Consecuencias Ambientales Generales del Cambio

Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Consecuencias Ambientales Generales del
Cambio Climático en Venezuela
Ing. MsC María Teresa Martelo
Marzo 2004
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
INTRODUCCIÓN
La problemática de cambio global que se está generando en el planeta como consecuencia, entre
otros, del cambio climático, convierte a este último en uno de los principales aspectos del Sistema
Climático que debe ser estudiado con detalle. El problema comenzó a ser comprendido apenas a
mediados de los años 70, cuando comenzaron a integrarse una serie de observaciones
provenientes de diferentes campos de estudio :
•
•
se verificó que las grandes emisiones de CO2 de Europa y EUA se reflejaban en el incremento
de la concentración de este gas en áreas tan remotas como el Pacífico;
se realizó la asociación entre la emisión de clorofluorocarbonos y la disminución de la
concentración del ozono en la baja estratosfera;
•
comenzó a analizarse el retroceso acelerado de los glaciares, especialmente de los tropicales;
•
comenzó a notarse una alteración general en los patrones de circulación atmosférica,
relacionados con las condiciones del Pacífico Tropical (eventos El Niño);
•
comenzaron a observarse cambios en el nivel del mar en algunos lugares del mundo.
Estas observaciones, en conjunto con las mediciones de temperaturas cada vez mayores
(especialmente las nocturnas) en muchos lugares del mundo, llevaron a los científicos a la
conclusión de que, a través de las emisiones de CO2 y otros gases de efecto invernadero (metano
y óxidos nitrosos principalmente), se estaba alterando la composición química de la atmósfera
global, lo cual a su vez tendría repercusiones en al menos dos de los tres grandes aspectos del
Sistema Climático, a saber, los procesos radiativos (balances de onda corta y onda larga) y los
procesos dinámicos de la atmósfera y el océano mundiales. A su vez, otras actividades humanas
relacionadas con el cambio de uso de la tierra, podrían estar afectando al tercer gran tipo de
procesos, los de intercambio (masa, energía y momento) entre las superficies y la atmósfera.
Durante los 80’s hubo un enorme esfuerzo de investigación mundial, y para finales de la década
había consenso científico sobre la existencia real del problema, aunque se continuaba discutiendo
sobre las consecuencias. El hecho fue que la comunidad científica logró convencer a la
comunidad política de que la actual ignorancia sobre la posible gravedad de las consecuencias no
debía ser obstáculo para considerarlas, dado que la esencia del problema implica que dichas
consecuencias pueden prolongarse a lo largo de varios siglos, comprometiendo el desarrollo
sostenible en todo el mundo.
En 1988, dos de las Agencias Especializadas de la ONU, la Organización Meteorológica Mundial
(OMM) y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), crearon al Panel
Intergubernamental para el Cambio Climático (PICC), organismo encargado prioritariamente de
revisar y evaluar la información científica, técnica y socioeconómica sobre el cambio climático,
producida a nivel mundial, a fin de garantizar una visión objetiva, coherente y de consenso sobre el
problema. El primer trabajo del PICC fue desarrollar un Informe de Evaluación que se utilizó como
elemento de base para la discusión de la Convención Marco de las Naciones Unidas para el
Cambio Climático (CMNUCC).
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La CMNUCC definió oficialmente al Cambio Climático como “un cambio de clima atribuido directa o
indirectamente a actividades humanas que altera la composición de la atmósfera mundial y que se
suma a la variabilidad natural del clima observada durante períodos de tiempo comparables”
(CMNUCC, 1999). Dicha definición implica no sólo la causa humana del problema, sino también
que sus efectos se sienten en períodos relativamente cortos de tiempo. En términos coloquiales, la
definición señala que el clima es cada vez más variable, con todas las implicaciones que eso tiene
para las actividades socioeconómicas y los ecosistemas : agricultura, manejo de recursos hídricos,
evolución de ecosistemas, entre otros.
El objetivo fundamental de la CMNUCC se señala en su Artículo 2 : “El objetivo último de la
presente Convención .... es lograr, ..., la estabilización de las concentraciones de gases de efecto
invernadero en la atmósfera a un nivel que impida interferencias antropógenas peligrosas en el
sistema climático. Ese nivel debería lograrse en un plazo suficiente para permitir que los
ecosistemas se adapten naturalmente al cambio climático, asegurar que la producción de
alimentos no se vea amenazada y permitir que el desarrollo económico prosiga de manera
sostenible” (CMNUCC, 1999). Sabiendo que la concentración de CO2 en la época preindustrial era
de 288 ppm, la pregunta que continúa sin respuesta es cuál es el “nivel peligroso” : ¿400 ppm de
CO2 equivalente? ¿700 ppm? ¿1000 ppm?
La otra pregunta importante es ¿qué tan vulnerables son los ecosistemas, los sistemas de
producción agrícola, los sistemas de abastecimiento de agua, etc., ante el cambio climático? Si se
pudiera predecir el clima futuro se podría contestar la pregunta, pero no hay realmente forma de
predecirlo, ya que aún no es completo el conocimiento del Sistema Climático (incertidumbre
física). Sabemos que el efecto antrópico se añade a todas las interacciones naturales, pero aún si
se pudiera simular perfectamente la parte física del Sistema Climático, quedaría la incertidumbre
de cuánto más gases de efecto invernadero habría en la atmósfera, ya que eso depende
exclusivamente de factores socio–económicos : las tasas de crecimiento demográfico y económico,
la evolución en el uso y tipo de energía, los avances tecnológicos en materia energética, las
políticas mundiales sobre la emisión de gases de efecto invernadero, entre otros (incertidumbre
socio-económica y tecnológica).
Dada esta circunstancia, la estrategia para analizar el clima futuro y su impacto en los ecosistemas
y las actividades humanas, es el desarrollo de Escenarios. Éstos no son predicciones ni
pronósticos, sino “una descripción plausible, coherente e internamente consistente de un posible
estado futuro del mundo” (IPCC, 2001c). Deben ser entendidos como ejemplos de lo que pudiera
pasar bajo premisas particulares. Los Escenarios Climáticos se basan en Escenarios de Emisión
de Gases de Efecto Invernadero, que a su vez se basan en Escenarios Socioeconómicos. Una
vez elegido el Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero, se utilizan Modelos
Acoplados de la Circulación General Atmósfera–Océano para simular el comportamiento de los
elementos temperatura y precipitación en el futuro, que son modificados por los cambios en el
Sistema Climático inducidos por el calentamiento debido a la mayor cantidad de gases de efecto
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invernadero. Los Modelos se corren usualmente para tres niveles de “sensitividad” climática, que
representa al tercer tipo de incertidumbres asociadas al proceso de simular el clima futuro.
Es importante recalcar porqué se utiliza el adjetivo “plausible” en lugar de “probable” o “posible”.
Por los momentos, ni el conocimiento científico ni las posibilidades técnicas de cálculo están lo
suficientemente avanzados como para poder asignar probabilidades de ocurrencia a las
simulaciones de los modelos, de modo que se consideran equiprobables. Todos los modelos
simulan a nivel mundial un incremento de la temperatura, por lo cual aunque no se dispone de
probabilidades, hay un grado de confianza muy alto en el hecho de que realmente la temperatura
aumentará. Para la precipitación la incertidumbre es mucho mayor, ya que para una misma región
algunos modelos simulan un futuro más lluvioso y otros un futuro más seco.
Desde su creación en 1988, el PICC ha realizado tres Informes de Evaluación – el último publicado
en 2001 – y hay consenso mundial en que es “Muy Probable” (más de 90 % de confianza, IPCC,
2001a) que tanto la temperatura global como el nivel del mar sigan subiendo durante todo el siglo
XXI y más allá. El incremento de la temperatura es un problema muy serio que implica un mayor
gasto de agua, un mayor gasto de energía (más aires acondicionados encendidos durante más
tiempo), mayor riesgo de mortalidad en animales y humanos, mayor riesgo de incendios forestales
y posiblemente un impacto negativo en la fisiología de los cultivos, por lo que tiene implicaciones
en la definición de las políticas energética, hídrica, agrícola y sanitaria del país. Por su parte, el
ascenso del nivel del mar puede causar grandes pérdidas en las zonas costeras, no sólo en
infraestructura y en el sector económico turismo, sino también en varios ecosistemas de por sí
frágiles y vulnerables, como los humedales costeros, los manglares y los corales.
Otro aspecto en el que hay consenso científico es que se está acelerando el ciclo hidrológico; se
considera “Probable” (66 % a 90 % de confianza, IPCC, 2001a) que se produzca una redistribución
de la cantidad de días lluviosos y secos, disminuyendo los primeros y aumentando los segundos;
se cree que ocurrirán con mayor frecuencia lluvias intensas. Los impactos en términos de la
redistribución del agua infiltrada y escurrida pueden ser muy importantes, y en consecuencia
aumentar los riesgos ambientales de erosión, lo que a su vez implica pérdida de suelo.
En relación a los eventos extremos, el PICC considera Muy Probable (más de 90 % de confianza)
que aumenten las temperaturas nocturnas y disminuyan las heladas; para la precipitación
considera Probable (66 % a 90 % de confianza) que ocurran más episodios de precipitaciones
intensas, en muchas partes del mundo. Aunque no está probado, se cree posible un cambio en las
colas de las distribuciones de probabilidad, es decir, que cambiarían tanto la frecuencia como la
intensidad de los eventos extremos (IPCC, 2002). Actualmente se están investigando a nivel
mundial nuevas técnicas estadísticas para estudiar el tema (WMO, 2003).
