Escenarios climáticos Honduras
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Esta presentación forma parte de las consultorías realizadas por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD, para la elaboración de la Tercera Comunicación Nacional sobre Cambio Climático de Honduras dentro de la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático (CMNUCC).
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- 1. Escenarios de cambio climático para Honduras Octubre 3 de 2018 Carlos Navarro* Fredy Monserrate, L.Llanos, D. Obando, J. Córdoba (CIAT) *c.e.navarro@cgiar.org
- 2. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 4. Difusión
- 3. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 4. Difusión
- 6. ¿Qué información incluye la 3era Comunicación Nacional?
- 7. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 4. Difusión
- 8. Homogeneización de conceptos Escenarios de emisiones • Es una alternativa de cómo se puede comportar el clima futuro. • GEI son el producto de muy complejos sistemas. Su evolución futura es muy incierta. • Útiles para: • Análisis del cambio climático • Creación de modelos del clima • Evaluación de los impactos e iniciativas de adaptación y de mitigación. • RCP : AR5 (IPCC, 2013). Tienen en cuenta esfuerzos en mitigación y los efectos de los acuerdos internacionales para disminuir o limitar el cambio climático. Población Economía Tecnología Energía Uso de la tierra
- 9. Homogeneización de conceptos Balance y forzamiento radiativo • El balance radiativo terrestre hace referencia al equilibrio térmico entre la radiación que entra y sale por la parte superior de la atmósfera. • El forzamiento radiativo significa cualquier alteración en la radiación (calor) entrante o saliente de un sistema climático. • Forzamiento positivo: tiende a calentar el sistema (más energía recibida que emitida). • Valores de forzamiento radiativo a 2100: RCP 8.5, RCP 6.0, RCP 4.5 y RCP 2.6. Entre más alto mayor calor se acumula en la atmósfera.
- 10. Homogeneización de conceptos Modelo de Circulación General • Representa la circulación de la atmósfera, de los océanos y la superficie terrestre • Permite simular la respuesta del planeta como consecuencia de la concentración de GEI. Downscaling • Varios tipos de métodos para incrementar la resolución espacial y reducir el sesgo de los GCMs para mejorar su usabilidad.
- 11. Días Meses y Años Décadas Composición atmosféricaTiempo actual TSM “Variabilidad climática” “Cambio climático” IPCC 2013 Homogeneización de conceptos
- 12. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 1. Línea Base 2. Futuro 4. Difusión
- 13. (1)No hay ninguna estación meteorológica (2)Las estaciones meteorológicas no están en buen estado (periodos cortos, gaps). (3)Los datos no están correctamente almacenados (4)Los datos no pasan los controles de calidad básicos (5)El acceso a los datos está restringido. Ramírez-Villegas and Challinor, 2012 Limitaciones habituales del trabajo con datos climatológicos Línea base
- 14. Estandarización de la información meteorológica Procedimientos y códigos disponibles para su uso Formato individual para cada estación y por cada variable Formato en bruto Repositorio datos https://github.com/CIAT-DAPA/usaid_hnd
- 15. Control de calidad • Control 1. Revisión de rangos. Valores teóricos – gruesos datos diarios: • Precipitacion: valores entre 0 – 600 • Temperatura máxima: valores entre 15 – 45 • Temperatura mínima: valores entre –2 – 30 • Control 2. Consistencia interna Tmin y Tmax: Con este filtro se verifica que en el mismo día no se presenten temperaturas mínimas mayores a las máximas, de ser así, se procede a reemplazar por dato faltante. • Control 3. Valores atípicos (mensual y anual): Se definen como los valores mayores al tercer cuartil (Q3) más 5 veces el rango intercuartílico (RIQ) o menor que el primer cuartil (q1) menos 5 veces el RIQ. • Control 4. Días consecutivos con igual valor: Se identifican rachas de 5 días o más con valores iguales, éstos pasan a ser dato faltante.Nota: para el caso de precipitación no se tienen en cuenta los días con 0 mm • Control 5. Diferencias entre observaciones consecutivas: Este filtro solo aplica para las temperaturas diarias, se verifica que de un día a otro consecutivo no se presenten diferencias mayores a 15 grados celsius.
