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).
Informe de Visita a la Dirección Zonal 7 Tacna - Moquegua Del Servicio Nacional de Meteorologia e Hidrologia(SENAMHI) Ricardo Alonso Ortiz Góngora Estudiante de la carrera profesional Ing. Ambiental
UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA
Informe de Visita a la Dirección Zonal 7 Tacna - Moquegua Del Servicio Nacional de Meteorologia e Hidrologia(SENAMHI) Ricardo Alonso Ortiz Góngora Estudiante de la carrera profesional Ing. Ambiental
UNIVERSIDAD NACIONAL DE MOQUEGUA
Introducción a la meteorología y estaciones meteorológicasInfoAndina CONDESAN
Presentación parte del taller de meteorología, control de calidad, pre y procesamiento de datos meterológicos para técnicos del Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIAP) de Ecuador, en Sardinas, Napo. Del 16 al 17 de julio de 2013.
Presented by Christopher Martius (CIFOR-ICRAF) at "Towards the Enhanced Transparency Framework for REDD+ MRV: A Scoping Workshop for Peru’s Forest Monitoring" on 23 Nov 2021
En este trabajo de campo se realizará un estudio experimental de los elementos del tiempo o variables meteorológicas. Realizaremos una visita guiada a la estación meteorológica del SENAMHI en el fundo “Los Pichones” de la UNJBG. Se estudiará el principio de funcionamiento y uso de cada instrumento, los métodos de medición y registro de la información y su procesamiento. Analizando los resultados obtenidos se debe investigar acerca de la importancia de los parámetros meteorológicos en el diseño de sistemas de aprovechamiento de las Energías Renovables.
El método IFIM es una técnica diseñada para evaluar e integrar la naturaleza dinámica del hábitat fluvial con las prácticas habituales de gestión y manejo del agua. IFIM simula las condiciones hidráulicas del microhábitat para poder evaluar los efectos que los cambios artificiales del caudal producen en el habitat de los peces o de los invertebrados.
Por su parte PHABSIM es un software desarrollado por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) creado para analizar las variaciones de flujo dependientes en componentes físicos del sistema y los modela en una aproximación de la calidad y la cantidad de microhábitat para los organismos acuáticos.
Introducción a la meteorología y estaciones meteorológicasInfoAndina CONDESAN
Presentación parte del taller de meteorología, control de calidad, pre y procesamiento de datos meterológicos para técnicos del Instituto Nacional de Investigaciones Agropecuarias (INIAP) de Ecuador, en Sardinas, Napo. Del 16 al 17 de julio de 2013.
Presented by Christopher Martius (CIFOR-ICRAF) at "Towards the Enhanced Transparency Framework for REDD+ MRV: A Scoping Workshop for Peru’s Forest Monitoring" on 23 Nov 2021
En este trabajo de campo se realizará un estudio experimental de los elementos del tiempo o variables meteorológicas. Realizaremos una visita guiada a la estación meteorológica del SENAMHI en el fundo “Los Pichones” de la UNJBG. Se estudiará el principio de funcionamiento y uso de cada instrumento, los métodos de medición y registro de la información y su procesamiento. Analizando los resultados obtenidos se debe investigar acerca de la importancia de los parámetros meteorológicos en el diseño de sistemas de aprovechamiento de las Energías Renovables.
El método IFIM es una técnica diseñada para evaluar e integrar la naturaleza dinámica del hábitat fluvial con las prácticas habituales de gestión y manejo del agua. IFIM simula las condiciones hidráulicas del microhábitat para poder evaluar los efectos que los cambios artificiales del caudal producen en el habitat de los peces o de los invertebrados.
Por su parte PHABSIM es un software desarrollado por el Servicio Geológico de Estados Unidos (USGS) creado para analizar las variaciones de flujo dependientes en componentes físicos del sistema y los modela en una aproximación de la calidad y la cantidad de microhábitat para los organismos acuáticos.
Presentacion de Ciat Dapa en la Feria Agronova 2014, organizado por Corpoica. La incertitumbre que enfrentamos en la modelacion con datos de cambio climatico en la agricultura, planes locales de adaptacion participativo, oportunidades de mitigacion en la region.
Presentación del proyecto de análisis de sistemas productivos en cultivos de Maíz y Fríjol de la Federación Nacional de Cultivadores de Cereal de Colombia (Fenalce) en el marco del Convenio 'Clima y Sector Agropecuario Colombiano' suscrito entre el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de Colombia (MADR) y el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) con el apoyo del Programa de Investigación en Cambio Climático, Agricultura y Seguridad Alimentaria (CCAFS)
Se combinaron dos sistemas de Radiocirugía, uno de ellos provee IGRT, y trabaja con mMLC, el otro no posee IGRT pero posee conos para lesiones muy pequenas.
Fortalecimiento de capacidades para la producción, traducción, diseminación y uso efectivo de datos y perspectivas climáticas en el sector agropecuario en la región SICA.
Carlos Navarro-Racines
Evento de socialización de los logros alcanzados por CCAFS en Centroamérica en el marco de la gira del Grupo Técnico de Cambio Climático y Gestión Integral del Riesgo (GTCCGIR) del CAC.
Guatemala, diciembre 1, 2021
Servicios climáticos para la agricultura: Incorporando información agroclimática local en la toma de decisiones.
Feria Internacional del Medio Ambiente (FIMA)
Servicios climáticos para la agricultura: Incorporando información agroclimática local en la toma de decisiones
Webinar: Recursos De Información Para El Sector Agrícola En La Región De America Latina Y El Caribe.
