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UNIVERSIDAD AUTÓNOMA AGRARIA
ANTONIO NARRO DIVISIÓN DE
AGRONOMÍA
CAMBIO CLIMÁTICO Y
FENOMENOS EXTREMOS
Dr. Jorge Méndez González
Profr. Inv. Departamento Forestal, UAAAN
Abril, 2012
Conceptos
• “Tiempo”, se refiere a las fluctuaciones del estado de la
atmósfera a nuestro alrededor, caracterizado por
temperatura, precipitación, viento y nubosidad y…
• “Clima” es usualmente definido como promedio del
“Tiempo”. Es la descripción estadística en términos de la
media y su variabilidad sobre cierto tiempo (generalmente
de 30 años), sobre cierta área (IPCC, 1996).
Los cambios del clima en el tiempo definen lo que es la
variabilidad climática (Houghton et al., 1990).
Clima: influencia fundamental en la vida sobre la tierra.
Variabilidad climática …se refiere a las variaciones en el
estado medio y otros datos estadísticos (como las desviaciones
típicas, la ocurrencia de fenómenos extremos, etc.) del clima,
en todas las escalas espaciales y temporales.
…puede deberse a procesos internos naturales o a variaciones en
los forzamientos externos (fenómenos naturales: erupciones volcánicas,
variación solar, cambios en la composición atmosférica y cambio de uso de
suelo (Somerville et. al., 2007).
El clima varía de un día a otro, entre meses,
años, décadas e incluso entre milenios.
a) Anomalías y b) cambio climático
• Desviaciones del clima respecto del promedio en un
periodo dado.
• El estudio del clima y su variabilidad se pueden analizar y
ejemplificar mejor si se hace uso de los llamados mapas de
teleconexiones.
Evidencia de cambio de temperaturas
a) Anomalías y b) cambio climático
• Desviaciones del clima respecto del promedio en un periodo
dado.
• El estudio del clima y su variabilidad se pueden analizar y
ejemplificar mejor si se hace uso de los llamados mapas de
teleconexiones.
NAO
PDO
ENSO
Clima - variabilidad - teleconexiones
• Las teleconexiones: causas internas más relevantes de la
variación del sistema climático (causante eventos extremos).
Pueden durar varias semanas, meses o inclusive años, reflejando así la variabilidad
climática interanual o interdecenal de la atmósfera.
Cambio Climático
• … último siglo la industrialización ha incorporado más
y más gases de efecto invernadero (GEI) a la atmósfera
(bióxido de carbono, metano, óxido nitroso),
provocando que la temperatura media del planeta se
este incrementando dando lugar al
C A L
E N T
A M I
E N T O
G L O B A L
Algunos datos
• El CO2 atmosférico ha incrementado más de 100 ppm en los últimos
250 años, de 275 (1750) a 379 ppm (en 2005).
• Representa una tasa promedio de 1.5 ppm año-1 (IPCC, 2007), 50
ppm en los últimos 30 años (Soon et al., 1999).
• Se pronostican concentraciones de CO2 de 540 a 970 ppm para
finales del presente siglo (Prentice et al., 2000).
• Podría producir un aumento en la temperatura media global entre 3
y 5° C (IPCC 2007) —siendo que ésta ha variado cerca de 1° C en
mil años (Soon et al., 1999).
TELECONEXIONES
PDO
DE LA OSCILACIÓN
DECADAL DEL
PACÍFICO (PDO) A LA
PRECIPITACIÓN Y
TEMPERATURA EN
MÉXICO MEXICO
Porcentaje de estaciones con
tendencias significativas (95%)
a) Escala anual y
b) escala mensual
a)
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Media de la PDO (1950-2008)
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Media de la PDO (1950-2008)
Estaciones climatológicas (%)
Estaciones climatológicas (%)
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Estaciones climatológicas (%)
Porcentaje de estaciones (positivas y
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escala mensual
Patrones espaciales de correlación PDO-Precipitación en México.
Precipitación
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Índice PDO
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Como interpretar la
correlación?
Índice PDO
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Patrones geográficos de correlación (+ positiva (azul), - negativa (amarillo)) y no significativa (○, en
blanco) al 90%, entre la PDO y precipitación mensual en México (1950-2007).
Patrones espaciales de correlación PDO-Temperatura máxima en México.
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of MEI and monthly anomalies of precipitation in Mexico. Blue-green (yellow) patterns
indicate positive (negative) significant correlations.
Spatial patterns of statistically significant (p≤ 0.05) correlations between bimonthly values
of MEI and monthly anomalies of maximun tempeature in Mexico. Blue-green (yellow)
patterns indicate positive (negative) significant correlations.
Spatial patterns of statistically significant (p≤ 0.05) correlations between bimonthly values
of MEI and monthly anomalies of minimum tempeature in Mexico. Blue-green (yellow)
patterns indicate positive (negative) significant correlations.