- 16. Control de calidad Detección de errores
- 17. Control de calidad Detección de datos atípicos
- 18. Llenado de datos faltantes Precipitación (CHIRPS)Temperatura ( Terraclimate)
- 20. Distribución espacial de las estaciones utilizadas con información de precipitación
- 21. Distribución espacial de las estaciones utilizadas con información de temperatura
- 22. Métodos de interpolación Puntos claves Resolución 1km2 (nivel microcuenca) Línea de tiempo 1981-2010 (prec) Línea de tiempo 1981-2010 (temp) Promedios climatológicos Covariable Altitud basado en SRTM • ANUSPLIN version 4.4 "thin-plate spline" • Metodología usada en WorldClim • Interpolación de Segundo orden. • Validación cruzada 25/75 Fuente Precipitación Temperatura máxima Temperatura mínima Antes Después Antes Después Antes Después DGRH 121 59 24 - 24 - COPECO 33 29 14 14 14 14 SANAA 8 8 3 - 3 - INETER 130 111 17 17 17 17 MARN 25 25 25 25 25 25 INSIVUMEH 8 8 - - - - ENEE 39 39 8 8 8 8 GHCN 33 3 5 5 5 5 GSOD 12 - 12 - 12 - Total 409 282 108 69 108 69
- 23. Clima de referencia para Honduras Precipitación Acumulada Mensual 1981-2010
- 24. Precipitación acumulada anual y trimestral 1981- 2010
- 25. Temperatura promedio anual y trimestral 1981-2010
- 26. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 1. Línea Base 2. Futuro 4. Difusión
- 27. Desescalamiento (Regionalización) Problemas Necesidad Opciones 1. Baja Resolución 50- 400 Km 2. Sesgos Escala global Escala regional o local Downscaling estadístico Dowsncaling dinámico Corrección de sesgoAumentar resolución Calibrar GCM ¿Cómo hacer uso de estos modelos? Proyecciones Modelo País BCC-CSM1.1 China BCC-CSM1.1(m) China CESM1-CAM5 United States CSIRO-Mk3.6.0 Australia FIO-ESM China GFDL-CM3 United States GFDL-ESM2G United States GFDL-ESM2M United States GISS-E2R United States IPSL-CM5A-LR France MIROC-ESM Japan MIROC-ESM-CHEM Japan MIROC-MIROC5 Japan OHC-HadGEM2-ES United Kingdom MRI-CGCM3 Japan NCAR-CCSM4 United States NCC-NorESM1-M Norway NIMR-HADGEM2-AO Korea 18 GCMs 4 RCPs 3 horizontes
- 28. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Precipitación Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 2.6
- 29. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Precipitación Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 4.5
- 30. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Precipitación Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 6.0
- 31. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Precipitación Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 8.5
- 32. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Temperatura Media Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 2.6
- 33. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Temperatura Media Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 4.5
- 34. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Temperatura Media Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 6.0
- 35. Cambios proyectados para Honduras Anomalías de Temperatura Media Trimestral y Anual Periodo de referencia 1981-2010 RCP 8.5
- 36. Incertidumbres Incertidumbres en la proyección de temperatura media anual para RCP 8.5 en 2050s. A) Cambio en temperatura media anual de un promedio de 18 GCMs. B) promedio del primer decil (10%), C) promedio del ultimo decil (90%), y D) desviación estándar.
- 37. Incertidumbres Incertidumbres en la proyección de precipitación total para RCP 8.5 en 2050s. A) Cambio en precipitación total de un promedio de 18 GCMs. B) promedio del primer decil (10%), C) promedio del ultimo decil (90%), y D) fracción de GCMs en acuerdo con la dirección del cambio medio de la precipitación.
