadas. Entre los principales resultados del taller sobre el estado de los estudios en curso sobre VIA y modelización en la región se cuentan los siguientes:

• Conocimientosobrelosestudiossobresectorescomoinundaciones, salud, agricultura en la región de LAC;

• IdentificacióndegruposquetrabajaneneltemadeVIA• Reconocimientodelasnecesidadesdecreacióndedatos

utilizables • IdentificacióndeladisponibilidaddesimulacionesCORDEX

para las regiones de América del Sur y el Caribe • Identificacióndeejemplosdemétodosyherramientas(ej.,

diagramas de Taylor, RCMES) para la evaluación de modelos • Reconocimientodenecesidadesparaunamétrica

adecuada para la región y los diferentes sectores • Identificacióndefortalezasydebilidadesdelosmodelos• Identificacióndeseñalesrobustasdecambioclimático

De manera más general, el taller permitió identificar intereses comunes entre los participantes, así como la necesidad de datos climáticos (incluyendo observaciones.) y proyecciones de modelos e iniciar el desarrollo de una red regional que incluya tanto a los científicos de América Latina y el Caribe dedicados a VIA como a la modelización.

Las sesiones de capacitación permitieron iniciar un diálogo entre distintas comunidades y regiones. Los participantes lograron una mejor comprensión de los enfoques utilizados para identificar la vulnerabilidad y el riesgo y desarrollaron habilidades en la integración y la comunicación del riesgo relacionado con el clima y las respuestas políticas adecuadas.

Se ha creado una lista de correo de CORDEX-LAC para promover la cooperación entre los investigadores interesados en las actividades de CORDEX ([email protected]).

La información completa sobre el Taller y las presentaciones realizadas están disponibles en htpp://www.cima.fcen.uba.ar/LAC-CORDEX.

Acciones futuras Como una actividad de seguimiento, se ha anunciado un segundo Taller WCRP VAMOS/CORDEX LAC: Fase II – El Caribe, a realizarse en Santo Domingo, República Dominicana


The workshop is open to both new participants and those who attended the first Workshop. The primary workshop focus will be on training the workshop participants on assessing and interpreting model results and climate data critically. Participants will develop a policy brief relevant to decision-makers based on these climate data.

entre el 7 y el 9 de abril de 2014. El segundo Taller de VAMOS/CORDEX se apoya en la experiencia del VAMOS/CORDEX LAC: Fase I y tiene por objeto promover la cooperación entre los participantes concentrándose en las necesidades ya identificadas de la región en VIA. El segundo taller brindará la oportunidad a los nuevos participantes de unirse a la red y actuará como foro para debatir los siguientes temas:

• Productosdereduccióndeescaladelclimaregionalparalaevaluación de modelos, la evaluación de las proyecciones de cambio climático regional e incertidumbres asociadas

• Análisisdelavulnerabilidad,impactosyadaptaciónensectores clave (hidrología, agricultura, recursos hídricos y salud, entre otros)

• Implicacionesparaeldesarrollosustentable,laformulaciónde políticas y el desarrollo de capacidades en contribución a un marco mundial de servicios climáticos.

El taller está abierto a la concurrencia de nuevos participantes así como de aquellos que asistieron al primero. El foco principal será la capacitación de los participantes en la evaluación e interpretación críticas de los resultados de los modelos y los datos climáticos. Los participantes elaborarán un breve informe de políticas basado en esos datos climáticos de importancia para los tomadores de decisiones.

Figure 2: Participants of the VAMOS/CORDEX LAC I Workshop

Figura 2: Participantes del Taller VAMOS/CORDEX LAC I


Drought Monitoring with the GOES-based Evaporative Stress IndexChristopher R. Hain1, Martha C.

Anderson2, Xiwu Zhan3, Jason Otkin4

1 Earth System Science Interdisciplinary Center/

Cooperative Institute for Climate and Satellites-

Maryland, University of Maryland, College Park, MD

2 USDA-ARS Hydrology and Remote Sensing Lab,

Beltsville, MD

3 NESDIS, NOAA, Camp Springs, MD

4 Cooperative Institute for Meteorological Satellite

Studies, University of Wisconsin, Madison, WI

IntroductionThe interpretation of drought signals has proven to be difficult because of a general lack of ground-based “truth” metrics available at continental scales; therefore, forecasters must rely on a convergence of evidence strategy using multiple drought index datasets. Standard indicators currently used in drought monitoring focus on different components of the water budget: precipitation, soil moisture, groundwater, runoff and streamflow. Current drought indices include precipitation-based analyses (e.g., Standardized Precipitation Index [SPI; McKee et al., 1995]; the Palmer indices [Palmer, 1965]), and satellite-based vegetation/TIR indices (e.g., Vegetation Health Index [VHI; Kogan, 1997]; VegDRI [Brown et al 2008]), along with soil moisture and evapotranspiration (ET) datasets generated with land-surface models (LSMs) in the National Land Data Assimilation System (NLDAS). Each of these index classes has issues: datasets like NLDAS and SPI require precipitation and/or soil texture fields that are difficult to observe/specify accurately over large spatial domains; while empirical TIR-based drought indices currently in use (like the VHI) do not account for important forcings on LST (e.g, available energy, atmospheric demand), and can therefore generate spurious drought detections under certain circumstances – particularly at high latitudes (Karnieli et al., 2006; Karnieli et al., 2010).

In contrast, diagnostic LSMs based on TIR remote sensing of land-surface temperature (LST), like ALEXI, require no information regarding antecedent precipitation or soil moisture storage capacity - the current surface moisture status is deduced directly from the remotely sensed radiometric temperature signal. This results in a seamless implementation over the continent, unaffected by discontinuities in soils and precipitation dataset collected by individual countries. In contrast with the VHI, ALEXI is based on energy balance, so radiation, atmospheric and soil moisture controls are all considered in the interpretation of the LST signal. And whereas vegetation index (VI) is a relatively slow response variable to moisture deficits, showing decline only after the damage

Monitoreo de sequías con el Índice de Estrés por Evaporación basado en GOES Christopher R. Hain1, Martha C.

Anderson2, Xiwu Zhan3, Jason Otkin4

1 Earth System Science Interdisciplinary Center/

Cooperative Institute for Climate and Satellites-

Maryland, University of Maryland, College Park, MD

2 USDA-ARS Hydrology and Remote Sensing Lab,

Beltsville, MD

3 NESDIS, NOAA, Camp Springs, MD

4 Cooperative Institute for Meteorological Satellite

Studies, University of Wisconsin, Madison, WI

IntroducciónLa interpretación de las señales de las sequías resulta dificultosa debido a la falta generalizada de mediciones “reales” en tierra a escalas continentales; por ello, los pronosticadores deben apoyarse en una estrategia de convergencia de evidencias utilizando múltiples conjuntos de datos de índices de sequía. Los indicadores estándar utilizados habitualmente en el monitoreo de las sequías se concentran en distintos componentes del balance hídrico: precipitación, humedad del suelo, agua subterránea, escorrentía y caudales. Los índices de sequía actuales incluyen análisis basados en la precipitación (ej., el Índice de Precipitación Estandarizado [SPI, por sus siglas en inglés; McKee et al., 1995]; o los índices de Palmer [Palmer, 1965]), y los índices de vegetación basados en satélites /TIR (ej., Índice de Salud de la Vegetación [VHI, por sus siglas en inglés; Kogan, 1997]; o el VegDRI [Brown et al 2008]), junto con bases de datos de humedad del suelo y evapotranspiración (ET) generados con modelos de la superficie terrestre (LSMs) en el Sistema Nacional de Asimilación de Datos de la Tierra (NLDAS). Cada una de estas clases de índices tiene sus inconvenientes: bases de datos como NLDAS y SPI requieren campos de precipitación y/o textura del suelo que son difíciles de observar/especificar con precisión en grandes dominios espaciales; mientras los índices de sequía empíricos basados en TIR actualmente en uso (como el VHI) no toman en cuenta importantes forzantes sobre la temperatura de la superficie del suelo (ej., energía disponible, demanda atmosférica), y pueden por lo tanto generar detecciones espurias de sequías bajo ciertas circunstancias, especialmente en altas latitudes (Karnieli et al., 2006; Karnieli et al., 2010).

Por el contrario, los LSMs de diagnóstico basados en percepción remota TIR de la temperatura de la superficie del suelo (LST, por sus siglas en inglés), como ALEXI, no requieren información respecto de la precipitación precedente o la capacidad de almacenamiento de agua del suelo – el estado actual de la humedad en superficie se deduce directamente de la señal de la temperatura radiométrica. Esto da como


has been done, thermal remote sensing has the potential to provide valuable drought early warning preceding detectable degradation in VIs.