Las consecuencias de los cambios del comportamiento de la precipitación son preocupantes. En
la zona norte del país, donde se concentra la mayor parte de la población y la infraestructura
productiva, ya hoy día existen problemas serios de disponibilidad de agua, y los conflictos por uso
han alcanzado niveles graves. La mera posibilidad de que una situación como la de los embalses
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de Guárico y Camatagua en los años 2001 a 2003 se haga más común en el futuro, implica la
necesidad urgente de comenzar a tomar medidas de adaptación. Asimismo, la ocurrencia más
frecuente de precipitaciones intensas implica mayor riesgo de ocurrencia de inundaciones
repentinas y deslaves, especialmente graves en áreas ya de por sí muy vulnerables, como las
zonas montañosas fuertemente urbanizadas.
En vista de esta situación, se consideró importante realizar un estudio exploratorio de los posibles
tipos de cambios esperables en el país a consecuencia del calentamiento global. Es importante
señalar que este es un trabajo exploratorio, ya que sólo se generaron valores promedio futuros, a
nivel mensual, trimestral y anual, pero no se analizó la variabilidad interanual y tampoco la
distribución del número de días lluviosos. Se describe primero la selección de los Escenarios de
Emisión de Gases de Efecto Invernadero y de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera,
luego los cambios esperables para precipitación y temperatura, y finalmente los cambios derivados
en términos del tipo climático, la disponibilidad climática de agua y el confort humano, debido a que
estos aspectos tienen consecuencias importantes sobre la capacidad productiva agrícola vegetal y
animal, la problemática de uso de agua y manejo de embalses y, la generación de energía.
Se espera como resultado general una descripción plausible y coherente de los posibles efectos
del cambio climático sobre Venezuela que pueda servir de base a investigaciones más detalladas
sobre la cuantificación de la vulnerabilidad del país ante el cambio climático.
OBJETIVOS
Objetivo General
Describir las variaciones en los patrones espacio-temporales de la precipitación y la temperatura en
Venezuela debidas al cambio climático, y algunas de las consecuencias ambientales de dichas
variaciones.
Objetivos Específicos
•
Definir los Escenarios de Gases de Efecto Invernadero y los Escenarios Climáticos a utilizar
para simular el clima futuro.
•
Definir cuáles Modelos de Circulación General de la Atmósfera utilizar para simular el clima
futuro.
Determinar los cambios en los patrones espacio-temporales de la temperatura futura.
•
•
Determinar los cambios en los patrones espacio-temporales de la precipitación futura.
•
Determinar los cambios inducidos por las variaciones de precipitación y temperatura sobre los
tipos climáticos, la disponibilidad climática de agua y el confort humano.
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MARCO TEÓRICO
En esta sección se describen muy someramente los tipos de cambios esperables en el Sistema
Climático como consecuencia del calentamiento global, los impactos más evidentes para los
ecosistemas y principales actividades socioeconómicas y los aspectos teóricos de las herramientas
metodológicas (Escenarios y Modelos) usados en el trabajo. Finalmente, se describe el
conocimiento actual sobre el cambio climático en el país.
Cambio Climático : cambios en los promedios y en los extremos
La variabilidad climática (natural y cambio climático) se manifiesta en dos formas : como cambios
en los valores promedio (tendencia) y como cambios en las varianzas y en los eventos extremos.
En el largo plazo, los cambios de tendencia llevan a cambios globales con profundos impactos en
la distribución de los “climas” en la Tierra, y en consecuencia en los ecosistemas y en todas las
actividades socio–económicas, pero en el corto plazo, los mayores impactos se hacen sentir a
través de los eventos extremos : inundaciones, sequías, olas de calor o frío (WMO, 2003).
El cambio climático consiste, fundamentalmente, en un cambio en la tendencia de la temperatura
global de la atmósfera, producto de la creciente emisión de gases de efecto invernadero que altera
los balances radiativos de onda larga y onda corta; esto trae una serie de consecuencias, algunas
lineales, pero la mayoría no linealmente relacionadas, y aún desconocidas. Así por ejemplo, a
mayor temperatura mayor capacidad higrométrica del aire y, si existe disponibilidad de agua, como
sobre el océano, incremento del contenido instantáneo de vapor de agua (relación no lineal bien
conocida). Ahora bien, el vapor de agua es por excelencia el gas de efecto invernadero, y su
incremento provoca un feed–back positivo y que se relaciona con el feed–back de las nubes,
también de forma no lineal y que todavía no está cuantificado, aunque se cree que puede ser de
una magnitud del doble que el efecto de calentamiento directo (2001a).
Algunas consecuencias provenientes de efectos no lineales en el Sistema Climático son, entre
otras, la aceleración del ciclo hidrológico, el aumento de la convección en la atmósfera, los
cambios en la altura de la tropopausa, el incremento del contenido calórico de los océanos, los
cambios en los “modos” de circulación general (El Niño y la Oscilación del Atlántico Norte, por
ejemplo), el ascenso del nivel del mar, el debilitamiento de la Circulación Termohalina del océano
mundial ..... y todos estos cambios, a su vez, ejercen retroalimentaciones los unos sobre los otros,
también en forma no lineal (IPCC, 2001a).
El cambio de la tendencia de la temperatura media global es positivo, es decir, estamos en
presencia de un calentamiento global, aunque hay variaciones regionales; este hecho está
demostrado a nivel mundial. La mejor estimación (PICC, 2001) indica que la temperatura promedio
mundial aumentó en los últimos cien años 0,6 ºC ± 0,2 ºC. En cuanto a las temperaturas extremas
diarias, entre 1950 y 1993 aumentaron a una tasa de +0,2 ºC/10 años en el caso de la temperatura
mínima y de +0,1 ºC/10 años en el caso de la máxima (PICC, 2001). El PICC considera Probable
(66 % a 90 % de confianza) que el siglo XX en general y la década de los 90’s en particular, hayan
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sido los lapsos más calientes en los últimos mil años. A continuación, en el Cuadro 1 se resumen
los principales cambios ocurridos en el Siglo XX, según los reporta el PICC :
Cuadro 1. Cambios en la atmósfera, clima y sistema biológico terrestre observados en el Siglo XX.
Indicador
Concentración CO2
Cambios Observados
De 288 ppm en el período 1000–1750 a 368 ppm en el año 2000 (31 % ± 4% de
incremento).
Concentración CH4
De 700 ppb en el período 1000–1750 a 1750 ppb en el año 2000 (151% ± 25%
de incremento)
Concentración N2O
De 270 ppb en el período 1000–1750 a 316 ppb en el año 2000 (17% ± 5% de
incremento)
Concentración O3 en
la Estratósfera
Concentración HFC,
PFC
Temperatura Media
Global
Aumento en todo el mundo en los últimos 50 años.
Heladas
Precipitaciones
Continentales
Media Global del
Nivel de Mar
Duración del hielo en
ríos y lagos
Capa de nieve
Aumento del nivel promedio del mar a una velocidad media anual de 1 a 2 mm.
El Niño
Disminución en los años 1970–2000 con variaciones según la latitud y la altitud.
Aumento en el Siglo XX de 0,6 ºC ± 0,2 ºC; los continentes se han calentado más
que los océanos (Muy Probable)
Disminución en casi todo el mundo (Muy Probable)
Aumento de 5–10 % en el Hemisferio Norte (Muy Probable), aunque ha
disminuido regionalmente, como en África del Norte y partes del Mediterráneo
Disminución de unas 2 semanas en latitudes medias y altas del Hemisferio Norte
(Muy Probable).
Disminución de 10% en su extensión desde los años 60, en que se registra por
satélite (Muy Probable).
Mayor frecuencia, persistencia e intensidad en los últimos 20–30 años con
relación a los últimos 100 años.
Aumento de 1 a 4 días por decenio en los últimos 40 años en el Hemisferio
Norte, especialmente hacia las latitudes altas.
Adelanto de la floración, llegada de las primeras aves, época de cría y aparición
de insectos en el Hemisferio Norte.
Desplazamientos de plantas, insectos, pájaros y peces hacia los polos o hacia
mayores altitudes.
Época de
Crecimiento
Cría, Floración y
Migración
Distribución de
Plantas y Animales
Pérdidas
Aumento de las pérdidas mundiales, ajustadas a la inflación, en un orden de
económicas
magnitud durante los últimos 40 años; parte de la tendencia está asociada a
relacionadas con
factores socioeconómicos, y otra parte a factores climáticos
eventos climáticos
Fuente : Modificado de PICC, 2002. Sólo se tomaron del Cuadro original los cambios calificados como Muy
Probables (> 90% de confianza en el hecho) y algunos de los Probables (66–90% de confianza).
Dado que el comportamiento de la temperatura puede representarse razonablemente con la
distribución Normal, el sólo incremento de la media (corrimiento hacia la derecha) implica una re–
distribución de la frecuencia de ocurrencia de los valores actuales. Aún suponiendo que en el
futuro la función de distribución fuera idénticamente igual y no cambiara la forma de las colas (es
decir, no cambiarían la frecuencia ni la intensidad de los eventos extremos), se producirán más
eventos que hoy día se consideran extremos, como se esquematiza en la Figura 1.
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Figura 1. Esquema del
efecto del corrimiento
de la media sobre la
probabilidad de
ocurrencia de los
demás valores en la
función de distribución
de probabilidad.
Fuente : elaboración
propia.
Considérese por ejemplo el caso (a); hoy día, el valor promedio tiene una probabilidad de
ocurrencia del 50%, pero en el futuro ese mismo valor ocurrirá con una frecuencia mucho menor,
en el ejemplo en menos del 10% de las ocasiones. ¿Qué pasa con un valor que hoy día es muy
alto y poco frecuente, como el del caso (b) ? Sólo en el 20% de los casos actuales, la temperatura
es mayor que ese valor, pero con el corrimiento de la media ocurrirá muy frecuentemente, de
hecho casi con 50% de probabilidad.