- 38. Evaluación del rendimiento en el period histórico R2 arriba y EMC abajo Superficies interpoladas [LB] Estaciones meteorológicas [ST] Anual (ANU) trimestral (DEF, MAM, JJA, SON). PRECPITACIÓN ACUMULADA TEMPERATURA MEDIA MODEL ANU DEF MAM JJA SON ANU DEF MAM JJA SON LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST LB ST BCC CSM1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 BCC CSM1 1 M 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 CESM1 CAM5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 CSIRO MK3 6 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 R2 FIO ESM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 < 0.50 GFDL CM3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.50 - 0.60 GFDL ESM2G 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.60 - 0.70 GFDL ESM2M 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.70 - 0.80 GISS E2 R 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.80 - 0.90 IPSL CM5A LR 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.90 - 0.95 MIROC ESM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.95 - 0.98 MIROC ESM CHEM 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0.98 - 1.00 MIROC MIROC5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 MOHC HADGEM2 ES 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 MRI CGCM3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NCAR CCSM4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NCC NORESM1 M 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 NIMR HADGEM2 AO 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 BCC CSM1 1 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 3 3 1 1 1 2 2 3 3 Prec EMC (mm) BCC CSM1 1 M ## ## ## ## ## # ## ## ## # 3 3 3 2 2 2 3 3 3 3 > 2000 CESM1 CAM5 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 2 2 2 1 1 1 1 2 2 1400-2000 CSIRO MK3 6 0 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 4 3 4 3 4 4 4 4 5 4 1000-1400 FIO ESM ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 2 2 1 1 1 2 2 3 3 600-1000 GFDL CM3 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 400-600 GFDL ESM2G ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 1 1 2 1 2 2 2 2 1 200-400 GFDL ESM2M ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 2 1 2 1 2 2 3 2 2 100-200 GISS E2 R ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 2 2 1 1 1 2 1 2 2 0-100 IPSL CM5A LR ## ## ## ## ## # ## ## ## # 0 1 1 2 2 2 0 1 1 1 Temp EMC (°C) MIROC ESM ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 2 2 1 2 3 3 3 3 3 > 7 MIROC ESM CHEM ## ## ## ## ## # ## ## ## # 3 2 2 1 2 3 3 3 3 3 6-7 MIROC MIROC5 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 3 3 3 4 4 3 3 4 3 3 5-6 MOHC HADGEM2 ES ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 2 2 1 2 1 1 1 2 2 4-5 MRI CGCM3 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 2 2 2 2 1 1 1 2 2 3-4 NCAR CCSM4 ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 2 2 2 1 1 1 2 2 2 2-3 NCC NORESM1 M ## ## ## ## ## # ## ## ## # 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1-2 NIMR HADGEM2 AO ## ## ## ## ## # ## ## ## # 2 3 3 2 2 2 2 2 3 3 0-1
- 40. Variables secundarias Velocidad del viento
- 41. Cambios en la altura del nivel medio del mar en milimetros (mm)
- 42. Diferencias entre el Atlántico y el Pacífico
- 44. Contenido 1. Background 2. Homogenización de conceptos. 3. Métodos y Resultados 4. Difusión
- 46. Nivel técnico
- 47. Nivel de tomador de decisión
- 48. Fichas por Regiones de desarrollo Regiones de desarrollo según Plan de Nación de la República de Honduras empleadas en los análisis de clima histórico y futuro.
- 49. Módulo Académico de capacitación
- 50. https://aguadehonduras.gob.hn/descargas.html Acceso a la información Plataforma https://aguadehonduras.gob.hn/
- 51. App para visualización de resultados: https://aguadehonduras.gob.hn/cambioclimatico.php
- 52. Repositorios de la información Superficies climáticas mensuales, trimestrales y anuales para Honduras a 30-segundos (1Km2) de resolución espacial. http://hdl.handle.net/10568/97534 https://doi.org/10.7910/DVN/QET5UQ Escenarios de cambio climático para Honduras a una resolución de 30 arco-segundos (1 Km2). http://hdl.handle.net/10568/97535 https://doi.org/10.7910/DVN/E3C1KB Replicación de datos para: Línea base y escenarios de cambio climático para el aumento del nivel del mar en Honduras a una resolución de 4-km. http://hdl.handle.net/10568/97533
- 53. Repositorios de la Información http://ccafs-climate.org/weather_stations/
Notas del editor
- Las comunicaciones nacionales son la principal fuente de información sobre el posible comportamiento del cambio climático a futuro, y fuente obligada de consulta para el desarrollo de acciones nacionales, regionales y locales.
- Escenario Es una alternativa de cómo se puede comportar el clima futuro. Las emisiones futuras de gases de efecto invernadero (GEI) son el producto de muy complejos sistemas, determinado por fuerzas tales como el crecimiento demográfico, el desarrollo socioeconómico o el cambio tecnológico. Su evolución futura es muy incierta. Los escenarios de emisiones son imágenes alternativas de lo que podría acontecer en el futuro, y constituyen un instrumento apropiado para analizar de qué manera influirán las fuerzas determinantes en las emisiones futuras. Los escenarios son de utilidad para el análisis del cambio climático, y en particular para la creación de modelos del clima, para calcular las proyecciones climáticas, para la evaluación de los impactos y para las iniciativas de adaptación y de mitigación. En el Quinto Reporte de Evaluación (IPCC, 2013) las familias de escenarios denominados como A1, A2, B1 y B2 cambiaron de nombre y tuvieron en cuenta los esfuerzos en mitigación y los efectos de las políticas y acuerdos internacionales para disminuir o limitar el cambio climático. A partir de ese momento se han denominado como Caminos Representativos de Concentración (RCP, siglas en inglés) y nombradas así: RCP 8.5, RCP 6.0, RCP 4.5 y RCP 2.6 (Tabla 3.2).