MethodologySurface energy balance models estimate ET by partitioning the energy available at the land surface (RN – G, where RN is net radiation and G is the soil heat conduction flux, in Wm-2) into turbulent fluxes of sensible and latent heating (H and λE, respectively, Wm-2):

RN – G = H + λE (1)

where λ is the latent heat of vaporization (J kg-1) and E is ET (J kg s-1 m-2 or mm s-1). The land-surface representation in ALEXI model is based on the series version of the two-source energy balance (TSEB) model of Norman et al. (1995), which partitions the composite surface radiometric temperature, TRAD, into characteristic soil and canopy temperatures, TS and TC, based on the local vegetation cover fraction apparent at the thermal sensor view angle, f(θ):

TRAD ≈ {f(θ)Tc + [1 - f(θ)]Ts} (2)

Importantly, because angular effects are incorporated into the decomposition of TRAD, the TSEB can accommodate TIR data acquired at off-nadir viewing angles by geostationary satellites. The TSEB has a built-in mechanism for detecting thermal signatures of stress in the soil and canopy. An initial iteration assumes the canopy transpiration (λEC) is occurring at a potential (non-moisture limited) rate, while the soil evaporation rate (λES) is computed as a residual to the system energy budget. If the vegetation is stressed and transpiring at significantly less than the potential rate, λEC will be overestimated and the residual λES will become negative. Condensation onto the soil is unlikely midday on clear days, and therefore λES<0 is considered a signature of system stress. Under such circumstances, the λEC is iteratively down-regulated until λES~0 (expected under dry conditions; Anderson et al. 1997).

ALEXI Evaporative Stress IndexThe Evaporative Stress Index (ESI) represents standardized anomalies in the ratio of actual-to-potential ET, fPET = ET/PET, where ET and PET are instantaneous clear-sky estimates at shortly before local noon, retrieved using the ALEXI algorithm (Anderson et al. 2007a; 2007b; 2011). Normalization by PET serves to minimize variability in ET due to seasonal variations in available energy and vegetation cover, further refining focus on the soil moisture signal. Limiting the assessment to clear-sky conditions separates signals of soil moisture variability from that of cloud climatology.

Because the ET values used to compute the ESI are dependent on clear-sky conditions, only a portion of the ALEXI modeling domain can be filled on any given day, necessitating temporal compositing. Compositing also serves to reduce effects of noise in the ET retrievals, primarily arising from incomplete cloud-clearing of LST. Anderson et al. (2011) evaluated compositing intervals of 1, 2, 3 and 6 months, in general paralleling the shorter-term SPI product timescales. To highlight differences in moisture conditions between years, drought indices are typically presented as

resultado una implementación continua sobre el continente, que no se ve afectada por discontinuidades en los datos de suelo y precipitación recolectados por cada país. A diferencia del VHI, ALEXI se basa en el balance de energía, de manera que los controles de radiación y humedad atmosférica y del suelo son tomados en cuenta en la interpretación de la señal de LST. Y mientras que el índice de vegetación (VI) es una variable de respuesta relativamente lenta al déficit de humedad, y muestra el empeoramiento recién después de ocurrido el daño, la percepción remota de la temperatura tiene el potencial de proporcionar una valiosa alerta temprana a la sequía con anterioridad a la degradación detectable por los VIs.

MetodologíaLos modelos de balance de energía en superficie estiman la ET mediante la partición de la energía disponible en la superficie (RN – G, donde RN es la radiación neta y G es el flujo de conducción de calor del suelo, en Wm-2) en flujos turbulentos de calor sensible y latente (H y λE, respectivamente, Wm-2):

RN – G = H + λE (1)

donde λ es el calor latente de evaporación (J kg-1) y E es la ET (kg s-1 m-2 o mm s-1). La representación de la superficie de la tierra en el modelo ALEXI se basa en la versión de serie del modelo de balance de energía de dos fuentes (TSEB, por sus siglas en inglés) de Norman et al. (1995), que descompone la temperatura radiométrica compuesta en superficie, TRAD, en temperaturas características del suelo y la canopia, TS y TC, sobre la base de la fracción de cobertura vegetal local aparente en el ángulo de visión del sensor térmico, f(θ):

TRAD ≈ {f(θ)Tc + [1 - f(θ)]Ts} (2)

Muy importante, como los efectos angulares están incorporados en la descomposición de TRAD, el TSEB puede utilizar datos TIR adquiridos en distintos ángulos de visión respecto del nadir por satélites geoestacionarios. El TSEB tiene un mecanismo integrado para detectar firmas térmicas de estrés en el suelo y la canopia. La iteración inicial supone que la transpiración de la canopia (λEC) ocurre a una tasa potencial (no limitada por humedad), mientras que la tasa de evaporación del suelo (λES) se calcula como un residuo del balance de energía del sistema. Si la vegetación está estresada y transpira a una tasa significativamente menor que la potencial, λEC será sobreestimado y el residuo λES será negativo. Es improbable que haya condensación en el suelo en días despejados al mediodía, por lo tanto se considera que λES<0 es una firma del estrés del sistema. En tales circunstancias, se regula λEC hacia abajo hasta que λES~0 (valor esperado en condiciones secas; Anderson et al. 1997).

Índice de Estrés por Evaporación de ALEXI El Índice de Estrés por Evaporación (ESI) representa las anomalías estandarizadas del cociente de ET real a potencial, fPET = ET/PET, donde ET y PET son estimaciones instantáneas con cielo despejado poco antes del mediodía local, adquiridas usando el algoritmo ALEXI (Anderson et al. 2007a; 2007b; 2011). La normalización por PET sirve para minimizar la variabilidad de la ET debida a las variaciones estacionales en la energía disponible y la cubierta vegetal, lo que ayuda a dirigir el foco a la señal de la humedad del suelo. Al limitar


anomalies or percentiles with respect to multi-year average fields determined over some period of record. Standardized anomalies in fPET and ET are expressed as a pseudo z-score, normalized to a mean of zero and a standard deviation of one. Fields describing “normal” (mean) conditions and temporal standard deviations at each pixel are generated for each compositing interval and are used in the calculation of standardized anomalies.

ResultsAn intercomparison study of ALEXI ESI and a suite of drought indices was conducted from 2000 to 2012 over the CONUS (Anderson et al. 2011). As is the case with ESI, standardized anomalies were computed for each drought index. Temporal and spatial correlations between index anomalies were examined to assess the similarity between drought indices in their ability to rank drought severity and to visualize spatial patterns in index congruity. Drought features in the USDM classifications are generally reflected in one or more of the other indices but to varying degrees depending on drought type and time scale. Figure 1 shows the seasonal anomalies for a selection of drought indices used in the study. In general, ESI reproduces patterns evident in the precipitation-based indices, indicating the value of the LST signal as a surface moisture proxy. For example, the thermal band inputs to ALEXI capture the major drought events in 2002 and 2007, even in the eastern United States, an area in which dense vegetation is dominant during the warm season. This is particularly important because standard soil moisture retrievals based on microwave remote sensing tend to lose sensitivity due to strong attenuation of the surface soil moisture signal by the overlying vegetative canopy. However, in this case, the thermal signal is able to detect vegetation stress related to root zone soil moisture deficits and elevated canopy temperatures.

Of the products included in the intercomparison, Noah soil moisture anomalies were found to be the most similar to the USDM with respect to temporal correlation (averaged over CONUS). The ALEXI 2-month ESI composite (ESI-2) shows higher average temporal correlations with the USDM than do the precipitation indices of shorter or comparable time scales (Z and SPI-1 to SPI-3). ESI-2 also outperforms Noah ET anomalies and VHI in terms of correlation with USDM. The strongest correlations between ESI and USDM are observed over the Great Plains and in the southeastern United States. These are areas identified by Karnieli et al. (2010) where LST and NDVI tend to be anti-correlated, indicating moisture-limiting (as opposed to energy limiting) vegetation growth conditions. In these areas, ET will be most sensitive to changing root-zone soil moisture condition, and subsequently providing indications of drought. There are also regions where ESI shows reduced correlations with the USDM, (1) over the Mississippi River basin, where shallow water tables and intensive irrigation tend to decouple ET rates from precipitation to some extent. ESI also shows lover correlations with the USDM over the Everglades in southern Florida, an area which is largely inundated with water over much of the year, and ET variations at the seasonal scale may be more related to climatic variability than to moisture availability. Finally, lower correlations are also found in the northern states where, particularly in early spring, ET is driven more by radiation and climate and is less tightly coupled with moisture conditions.

la evaluación a condiciones de cielo despejado se separa las señales de variabilidad de la humedad del suelo de aquellas correspondientes a la climatología de nubes. Como los valores de ET utilizados para calcular el ESI dependen de que el cielo esté despejado, cada día solo puede completarse una parte del dominio de modelado de ALEXI, haciéndose necesaria una composición temporal. La composición también sirve para reducir los efectos del ruido en las adquisiciones de ET, que surge en primera medida de un cielo incompletamente despejado de nubes de la LST. Anderson et al. (2011) evaluaron los intervalos de composición de 1, 2, 3 y 6 meses, en general estableciendo paralelos entre las escalas temporales de los productos SPI de más corto plazo. Para resaltar las diferencias en las condiciones de humedad interanuales, los índices de sequía suelen presentarse como anomalías o percentiles respecto de campos promedio de múltiples años determinados sobre un período de registro dado. Las anomalías estandarizadas en fPET y ET se expresan como un pseudo score z, normalizado a una media de cero y una desviación estándar de uno. Para cada intervalo de composición se generan los campos que describen condiciones “normales” (medias) y los desvíos estándar temporales en cada pixel y se los utiliza en el cálculo de las anomalías estandarizadas.