Con relación a los cambios en la varianza y los eventos extremos sensu stricto, es decir, en las
colas de la distribución, el PICC aún no ha llegado oficialmente a un consenso, pero desde hace
unos tres años comenzó a nivel mundial un trabajo intensivo de investigación sobre el tema (IPCC,
2002; WMO, 2003). Las principales críticas hacia los métodos estadísticos tradicionales (la
distribución de Gumbel, por ejemplo), es que “desperdician” una enorme cantidad de información
contenida en la serie al utilizar exclusivamente los valores máximos (o mínimos), y que en muchos
casos se usan valores mensuales, cuando los eventos extremos son, por su origen sinóptico,
resultado de procesos que ocurren en el orden de días, cuando no de horas (IPCC, 2002).
Entre los esfuerzos internacionales están el desarrollo de índices basados en datos diarios
(Easterling y Kates, 1995), y talleres regionales, auspiciados por la Comisión de Climatología y el
Programa CLIVAR (Climate Variability) de la OMM (WMO, 2003). Así por ejemplo, análisis para el
área del Caribe señalan que ha aumentado el porcentaje de lluvia total proveniente de
precipitaciones muy intensas (mayores al percentil 95), como se observa en la Figura 2.
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Figura 2. Porcentaje promedio
de la lluvia total anual
proveniente de eventos iguales o
mayores al percentil 95 de
precipitación diaria en la región
del Caribe, en el período 1958–
1999. El percentil está basado
en datos de 1977–1997.
Fuente : WMO, 2003.
Impactos del Cambio Climático : la vulnerabilidad y la adaptación
Quizá el aspecto más preocupante del cambio climático es que, debido a la inercia de los Sistemas
climático, ecológicos y socioeconómico, las consecuencias continuarán sintiéndose aún después
de que se hayan estabilizado las concentraciones de CO2. En el Cuadro 2 se reportan las escalas
temporales típicas de los diversos sub–sistemas en el planeta.
Cuadro 2. Escalas temporales características de algunos procesos en el sistema de la Tierra.
Fuente : Modificado de PICC, 2002.
Sistema
Proceso
Composición Mezcla de los gases de efecto invernadero en la atmósfera mundial
de la
Desaparición de la mitad del forzamiento del CO2
atmósfera
Desaparición de la mitad del forzamiento del CH4
Temperatura atmosférica como respuesta al incremento del CO2
Transporte de calor y CO2 a profundidades oceánicas
Sistema
Climático
Respuesta del nivel de mar al cambio de temperatura
Respuesta de las capas de hielo al cambio de temperatura
Aclimatación de plantas a altas concentraciones de CO2
Sistema
Vida de las plantas
Ecológico
Descomposición de las plantas
Cambios en tecnologías energéticas de uso final
Sistema
Cambios en tecnologías de suministro de energía
Socio
Infraestructura
Económico
Normas sociales y gobierno
Período (en años)
2–4
50–200
8–12
120–150
100–200
600–10.000
1000–10.000
1–100
1–1000
0,5–500
1–10
10–50
30–100
30–100
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Se observa que las consecuencias de algunos procesos pueden notarse en muy poco tiempo,
mientras que otras (especialmente las relativas al océano y las capas de hielo) pueden tardar miles
de años en manifestarse, pero eventualmente lo harán, y a través de las retroalimentaciones entre
los Sistemas, continuarán influenciando al funcionamiento del planeta completo.
Entra dentro de lo posible que el calentamiento global ponga en marcha cambios potencialmente
repentinos, a gran escala y de muy graves consecuencias. El principal de estos eventos según lo
simulan muchos Modelos, es el debilitamiento de la Circulación Termohalina (CTH) del océano
mundial (IPCC, 2001b). Esto tendría implicaciones a nivel global en la redistribución de la energía
desde el Trópico hacia las latitudes medias en Europa (IPCC, 2001a); hay una gran incertidumbre
sobre este tema, pero los modelos indican que una CTH débil se vuelve inestable, y en
consecuencia aumentaría el riesgo de un colapso total.
El PICC (2002) estima que la estabilización de la concentración del CO2 puede alcanzarse entre
100 y 300 años (dependiendo del tipo de medidas y/o políticas de mitigación que se implementen),
pero, después de que se haya estabilizado el CO2, se necesitarán varios siglos para estabilizar la
temperatura media global, de siglos a milenios para estabilizar el incremento del nivel del mar
debido a la expansión térmica, y varios milenios para que se equilibre el incremento del nivel del
mar debido a la fusión de los hielos. Durante todo ese tiempo, la mayor variabilidad en todos los
aspectos del Sistema Climático, hará que la mayoría de los ecosistemas y las actividades
socioeconómicas sean más vulnerables que actualmente, de ahí la imperiosa necesidad de
comenzar a implementar medidas y políticas de adaptación a esa situación cambiante.
En el caso de la definición de la vulnerabilidad, hay diferencia entre el enfoque más comúnmente
utilizado y el que utiliza el PICC. En general, en manejo de riesgos, se maneja la expresión :
Riesgo = Amenaza (ej. inundación) x Vulnerabilidad (grado de exposición a la amenaza)
mientras que para el PICC la vulnerabilidad es definida como :
Vulnerabilidad = Riesgo – Capacidad Adaptativa
Es decir, el impacto residual después que se han tomado medidas de adaptación. Este enfoque
permite considerar el hecho de que los países pobres son mucho más vulnerables, puesto que su
capacidad de adaptación es muy pequeña; esto aplica también para los sectores más pobres de la
sociedad incluso en países muy ricos (IPCC, 2001b).
El cambio climático interacciona con los demás problemas ambientales, potenciándolos :
•
el agotamiento del ozono estratosférico (por alteraciones en la altura y el sistema de vientos a
nivel de la tropopausa);
•
la calidad del aire y el agua (empeora con el aumento de temperatura);
•
la pérdida de diversidad biológica (por cambios en patrones de temperatura y lluvia);
•
•
la desertificación (por el incremento de sequías asociadas al evento Niño);
la degradación de tierras (por incremento de la erosión debida a lluvias más intensas);
•
la disminución en la disponibilidad de agua en muchas zonas.
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Tanto los sistemas ecológicos como los socioeconómicos tienen cierta capacidad de adaptación
natural, que el PICC denomina “Reactiva”, por ejemplo, disminución del período de crecimiento
debido al aumento de la temperatura, o la migración de los humedales, siguiendo los cambios en la
precipitación (PICC, 2002). En el caso de actividades socioeconómicas ejemplos de adaptaciones
reactivas serían cambios en las prácticas agrícolas o en el patrón de uso del agua.
Ahora bien, los sistemas socioeconómicos tienen también una capacidad de adaptación
“Anticipativa”, es decir, planificada. Ejemplos de medidas de adaptación anticipativa son el
establecimiento de políticas agrícolas para desarrollar variedades adaptadas a la sequía, el
reforzamiento institucional para lograr el manejo integrado del recurso hídrico, el establecimiento
de un sistema legal con incentivos para el uso eficiente de la energía o el desarrollo de tecnología
para usar energías limpias. En el Cuadro 3 se resumen algunos de los principales impactos del
cambio climático junto con ejemplos de medidas de adaptación.
Cuadro 3. Consecuencias del cambio climático y ejemplos de Medidas de Adaptación.
Sector
Efectos
Aumento de muertes y enfermedades
relacionadas con el calor, y disminución de las
Salud
muertes en invierno en algunas regiones
Humana
templadas. Los pobres son más vulnerables a
problemas por desnutrición
Mayor decoloración y muerte de corales;
prolongación de la época de crecimiento en
latitudes medias y altas; cambios en el área de
Ecosistemas distribución de plantas y animales; aumento en
las alteraciones de ecosistemas causadas por
incendios e insectos; extinción de algunas
especies en peligro.
Agricultura
Reducción de daños por heladas, aumento de
peligros por calor en algunos cultivos y
animales; disminución de la amplitud térmica
diaria; aumento en la demanda de riego;
mayor frecuencia de ataques de insectos.
Recursos
Hídricos
Disminución del abastecimiento de agua en
muchos países con problemas hídricos
actualmente; degradación de la calidad del
agua; modificación en los cambios de calidad
debido a los cambios en el volumen del flujo;
aumento en la demanda de riego; aumento de
daños por sequías; incremento de daños por
inundaciones repentinas debidas a lluvias más
intensas.
Posibles Medidas de Adaptación
Mejorar la preparación frente a epidemias;
mejorar las viviendas, acueductos y
cloacas; promover comportamientos que
reduzcan los riesgos para la salud.
Es casi imposible tomar medidas de
adaptación para proteger a los ecosistemas.
Modificar los calendarios de labores;
cambiar la proporción de animales en
pastizales; adoptar y desarrollar nuevas
variedades resistentes; promover la
agrosilvicultura en zonas áridas; establecer
programas para seguridad alimentaria.
Aumentar la eficiencia del uso de agua (ej.,
incentivos en el precio); aumentar la
fiabilidad en el suministro de agua (ej.,
nuevas infraestructuras); crear “mercados
de agua”; reducir la carga de nutrientes a
los ríos; modificar los planes de gestión de
inundaciones; reducir superficies
pavimentadas para reducir escorrentía;
manejo integrado de cuencas.
Fuente : Modificado de PICC (2001b). Sólo se tomaron las consecuencias asociadas a niveles de confianza
Muy Alta (95% o más) y Alta (67%–95%). Estas probabilidades son ligeramente diferentes de las
anteriormente citadas, que provienen de estimaciones del Grupo I del PICC (Científico), mientras que las de
este Cuadro provienen del Grupo II del PICC (Vulnerabilidad y Adaptación).
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La simulación del clima futuro : Escenarios y Modelos
Como se expuso en la Introducción, para simular el clima futuro se realiza una serie de
simulaciones en cadena : se simula el crecimiento demográfico y económico para poder luego
simular la cantidad de gases de efecto invernadero emitidos y el forzamiento radiativo que inducen
y, finalmente, simular el comportamiento del Sistema Climático (cambios en los patrones de
temperatura y precipitación). Para realizar todas estas simulaciones se necesitan modelos de
varios tipos : sociales, econométricos y físicos. Ahora bien, especialmente en el caso de las
ciencias sociales, los modelos están lejos de reproducir fielmente el comportamiento de los
fenómenos (crecimiento económico, mercados, evolución política, evolución tecnológica, etc.).