Plataforma de Acción Climática en Agricultura de Latinoamérica y el Caribe (PLACA)
Presentación del Módulo 2 "El cambio climático, retos y desafíos para el desarrollo sostenible" del diplomado “El cambio climático y el sector agropecuario: desafíos y oportunidades para un desarrollo resiliente, con bajas emisiones y adaptado al clima en Centroamérica y República Dominicana.
Instituto Centroamericano de Administración Pública (ICAP)
En el marco del LXIV Foro del Clima de América Central y
el XLII Foro de Aplicaciones de los Pronósticos Climáticos
a la Seguridad Alimentaria y Nutricional
Academia Nacional de Servicios Climáticos - Guatemala
Diplomado en Ciencias del Clima y Servicios Climáticos del Sistema Guatemalteco de Ciencias del Cambio Climatico (SGCCC)
https://sgccc.org.gt/el-sgccc-es-el-anfitrion-del-diplomado-en-ciencias-del-clima-y-servicios-climaticos/
Navarro, C. Modelación climática; Cambio climático y agricultura
Clase para Curso de climatología de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Ambientales (UDCA)
Abril 2021
Webinario: Modelación de cultivos para generar servicios
agroclimáticos (AquaCrop v.6)
LXI Foro del Clima de América Central
Jeferson Rodriguez Espinoza
Alejandra Esquivel
Carlos Navarro-Racines
J. Ramírez , D. Martínez, A. Martínez, J. Martínez, D. Giraldo, A. Muller, C. Bouroncle
Diplomado el enfoque territorios sostenibles adaptados al clima (TeSAC) en el corredor seco del oriente de Guatemala
Módulo 2 – Bloque 2 – Sesión 3
Carlos Navarro-Racines
E. Tünnermann, J. Ramírez, A. Martínez, J. Martínez
Diplomado “Inventario de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero”, Universidad Nacional Agraria (UNA)
Módulo I Introducción. Procesos nacionales (políticas y convenios nacionales e internacionales)
Sesión 1 Introducción a la problemática del cambio climático global y observación de cambios
Importancia de los pronósticos aplicados al sector durante la crisis actual del COVID-19
XLI Foro de Aplicación de los Pronósticos Climáticos a la Seguridad Alimentaria y Nutricional: Perspectivas para el período Agosto - Octubre 2020 - 22 de julio del 2020
Presentación sobre las Mesas Técnicas Agroclimáticas en Centro América en el contexto de COVID-19, en el marco del webinar "Desafíos y oportunidades para alcanzar equidad de género en los servicios climáticos"
Training on Participatory Integrated Climate Services for Agriculture (PICSA) and Local Technical Agroclimatic Comittees (MTA / LTAC) to the DeRISK project team.
February 11 -19 2020, CIAT Hanoi, Vietnam
Conversatorio virtual - ¿Cómo pueden la Agricultura Sostenible Adaptada al Clima (ASAC) ayudar a mitigar los impactos en los sistemas agrícolas de América Latina debido al COVID-19?
Miércoles 20 de mayo de 2020
• ¿Qué estrategias alternativas podrían funcionar para diseminar información agroclimática? y ¿cómo estas pueden ser aprovechadas para diseminar información relacionada con el Covid -19?
• ¿Cuáles creen que serán las perspectivas a futuro en relación a la seguridad alimentaria de las comunidades rurales de América Latina dada la coyuntura de la pandemia?
• ¿Qué cultivos son clave para evitar una crisis de seguridad alimentaria en la región dada la coyuntura?
• ¿Cuáles creen que son las principales oportunidades para que los agricultores adopten prácticas de Agricultura Sostenible Adaptada al Clima? … ¿Cree que la situación actual de Covid- 19 aumenta estas oportunidades? y ¿Cómo?
• ¿Cómo asegurar que no se desvíen recursos que son fundamentales para el desarrollo de las comunidades rurales debido a la pandemia?
• ¿Cómo desde la ciencia podemos ayudar a mitigar las repercusiones económicas que enfrentan y/o enfrentarán los agricultores debido al Covid-19?
• ¿Cómo cambia la coyuntura actual la manera de hacer investigación agrícola? ¿Qué deberíamos cambiar?
• ¿Qué cambios supondrá la pandemia para la cadena de abastecimientos de alimentos de los países de América Latina?
• ¿Qué oportunidades se presentan para cambiar las relaciones de producción entre el campo y las ciudades a raíz de la pandemia?
Mejorando la estimación de emisiones GEI conversión bosque degradado a planta...CIFOR-ICRAF
Presented by Kristell Hergoualc'h (Scientist, CIFOR-ICRAF) at Workshop “Lecciones para el monitoreo transparente: Experiencias de la Amazonia peruana” on 7 Mei 2024 in Lima, Peru.
Avances de Perú con relación al marco de transparencia del Acuerdo de ParísCIFOR-ICRAF
Presented by Berioska Quispe Estrada (Directora General de Cambio Climático y Desertificación) at Workshop “Lecciones para el monitoreo transparente: Experiencias de la Amazonia peruana” on 7 Mei 2024 in Lima, Peru.
Presentación de Inés Aguilar, de IITG Instituto Tecnológico de Galicia, en la píldora del jueves 30 de mayo de 2024, titulada "La Píldora de los Jueves: Performance Verification WELL".
Descripción del departamento de San Martin, ubicación, clima, flora y fauna. Con sus respectivos recreos turísticos, sus límites que tiene con cada cuidad.
Desarrollo de los Escenarios Climáticos de Honduras y Módulo Académico de Capacitación
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
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
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.
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.
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.
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/
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