ResultadosSe realizó un estudio de comparación del ALEXI ESI con un conjunto de índices de sequía para el período 2000 - 2012 sobre el CONUS (Anderson et al. 2011). Como en el caso de ESI, para cada índice de sequía se calcularon las anomalías estandarizadas. Se analizaron las correlaciones temporales y espaciales entre las anomalías de los índices con el fin de evaluar su similitud en la capacidad de clasificar la severidad de las sequías y de visualizar patrones espaciales en la congruencia de los índices. Las características de las sequías en las clasificaciones de USDM generalmente se reflejan en uno o más de los otros índices, pero en diferente medida dependiendo del tipo de sequía y la escala temporal. La Figura 1 muestra las anomalías estacionales para una selección de índices de sequía utilizados en el estudio. En general, el ESI reproduce los patrones evidentes en los índices basados en la precipitación, indicando el valor de la señal de LST como un proxy de la humedad en superficie. Por ejemplo, las entradas en la banda térmica en ALEXI capturan los principales eventos de sequía en 2002 y 2007, incluso en el este de Estados Unidos, un área donde predomina la vegetación densa durante la estación cálida. Esto es particularmente importante porque las adquisiciones estándar basadas en teledetección de la humedad del suelo por microonda tienden a perder sensibilidad debido a la fuerte atenuación de la señal de la humedad del suelo en superficie por la canopia vegetal que está por encima. Sin embargo, en este caso, la señal térmica puede detectar el estrés de la vegetación relacionado con los déficits de humedad del suelo en la zona radicular y las altas temperaturas de la canopia.

De los productos incluidos en la comparación, las anomalías de la humedad del suelo del Noah resultaron ser las más parecidas al USDM respecto de la correlación temporal (promediada sobre CONUS). La composición de dos meses del ESI (ESI-2)


Future WorkCurrently, drought monitoring techniques using ESI are being expanded to a domain which covers all of North America and South America. Using no precipitation data as input, ESI will provide an independent assessment of drought conditions and will be a valuable supplement to the current suite of tools used in drought monitoring activities over South America which mainly rely on accurate observations of rainfall. Figure 2 shows “prototype” ESI maps over South America during two significant South American drought events since 2000. The first event was the significant Brazil drought of 2010 which is clearly shown by large negative ESI anomalies during the June to September period. The second event was the significant drought of 2012 which occurred over eastern Brazil showed by large negative ESI anomalies during the March to November period. Further evaluation is needed of the ESI capabilities over South American but early indications are that ESI performs well over the South American continent.

References /ReferenciasAnderson, M. C., J. M. Norman, G. R. Diak, W. P. Kustas, and J. R. Mecikalski, 1997: A two-source time-integrated model for estimating surface fluxes using thermal infrared remote sensing, Remote Sens. Environ., 60, 195-216.

Anderson, M. C., J. M. Norman, J. R. Mecikalski, J. P. Otkin, and W. P. Kustas, 2007a: A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental U.S. based on thermal remote sensing: I. Model formulation, J. Geophys. Res., 112, D10117, doi:10110.11029/12006JD007506.

Anderson, M. C., J. M. Norman, J. R. Mecikalski, J. P. Otkin, and W. P. Kustas, 2007b: A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the continental U.S. based on thermal remote sensing: II. Surface moisture climatology, J. Geophys. Res., 112, D11112, doi:11110.11029/12006JD007507.

Anderson, M. C., C. R. Hain, B. D. Wardlow, A. Pimstein, J. R. Mecikalski and W. P. Kustas, 2011: Evaluation of drought indices based on thermal remote sensing of evapotranspiration over the continental United States, J. of Climate, 24, 2025-2044.

Brown, J. M., B. D. Wardlow, T. Tadesse, M. J. Hayes and B. C. Reed, 2008: The vegetation drought response index (VegDRI): A new integrated approach for monitoring drought stress in vegetation. GIScience Remote Sens., 45, 16-46.

Karnieli, A., N. Agam, R. T. Pinker, M. C. Anderson, M. L. Imhoff, G. G. Gutman, N. Panov, and A. Goldberg, 2010: Use of NDVI and LST for assessing vegetation health: merits and limitations, J. Climate, 23, 618-633.

Karnieli, A., M. Bayasgalan, Y. Bayarjargal, N. Agam, S. Khudulmur, and C. J. Tucker, 2006: Comments on the use of the Vegetation Health Index over Mongolia, Int. J. Remote Sensing, 27, 2017-2024.

Kogan, F. N., 1997: Global drought watch from space, Bull. Amer. Meteorol. Soc., 78, 621-636.

McKee, T. B., N. J. Doesken, and J. Kleist, 1995: Drought monitoring with multiple time scales, paper presented at AMS Ninth conf. on Applied Climatology, Dallas, TX.

Norman, J. M., W. P. Kustas, and K. S. Humes, 1995: A two-source approach for estimating soil and vegetation energy fluxes from observations of directional radiometric surface temperature, Agric. For. Meteorol., 77, 263-293.

Palmer, W.C., 1965: Meteorological drought. Research Paper No. 45. U.S. Weather Bureau. [NOAA Library and Information Services Division, Washington, D.C. 20852]

del modelo ALEXI muestra que las correlaciones temporales promedio son mayores con el USDM que los índices de precipitación de escalas temporales más cortas o comparables (Z y SPI-1 a SPI-3). El ESI-2 también da mejores resultados que las anomalías de ET del Noah y el VHI en términos de correlación con USDM. Las mejores correlaciones entre ESI y USDM se ven en las Grandes Planicies y el sudeste de Estados Unidos. Esas áreas fueron identificadas por Karnieli et al. (2010), donde la LST y el NDVI tienden a estar inversamente correlacionados, indicando condiciones de limitación por humedad (en oposición a la limitación por energía) al crecimiento de la vegetación. En esas áreas, la ET será más sensible a los cambios en las condiciones de humedad de la zona radicular y posteriormente dará indicación de sequía. También hay regiones en las que se ve una disminución en las correlaciones entre el ESI y el USDM, (1) en la cuenca del Río Mississippi, donde los niveles freáticos someros y el riego intensivo tienden, en cierta medida, a desacoplar las tasas de ET de la precipitación. El ESI también muestra menores correlaciones con el USDM en los Everglades en el sur de Florida, un área que está en gran medida inundada durante gran parte del año, y las variaciones de ET en escala estacional podrían estar más relacionadas con la variabilidad climática que con la disponibilidad de humedad. Finalmente, también se observan correlaciones menores en los estados del norte donde, especialmente a comienzos de la primavera, la ET está regida más por la radiación y el clima y menos fuertemente acoplada a las condiciones de humedad.

Trabajo futuroEn la actualidad, se están expandiendo las técnicas de monitoreo de sequías utilizando el ESI hacia un dominio que abarca América del Norte y América del Sur en su totalidad. Al no usar datos de precipitación como variable de entrada, el ESI ofrece una evaluación independiente de las condiciones de sequía y será un complemento valioso para el conjunto actual de herramientas utilizadas en actividades de monitoreo de las sequías en América del Sur que dependen de observaciones precisas de la precipitación. La Figura 2 muestra mapas “prototipo” para América del Sur durante dos eventos de sequía significativos ocurridos a partir de 2000. El primero fue la sequía de Brasil de 2010 que puede verse claramente en las grandes anomalías negativas de ESI en el período junio-septiembre. El segundo, fue la sequía de 2012 que tuvo lugar en el este de Brasil y que muestra grandes anomalías negativas del ESI en el período marzo a noviembre. Son necesarios más análisis de las capacidades del ESI sobre América del Sur, pero los primeros indicadores señalan que el ESI funciona bien sobre el continente sudamericano.


Figure 1: Seasonal (Apr-Oct) anomalies in US Drought Monitor classes, ESI, Noah soil moisture, Noah evapotranspiration and SPI-3

Figura 1: Anomalías estacionales (abr-oct) en las clases del Monitor de Sequías de EEUU, ESI, humedad del suelo del modelo Noah, evapotranspiración del modelo Noah y SPI-3

Figure 2: Monthly ESI anomalies over South America for 2010 and 2012

Figura 2: Anomalías mensuales del ESI en América del Sur para 2010 y 2012


The South American Monsoon System in model simulations and new perspectivesIracema Fonseca de Albuquerque

Cavalcanti

1) CPTEC/INPE

IntroductionThe need for modeling research of the South American Monsoon System (SAMS) has been discussed in VAMOS workshops and some topics to be addressed are listed in VAMOS newsletter (2012). Some references on SAMS model simulations are presented in section 2 but additional studies on the subject and model improvements are required within the scientific community. Another research subject that has been discussed is the American Monsoons as an integrated system of North America, Central America and South America. One of the questions is “What are the inter-hemispheric controls on onset/demise?”. In section 3 some issues of modeling and preliminary analysis of inter-hemispheric features are presented, mainly related to the SAMS.