Por esta razón, en el tema del cambio climático se utiliza como estrategia el desarrollo de
Escenarios, que se definen como “una descripción plausible, coherente e internamente consistente
de un posible estado futuro del mundo” (IPCC, 2001c). Los Escenarios no son predicciones ni
pronósticos, y deben ser entendidos como ejemplos de lo que pudiera pasar bajo premisas
particulares. Así pues, se desarrollan Escenarios Socio–económicos, y en base a ellos Escenarios
de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI).
Los Escenarios Climáticos se basan en los EEGEI, pero se considera además el efecto de la
“sensitividad” climática (ver infra), por lo que un mismo modelo corrido bajo el mismo EEGEI puede
dar lugar a varios Escenarios Climáticos. Por ejemplo, el Modelo de Circulación General de la
Atmósfera HadCM2 corrido para el EEGEI SRES–A2 generará un Escenario Climático “Optimista”
si se utiliza la sensitividad climática baja (1,5 ºC), y un Escenario Climático “Pesimista” si se usa la
sensitividad climática alta (4,5 ºC).
Aunque para el área física del Sistema Climático los modelos están más avanzados que en el área
socio–económica, aún están lejos de simular perfectamente al clima, por lo que se corren para
varios EEGEI y varios niveles de sensitividad climática, a fin de considerar con amplitud el rango de
incertidumbres involucradas en el proceso de simular el futuro.
Cada uno de los procesos de simulación citados tiene su propio tipo y grado de incertidumbres
asociadas, entre ellas :
•
incertidumbres en las estimaciones de crecimiento socio-económico y uso de la energía a
futuro, que definen los diferentes Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero, lo
cual a su vez define en parte el grado de calentamiento futuro; esto incluye todas las
incertidumbres asociadas con el proceso de negociación de la CMNUCC : la aplicación de
políticas mundiales para la reducción de emisiones o más bien para lograr un nivel de
estabilización de la concentración de CO2, entre otras.
•
Incertidumbre en cuanto a la “Sensitividad” del sistema climático; el concepto de Sensitividad
Climática nace del rango de respuestas simuladas por los diferentes Modelos corridos bajo
diferentes Escenarios de Emisiones, y aún no se conoce con certeza el porqué de este rango
12
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
de respuestas. En principio, a nivel mundial todos los modelos se corrieron bajo el supuesto de
una concentración de equilibrio del doble del CO2 existente antes de la era industrial, y se
observó que un mismo modelo corrido bajo supuestos diferentes de velocidad de incremento
de las concentraciones, produce diferentes resultados, que en general, variaban en un orden
de aproximadamente 1ºC a 7 ºC dentro de cada modelo. El concepto de Sensitividad Climática
podría entenderse intuitivamente como la “fuerza” de la respuesta ante el forzamiento radiativo
inducido por los gases de efecto invernadero : el sistema climático podría responder de manera
fuerte (Sensitividad alta, estimada en un calentamiento promedio de la atmósfera global del
orden de 4,5 ºC para una doble concentración de CO2), o podría responder con cambios
menores (Sensitividad baja, equivalente a un calentamiento de 1,5 ºC para una doble
concentración de CO2).
•
Incertidumbres en cuanto a la modelación física del funcionamiento de la atmósfera, los
océanos y los acoplamientos atmósfera–océano, ya que prácticamente todas las respuestas en
el sistema climático son no lineales, y aún desconocidas en muchos casos; entre las
principales incertidumbres físicas se cuentan las siguientes :
9
9
9
9
los efectos de los diferentes tipos de aerosoles (sulfatados o de carbón negro por ejemplo,
que actúan de forma inversa : los sulfatados tienden a reducir la temperatura, mientras que
el carbón negro la aumenta);
los tiempos de vida y forzamiento radiativo de diferentes tipos de gases (recuérdese que no
es el CO2 el único gas involucrado, está también el metano, los óxidos nitrosos, los
clorofluorocarbonados, entre otros);
los cambios en la nubosidad, y en consecuencia los cambios en el balance radiativo (de
onda corta y onda larga) y en el balance calórico;
los procesos a pequeña escala; por ejemplo, el proceso de convección local que genera
nubes productoras de tormentas no ha podido hasta los momentos ser modelado
satisfactoriamente, lo cual es una de las razones fundamentales por la cual la mayoría de
los modelos dan resultados muy contrastantes en zonas tropicales (donde la lluvia es
preponderantemente de origen convectivo), mientras que hacia las latitudes altas la
mayoría de los modelos producen resultados coincidentes.
Escenarios
La cantidad de gases de efecto invernadero para el futuro (y en consecuencia el forzamiento
radiativo que ejercen) se establece a través de Escenarios de Emisión de Gases de Efecto
Invernadero (EEGEI). El Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (PICC) ha utilizado
diferentes EEGEI.
Para su Segundo Informe de Evaluación, el PICC desarrolló los EEGEI denominados “IS92”, (por
las siglas en inglés de International Scenarios), mientras que para el Tercer Informe de Evaluación
(IPCC 2001a, 2001b, 2001c) desarrolló los denominados “SRES” (por el acróstico de la publicación
“Special Report on Emission Scenarios”).
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Para desarrollar los SRES se utilizaron 6 modelos para generar 40 Escenarios socio–económicos
diferentes, que finalmente se agruparon en cuatro grandes “familias”. Las familias de los
Escenarios A1 y A2 hacen énfasis en el desarrollo económico, mientras que las de los Escenarios
B1 y B2 lo hacen en el desarrollo sostenible. En ambos casos, los numerales 1 y 2 de las siglas
señalan grados de convergencia económica y social (IPCC, 2001c). En la Figura 3 se muestra la
dirección cualitativa de los principales indicadores considerados en los SRES.
Figura 3. Dirección
cualitativa de los
Escenarios SRES
para diferentes
indicadores.
Fuente : PICC,
2001.
En este trabajo se usó prioritariamente la versión del EEGEI denominado SRES–A2 (IPCC, 2001c)
incluida en el software MAGICC–SCENGEN (ver infra), que describe un mundo muy heterogéneo;
la tasa de crecimiento demográfico es siempre creciente a lo largo del siglo XXI, el desarrollo
económico está orientado regionalmente (poca globalización) y tanto el crecimiento económico per
cápita como el cambio tecnológico son muy lentos y fragmentados; en general, este escenario
implica una de las mayores tasas de emisión, y por ende un gran calentamiento global.
También se usó como comparación el EEGEI denominado SRES–B1, que describe un mundo más
convergente (más globalizado) : la población alcanza un máximo a mitad del siglo XXI y luego
desciende, hay un rápido cambio de las estructuras económicas hacia una economía de servicios e
información, y se introducen tecnologías limpias y recurso–eficientes; el énfasis está en soluciones
globales para la sostenibilidad económica, social y ambiental, incluyendo una mayor equidad; este
escenario es el que implica menores tasas de emisión y, en consecuencia, el menor efecto sobre el
calentamiento global (IPCC, 2001c).
Todos los SRES asumen que no se tomarán medidas para controlar la emisión de gases, es decir,
diseñan un mundo futuro donde no se implementa la CMNUCC ni su Protocolo de Kyoto (IPCC,
2001c). Una vez generados los Escenarios de Emisiones, el PICC evaluó el conocimiento actual
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
sobre los denominados “Escenarios de Estabilización de la Concentración”. En este caso se
seleccionaron una serie de valores de concentración de CO2 equivalente (450 ppm, 550 ppm, 650
ppm y 750 ppm) y se corrieron los modelos socio–económicos, asumiendo diferentes medidas de
mitigación de las emisiones, para determinar en cuanto tiempo se lograría la estabilización de las
concentraciones (PICC, 2001).
Nuevamente, los resultados muestran que en un mundo tipo A2 se requiere una gama de medidas
tecnológicas y/o políticas mucho más drásticas que el mundo tipo B1. Para el primero las
concentraciones se estabilizan en el rango de los 650 y 750 ppm hacia finales del Siglo XXI,
mientras que en el B1 se estabilizan ya al nivel de 450 ppp también al final de este Siglo.
Considerando todas las incertidumbres y todos los EEGEI, se obtiene una gama de
concentraciones de CO2 equivalente en el año 2100 de 490–1290 ppm, contra las 288 ppm de la
era preindustrial y las 368 ppm del año 2000 (PICC, 2001).
Modelos de Circulación General
Los Modelos de Circulación General de la Atmósfera acoplados con Modelos Oceánicos son la
principal herramienta de que se dispone para estudiar el cambio climático, pero no son de uso
común. Se trata de modelos físicos muy complejos, desarrollados en seis países : Inglaterra,
Canadá, Australia, Alemania, Japón y EUA. Sólo algunos centros de investigación en el mundo
disponen de las supercomputadoras necesarias para correr estos modelos y analizar sus salidas,
proceso que dura casi un año. Cada corrida, en la que se varían las condiciones iniciales del
océano y/o la rata de aumento del CO2, se denomina un “experimento”.
Cada modelo tiene su propia resolución espacial, pero en todos ellos es muy gruesa, en el orden
de 2 ó 3 grados de latitud y longitud; aún así, eso representa varios miles de grillas en la horizontal,
y dado que utilizan entre 15 y 30 capas en la vertical (tanto de la atmósfera como del océano), el
número total de grillas a calcular aumenta a varias decenas de miles. Esto explica porqué el
tamaño de las salidas es de varios terabytes, inmanejable con computadoras personales.
