Parte I: Principales Procesos a Escala Global yRegional, Modelos y Predictibilidad

Walter E. BaethgenLatin America and the Caribbean Regional Program

IRI: International Research Institute for Climate and SocietyThe Earth Institute Columbia University

baethgen@iri.columbia.edu

(Adaptado de N. Ward, IRI)

http://ccnmtl.columbia.edu/projects/climate/

Gestión de Riesgos Climáticos en el Sector Agropecuario (IRI-INMET). Brasilia, Diciembre 2007

Clima Estacional a Escalas Regional y Local

El Sistema Climático

Procesos diferentes, a escalas diferentes (espacial y temporal)

•2-3 meses

•6 meses – 1 año

•Década(s)

•Varias Décadas

•Siglos

Variabilidad Climática y Cambio Climático: Lenguaje

(“Tiempo” 1 – 10 días)

“Cambio Climático”

“Variabilidad Climática”

Condiciones atmosféricas: predicciones 1 a 10 días

Atmósfera interaccionando con Océanos y Tierra: las condiciones varían más lentamente (”memoria” más larga).

Mejor entendimiento de estas interaccionespermiten la Predicción Climática (3-6 meses)

Calentamiento Global, Cambio Climático:Además de procesos físicos, suposiciones sobre Comportamiento Humanocomo escenarios de emisiones, tecnologías,deforestación (INCERTIDUMBRE)

Planificación y Toma de Decisiones: Predicciones

(“Tiempo” 1 – 10 días)

“Cambio Climático”

“Variabilidad Climática”

Variabilidad “Decádica” (decenas de años)

Mucha investigación / Se conoce “poco”

•Límite teórico de predictibilidad del TIEMPO: 10-14 días

• El CLIMA es la “estadística” del TIEMPO: temperatura media, número de tormentas, número de días sin lluvia, etc.

• Cambios lentos en el forzamiento de la atmósfera pueden permitir cierta predictibilidad en el CLIMA

• Algunos candidatos: Radiación Solar, Características del Terreno (ej.: topografía), Composición de la Atmósfera, Hielos, Temperatura de la Superficie del Mar (TSM)

• Los cambios en la TSM son importantes para el CLIMA a escala ESTACIONAL (hasta MULTIDECADAL)

Predicción Climática y Pronósticos del Tiempo

Temperaturas Medias: Promedio y Desvios

0

5

10

15

20

25

1 4 7 10 1 4 7 10

M es

Te

mp

era

tura

Me

dia

(o

C)

Media 1960-2006

2005-2006

2005 2006

Anomalias de Temperaturas Medias

-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

1 4 7 10 1 4 7 10

M es

Tem

per

atu

ra M

edia

(o

C)

Anomalias 2005 y 2006

2005 2006menos = “Anomalía”

Promedios (Climatología) y

Anomalías

Observado - Promedio = Anomalía

El Niño, El Niño 1, 2, 3 y 3.4

• El promedio de Largo Plazo es la CLIMATOLOGÍA. La figura con valores mensuales muestra el CICLO ANUAL (Promedio de la “caja” Nino3)

• TSM de cada mes 1950 a 2002 (azul) junto al ciclo climatológico anual (rojo)

• Anomalías de las TSM para cada mes (1950 a 2002)

Temperatura de la Superficie del Mar (TSM) en el Pacífico Tropical del Este (Nino3)

Ciclo Anual y Anomalías

Análisis Compuestos: Cálculo de patrones medios para sub-sets de varios años

(en este caso: 5 años El Niño)

Climatología de las TSMen Octubre - Diciembre

Patrones Espaciales en el Pacífico Tropical(En vez de usar valores promedio de las “cajas”)

Análisis Compuestos: Cálculo de patrones medios para sub-sets de varios años

(en este caso: 5 años El Niño)

Climatología de las TSMen Octubre - Diciembre

Patrones Espaciales en el Pacífico Tropical(En vez de usar valores promedio de las “cajas”)

• Capas bajas de la atmósfera se ajustan a los gradientes de las TSM

• El aire caliente es más liviano, pesa menos: presión más baja en la superficie (“baja presión a nivel del mar)”

• El aire se mueve desde las áreas con mayor presión hacia las áreas de menor presión, es decir los vientos soplan hacia las zonas de presión más baja

Mecanismo Físico Fundamental(Especialistas Clima: Sudoku, Jornal)

Representación simplificada de los procesos de los procesos físicos

que llevan al siguiente modelo:

Vientos Causados por Gradiente de TSM

Ejemplo: TSM se calienta 2oC desde el Oeste al Este

• Vientos soplan hacia la zona de presión más baja: sobre las TSM calientes.