Representation of SAMS in modelsAs the main feature of SAMS is related to the difference of precipitation and atmosphere circulation from winter to summer, these changes need to be well represented in climate models. Seasonal precipitation variability over South America is well simulated in AGCMs, CGCMs and regional models, mainly the large differences between summer and winter features of SAMS (Cavalcanti et al. 2002; Vera et al. 2006, 2009; Bombardi and Carvalho (2009), Seth et al. 2010; Solman et al. 2012). However the intensity or configuration of rainfall patterns, in the summer season are not well represented by some models. Using a high resolution MRI AGCM model and SST from CMIP3 results, Kitoh et al. (2011) obtained better precipitation fields over South America in the summer season. The annual cycle of precipitation in the core of SAMS is very well represented by CMIP3 models (Bombardi and Carvalho 2009; Seth et al. 2010) and regional models (Chou et al. 2011; Solman et al. 2012). However, in other areas of South America there is dispersion among model results and errors still persist over the continent, mainly in the warm seasons. SAMS onset dates are reasonably simulated by AGCMs and CMIP3 models, but in southeastern Brazil there is large dispersion (Bombardi and Carvalho 2009). Liebmann et al. (2007) found that ECHAM 4.5 AGCM could represent the observed onset in several years during the period of 1976 to 2001, in some areas of SAMS. The onset and demise obtained by the CPTEC/INPE AGCM in the core of the SAMS was similar to observations using the methodology of Raia and Cavalcanti (2008). However, the duration of the rainy season was overestimated over west South America

El Sistema del Monzón Sudamericano en las simulaciones y nuevas perspectivasIracema Fonseca de Albuquerque

Cavalcanti

1) CPTEC/INPE

IntroducciónEn los talleres de VAMOS se ha discutido la necesidad de investigar la modelización del Sistema del Monzón Sudamericano (SAMS, por sus siglas en inglés) y algunos de los temas que debían abordarse se enumeran en el boletín de VAMOS (2012). En la sección 2 se presentan algunas referencias sobre las simulaciones del SAMS, pero es necesario que la comunidad científica emprenda tanto estudios adicionales sobre el tema como mejoras en los modelos. Otro tema de investigación que se ha discutido es el monzón americano como un sistema integrado de América del Norte, Central y del Sur. Uno de los interrogantes es ¿qué controla inter-hemisféricamente su inicio y disipación? En la sección 3 se presentan algunas cuestiones relacionadas con la modelización y un análisis preliminar de las características interhemisféricas, relacionadas principalmente con el SAMS.

Representación del SAMS en los modelosComo la característica principal del SAMS está relacionada con las diferencias de precipitación y circulación atmosférica entre el invierno y el verano, esos cambios deben estar bien representados en los modelos climáticos. La variabilidad de la precipitación estacional en América del Sur está bien simulada en los AGCMs, los CGCMs y los modelos regionales, principalmente las grandes diferencias en las características del SAMS entre el invierno y el verano (Cavalcanti et al. 2002; Vera et al. 2006, 2009; Bombardi y Carvalho (2009), Seth et al. 2010; Solman et al. 2012). Sin embargo, algunos modelos no representan adecuadamente la intensidad o configuración de los patrones estivales de precipitación. Utilizando un modelo de alta resolución, el AGCM del MRI y la SST (temperatura de la superficie del mar) de los resultados del CMIP3, Kitoh et al. (2011) obtuvieron mejores campos de precipitación para el verano en América del Sur. La marcha anual de la precipitación en el núcleo del SAMS está muy bien representada en los modelos CMIP3 (Bombardi y Carvalho 2009; Seth et al. 2010) y regionales (Chou et al. 2011; Solman et al. 2012). Sin embargo, en otras áreas de América del Sur se observa una dispersión entre los resultados de los modelos y aún persisten errores sobre el continente, principalmente en las estaciones cálidas. Las fechas de inicio del SAMS están razonablemente bien simuladas en los AGCMs y en el CMIP3, pero hay gran dispersión en el sudeste de Brasil (Bombardi y Carvalho 2009). Liebmann et al. (2007) hallaron que, en algunas áreas del SAMS, el AGCM


and underestimated over central Brazil, in CMIP3 models (Bombardi and Carvalho 2009).

The influence of the Pacific and Indian oceans on the interannual variability of SAMS was simulated by the NCAR CCM3.6, as shown in Drumond and Ambrizzi (2005). Barreiro and Diaz (2011) used the ICTP AGCM to show the role of soil moisture during El Nino episodes on climate anomalies over South America, emphasizing the role of land-atmosphere interaction. The importance of this interaction was also discussed by Sorenson et al. (2010), using the Rossby Centre Regional Atmosphere Model. A coupled experiment (atmosphere and ocean) using COLA AGCM showed the role of this air-sea interaction on the SAMS interannual variability (Misra 2008).

Extremes in the SAMS region were well reproduced by CMIP5 models, as shown in Kitoh et al. (2013). Using the Climate Forecast System model of NCEP, Jones et al. (2012) indicated the useful skill to forecast SAMS features such as onset, demise and duration. Analyses of CMIP5 models indicated the improvement of SAMS representation compared to CMIP3 models in Jones and Carvalho (2013). However some models still show persistent errors in the region. Other modeling studies of SAMS were reported in Marengo et al. (2010)

Inter-hemispheric features and SAMS in climate simulationObserved features are obtained from GPCP precipitation and ERA Interim atmospheric variables. Analysis of several CMIP5 models showed the better performance of HadGEM2-ES in representing the precipitation over South America. Therefore, this model was taken to compare the results to the observations. The precipitation difference between summer and winter that exceeds a threshold (2 mm/day) has been considered to identify global monsoon domain (Wang et al. 2011; Kitoh et al. 2013). Figure 1a shows this difference between DJFM and JJAS, using GPCP data in the context of the American Monsoon. In this case, the regions of South America showing the largest differences, are the Amazonia region and the continental SACZ (South Atlantic Convergence Zone). There are also differences above the threshold in the Atlantic ITCZ (Inter-tropical Convergence Zone), northern Argentina, Paraguay, Bolivia and Peru. The HadGEM2-ES model from CMIP5 historical run reproduces reasonably well the characteristics, although there are some errors in the ITCZ, in the South Pacific Ocean and in the maximum difference of the Amazonia and Peru regions (Figure 1b).

Although the changes in wind direction from winter to summer within South America occur only in a small area (Raia and Cavalcanti, 2008), there are large differences in the atmospheric circulation, in sources of humidity, and precipitation. Large changes are identified in these characteristics, such as the low-level wind direction changes over the Atlantic Ocean towards northern South America and then, southeastward, when the subtropical high is displaced eastwards. The humidity flux at low level follows this path, crossing the equator from the North Atlantic Ocean towards northern South America, illustrated by January (Figure 2a). In

ECHAM 4.5 pudo representar la fecha de inicio observada en varios años dentro del período 1976 - 2001. El inicio y la disipación obtenidos por el AGCM de CPTEC/INPE en el núcleo del SAMS resultaron similares a las observaciones cuando se utilizó la metodología de Raia y Cavalcanti (2008). Sin embargo, los modelos del CMIP3 sobreestimaron la duración de la época de lluvias en el oeste de América del Sur y la subestimaron en el centro de Brasil (Bombardi y Carvalho 2009).

La influencia de los océanos Pacífico e Índico en la variabilidad interanual del SAMS fue simulada con el CCM3.6 de NCAR, como se muestra en Drumond y Ambrizzi (2005). Barreiro y Diaz (2011) usaron el AGCM del ICTP para mostrar el papel de la humedad del suelo durante episodios El Niño en las anomalías climáticas en América del sur, poniendo énfasis en el papel de las interacciones tierra-atmósfera. La importancia de estas interacciones también fue tratada por Sorenson et al. (2010), utilizando el Modelo Atmosférico Regional del Centro Rossby. Un experimento acoplado (atmósfera y océano) utilizando el AGCM de COLA expuso el papel de esta interacción aire-mar en la variabilidad interanual del SAMS (Misra 2008).