Como se señaló anteriormente, aún existen un gran número de incertidumbres en la modelización
del comportamiento de la atmósfera (nubes, aerosoles, procesos “sub-grilla”, entre los principales),
así como al momento de acoplar los otros modelos físicos (oceánicos, de vegetación, del
comportamiento de la capa de hielo y nieve, del ciclo de carbono, entre otros) con los modelos
atmosféricos. Sin embargo, a pesar de todas estas incertidumbres, existe hoy día un grupo de
modelos acoplados que son capaces de reproducir satisfactoriamente los principales rasgos de la
dinámica atmosférica a nivel global y a mesoescala, incluyendo el ciclo anual, la ocurrencia de
eventos cíclicos propios del sistema climático, como El Niño y la Oscilación del Atlántico Norte, así
como los cambios que dichos eventos producen en los patrones “normales” de comportamiento de
la temperatura y la precipitación.
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
La herramienta MAGICC – SCENGEN
Para los países en vías de desarrollo, que ante la Convención Marco de las Naciones Unidas para
el Cambio Climático (CMNUCC) se denominan “países No Anexo I”, es muy difícil en la práctica
trabajar con los Modelos Acoplados de Circulación General. Ahora bien, el único compromiso de
estos países ante la CMNUCC es la presentación de informes denominados “Comunicaciones
Nacionales”, a través de los cuales proveen a la Convención de información sobre su nivel de
emisiones de gases de efecto invernadero, su vulnerabilidad al cambio climático y sus posibles
políticas de adaptación ante el mismo (CMNUCC, 1999). Pero naturalmente, para evaluar
vulnerabilidad y adaptación, tiene que simularse el clima futuro. Por esta razón, el Programa de
Apoyo a las Comunicaciones Nacionales de los Países No Anexo I (PACN) y el Programa de las
Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD) financiaron el desarrollo de una metodología
simplificada para el uso de este tipo de modelos.
La herramienta desarrollada en la Climatic Research Unit, School of Environmental Sciencies de la
Universidad de East Anglia, Inglaterra, fue el software MAGICC–SCENGEN – Versión 2.4 (Hulme
et al, 2000). Este programa genera con el componente MAGICC, según los diversos Escenarios
de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (el IS92a, los SRES 1 y otros varios), los cambios
futuros de concentraciones de los principales gases de efecto invernadero, la temperatura y el nivel
del mar a nivel global, es decir, el valor del cambio promedio para toda la atmósfera y el océano
mundiales, y luego el valor del cambio de temperatura global se aplica a una biblioteca de salidas
de Modelos de Circulación General de la Atmósfera (16 modelos) en el componente SCENGEN.
El MAGICC (Model for Assessment of Greenhouse-gas Induced Climate Change) es en realidad un
conjunto de modelos que incluyen un modelo climático simplificado, modelos para el deshielo de
pequeños glaciares y los campos de hielo de Groenlandia y la Antártida, un modelo para el ciclo
del carbono que incluye un componente de intercambio de flujos atmósfera–océano, y modelos
para los ciclos del óxido nitroso, el metano y los halocarbonos (clorofluorocarbonos–CFC,
halofluorcarbonos–HFC, perfluorocarbonos–PFC, haloclorofluorocarbonos–HCFC y halones).
MAGICC calcula los cambios de concentraciones de CO2 equivalente 2 , temperatura y nivel del mar
globales a partir de los valores del año 1990, según la metodología usada en el Segundo Informe
de Evaluación del PICC, en rangos de 5 en 5 años, y para tres niveles de Sensitividad Climática.
El SCENGEN (Climate Scenarios Generator) es en esencia una biblioteca de salidas de un
“experimento” en particular para cada uno de los 16 Modelos de Circulación General de la
Atmósfera (MCGA), seleccionado por criterio experto en la Universidad de East Anglia. Las
salidas, para cada uno de los 16 “experimentos” y para cada grilla, consisten en los valores de
1
Para la época en que se desarrolló el MAGICC–SCENGEN los SRES aún no habían sido oficialmente
publicados, pero desde 1998 se repartieron los resultados a los científicos a nivel internacional, a fin de poder
realizar los trabajos que involucraban las corridas de Modelos de Circulación General.
2
Se calcula la cantidad de CO2 necesaria para provocar el equivalente a los forzamientos radiativos
producidos por todos los demás gases de efecto invernadero.
16
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
precipitación y temperatura para los doce meses, el valor anual y, adicionalmente, los valores
trimestrales de Dic–Feb, Mar–May, Jun–Ago y Sep–Nov. Algunos de los modelos más avanzados
incluyen cambios en la nubosidad. Como ya se señaló, cada modelo tiene su propia resolución
espacial (tamaño de grilla), por lo que en el SCENGEN se uniformizaron a una resolución espacial
común de 5º x 5º.
Es importante señalar que todos los MCGA se desarrollaron originalmente en diferentes centros de
investigación mundiales no bajo los supuestos de concentraciones de gases de efecto invernadero
simulados por los EEGEI (IS92a, SRES, etc.), sino bajo el supuesto de un incremento en la
concentración de CO2 tal, que para el año 2100 se tendría el doble de CO2 en la atmósfera con
respecto al valor preindustrial de la concentración de dicho gas. Se necesitaba entonces un
método simplificado para corregir los resultados de los MCGA según las concentraciones futuras
simuladas por los EEGEI, que afectarían de manera directa a la temperatura y de manera indirecta
a la precipitación.
El SCENGEN le aplica un proceso simplificado de “downscaling” estadístico al cambio de la
temperatura global calculado por el MAGICC bajo un EEGEI determinado, con lo que se corrigen
los cambios de temperatura de cada MCGA en cada grilla de 5º x 5º. Con estos nuevos valores
del cambio de temperatura en cada grilla se aplica otro proceso de downscaling para obtener los
cambios en la precipitación. Una vez obtenidos para cada grilla los cambios de precipitación y
temperatura, dichos cambios se suman (o restan) al valor de línea base para obtener los valores
absolutos futuros.
A diferencia del MAGICC, que calcula los cambios en intervalos de 5 años para ser comparados
con el valor de 1990, el SCENGEN calcula los cambios como el valor promedio de períodos de 30
años, para ser comparados con el valor promedio del período de 30 años 1961–1990 (Hulme et al,
2000), que se denomina la “línea base temporal”. Usando números idealizados trataremos de
explicar esta diferencia.
Por ejemplo el MAGICC da para el año 2020 un valor de cambio de la temperatura media global
(Δt) de digamos 0,3ºC, que debe ser sumado a la temperatura media global para el año 1990,
digamos 15,2ºC, en consecuencia, según el MAGICC la temperatura media global en el 2020 será
de 15,5ºC. El SCENGEN da para el 2020, en una grilla particular sobre, digamos China, un valor
Δt = 0,1ºC y para otra grilla sobre, digamos Paraguay, un valor Δt = 0,5ºC, pero en este caso el
“2020” no es realmente el año 2020 como en el MAGICC, sino que es la manera simplificada de
decir “el valor promedio para el período de 30 años 2005–2035”, usando como referencia el año
central de dicho período. Los valores Δt de las grillas sobre China y Paraguay deben ser sumados
a los valores de temperatura promedio del período de 30 años 1961–1990 de cada una de dichas
grillas.
En esta versión del MAGICC–SCENGEN sólo se calculan valores de cambio promedio, no permite
el análisis de la variabilidad interanual, lo cual es una de las razones para que este trabajo se
considere de nivel exploratorio.
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
El Cambio Climático en Venezuela
En el país los estudios sobre el cambio climático comenzaron a finales de los años 80, en el marco
del Proyecto PAN–EARTH 3 , y en 1990 se realizó en Mérida un Taller Internacional de Clima y
Cambios Climáticos, donde se desarrollaron una serie de Escenarios Climáticos para el país, que
sirvieron de base para otros estudios de aplicación (análisis de impactos).
Para desarrollar los Escenarios Climáticos se usaron Modelos de Circulación General de la
Atmósfera y criterio experto de climatólogos nacionales, para una doble concentración de CO2,
(Robock et al, 1993), creando Escenarios incrementales. De los varios Modelos analizados, se
seleccionó finalmente el UKMO (United Kingdom Meteorological Office) para la precipitación y el
GISS (Goddard Institute for Space Studies) para la temperatura. Las características que definen a
dichos Escenarios se muestran en el Cuadro 4.
Cuadro 4. Escenarios de Cambio Climático para Venezuela – Proyecto PAN–EARTH (Robock et
al (1993). [ Seco : mes con precipitación menor a 50 mm ].
Sensibilidad
Alta
Media
Baja
Período
T. Máxima
T. Mínima
T. Media
Precipitación
Seco
+ 4,5 ºC
+ 5,5 ºC
+ 5,0 ºC
0%
Húmedo
+ 2,5 ºC
+ 4,5 ºC
+ 3,5 ºC
+ 40 %
Seco
+ 3,0 ºC
+ 4,0 ºC
+ 3,5 ºC
0%
Húmedo
+ 2,0 ºC
+ 3,0 ºC
+ 2,5 ºC
+ 20 %
Seco
+ 2,0 ºC
+ 2,0 ºC
+ 2,0 ºC
0%
Húmedo
+ 2,0 ºC
+ 2,0 ºC
+ 2,0 ºC
0%
Posteriormente, Andressen et al (1996) usando el Modelo UKMO, simularon los valores de
precipitación actual (1 x CO2) y con cambio climático (2 x CO2), en 9 cuadrículas de 1º x 1º, y
obtuvieron la razón [ 2 x CO2 /1 x CO2 ]; en general, para los meses de Abril a Julio el futuro
simulado es más lluvioso, pero para Agosto y Septiembre es más seco en casi todas las
cuadrículas; para la época seca, Enero simula algunas grillas como más secas y otras más
lluviosas, mientras que en Febrero todas las cuadrículas simulan un incremento en la lluvia futura.
