Generación de Escenarios de Cambio Climático, Avances y Experiencias en Perú. Se presentan según los sectores (Gobierno, Cooperación y ONG, Organismos intergubernamentales, universidades y sector privado/ingenios) el rol de acuerdo a los actores en la gestión del cambio climático en el Perú; cómo se desarrollan los análisis de vulnerabilidad y adaptación a través del monitoreo (línea base), diagnostico (impacto), propuestas de adaptación e incorporación de propuestas a presos de planificación y desarrollo local y regional. Los pasos de las metodologías implementadas par el desarrollo de escenarios climáticos se hacen desde el enfoque integral del Senamhi en tres componentes: atmosférico, hidrológico y agrometereológico. En lo metodológico se insiste en la necesidad de un downscaling y de acuerdo a este el análisis de incertidumbres, modelos regionales y la construcción de escenarios que pueden ser sintéticos o análogos.

1. GENERACIÓN DE ESCENARIOS DE CAMBIO
CLIMÁTICO
Avances y Experiencias en Perú
Centro de Predicción Numérica
Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología del Perú
G. Avalos; D. Acuña; C. Oria; F. Cubas; A. Llacza; G. Jácome; M. Saavedra; O. Huiman
A. Díaz; G. Rosas; N. Quispe

2. GESTIÓN DEL CAMBIO CLIMÁTICO EN EL PERÚ:
INSTITUCIONES CENTRALES Y ROLES
Gobierno MINAM (Autoridad Ambiental Nacional, Punto Focal de la CMNUCC, PK y AND para MDL, coordinador del PROCLIM,
SCNCC y coordinador regional PRAA); MIINAG (grupo técnico de Seguridad Agroalimentaria y Cambio Climático);
MEF (coejecutor SCNCC); SENAMHI (PROCLIM, SCNCC, PRAA, PACC); MTC (PROCLIM y SCNCC); MINEM
(PROCLIM y SCNCC); INRENA (PROCLIM y SCNCC); PRODUCE (PROCLIM); IGP (PROCLIM); DIGESA (PROCLIM);
GORE Piura (donde se está por implementar 14 proyectos de adaptación con GTZ y se han hecho estudios sobre los
impactos del cambio climático en la cuenca del Río Piura con PROCLIM), GORE Junín (PROCLIM y PRAA); GORE
Ancash (SCNCC); GORE San Martín (SCNCC); GORE Cusco (PRAA y PACC); GORE Apurímac (PACC); GORE
Arequipa (medidas de adaptación GTZ); FONAM (Promoción del MDL).
Fuente: MINAM (2008)

3. Vulnerabilidad y Adaptación ¿CÓMO SE ESTÁ HACIENDO?
DIAGNÓSTICO DE LA VULNERABILIDAD
CONOCIMIENTO DEL ACTUAL Y FUTURA (impactos en sistemas
CLIMA ACTUAL Y humanos y naturales: disponibilidad hídrica,
FUTURO A NIVEL cultivos, biodiversidad, salud humana
REGIONAL Y LOCAL
SENAMHI: Monitoreo del
clima, Línea de base
climática y escenarios
climáticos
INCORPORAR
PROPUESTAS A LOS PROPUESTAS DE ADAPTACION
PROCESOS DE * FISICO - AGRICOLA
PLANIFICACION
YGESTION DEL * BIOLOGICO - PESQUERO
DESARROLLO LOCAL * SOCIAL E INFRAESTRUCTURA
Y REGIONAL

4. Metodologías
implementadas

5. PASOS PARA EL
Identificar necesidades
Identify needs
DESARROLLO DE
ESCENARIOS DE CAMBIO
Identificar variables
Identify variables CLIMÁTICO
Determinar y obtener la línea de base
Obtain baseline data
climática
Examine climate model emisión
Examinar Modelos; Escenarios de output
for region being studied
Examinar opciones para la construcción de
Examine options
for creating scenarios
escenarios (tipos de escenarios climáticos)
Desarrollar escenarios de cambio climático
Select scenario sources
para impactos
United Nations Framework Convention on Climate Change (2001)
Develop climate
IPCC-TGICA, 2007
change scenarios

6. SENAMHI: ENFOQUE INTEGRAL
Tendencias; detección del
CC, mapas climáticos,
Componente variabilidad,
atmosférica escenarios de CC
Disponibilidad Riesgo
hídrica actual agroclimático
y futura actual y futuro
Componente Componente
hidrológica agrometeorológica
Minam, GORE´s, gobiernos locales, etc.