Los extremos en la región del SAMS estuvieron bien reproducidos por los modelos del CMIP5, como lo describen Kitoh et al. (2013). Utilizando el modelo del Sistema de Pronóstico Climático de NCEP, Jones et al. (2012) mostraron la habilidad útil de pronosticar características del SAMS como su inicio, disipación y duración. El análisis de los modelos del CMIP5 indica una mejora en la representación del SAMS respecto de los modelos del CMIP3 (Jones y Carvalho 2013). Sin embargo, algunos modelos continúan presentando errores persistentes sobre la región. Otros estudios de modelización del SAMS fueron descritos en Marengo et al. (2010)

Las características interhemisféricas y el SAMS en la simulación del climaLas características observadas se obtienen de la precipitación GPCP y de las variables atmosféricas de ERA Interim. El análisis de varios modelos del CMIP5 reveló que el desempeño del HadGEM2-ES es mejor para representar la precipitación sobre América del Sur. Por ello, este fue el modelo utilizado para comparar los resultados con las observaciones. Se han considerado las diferencias de precipitación entre el verano y el invierno que superan un cierto umbral (2 mm/día) para identificar el dominio global del monzón (Wang et al. 2011; Kitoh et al. 2013). La Figura 1a muestra esta diferencia entre DEFM y JJAS, utilizando datos GPCP en el contexto del monzón americano. En este caso, las regiones de América del Sur, que muestran las mayores diferencias son la región amazónica y la ZCAS (Zona de Convergencia del Atlántico Sur) continental. También hay diferencias que superan el umbral en la ZCIT (Zona de Convergencia Intertropical) del Atlántico, el norte de Argentina, Paraguay, Bolivia y Perú. El modelo HadGEM2-ES de la corrida histórica del CMIP5 reproduce razonablemente bien sus características, aunque hay algunos errores en la ZCIT, en el Océano Pacífico Sur y en la máxima diferencia de las regiones amazónica y peruana (Figura 1b).

Si bien los cambios en la dirección del viento entre el invierno y el verano en América del Sur tienen lugar solo en un área


July there is an inversion of the low level wind field in the inter-hemispheric region, with the humidity flux directed towards the Northern Hemisphere (NH) and then, westward to Central America and the North America Monsoon region (NAMS) (Figure 2b). HadGEM2-ES simulates well the overall patterns (Figure 2c,d). In the Hovmöller diagram the change is evident in the direction of humidity flux around May from the Southern Hemisphere (SH) to the N.H. (June to September) and around October from the N.H. to the S.H. (November to April), which are related to the NAMS and SAMS (Figure 3a). These features are well reproduced by the HadGEM2-ES model (Figure 3b). Therefore there is an inversion of winds and humidity flux in the inter-hemispheric region, linking the onset/demise of SAMS and NAMS.

Concluding remarksGlobal and regional models can represent well the climatological features, lifecycle, annual cycle and associated regional systems. Interannual and intraseasonal variability have been also studied, as well as the role of teleconnections and land-atmosphere interaction, to lesser degree. Additional analyses about interannual and intraseasonal SAMS variability applied to predictability of the monsoon are challenges to CLIVAR. Shorter and longer scales (diurnal cycle and multidecadal variability) in model results are subjects that need further attention. The role of inter-hemispheric features in SAMS and NAMS following the preliminary results in section 2, is being developed in another analysis. The inversion of the humidity flux is better seen in the vertically-integrated humidity flux.

Other research subjects that have been discussed and can be applied to SAMS studies are the internal variability versus external variability, potential sources of predictability, improvements of floods and droughts prediction related to the SAMS variability, and improvements in model parameterizations. In general, suggestions for model improvements are: improvements in cloud cover, aerosol and gases in the atmosphere and the impact on radiation, as well as improvements in convection and cloud microphysics, improvements in the boundary layer and in the surface fluxes, better representation of the stratosphere and its interaction with the troposphere, and better representation of the topography and gravity waves.

References /Referencias Barreiro, M., N. Diaz, 2011. Land–atmosphere coupling in El Niño influence over South America. Atmos. Sci. Let. 12, 351–355.

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Cavalcanti, IFA, J.A.Marengo, P.Satyamurty, C.A Nobre, I. Trosnikov, J.P Bonatti, A O. Manzi, T. Tarasova, L.P. Pezzi, C. D’Almeida, G. Sampaio, C.C. Castro, M. B. Sanches, H.Camargo, 2002. Global climatological features in a simulation using CPTEC/COLA AGCM. J.Climate, 15, 2965-2988.

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pequeña (Raia y Cavalcanti, 2008), existen grandes diferencias en la circulación atmosférica, en las fuentes de humedad y en la precipitación. Esos grandes cambios se identifican en las siguientes características: a medida que cambia la dirección de los vientos en niveles bajos sobre el Océano Atlántico primero dirigiéndose hacia el norte de América del Sur y luego hacia el sudeste, cuando la alta subtropical se desplaza hacia el este. El flujo de humedad en niveles bajos sigue también esta trayectoria, atravesando el ecuador desde la región del Océano Atlántico Norte hacia el norte de América del Sur, lo que se ilustra para enero (Figura 2a). En julio se observa una inversión del campo de viento en niveles bajos en la región interhemisférica, con un flujo de humedad con dirección al Hemisferio Norte (HN) y luego, hacia el oeste hacia América Central y la región del Monzón de América del Norte (NAMS, por sus siglas en inglés) (Figura 2b). El HadGEM2-ES simula correctamente los patrones generales (Figura 2c,d). En el diagrama de Hovmöller es evidente el cambio en la dirección del flujo de humedad cerca de mayo, del Hemisferio Sur (HS) al HN (junio a septiembre) y alrededor de octubre del HN al HS (noviembre a abril). Dichos cambios están relacionados con el NAMS y el SAMS (Figura 3a). El modelo HadGEM2-ES reproduce bien estas características (Figura 3b). Por lo tanto, hay una inversión de los vientos y el flujo de humedad en la región interhemisférica, que vincula el inicio/disipación del SAMS con el del NAMS.

Observaciones finalesLos modelos globales y regionales pueden representar adecuadamente las características climatológicas como el ciclo de vida, el ciclo anual y los sistemas regionales asociados. Se ha estudiado también la variabilidad interanual e intraestacional, así como el papel de las teleconexiones y las interacciones entre la tierra y la atmósfera, en menor grado. Un reto para CLIVAR es continuar analizando la variabilidad interanual e intraestacional del SAMS aplicada a la predictibilidad del monzón. Temas que requieren mayor atención son las escalas más cortas y más largas (ciclo diurno y variabilidad multidecenal) de los resultados de los modelos. En otro estudio se está abordando la cuestión de las características interhemisféricas del SAMS y el NAMS como continuación de los resultados preliminares presentados en la sección 2. La inversión del flujo de humedad se ve mejor al integrar verticalmente dicho flujo.

Otros temas de investigación que han sido tratados y que pueden aplicarse a los estudios del SAMS son la variabilidad interna respecto de la externa, las fuentes potenciales de predictibilidad, las mejoras en la predicción de inundaciones y sequías relacionadas con la variabilidad del SAMS, y mejoras en la parametrización de los modelos. En general, las mejoras sugeridas son para la cubierta de nubes, aerosoles y gases en la atmósfera y su impacto en la radiación, así como mejoras en la advección y la microfísica de las nubes; la capa límite y los flujos de superficie; una mejor representación de la estratósfera y las interacciones con la troposfera así como de la topografía y las ondas de gravedad.


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Wang, B., H.-J. Kim, K. Kikuchi, and A. Kitoh (2011), Diagnostic metrics for evaluation of annual and diurnal cycles, Clim. Dyn., 37, 941–955.

Figure 1. Difference of precipitation between DJFM and JJAS with threshold of 2.0 mm/day (mean 1979-2005) (a) GPCP data, (b) HadGEM2-ES.

Figura 1. Diferencia de precipitación entre DEFM y JJAS con un umbral de 2,0 mm/día (media de 1979-2005) (a) datos GPCP data, (b) HadGEM2-ES.


Figure 3. Hovmöller diagram of mean humidity flux at the equator

Figura 3. Diagrama de Hovmöller del flujo medio de humedad en el ecuador

Figure 2: Mean humidity flux at 850 hPa (1979-2005)

Figura 2: Flujo medio de humedad en 850 hPa (1979-2005)

(a) ERA Interim January(a) ERA Interim para enero

(c) HadGEM2-ES January(c) HadGEM2-ES para enero

(b) ERA Interim July(b) ERA Interim para julio

(d) HadGEM2-ES July(d) HadGEM2-ES para julio

(a) ERA Interim (b) HadGEM2-ES.


Hacia una ciencia del clima utilizable: La investigación en apoyo de servicios climáticos regionales Guillermo Podestá1, Cecilia Hidalgo2, E.

Hugo Berbery3

1) University of Miami, Rosenstiel School of Marine and

Atmospheric Science, Miami, Florida, USA

2) Universidad de Buenos Aires, Facultad de Filosofía y

Letras, Buenos Aires, Argentina

3) University of Maryland, Earth System Science

Interdisciplinary Center/Cooperative Institute for

Climate and Satellites-Maryland, College Park,

Maryland, USA

La ciencia debe brindar información para la toma de decisiones climáticamente inteligentes Los avances científicos y tecnológicos, junto con una mayor conciencia acerca de la importancia del clima para las actividades del hombre, impulsan el crecimiento de la demanda mundial de producción y divulgación de información climática útil y accionable. Para ser útil, la información climática debe satisfacer las necesidades de sectores de la sociedad sensibles al clima, dar apoyo a las decisiones sobre adaptación a la variabilidad y cambio del clima, dar claridad a las elecciones, ampliar las alternativas y ofrecer estimaciones honestas de la incertidumbre asociada (Mastrandrea et al., 2010; McNie, 2007; McNie, 2012).