Uno de los primeros estudios de aplicación fue el de Andressen y Rincón (1992), para la cuenca
del Río Catatumbo, en el cual usaron el modelo hidrológico de simulación paramétrica mensual
desarrollado en el CIDIAT por Duque y Barrios, y el balance hídrico de Thornthwaite. Los
resultados indican un incremento del caudal de 60 % para la sensibilidad alta y una pequeña
disminución de –2 % para la sensibilidad baja; en el caso del balance hídrico, el exceso aumentaría
hasta 50 % para la sensibilidad alta y disminuiría en –10 % para sensibilidad baja, debido al
incremento de la evapotranspiración potencial.
3
El Proyecto PAN–EARTH fue auspiciado por el Comité de Problemas del Ambiente del International Council
of Scientifc Unions (ICSU), y se trató de una serie de casos de estudio a niveles regionales y nacionales,
sobre los efectos del cambio climático en los sistemas ecológicos y agrícolas de China, Japón, Venezuela y
varios países del Sahel (Robock et al, 1993).
18
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
También se analizaron los impactos en agricultura (Maytin et al, 1995), específicamente para el
maíz en Barinas, Turén y Yaritagua, que muestran que para incrementos de temperatura del orden
de 4 ºC los rendimientos disminuyen entre –15 % y –22 %, pero disminuyen menos de –10 % si el
aumento de temperatura es de 1 ºC. Este efecto se atribuye a dos factores : la disminución en la
longitud del ciclo, especialmente el llenado de grano, y el incremento de la tasa respiratoria. La
disminución de la insolación, por su parte, afecta más al número de granos que a su peso.
Entre 1994 y 1997 se desarrollaron otros estudios con apoyo internacional del US Country Studies
Programme, entre ellos el Primer Inventario Nacional de Gases de Efecto Invernadero y el análisis
del impacto del ascenso del nivel del mar (MARNR–MEM, 1996). Para este último, se llegó incluso
a un análisis de pérdidas económicas, asumiendo un incremento del nivel del mar de 1 m. En la
Figura 4 se muestran las áreas estudiadas y algunos de los impactos físicos y económicos.
Figura 4.
Algunos
impactos físicos
y económicos del
ascenso del nivel
del mar en
Venezuela.
Fuente :
MARNR–MEM
1996.
Elaboración
propia.
Muy recientemente, en el marco del Proyecto Primera Comunicación Nacional de Venezuela en
Cambio Climático, financiado por el Global Environmental Fund a través del PNUD (Proyecto
MARN–PNUD VEN/00/G31), se desarrollaron una serie de estudios (Cárdenas y Alonso, 2003;
Cárdenas y De Grazy, 2003; Cárdenas y Gil, 2003; Martelo y Lisboa, 2003), que muestran los
cambios que han experimentado las temperaturas máxima media y mínima media, la precipitación
y los eventos extremos de precipitación diaria, a lo largo del siglo XX en el país.
Esta serie de estudios demuestra que el clima de Venezuela ha estado cambiando a lo largo del
Siglo XX. Usando estaciones de largo registro de la Fuerza Aérea (69 años), Cárdenas y Alonso
(2003) encontraron que las tasas de cambio de las temperaturas mínimas (ΔTmin) han sido de
+0,37 ºC/10 años, mientras que las temperaturas máximas (ΔTmáx) han disminuido a una razón de
–0,18 ºC/10 años; se observa que el incremento de la mínima es alrededor del doble que el de la
máxima, lo que se corresponde con hallazgos a nivel mundial (IPCC, 2001a).
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Con relación a la precipitación, usando la base de datos de precipitaciones globales del UK
Department of the Environment, Transport and the Regions, con una resolución de 5º x 5º y una
longitud de serie de 1911 a 1998, así como un grupo de estaciones nacionales con el período de
49 años 1950–1998, Cárdenas y De Gryze (2003) encontraron que la lluvia ha estado
disminuyendo sobre el país; se analizaron el total anual, el de la época seca (Diciembre a Abril) y
el de la época lluviosa (Mayo a Noviembre).
Aunque todos los resultados no son estadísticamente significativos, muestran disminuciones del
total anual y del total de la época lluviosa en todas las cuadrículas, y un incremento del total de la
época seca en algunas zonas del país. Los valores oscilan, en general, entre –3 % y –20 % tanto
para los totales anuales como para los de la época lluviosa. Usando las estaciones nacionales, en
el estudio también se demuestra que a mediados de los años 70 se sitúa la época de máxima
varianza, y usando como año de separación 1975, se obtuvo que la media del período anterior a
1975 es significativamente diferente (mayor) que la media del período posterior a 1975,
corroborando así los resultados de los datos “gridded”.
Con relación a los eventos extremos, la evidencia de cambio es mucho más débil; estos análisis
requieren de datos diarios de largo registro y muy buena calidad, que no es fácil encontrar en el
país. Lisboa y Martelo (2003), utilizando la Distribución Generalizada de Pareto en 17 estaciones,
con períodos de registro entre 30 y 45 años, señalan que el análisis de los umbrales y los valores
extremos asociados a los períodos de retorno para los sub–períodos Antes y Después 1975,
parecen indicar que se ha producido un cambio en el comportamiento de los valores extremos, que
podría generalizarse como que en más de la mitad de las estaciones analizadas en el sub–período
más reciente (Después 1975) han disminuido los valores extremos en la época seca y aumentado
los extremos en época lluviosa, para todos los Períodos de Retorno analizados.
Como ya se explicó, estos resultados no pueden generalizarse, dadas las limitaciones del trabajo :
se dispuso de un grupo pequeño de estaciones, los períodos totales de registro son mayores de 30
años pero ninguno supera los 50 y, finalmente, sólo en 5 de las 17 estaciones ambos sub–períodos
tienen una longitud de serie similar. Estos resultados, sin embargo, son coincidentes con otros
hallazgos a nivel mundial (PICC, 2001), así como con lo esperado por el PICC : el incremento del
número de eventos de precipitaciones más intensas, independientemente del hecho de que los
totales de precipitación hayan aumentado o disminuido a lo largo del tiempo.
20
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se definieron los Escenarios Climáticos en función de los Escenarios de Emisión de Gases de
Efecto Invernadero y del nivel de Sensitividad Climática. Se escogieron dos Modelos de
Circulación General de la Atmósfera y se corrieron bajo los varios Escenarios Climáticos, para
generar los datos climáticos futuros con base a los cuales se realizaron los análisis de
vulnerabilidad : cambios en el tipo climático, en la disponibilidad de agua y en el confort humano.
Selección de Escenarios Climáticos y Modelos de Circulación General de la Atmósfera
Se realizó un análisis del comportamiento de los dieciséis Modelos del SCENGEN bajo cinco
diferentes Escenarios de Emisiones (IS92a, SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1 y SRES–B2) y para
los tres niveles de Sensitividad Climática. En el Anexo 1 se listan los 16 modelos utilizados.
Cuando en los análisis de vulnerabilidad se necesite analizar el comportamiento de valores
derivados de la lluvia, como los déficit y excesos de agua, se necesitan valores de estaciones
climáticas nacionales, no valores promedio para superficies tan grandes como las grillas de 5º x 5º,
por lo cual es importante conocer que tan bien la línea base del SCENGEN (promedio 1961–1990)
simula la lluvia “verdadera” del país. Por esta razón el primer paso en el análisis del
comportamiento de los modelos para Venezuela fue correrlos para la línea base temporal del
SCENGEN (1961–1990) y para el año 2000 (es decir, para el período de 30 años 1985–2015),
como valores absolutos (mm) y comparar esos resultados con valores “verdaderos” de la lluvia en
el país, medidos en estaciones climáticas nacionales. En este caso se corrieron los 16 modelos
bajo el Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI) denominado IS92a, con
una Sensitividad Climática Media.
A continuación, se procedió a analizar como influencian a la tendencia (signo) y valores de los
modelos los siguientes aspectos :
•
el paso del tiempo, para lo cual se probaron varios lapsos futuros;
•
•
el tipo de EEGEI, para lo cual se probaron cinco de ellos, y
el grado de Sensitividad Climática, para lo cual se probaron los niveles Alta, Media y Baja, que
representan un incremento de la temperatura media global para una doble concentración de
CO2 de 4,5 ºC, 2,5 ºC y 1,5 ºC respectivamente (IPCC, 2001a).
Dado que el SCENGEN, en el caso de la precipitación, provee tanto la lluvia absoluta (mm) como
el cambio en porcentaje, todos los análisis se corrieron como cambios porcentuales (%).
Para determinar si la tendencia de los modelos cambia con el tiempo, se corrieron bajo el EEGEI
IS92a, con Sensitividad Media, para los “años” 2025, 2050, 2075 y 2100, y se clasificaron los
resultados en cambios positivos (1=aumentará la lluvia) y negativos (–1=disminuirá la lluvia). Con
base a los valores clasificados en 1 y –1, se contabilizó en forma porcentual el número de casos de
cambio, por grilla, por mes y totales, y por simplicidad se analizaron sólo los cambios negativos,
21
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
que implican un futuro más seco (los cambios positivos son evidentemente el valor
complementario). Se considera que existe un total posible de 96 casos (12 meses x 8 grillas).
Con base al número de casos negativos, los modelos se clasificaron en cinco grupos : “Secos”,
“Ligeramente Secos”, “Lluviosos”, “Ligeramente Lluviosos” y “No Diferencian”. A continuación se
determinó si, dentro de cada grupo, el comportamiento espacio-temporal es similar o no,
calculando el número de grillas “secas” en cada mes, y el número de meses “secos” en cada grilla,
para los “años” extremos 2025 y 2100.
Para analizar si el tipo de EEGEI afecta a los modelos, se corrieron los 16 modelos bajo las cuatro
familias de los SRES (A1, A2, B1 y B2), para la Sensitividad Media, aplicando el mismo
procedimiento anterior : clasificación en +1 y –1 y contabilización del porcentaje de casos
negativos. En este caso, antes de proceder al análisis de la variación intra–grupos espacial (casos
“secos” en cada grilla) y temporal (casos “secos” en cada trimestre, en lugar de en cada mes), se
procedió a preseleccionar un modelo representativo por cada uno de los cuatro grupos principales
(se excluyó al de “No Diferencian”).