- Aparte de las limitaciones relacionadas con el acceso y la ubicación de las estaciones meteorológicas, probablemente la cuestión más importante en relación con los datos de clima es la calidad, que también afecta en gran medida el rendimiento de los modelos de impacto. No hay ninguna estación meteorológica Las estaciones meteorológicas no están en buen estado (periodos cortos, gaps). Los datos no están correctamente almacenados Los datos no pasan los controles de calidad básicos El acceso a los datos está restringido. Esto limita aún más los análisis de impacto agrícola, destacando la importancia de que los datos públicos. Aparte de las limitaciones relacionadas con el acceso y la ubicación de las estaciones meteorológicas, probablemente la cuestión más importante en relación con los datos de clima es la calidad (Begert et al, 2008;. DeGaetano, 2006) (Fig. 1), que también afecta en gran medida el rendimiento de los modelos de impacto. Por lo tanto, la comunidad del clima y la agricultura se ha centrado en parte en el desarrollo de métodos, ya sea para llenar lagunas de datos temporal o espacial, y en el uso de estos métodos para el desarrollo de conjuntos de datos mundiales o regionales con acceso público (Hijmans et al, 2005;. Jones y Thornton, 1999; Soltani et al., 2004). Sin embargo, las incertidumbres en los conjuntos de datos globales derivados de los métodos de interpolación han sido apenas (si en absoluto) estimado (Buytaert et al, 2009;. Challinor y Wheeler, 2008;. Soria-Auza et al, 2010). Los investigadores que utilizan conjuntos de datos globales y cualquier estación meteorológica fuente Fig. 1. deben ser conscientes de estos problemas y debe tener esto en cuenta al probar la sensibilidad de sus enfoques a los problemas de exactitud (es decir, falta de homogeneidad, discontinuidades) y (si es posible) que proporcionan resultados dentro del rango de incertidumbre en los datos de entrada (es decir, como la salidas de los métodos de interpolación validados cruz) (Challinor et al., 2005).
- La información meteorológica procesada para este proyecto fueron obtenidas principalmente de la Dirección General de Recursos Hídricos (DGRH), la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA) y la Empresa Nacional de Energía Eléctrica (ENEE). Las estaciones se encuentran distribuidas de la siguiente manera: Datos DGRH: Se cuentan con 130 estaciones que registran precipitación y 24 estaciones que registran temperaturas máximas y mínimas a nivel diario. Datos NOAA: Se cuentan con 45 estaciones que registran precipitación y temperaturas a nivel diario. Datos ENEE: Se cuentan con 34 estaciones que registran precipitación y 12 estaciones que registran temperaturas máximas y mínimas a nivel diario.
- 1. Temperatura Errores: Temp. máx > 50°C o Temp. máx <10°C Temp. mín > 35°C o Temp. mín <5°C Precipitación Errores: ppt < 0 mm o ppt > 300 mm 2. Error: Tmin > Tmax 3. Temperatura Errores: R = 7 Precipitación* Errores: R = 15 Se definen como atípicos los datos que: Dato > Cuartil3 + RIC*R Dato < Cuartil3 - RIC*R 4. Temperatura Errores: más de 3 días Precipitación Errores: más de 3 días 5. Temperatura Errores: mayor a 15 °C
- Llenado de para la precipitación Esta metodología consiste en extraer la información de precipitación mensual de CHIRPS basado en la coordenada de la estación meteorológica. A partir de ésta se estima la información faltante ajustando la información de CHIRPS con los datos observados de la estación mediante un modelo de regresión lineal. Esto nos permite reducir las diferencias que se puedan presentar entre ambos set de datos. Nota: Para calcular la precipitación acumulada mensual se tuvo en cuenta que en el mes existiera al menos el 75% de la información de lo contrario se tomaba como dato faltante Llenado de para las temperaturas El llenado de datos para esta variable se realiza a nivel diario usando la metodología implementada en RClimTool. Mediante el uso de modelos estadísticos de series de tiempo multivariadas se estima la información faltante. Éste método tiene en cuenta la información de las estaciones similares y en algunos casos también usa variables exógenas para mejorar las estimaciones del modelo. Nota: Para calcular la precipitación acumulada mensual se tuvo en cuenta que en el mes existiera al menos el 75% de la información de lo contrario se tomaba como dato faltante
- las lluvias son generalizadas con mayores volúmenes de agua en altitudes elevadas (> 1600 msnm) y menores en las zonas más planas Canícula Julio y Agosto
- Sin duda el mayor problema es la resolución.