Afortunadamente, nuestra capacidad de monitorear y predecir las variaciones del clima ha mejorado notablemente: varios equipos rutinariamente hacen pronósticos climáticos con una anticipación de varios meses (Barnston et al., 2010; Goddard et al., 2003; Saha et al., 2006; Stockdale et al., 2010). La “predicción decenal” es un campo emergente en las ciencias del clima: hay desarrollos interesantes que pueden permitir la predicción de las condiciones climáticas regionales que imperarán en unos pocos años a partir del presente (Haines et al., 2009; Hurrell et al., 2009; Meehl et al., 2009). Pese a estos importantes avances científicos, el uso de información climática en la toma de decisiones continúa retrasado respecto de la disponibilidad de nuevos conocimientos (Baethgen et al., 2009; Kirchhoff et al., 2013).

Una respuesta frecuente a la necesidad creciente de información climática es un aumento en el financiamiento de la investigación y la producción de más información (McNie, 2012). Sin embargo, el aumento de la resiliencia social al clima, no consiste meramente en incrementar la información; también se trata de construir las capacidades necesarias, desarrollar una comunicación bidireccional entre actores

Towards usable climate science: research supporting provision of regional climate services Guillermo Podestá1, Cecilia Hidalgo2, E.

Hugo Berbery3

1) University of Miami, Rosenstiel School of Marine and

Atmospheric Science, Miami, Florida, USA

2) Universidad de Buenos Aires, Facultad de Filosofía y

Letras, Buenos Aires, Argentina

3) University of Maryland, Earth System Science

Interdisciplinary Center/Cooperative Institute for

Climate and Satellites-Maryland, College Park,

Maryland, USA

Science must inform climate-smart decisionsScientific and technological advances, together with growing awareness of the importance of climate on human endeavors, are creating increased worldwide demand for the production and dissemination of useful and actionable climate information. To be useful, climate information must meet the needs of climate-sensitive sectors, supporting decisions on adaptation to climate variability and change, clarifying choice, expanding alternatives, and providing straightforward estimates of uncertainty (Mastrandrea et al., 2010; McNie, 2007; McNie, 2012).

Fortunately, our ability to monitor and predict variations in climate has improved substantially: a number of groups routinely forecast climate a few seasons ahead (Barnston et al., 2010; Goddard et al., 2003; Saha et al., 2006; Stockdale et al., 2010). “Decadal prediction” is an emerging field in climate science: exciting developments may enable predictions of regional climate conditions a few years from present (Haines et al., 2009; Hurrell et al., 2009; Meehl et al., 2009). Despite these major scientific advances, use of climate information in decision-making still lags the availability of new knowledge (Baethgen et al., 2009; Kirchhoff et al., 2013).

A common response to growing demands for useful climate information often involves increasing research funding and producing more information (McNie, 2012). Nevertheless, increasing societal resilience to climate, is not just about enhancing information; it is also about building necessary capacity, developing two-way communications and overcoming institutional, technological and cultural barriers. Unfortunately, existing institutional arrangements seem insufficient to provide the comprehensive and credible knowledge needed for managing the impacts of climate variability and change on important social-ecological systems. Accordingly, there is growing worldwide interest in “climate services” − defined as “the timely production and delivery of useful climate


data, information, and knowledge to decision makers” (National Research Council, 2001). Similarly, the U.N. World Meteorological Organization (WMO) describes climate services as “providing climate information in a way that assists decision making by individuals and organizations” and stresses that “a service requires appropriate engagement along with an effective access mechanism and must respond to user needs.”

WMO’s Global Framework for Climate Services – Regional Climate CentersIn response to the increasing demand for actionable climate information, the WMO has undertaken the strengthening of world-wide climate services to enable “incorporation of science-based climate information and prediction into planning, policy and practice” (High-level taskforce for the Global Framework for Climate Services 2011). The WMO has developed the Global Framework for Climate Services (GFCS) that promotes the use of relevant science-based climate information and prediction. The central goal of the GCFS is to enable society to manage better the risks and opportunities arising from climate variability and change.

The Global Framework for Climate Services involves five main components or pillars. Most of these pillars (Figure 1) already are familiar to climate scientists, such as the “Observations and Monitoring” and the “Research, Modeling & Prediction” components. We submit that the somewhat neglected component “User Interface Platform” has an utmost importance, because at the root of most barriers to the use of climate information lies a misfit between the scientific capabilities of information producers and the expectations, needs and beliefs of potential users. The fit between information and needs must develop through sustained interaction between producers and users of information (Patt and Gwata, 2002), and therein lies the great importance of the “User Interface Platform.” Moreover, we suggest that this component should be thought of as an ongoing process and not – as the name may suggest – a piece of software.

“Regional Climate Centers” (RCCs) are important components of the overall WMO GFCS design. RCCs are centers of excellence that supply climate information and predictions, transfer technical knowledge and facilitate communication among National Meteorological and Hydrological Services (NMHSs) at regional levels (Martínez Güingla, 2011). As an example in the VAMOS region, the WMO’s Regional Association III (South America) has recently established a Regional Climate Center for southern South America (RCC-SSA). This Center complements two others proposed or already functioning, that cover northern South America and western South America, respectively (Martínez Güingla, 2011). The RCC-SSA is jointly led by Brazil and Argentina, and will include Paraguay and Uruguay as active members, as well as the Plurinational State of Bolivia and Chile as observers (the latter two nations are members of the western South America RCC).

Research challenges from operational climate servicesThe sustainable provision of operational climate services must be supported by an active, user-centric research program.

involucrados y superar potenciales barreras institucionales, tecnológicas y culturales. Lamentablemente, los arreglos institucionales actuales no parecen ser suficientes para proporcionar el conocimiento que se necesita para manejar los impactos de la variabilidad y cambio climáticos sobre importantes sistemas socioecológicos. En consecuencia, crece el interés mundial en los “servicios climáticos”, definidos como “la producción y distribución oportuna de datos, información y conocimientos climáticos útiles a los tomadores de decisiones” (National Research Council, 2001). De manera similar, la Organización Meteorológica Mundial de la ONU (OMM) describe los servicios climáticos como “la provisión de información climática que asista a la toma de decisiones a cargo de individuos y organizaciones” y pone de relieve que “un servicio requiere un compromiso adecuado junto con un mecanismo efectivo de acceso y debe responder a las necesidades de los usuarios.”

El Marco Mundial de la OMM para los Servicios Climáticos– Centros Climáticos RegionalesEn respuesta a la demanda creciente de información climática práctica, el OMM ha iniciado el fortalecimiento de los servicios climáticos a escala mundial para permitir “la incorporación de información y predicciones climáticas basadas en la ciencia en el planeamiento, la política y la práctica” (High-level taskforce for the Global Framework for Climate Services 2011). La OMM ha establecido el Marco Mundial para los Servicios Climáticos (GFCS, por sus siglas en inglés) que promueve el uso de información y predicciones climáticas pertinentes basadas en la ciencia. El objetivo central del GCFS es permitir un mejor manejo por parte de la sociedad de los riesgos y oportunidades que surgen de la variabilidad y el cambio del clima.

El Marco Mundial para los Servicios Climáticos consta de cinco componentes o pilares principales. Los científicos del clima ya están familiarizados con la mayoría de ellos (Figura 1), por ejemplo los componentes de “Observaciones y monitoreo” y de “Investigación, modelado y predicción”. Sostenemos aquí que el componente “Plataforma de interfaz para el usuario” aunque algo desatendido en realidad tiene máxima importancia, porque en la raíz de la mayoría de los obstáculos al uso de información climática yace un desacople entre las capacidades de quienes producen la información y las expectativas, necesidades y creencias de los usuarios potenciales. El ajuste entre la información y las necesidades debe desarrollarse mediante una interacción sostenida entre productores y usuarios de la información (Patt and Gwata, 2002), y ahí se encuentra la gran importancia de la “Plataforma de interfaz para el usuario”. Además, sugerimos que este componente debiera pensarse como un proceso continuo y no – como sugeriría su nombre – un componente de computación.