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S
S
#
S
#
S
#
S
#
25
S
#
++
S
#
S
S #
#
S #
#
S
S #
#
#
S S
#
S
S
#
S
#
S
#
S
#
+
+ +
+
++++
+
N
+
S
#
20
+
-90
15
Registros del MEI
Reconstrucción de lluvia:
250
1.8
1.6
Índice del ancho de anillos (mm)
Precipitación (mm) enero - mayo
200
1.4
150
1.2
100
1.0
50
0.8
0
0.6
1960
1970
1980
1990
Tiempo (años)
Relación entre lluvia y ancho del anillo de árboles de Pinus
2000
Precipitación (mm)
Índice del ancho de anillos (mm)
técnicas dendrocronólogicas
Reconstrucción de lluvia:
técnicas dendrocronólogicas
Precipitación (mm)
180
Precipitación reconstruida
Suavización
150
120
90
60
30
0
1800
1825
1850
1875
1900
1925
1950
1975
2000
Precipitación estandarizada (mm)
Tiempo (años)
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
-8
-10
Húmedo
Seco
1800
1825
1850
1875
1900
1925
1950
1975
2000
Tiempo (años)
Reconstrucción de precipitación (arriba) e identificación de periodos secos/húmedos en el
centro del país, usando técnicas dendrocronólogicas.
Fase positiva/cálida
Fase negativa/fría
1.8
Índice del ancho de los anillos (mm)
IAA = a + b*MEI
Predicción (95 %)
ENE vs IAA
ENE vs IAA
1.6
1.4
1.2
1.0
0.8
0.6
-3
-2
-1
0
1
2
3
MEI enero
Correlación/regresión entre el fenómeno del ENSO (representado por el MEI) y el ancho del
anillo de los árboles/precipitación.
Precipitación (mm)
180
Precipitación reconstruida
Col 22 vs Col 23
95% Prediction Band
150
120
90
60
30
0
1800
1825
1850
1875
1900
1925
1950
1975
Tiempo (años)
35
1793 - 1899
1900 - 2010
Frecuencia relativa (%)
30
25
20
15
10
5
0
0
30
60
90
120
150
180
Intervalo de clase precipitación (mm)
Cambios en los regimenes de lluvia (eventos extremos pero misma precipitación)
2000
TENDENCIAS LINEALES DE
EVENTOS EXTREMOS
DE TEMPERATURA
MÁXIMA Y MINIMA
ENMEXICO
Tendencias de eventos extremos de
temperaturas máximas y mínimas
42.5%
36.28%
57.7%
63.9%
a)
Positivas
30
20
10
0
-10
-20
-30
Negativas
20
10
0
-10
-20
-30
-40
36%
Negativas
Meses
Meses
27/04/2012
b)
Positivas
30
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
-40
40
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
40
Porcentaje de estaciones (%)
Porcentaje de estaciones (%)
Porcentaje de estaciones climatológicas
que representaron tendencias significativas
(P< 0.05)
de
eventos extremos de
temperaturas máximas (a) y mínimas (b) en
México 1940- 2005.
42.2%
56
Tendencias espaciales de eventos extremos de
temperaturas máximas y mínimas
• Máximas enero
27/04/2012
• Mínimas enero
57
• Máximas febrero
27/04/2012
• Mínimas febrero
58
TM
Tm
Magnitud de pendientes entre TM y Tm
Magnitud de la pendientes (positivas/negativas) de eventos extremos de
temperaturas máximas (a) y mínimas (b) en México 1940-2005 (intervalos de
confianza a un 95 %).
0.12
0.12
a)
0.04
0.00
-0.04
-0.08
0.072
Promedio
0.068
b)
0.04
0.00
-0.04
-0.08
0.071
-0.12
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Promedio
Promedio
0.08
Promedio de B1(ºC)
0.08
-0.12
27/04/2012
0.062
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Promedio de B1(ºC)
Promedio
Meses
Meses
59
Registros de temperatura
40
Nov
Dic
Ene
Feb
Mar
Abr
30
Frecuencia (%)
20
10
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
30
20
10
0
1970
1980
1990
2000
2010
1970
1980
1990
2000
2010
1960
1950
1940
1930
1920
1910
1900
2010
2000
1990
1980
Decadas
1970
1960
1950
1940
1930
1920
1910
1900
0
Decadas
40
40
30
Frecuencia (%)
Nov
Dic
Ene
Feb
Mar
Abr
20
10
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
30
20
10
1960
1950
1940
1930
1920
2010
2000
1990
1980
1970
1960
1950
1940
1930
1920
1910
1900
Decadas
1910
0
0
1900
Frecuencia (%)
40
Frecuencia (%)
Registro histórico de
eventos extremos de
temperatura máxima (a y
b) y mínimas (c y d) en
México (1940- 2005).
Decadas
Comentarios finales
• Clima en México está cambiando.
• Fenómenos océano-atmosféricos (ENSO, PDO) influyen
significativamente en la variabilidad climática de México y en
eventos extremos (sequías/inundaciones).
• Los impactos más importantes de ENSO, PDO en México son
en temperatura máxima.
• Necesidad de monitorear ENSO, PDO etc. prevención de
impactos (economía, salud, recursos naturales, etc.
• Registros de temperatura y precipitación cada vez más
extremos.
• Aplicación de resultados de la investigación.
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