Para realizar dicha preselección, se definió cuáles de los 16 modelos representan mejor el
comportamiento de la precipitación en el país utilizando dos criterios : cómo simulan el transcurso
anual actual y cómo simulan el efecto de “El Niño”. Dando como cierto el hallazgo robusto del
PICC de mayor frecuencia de ocurrencia de situaciones tipo Niño en el futuro (IPCC, 2001a), los
modelos que mejor representen el comportamiento de la lluvia en el país serían aquellos que
reproducen satisfactoriamente el efecto del Niño sobre Venezuela. Una vez preseleccionados 4
modelos, se verificó si el cambio de los EEGEI influencia a los tipos de modelo (Secos, Lluviosos,
Ligeramente Secos, Ligeramente Lluviosos) espacial y temporalmente.
Finalmente, se analizó si la Sensitividad Climática influye al signo y/o al valor del cambio. Se
trabajó con base a la preselección de modelos y para verificar los resultados se añadieron dos
modelos más, uno correspondiente al grupo de los “Secos“ y otro al grupo de los “Lluviosos”. De
nuevo se corrieron los modelos para todos los SRES bajo todas las Sensitividades, para los “años”
2025 y 2100; se clasificaron los cambios en +1 y –1 y se contabilizó el número total de casos con
disminución de lluvia futura; el análisis de la variación espacial se realizó para cada grilla
verificando el cambio de los valores de precipitación anual, y para el análisis de la variación
temporal se usó el promedio de los 8 valores de las grillas para cada trimestre del año.
Una vez conocida la influencia del paso del tiempo, del tipo de EEGEI y de la Sensitividad
Climática sobre los modelos, y habiendo preseleccionado a cuatro de ellos, se procedió a hacer
una selección definitiva de dos modelos, y a definir tres Escenarios Climáticos bajo los cuales se
correrían éstos, para lo cual se seleccionaron a su vez dos EEGEI y los tres niveles de Sensitividad
Climática. Los Escenarios Climáticos se denominaron “Optimista”, “Intermedio” y “Pesimista”. Ya
que el SCENGEN permite obtener los valores de cambio promedio para períodos de 30 años, se
decidió calcular los cambios futuros en tres lapsos de 30 años como sigue :
22
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
•
•
Lapso 2005–2035, centrado en 2020.
Lapso 2025–2055, centrado en 2040.
•
Lapso 2045–2075, centrado en 2060.
Es de hacer notar que los tres lapsos están contenidos principalmente en la primera mitad de este
Siglo, ya que la incertidumbre aumenta a medida que se simulan futuros más lejanos.
Obtención de Datos Climáticos Futuros para Venezuela
En esta sección se describen los diferentes pasos realizados para obtener en primer lugar las
precipitaciones y temperaturas futuras, según los Escenarios Climáticos definidos previamente. En
segundo lugar se describe cómo se calculó la Evapotranspiración de Referencia futura (ETP)
según la metodología de Penman–Monteith (Allen et al, 1994). Con base a los valores futuros de
precipitación y ETP se corrieron los Balances Hídricos, de los que se analizaron los cambios en el
Índice Hídrico (que define el tipo climático según Thornthwaite), el número de meses húmedos y
los excesos de agua. Con base a los datos de temperatura futura se calcularon la Oscilación
Térmica Diaria (OTD) y el Índice de Temperatura-Humedad (THI) para determinar los cambios en
el Confort humano. Finalmente, se analizó de manera muy simplificada el cambio en las
probabilidades de ocurrencia de diferentes valores de temperatura.
Estimación de la Precipitación y Temperatura futuras de acuerdo a los Escenarios
Climáticos
Con base a los resultados de la comparación de los valores promedio anuales que provee el
MAGICC–SCENGEN de la Normal 1961–1990 para cada grilla, con la precipitación “verdadera” de
dichas grillas, calculada como el promedio espacial de un grupo de estaciones climáticas en cada
grilla, utilizando un período común de 16 años 1968–1983, se decidió que lo más conveniente sería
utilizar los cambios porcentuales de precipitación que genera el SCENGEN en lugar de los valores
absolutos (mm) de la lluvia futura.
Usando los cambios porcentuales hay mejor oportunidad de representar la lluvia del país, puesto
que en lugar de sumar (o restar) un valor absoluto de mm de agua a todas las estaciones dentro de
una grilla tan grande como 5º x 5º (unos 550 km de lado, unos 300.000 km2 de superficie), se
aplica un factor de multiplicación, lo que escala a los valores “verdaderos” de las estaciones,
respetando las diferencias regionales de precipitación.
El conjunto de estaciones que se utilizó para aplicarle los cambios porcentuales es diferente al
utilizado para calcular la precipitación “verdadera”. Se eligió un conjunto de ciento tres (103)
estaciones a nivel nacional para las que se disponía de un record de muy buena calidad para el
lapso 1961–1990. En el Anexo 2 se lista este conjunto de estaciones. A cada estación,
dependiendo de la grilla en la que se encuentre, se le aplicaron los factores porcentuales de
cambio según los dos modelos, para los niveles temporales mensual, trimestral y anual, en los tres
lapsos centrados en 2020, 2040 y 2060, y para los tres Escenarios Climáticos. Con los 103 valores
23
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
(estaciones) correspondientes al Escenario Climático Intermedio, utilizando el software de
Geoestadística SURFER (Win32, Versión 6.04 de 1996) se obtuvieron los mapas de precipitación
futura anual y trimestral, interpolando con el método de krigging, que la literatura reporta como el
más adecuado cuando se dispone de pocos datos y muy irregularmente distribuidos, ya que
minimiza la varianza del error de estimación (Isaaks et al, 1989).
Los mapas generados tienen una resolución espacial de aproximadamente 15’ x 15’, es decir, las
grillas tienen un tamaño aproximado de un cuarto de grado (0,25º), que es mucho más útil para los
análisis de vulnerabilidad que la que ofrece el SCENGEN (grillas de 5º de lado).
En el caso de la temperatura, se utilizó otro conjunto de estaciones climáticas; en este caso se
dispuso de un conjunto de 71 estaciones para las que se disponía de datos comprendidos en el
período general 1961–1990, pero no todas ellas cumplen con los 30 años de registro. Esta es otra
de las grandes limitaciones del presente trabajo, pero sólo las estaciones del Servicio de
Meteorología de la Fuerza Aérea tienen largo registro de temperatura, mientras que las estaciones
del Ministerio del Ambiente no sobrepasan los 20 años de datos de dicho elemento. En el Anexo 3
se lista este segundo grupo de estaciones.
Como se señaló anteriormente, para la temperatura el SCENGEN provee el cambio en ºC, por lo
que lo que dicho cambio se sumó directamente al valor de temperatura promedio actual, que se
calculó como el promedio de las temperaturas extremas :
Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2
Como para la precipitación, se calcularon los cambios según los dos modelos, para 2020, 2040 y
2060, bajo los tres Escenarios Climáticos.
En este caso no se generaron mapas; por experiencia en trabajos anteriores (Martelo, 2002), se
sabe que con unos 80–90 puntos de medición (estaciones) el SURFER es capaz de interpolar
satisfactoriamente el campo de precipitación, obteniéndose mapas razonables, pero no sucede lo
mismo con la temperatura. Dada la estrecha relación entre temperatura y altura, se necesitaría un
grupo muy grande de estaciones para que el software pudiera reproducir satisfactoriamente los
cambios en zona de montaña y, lamentablemente, no existe en el país la densidad necesaria de
estaciones climáticas.
Estimación de la Evapotranspiración de Referencia (ETP) futura
La Evapotranspiración es el elemento climático que indica la salida de agua del continuo suelo–
planta–atmósfera, y por lo tanto constituye, junto con la precipitación, el valor indispensable para
estimar la disponibilidad de agua. Dado que la cantidad de agua que se evapora depende de :
•
factores físicos (balance de energía, déficit de saturación del aire, turbulencia, resistencias de
superficie y aerodinámica),
24
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
•
•
factores biológicos (arquitectura de las plantas, número y disposición de los estomas, etc.) y
de la existencia de agua líquida que pueda ser evaporada,
la medición de este elemento climático es extraordinariamente difícil. Ahora bien, la pérdida de
agua del sistema varía entre cero y un valor máximo; a este valor máximo se lo conoce como
Evapotranspiración de Referencia (ETo) y también como Evapotranspiración Potencial (ETP), que
se define como la rata de evapotranspiración de un cultivo hipotético de referencia, con una altura
de 0,12 m, una Resistencia de Superficie fija de 70 s m–1 y un albedo de 0,23 (Allen et al, 1994).
Para estimar la ETP en este trabajo se utilizó la versión de la ecuación de Penman–Monteith
recomendada por la FAO y la Comisión Internacional de Riego y Drenaje (Allen et al, 1994) :
A pesar de que el resultado de la fórmula está en mm día–1, los datos para el cálculo son los
valores promedio mensuales. La ETP se calculó en el mismo grupo de 71 estaciones con las que
se trabajó en temperatura, pero lo que se está obteniendo son láminas de agua, por lo que estos
71 valores se llevaron al SURFER y se espacializaron, obteniéndose los mapas de ETP con la
misma resolución que los de precipitación, es decir, grillas de aproximadamente 0,25º de lado.
Es de hacer notar que para el cálculo de ETP según Penman–Monteith se requieren los elementos
climáticos : temperaturas máxima media y mínima media, humedad relativa máxima media y
mínima media, radiación global, insolación y viento. El único elemento para el cual se dispone de
la tasa de cambio es la temperatura media, así que para estimar las temperaturas extremas futuras
se aplicó una relación porcentual basada en los análisis de Cárdenas y Alonso (2003) sobre la
25
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
tendencia en el siglo XX de estos dos elementos, así como en la información a nivel global
reportada por el PICC (2001a).