7. DETERMINACIÓN DE LA LÍNEA BASE:
 Determinar el periodo de referencia: representativo
del clima actual, calidad de la información, fuentes de
información.
IPCC-TGICA, 2007
 Periodo de referencia:
 1961-1990
 1971-2000

8. PERÚ Ministerio Servicio Nacional de Meteorología
del Ambiente e Hidrología del Perú - SENAMHI
• Series de precipitación y temperaturas
diarias (< 15% de datos faltantes).
Caracterización • Control de calidad: detección de
climática errores, análisis de continuidad
temporal.
Tendencias Climáticas
• Completación de Sen (1968) – Hish etde (1982) y
• Método y homogenización al.
información (Aguilar EstadísticaKhaliq, 2007;
Significancia et al., 2003; Mann –Kendall (Mann, 1945)
• al., 2002).
Vincent etTendencia PP %
• Mapas Tendencia TT C/Década
• multianuales, estacionales, El
Detección Niño, La Niña
de
cambio Indices de Extremos Climáticos
• Intercomparación AR4 IPCC.
climático • Frisch et al. (2002), utilizados ende MCG
Sequías • Validación de MCG (clima actual)
Escenarios • Determinación de errores (bias)
• SPI: Intensidad de sequías diferentes escalas de
climáticos • Evaluación de técnicas de reducción
tiempo (SENAMHI, 2009).
• Percentiles (SENAMHI, (downscaling)
de escala 2007)
• Análisis de modelos regionales (para
downscaling dinámico)
• Construcción de escenarios del clima
(Lenderink et al., 2007; Salzmann et al., 2007)
• Análisis de las incertidumbres

9. D. dinámico
METODOLOGIA:
LA NECESIDAD DEL DOWNSCALING
 Intercomparación de MCG
 Validación de MCG (clima
actual)
• Determinación de errores (bias)
• Evaluación de técnicas de
reducción de escala
(downscaling)
D. estadístico
• Análisis de modelos regionales
(para downscaling dinámico)
• Construcción de escenarios del
y=f(x, e)
clima
• Análisis de las incertidumbres
•HADCM3- UKMO
•ECHAM5-MIP
•CCSM3-NCAR
IPCC-TGICA, 2007

10. ESCENARIOS SINTÉTICOS
 Basados en cambios arbitrarios, respecto a la LB
 Terjung et al., 1984; Rosenzweig et al, 1996; Rosenthal et al,
1995; Williams et al., 1988; Mearns et al, 1992, 1996.; Semenov
y Porter, 1995).
Desventaja mayor: No pueden representar
los cambios que son físicamente
plausibles.
ESCENARIOS ANALOGOS
 Basados en información pasada (análogos temporales) o
información de otras regiones (análogos espaciales).
Desventaja mayor: datos proxy (AT), o
predominancia de factores no climáticos
IPCC-TGICA, 2007 (AE).

11. INCERTIDUMBRE

12. CAMBIOS PROYECTADOS PARA LA CUENCA DEL URUBAMBA EN TEMPERATURA MÍNIMA (°C,
EJE VERTICAL) Y PRECIPITACIÓN (MM, EJE HORIZONTAL) PARA EL PERIODO 2021-2039
RESPECTO A LA LÍNEA DE BASE 1971-2000 PARA EL ESCENARIO DE EMISIÓN A1B PARA
VERANO (DICIEMBRE-FEBRERO EN ROJO) E INVIERNO (JUNIO-AGOSTO EN AZUL).
1.4 1.4
Ccatcca o DEF G.Kcayra o DEF
A1B 1.2 o JJA A1B 1.2 o JJA
Cambio Tmínima (°C)
Cambio de Tmínima (°C)
1.0 1.0
0.8 0.8
0.6 0.6
0.4 0.4
0.2 0.2
0.0 0.0
-60.0 -40.0 -20.0 -0.2 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 -60 -40 -20 -0.2 0 20 40 60 80 100
-0.4 -0.4
Cambio de la precipitación (%) Cambio de precipitación (%)
1.4
Urubamba o DEF
A1B 1.2 o JJA
1.0
Escenario
Cambio de T.Mínima (°C)
0.8
0.6 cálido/húmedo
0.4 o cálido/seco
0.2
-60 -40 -20
0.0
-0.2 0
-0.4
20 40 60 80 100 ?
Cambio de precipitación (%)
Avalos et al., (2011)

13. CONCLUSIONES
 No hay método único para la generación de
escenarios (mucho depende de la
predictibilidad, objetivo del estudio, capacidades
institucionales, disponibilidad de datos).
 Si bien la discusión de cómo generarlos no está
finalizada, los ECC son una herramienta necesaria
para el desarrollo de estrategias de adaptación y
mitigación ante el CC.
 Incertidumbre: manejarla, no superarla. Hay una
necesidad de planificar estrategias sólidas para
prepararse para un futuro incierto.
 Investigar más sobre la variabilidad y clima actual.

14. Gracias