Los “Centros Climáticos Regionales” (RCCs, por sus siglas en inglés) son importantes componentes del diseño general del GFCS de la OMM. Los RCCs son centros de excelencia que proporcionan información y predicciones climáticas, transfieren conocimientos técnicos y facilitan la comunicación entre los Servicios Meteorológicos e Hidrológicos Nacionales (NMHSs) en el nivel regional (Martínez Güingla, 2011). Como ejemplo para la región de VAMOS, recientemente la Asociación Regional III


de la OMM (América del Sur) ha creado un Centro Climático Regional para el Sur de América del Sur (RCC-SAS). Este Centro se complementa con otros dos: uno propuesto y el otro ya en funcionamiento, que abarcan el norte y oeste de América del Sur, respectivamente (Martínez Güingla, 2011). El RCC-SAS está dirigido conjuntamente por Brasil y Argentina, e incluirá a Paraguay y Uruguay como miembros activos, y al Estado Plurinacional de Bolivia y a Chile como participantes (estos dos últimos son miembros del RCC de América del Sur Occidental).

Los retos a la investigación que plantean los servicios climáticos operativos La provisión sostenible de servicios climáticos operativos debe apoyarse en un programa de investigación activo y enfocado en el usuario. Como los servicios climáticos dependen críticamente del diagnóstico de las condiciones recientes y las predicciones/proyecciones del clima regional, es claro que la ciencia del clima debe ser un tópico importante de investigación en todo servicio climático. Sin embargo, como la información producida por los RCCs tiene como fin asistir a la toma de decisiones en sectores sensibles al clima (ej., agricultura, recursos hídricos, salud humana), los avances en el conocimiento del clima deben combinarse con una comprensión acorde del modo en que las ciencias naturales y sociales pueden brindar información y apoyo a decisiones y políticas climáticamente resilientes (Harrison et al., 2008; Stainforth et al., 2007). Esto requerirá la participación activa de científicos y profesionales provenientes de un amplio espectro de disciplinas que sean capaces de trabajar efectivamente en la interfaz entre la investigación y las decisiones, “coproduciendo” conocimientos prácticos junto con los actores sociales. Para fortalecer las capacidades de las agencias climáticas operativas, se necesitarán colaboraciones innovadoras con una variedad de organizaciones académicas, de investigación y no gubernamentales de múltiples sectores de la sociedad. Será crítica la participación de programas científicos pertinentes, tales como los grupos de PMIC/CLIVAR o los proyectos basados en el concepto de redes colaborativas de investigación.

La experiencia con los pronósticos estacionales sugiere que la comunicación y la formación temprana de asociaciones entre investigadores y actores sociales son el paradigma más efectivo para incrementar la aplicabilidad de la información climática (Dilling and Lemos, 2011). Aún así, a menudo ha sido difícil sostener en el tiempo el diálogo necesario para construir capital social y confianza. Los proyectos de investigación típicos pueden mantener interacciones con actores sociales a lo sumo por 5-6 años; posiblemente una excepción sea el programa de la NOAA de Ciencia y Evaluaciones Regionales Integradas de EEUU. Por el contrario, los RCCs tienen el compromiso de funcionar por varios años y por eso pueden tener un papel único en la promoción de un proceso de diálogo sostenido. A través de esta interacción, los expertos en clima pueden explicar las capacidades, limitaciones e incertidumbres de sus productos, y los actores sociales brindar pormenores acerca de sus procesos de toma de decisiones y las correspondientes necesidades de información. La efectividad de este diálogo debe monitorearse y evaluarse como parte del proceso de investigación (Brooks, 2013). Otra de las necesidades críticas en investigación incluye la exploración de modelos de organización y gobernanza

Because climate services depend critically on diagnostics of recent conditions and predictions/projections of regional climate, climate science clearly must be an important research focus of any climate service. Nevertheless, as the information produced by RCCs is aimed at assisting decision making in climate-sensitive sectors (e.g., agriculture, water resources, human health), progress in climate knowledge must be matched by a commensurate understanding of how natural and social sciences can inform and support climate-resilient decisions and policy (Harrison et al., 2008; Stainforth et al., 2007). This will require the active involvement of a broad disciplinary spectrum of scientists and practitioners able to work effectively at the interface between research and decisions, “coproducing” actionable knowledge with social actors. Innovative partnerships with a range of academic, research and non-governmental organizations from multiple sectors of society will be necessary to enhance the capabilities of operational climate agencies. Involvement of relevant research efforts – such as those related to community activities as in WCRP/CLIVAR groups or projects based on the concept of collaborative research networks – will be critical.

The seasonal forecasting experience suggests that early, iterative communication and partnerships among scientists and stakeholders are the most effective paradigm for increasing the usability of climate information (Dilling and Lemos, 2011). Yet, often it has proven difficult to sustain such a dialog over the time needed to build social capital and trust. Typical research projects can support interactions with stakeholders for, at most, 5-6 years – a possible exception is the NOAA Regional Integrated Science and Assessments program in the US. In contrast, RCCs are committed to function for several years into the future and thus they may play a unique role in fostering a sustained dialog process. Through this interaction, climate experts discuss the capabilities, limitations and uncertainties of their products, and stakeholders detail their decision-making processes and corresponding needs for information. The effectiveness of this dialog must be monitored and assessed as part of the research process (Brooks, 2013).

Another critical research need involves the exploration of appropriate organizational and governance models for climate services institutions. A core challenge will be to combine the interests of the climate science community with the diverse needs of many relevant climate-sensitive sectors. For this reason the notion of a single institution (“the Climate Service”) generating products and information seems insufficient or inappropriate, and alternative models must be explored. While meteorological and climate institutions will provide the backbone of climate services, real progress only can occur through the involvement of those who stand to benefit from use of climate information and knowledge. Consequently, one may envision the structure of regional climate services as a broad knowledge network encompassing multiple overlapping sub-networks of institutions or actors targeting different constituencies or sectors; an example is shown in Figure 2. Intermediary or “boundary” organizations (Agrawala et al., 2001) such as agricultural extension agencies or farmers’ associations can help connect to the more distant nodes of


the networks. Moreover, they provide a useful alternative to a linear, unidirectional model of transfer of scientific information, facilitating instead the multi-directional flow of information between institutions, scientists, and decision-makers (Cash and Buizer, 2005; Kirchhoff et al., 2013).

In summary, the fortunate and timely convergence of advances in both climate science and our understanding of how to create usable science for decision making offers exciting opportunities to produce the knowledge and information required by governments and societal actors (firms, individuals) to address the multi-dimensional challenges posed by climate variability and change. Nevertheless, active research is necessary for the effective design and implementation of climate services. Novel partnerships and institutional arrangements are necessary to ensure that the climate information and knowledge to be produced respond to the needs, expectations and decision contexts of potential users. Although multiple opportunities for exciting interdisciplinary research will arise in climate service institutions, a user-centric perspective should drive the design and assessment of both research and operational programs. To this purpose, a deliberate effort is needed to create and sustain mechanisms for an iterative dialog between scientists and stakeholders. Without appropriate consideration of these and other design elements, provision of climate services risks being ineffective and users will lack critical knowledge to inform their decisions.

AcknowledgmentsThe authors gratefully acknowledge funding from the US National Science Foundation, the Inter-American Institute for Global Change Research, and the Inter-American Development Bank.

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para las instituciones que ofrezcan servicios climáticos. Un reto fundamental será el poder combinar los intereses de la comunidad de las ciencias del clima con las necesidades diversas de muchos sectores importantes sensibles al clima. Por esta razón, la idea de una sola institución (“el Servicio Climático”) que genere productos e información parece no ser suficiente o adecuada, y deben explorarse modelos alternativos. Mientras las instituciones meteorológicas y climáticas constituirán el núcleo de los servicios climáticos, solo se logrará un avance real a través de la participación de quienes se beneficiarían con el uso de información y conocimiento climático. Por consiguiente, podría concebirse la estructura de los servicios climáticos regionales como una amplia red de conocimiento que abarque múltiples sub-redes de instituciones coexistentes o actores enfocados en distintos grupos o sectores; se muestra un ejemplo en la Figura 2. Las organizaciones intermediarias o “de borde” (Agrawala et al., 2001) como las agencias de extensión agrícola o las asociaciones de productores pueden ayudar a conectar los nodos más distantes de las redes. Además, ofrecen una alternativa útil al modelo lineal unidireccional de transferencia de información científica, facilitando en cambio el flujo multidireccional de información entre instituciones, científicos y tomadores de decisiones (Cash and Buizer, 2005; Kirchhoff et al., 2013).

En síntesis, la convergencia acertada y oportuna de avances en las ciencias del clima y en nuestra comprensión acerca de cómo generar ciencia utilizable para la toma de decisiones ofrece oportunidades fascinantes para producir los conocimientos e información que los gobiernos y diferentes actores sociales (empresas, personas) necesitan para abordar los retos multidimensionales planteados por la variabilidad y el cambio del clima. No obstante, hace falta un esfuerzo activo de investigación para el diseño e implementación de servicios climáticos efectivos. Se necesitan nuevas asociaciones y arreglos institucionales para garantizar que la información y conocimiento sobre el clima respondan a las necesidades, expectativas y contextos de decisión de los potenciales usuarios. Si bien surgirán múltiples oportunidades para una investigación interdisciplinaria fascinante sobre las instituciones productoras de servicios climáticos, el diseño y evaluación de la investigación y los programas operativos deberá estar regido por una visión centrada en el usuario. A tal fin, se requiere un esfuerzo deliberado para crear y mantener mecanismos para un diálogo iterativo entre científicos y actores sociales. Sin la consideración apropiada de estos y otros elementos de diseño, la provisión de servicios climáticos corre el riesgo de ser ineficiente y los usuarios no contarán con los conocimientos críticos sobre los que basar sus decisiones.