• El viento también es afectado por:

• Fricción la superficie de la tierra frena el viento

• Efecto Coriolis: Debido a la rotación de la Tierra, el viento es desviado hacia la derecha (izquierda) en el Hemisferio Norte (Sur)

Vientos y TSM en el Pacífico Tropical

Vientos y TSM en el Atlántico Tropical

Por qué Importan las TSM?

Algunas anomalías en las TSMs persistendurante unos meses a estaciones (y algunas más aún). Esto permite ciertapredictibilidad climática si:

(i) Se supone que las anomalías en las TSM van a persistir durante el período que se quiere pronosticar;

(ii) Se saben los padrones atmosféricosasociados con las anomalías de las TSMs

Por eso: Esfuerzos Internacionales Observaciones en Océanos:Por eso: Esfuerzos Internacionales Observaciones en Océanos: Cobertura en Febrero de 2005

XBT, MOORINGS, ARGO floats

• Vientos en Superficie convergen, el aire sube

• Al subir el aire se enfría – hay condensación de humedad

•A los 10km (tropopausa), existe una “tapa” en la atmósfera

• A esa altura los vientos divergen

Movimiento Vertical y Nubes

Concepto de Teleconexión

Estos cambios de gran escala sobre un océano pueden causar cambios con consecuencias climáticas en otros lugares más lejanos. Esas “conexiones” de una región a otra se llaman “Teleconexiones”

Variaciones en el Océano- Atmósfera del Pacífico

Tropical

http://ccnmtl.columbia.edu/projects/climate/

Ejercicio 1

Parte I: Principales Procesos a Escala Global yRegional, Modelos y Predictibilidad

Gestión de Riesgos Climáticos en el Sector Agropecuario (IRI-INMET). Brasilia, Diciembre 2007

Clima Estacional a Escalas Regional y Local

Continua …

Modelos Dinámicos del Sistema Climático

•Modelos de Circulación General / Modelos Climáticos Globales (GCMs)

•Utilizan leyes físicas y representan el clima en grillas 3-D

•Trabajan en pasos de tiempo por ej.: pasos de 10 minutos (en 3 meses: 144*90=12,960 pasos)

•Atmósfera solamente: valores de las TSM a los niveles más bajos de la atmósfera del GCM

Los GCMs representan cada punto de la atmósfera en una grilla 3-D. Una grillatípica tendría un espaciamiento horizontal de 300km y unas 20 capas verticalesdistribuidas en los primeros 10km de la atmósfera (que son los claves), y unospocos más sobre esa altura.

Evolución de los GCMs con el tiempo

(Ejemplo del IPCC)

La resolución verticalcambió también enproporción

Discusión:Qué importancia tienela mayor resolución?

(respuesta no climatológica)

TSM en el Pacífico Tropical

Ejemplo de Predicción de lluvia en África Oriental con TSMs

TSM en los Años más Húmedos de SE América del Sur

Pero: uno de los años no presentaba anomalías positivas en el Pacífico

Ejercicio 1:

Concepto de Ensamble

Ejemplo de Probabilidad

http://ccnmtl.columbia.edu/projects/climate/course_html/module_93_lesson_244.html

Part 2 Section 4

Concepto de Ensamble

Sin Viento: 5 bolas caen a la derecha y 5 a la izquierda – el pronóstico no tiene información extra sobre el de chances de 50-50 (tirar una moneda)

Viento suave (brisa) en rachas, (2m/s) soplando de izquierda a derecha: 3 bolas caen a la izquierda y 7 a la derecha

Viento más fuerte (4m/s) soplando de izquierda a derecha: 1 bola cae a la izquierda y 9 a la derecha

Ejemplo de predicciones de GCM sin fuerte control de TSM

Corridasindividuales

EnsambleObservado

Con muy

Poco viento

Ejemplo de Predicciones deLluvia en el Este de África

1997: 23 de 24 salidas dieronanomalías positivas

1999: 23 de 24 salidas dieronanomalías negativas

Otra forma de asignar Probabilidades

Padrones Climáticos en los 5 Años más húmedos en SESA

http://ccnmtl.columbia.edu/projects/climate/

Ejercicio 2

(No vamos a trabajar con las preguntas)