AgradecimientosLos autores agradecen el financiamiento de la Fundación Nacional de Ciencias de EE.UU., el Instituto Interamericano para la Investigación del Cambio Global y el Banco Interamericano de Desarrollo.


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Figure 1. The five pillars of the World Meteorological Organization’s (WMO) Global Framework for Climate Services. Source: WMO

Figura 1. Los cinco pilares del Marco Mundial de la Organización Meteorológica Mundial (OMM) para los Servicios Climáticos. Fuente: OMM


Figure 2. Plausible institutional structure for a WMO Regional Climate Center (RCC). National Meteorological and Hydrological Services (NMHSs) and climate research institutions from the region are located at the core of an RCC. Currently, this is the structure of most existing RCCs. Nevertheless, we propose a broad knowledge network encompassing multiple overlapping sub-networks of organizations or actors targeting different constituencies or sectors. Boundary organizations (e.g., an agricultural extension service) are indicated by squares. Although for clarity the lines between nodes do not show arrows, in every case they involve two-directional flows of information and knowledge.

Figura 2.. Propuesta de estructura institucional para un Centro Climático Regional de la OMM (RCC). Los Servicios Meteorológicos o Hidrológicos Nacionales (NMHSs) y las instituciones de investigación del clima de la región se ubican en el núcleo de los RCC. Actualmente, esta es la estructura de la mayoría de los RCCs existentes. Sin embargo, proponemos una red amplia de conocimiento que abarque diferentes sub-redes de organizaciones coexistentes o actores enfocados en distintos grupos o sectores. Los cuadrados indican organizaciones de borde (ej., los servicios de extensión agraria). Si bien para una mayor claridad, las líneas entre los nodos no son flechas, en todos los casos se trata de flujos bidireccionales de información y conocimientos.


Trends in the WPWPSince 1955, different observations consistently show that the WPWP has significantly warmed and freshened. They also reveal a significant horizontal extension of the warm and fresh surface waters, an expansion of the warm water volume, and a notable eastward extension of its equatorial edge (e.g. Cravatte et al. 2009). The freshening has been suggested to be explained by the “wet get wetter paradigm”, and has been attributed to anthropogenic climate change (Terray et al. 2012). Whether the east-west SST gradient has increased or not is still a matter of debate.

Barrier LayersThe region below the fresh surface lens in the WPWP and the base of the thermal mixed layer (Lukas and Lindstrom 1991) forms the salinity barrier layer (BL). The BL is primarily confined to the eastern edge of the WPWP (Bosc et al. 2009). Here the salinity stratification can affect the ocean budget: trapping the momentum of wind stress over a shallower mixed layer while suppressing the entrainment of cold thermocline water into the mixed layer. The potential for the BL thickness to influence ENSO onset was a research priority of TOGA-COARE, but its effect remains uncertain due to the lack of observations. Modelling studies however have suggested that the existence of a BL does alter heat build-up in the WPWP (Maes and Belamari 2011), and consequently the onset and variability of ENSO. A remaining question is whether realistic BL variability in models is essential for improving ENSO forecasts and future climate projections.

Primary ProductivityIn the WPWP, surface nutrient concentrations are low, waters are very oligotrophic in its central part, and much of the biological activity occurs below the well-mixed surface layer (Le Borgne et al. 2011). This surface nutrient-depletion results from a lack of upwelling in the region and a deep thermocline which under average climatic conditions is located close to the lower limit (~ 80 m) of where light is sufficient for phytoplankton growth. Furthermore, the thermocline has a strong temperature gradient, which forms a natural barrier to the vertical supply of nutrients to the photic zone. In addition to the large variations in the horizontal extent of the WPWP with ENSO, the vertical structure of the WPWP is also impacted. During El Niño, the thermocline can shoal to ~40 m, which increases the vertical supply of nutrients to the photic zone and increases primary productivity (Le Borgne et al. 2011). This ocean response becomes more complicated near the eastern edge of the WPWP where the presence of the BL can interact with the thermocline depth and the supply of nutrient into the photic zone. It would appear that there is a positive interaction because the region to the west of the edge of the WPWP is biologically productive and is targeted by skipjack tuna fishers (Lehodey et al. 2011).

Simulating the WPWP in CMIP5The warm waters of the western Pacific are simulated too far west in almost all CMIP5 coupled climate models as an integral part of the cold tongue bias (Brown et al. 2012). New research presented at the workshop demonstrated that the ‘fresh pool’,

Reinvigorating Research on the Western Pacific Warm Pool – First Workshop. Jaclyn N. Brown, Christophe Maes,

Alex Sen Gupta, Richard Matear,

Sophie Cravatte, Clothilde Langlais and

other workshop participants.

The first workshop of the Western Pacific Warm Pool (WPWP) took place in Hobart, Australia, on 4-8th March, 2013. The main objective of the workshop was to revisit some of the fundamental mechanisms driving the dynamics of the WPWP, particularly at its equatorial eastern edge, to determine whether further research was warranted and what form this should take. The WPWP was the topic of extensive research in the Tropical Ocean – Global Atmosphere (TOGA) – Coupled Ocean-Atmosphere Response Experiment (COARE) international programme (Webster and Lukas 1992). The program led to many papers characterising the WPWP and discussing the implications of its existence and behaviour. Picaut et al. (2001) reviews some of these findings and pointed out the importance of its eastern edge along the equator.

Defining the eastern edge The edge is a region of zonal convergence and acts as a boundary between fresh, oligotrophic waters with high tuna catch and strong atmospheric convection to the west and salty, high pCO2 mesotrophic water to the east. As a result of long-term SST observations “... the 28°C isotherm has been used by many scientists as a practical compromise for the definition of the west Pacific Warm Pool” (Wyrtki 1989). It is apparent however that there is no one ‘best’ metric for defining the edge, rather a variety of metrics are necessary depending on application and where changes in the background state are occurring – see Table 1. While these metrics are all strongly correlated, they diverge at certain times (Picaut et al. 2001). The reason for this divergence is still not fully understood.

Variability of the WPWPThe WPWP has decadal variability (related to ENSO and the Pacific Decadal Oscillation) that needs to be accounted for when exploring long term trends (Zhang and Church 2012). The decadal variability may also alter the dynamics of the WPWP and hence the ENSO mechanisms. Interannual variability dominates the zonal movement of the WPWP, while large meridional seasonal excursions are apparent (Kim et al. 2012).


defined by the strongest salinity gradient, is not as poorly simulated in coupled models as the ‘warm pool’ defined using a fixed isotherm (Brown and Langlais Submitted). However, the ability of the models to simulate this edge and its variability ranges widely across CMIP5 models. Surprisingly, even models with a very poor representation of the WPWP still often simulate a realistic Nino3.4 variability. This implies that their ENSO dynamics must be quite different to what is observed. Regardless of the simulation of the WPWP edge, models show a zonal structure to the warming pattern. There appears to be a lower rate of warming inside the warm pool than in the cold tongue to the east, in the 2050-2100 period under the RCP8.5 scenario (Brown and Langlais Submitted).

Need to understand the WPWP now and in the future:• Coral bleaching

The coral within the WPWP have been projected to be one of the first to suffer from an increased frequency of bleaching events under various climate change scenarios (Meissner et al. 2012). Due to a low temperature variability (no seasonality and low interannual variability), the coral reefs within the WPWP are projected to have the latest onset of severe bleaching risk in the Western Pacific, but the fastest rate of risk increase (Langlais et al. Submitted). These reefs are projected to be one of the first to suffer from an increased frequency of bleaching events. The fastest rate also implies that they would require a fastest adaptation. Accurate temperature and acidification projections will aid management strategies.

• Tropical Tuna Tuna fisheries provide a substantial proportion of Gross Domestic Product to Pacific Island nations as well as food security (Bell et al. 2013). A strong link was found between the catch per unit effort (CPUE) of skipjack tuna and the edge of the WPWP(Lehodey et al. 2011). The causal links between ocean state, biogeochemistry, plankton and tuna behaviour are still being established.

Atmospheric interactionsWe noted at the workshop a lack of understanding of the atmospheric links to the WPWP, particular through atmospheric fluxes, the MJO and WWBs. This workshop was hosted by the CSIRO and was attended by a small international group of 20 scientists from Australia, Fiji, New Caledonia and France. Support for this workshop came from the Pacific Australia Climate Change Science and Adaptation Planning Program (PACCSAP) http://www.pacificclimatechangescience.org and the CSIRO Frohlich Fellowship program.

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