Los resultados de Cárdenas y Alonso (2003) indican para el país tasas de cambio de las
temperaturas máximas (Δ Tmáx) de –0,18 ºC/10 años y de las temperaturas mínimas (Δ Tmin) de
+0,37 ºC/10 años; se observa que la situación en el país se parece a la situación observada
mundialmente, con un incremento de las mínimas aproximadamente el doble que el de las
máximas. Usando entonces dos suposiciones:
a) que la condición actual : Δ Tmín = 2 Δ Tmáx se mantendrá en el futuro y
b) que Tmed = ((Tmáx + Tmín) / 2),
entonces, con un sencillo sistema de ecuaciones se demuestra que :
Δ Tmáx = 0,666 Δ Tmed,
y
Δ Tmín = 1,333 Δ Tmed.
Con esto se logró convertir el cambio absoluto en una proporción, como en el caso de la lluvia, y
simplemente se aplicó dicha proporción a los valores promedio mensuales de la temperatura media
para obtener las temperaturas extremas (máxima media y mínima media).
En el caso de los demás elementos climáticos no se dispone de tasas de cambio para el futuro.
Una vez obtenidos los mapas, se procedió a tomar los valores de ETP interpolados en cada grilla
donde hubiera una estación de precipitación, con lo que se consiguió que el grupo de 103
estaciones de precipitación tuviera también valores promedio de ETP para cada mes del año, tanto
en el lapso actual (1961–1990) como en los tres lapsos futuros centrados en 2020, 2040 y 2060,
según los dos modelos. Este procedimiento se aplicó sólo para el Escenario Climático Intermedio.
Cálculo de Balances Hídricos, clasificación climática según Thornthwaite, número de meses
húmedos y lámina de Excesos de agua.
Una vez obtenidos los valores mensuales futuros de la precipitación, la temperatura y la
Evapotranspiración Potencial (ETP) se calcularon los Balances Hídricos promedio en las 103
estaciones. En todas ellas se asumió una Precipitación Efectiva de 90% y un Almacenamiento
Máximo de Agua en el Suelo de 100 mm (Martelo y Puche, 1997). En cada una de las 103
estaciones se calcularon los Balances 7 veces, a saber, el Balance Promedio Actual (1961–1990),
y los tres Balances para 2020, 2040 y 2060 según los dos Modelos seleccionados. Este
procedimiento se realizó sólo para el Escenario Climático Intermedio.
De los Balances se obtuvieron entonces 103 valores del Índice Hídrico, que define el tipo climático
según la clasificación climática de Thornthwaite, como sigue :
Im = [ ( 100 * Exceso anual ) – ( 60 * Déficit anual ) ] / ETP anual
26
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Estos valores se llevaron al SURFER y se obtuvieron los mapas que muestran la distribución
espacial de los tipos climáticos actual y futuros.
También se calculó a partir de los Balances el número de meses húmedos, que por definición son
aquellos en los cuales la Evapotranspiración Real es igual a la Potencial (ETR = ETP). El número
de meses húmedos indica el tiempo durante el cual las plantas cubren totalmente su requerimiento
hídrico, y en consecuencia, la longitud de la temporada adecuada para cultivar. Es también uno de
los indicadores utilizados tanto para la clasificación de suelos en Venezuela según la metodología
de Arias y Comerma, como para la clasificación de tierras según la metodología de la FAO. Estos
valores (actual y futuros) también se espacializaron con el SURFER.
Asimismo, en cada estación se calculó el Índice P – ETP, que el Programa de las Naciones Unidas
para el Medio Ambiente (PNUMA) utiliza como un indicador de aridez, pero que también puede ser
entendido como la Disponibilidad Climática de agua. Estos valores se espacializaron con el
SURFER, y se restaron los mapas de Disponibilidad Actual – Disponibilidad Futura, con lo que se
obtuvo un nuevo conjunto de mapas que señalan directamente cuanta agua disponible menos (o
más) se espera en el futuro. Los mapas se realizaron para los niveles temporales anual y
trimestral del Escenario Climático Intermedio.
Finalmente, de los Balances se obtuvo la lámina anual de exceso de agua en el suelo, que también
se espacializó con el SURFER.
Cálculo de Oscilación Térmica Diaria (OTD), Índice de Temperatura-Humedad (THI) y
cambios en las probabilidades de ocurrencia de valores de Temperatura media.
Un elemento climático de gran importancia es la Oscilación Térmica Diaria (OTD), que es la
diferencia entre la temperatura máxima y la mínima diarias; la OTD controla en las plantas la
concentración de azúcares, y en consecuencia la calidad de muchos productos agrícolas; en el
caso de los animales, influye en el confort térmico. En general cuanto mayor sea la OTD, más
azúcares se concentran, y es mayor la posibilidad de disipar calor.
Con el fin de analizar los cambios en un aspecto ecológico tan importante como el confort térmico,
se calculó el Índice de Temperatura–Humedad (THI por sus siglas en inglés). La ecuación utilizada
fue la de Thom (Puche, 2000), como sigue :
THI = (1,8 * Tmedia) + ((0,55 * HRmedia) / 100) + 31,45
Como se observa en la ecuación, este índice utiliza además de temperatura datos de humedad
relativa; para estos últimos no se dispone de valores futuros, así que se asumió la misma humedad
que en el presente. Esta es una limitación del trabajo, pero por los momentos no se dispone de
estimaciones sobre el posible cambio de este elemento climático. Como se expuso previamente, el
PICC en su Tercer Informe de Evaluación (IPCC, 2001a) señala que dado el aumento de la
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
temperatura, es seguro que aumentará la cantidad máxima de vapor en que puede contener el aire
(saturación), y al menos sobre los océanos donde hay una permanente disponibilidad de agua
líquida que puede evaporarse, aumentará también el contenido instantáneo de vapor, y en
consecuencia la humedad absoluta; sobre los continentes, donde en el continuo suelo–planta–
atmósfera no necesariamente hay disponibilidad de agua líquida, el contenido instantáneo de vapor
puede aumentar ó disminuir.
En el caso de Venezuela, que por su situación latitudinal se halla permanentemente bajo la
influencia de los vientos Alisios, que soplan desde las Altas Presiones Subtropicales hacia la Baja
Presión Ecuatorial atravesando el Atlántico y en consecuencia se cargan de humedad, podría
especularse que el contenido de humedad del aire aumentará en el futuro, en cuyo caso los
cálculos del THI estarían subestimando el grado de disconfort, ya que éste aumenta a medida que
aumenta la humedad.
Otra fuente de incertidumbre en los valores del THI está en el modo de cálculo; se recomienda
(WMO, 1989) obtener el promedio mensual como el promedio de los valores diarios, pero en este
caso se utilizaron directamente los valores promedio mensuales de la temperatura y la humedad
relativa, dado que el factor de cambio que el SCENGEN provee es a nivel mensual, no diario.
Como en el caso de los Balances, el THI se calculó 7 veces en cada una de las 71 estaciones de
temperatura, para el lapso actual (1961–1990) y para los seis escenarios futuros : los dos modelos
corridos para tres lapsos centrados en 2020, 2040 y 2060 bajo el Escenario Climático Intermedio.
Los valores del THI pueden espacializarse con el SURFER con un grado mayor de confianza que
los de temperatura, ya que la combinación con la humedad relativa “suaviza” la distribución
espacial. Aún así, estos mapas deben considerarse una primera aproximación, debido al grado de
incertidumbre asociado a su cálculo. En el trabajo se muestra un ejemplo para dos meses en
particular, y debe entenderse como una esquematización de la posible situación futura, aunque los
valores particulares no sean los más precisos.
Finalmente, se analizó de manera muy simplificada el posible cambio en los valores probables de
temperatura, dado que la versión utilizada del MAGICC–SCENGEN no es capaz de analizar la
variabilidad interanual. En este caso, se utilizó un grupo de sólo 13 estaciones climáticas,
pertenecientes al Servicio de Meteorología de la Fuerza Aérea, que tienen el período 1961–1990
completo. Para este grupo de estaciones se calcularon los estadísticos actuales (tercil 66%, cuartil
75% y percentil 90%), y simplemente se compararon los valores futuros con dichos estadísticos,
para determinar si el incremento de la temperatura media será de tal magnitud que un valor que
actualmente sólo ocurre, por ejemplo, en menos del 33 % de los años puede hacerse tan común
que ocurra en al menos la mitad de los años (50 %) o incluso más frecuentemente.
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Es importante señalar que el análisis de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera
(MCGA) se centró en su comportamiento respecto a la precipitación, y no se analizó la
temperatura. La razón fundamental es que todos los modelos coinciden en señalar un aumento de
la temperatura media global, lo que se corresponde con observaciones a nivel mundial (IPCC,
2001a), mientras que hay grandes diferencias entre los modelos en cuanto a la simulación de la
precipitación futura.
Análisis y selección de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA) y los
Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero (EEGEI).
A continuación se detallan los resultados del comportamiento de los 16 Modelos incluidos en la
herramienta MAGICC–SCENGEN (Hulme et al, 2000), corridos bajo cinco EEGEI y para los tres
niveles de Sensitividad Climática. Con base a estos resultados, se seleccionaron dos Modelos y se
definieron los Escenarios Climáticos bajo los que se nuevamente se corrieron dichos modelos, para
generar los datos futuros de temperatura y precipitación en el país.
Análisis del comportamiento general sobre Venezuela de los MCGA con base al Escenario
de Emisiones IS92a y Sensitividad Climática Media (2,5 ºC).
En primer lugar se compararon los resultados de las simulaciones de los 16 modelos del
SCENGEN (ver Anexo 1) corridos para la línea base temporal (promedio 1961–1990) y para el año
2000, bajo el EEGEI IS92a y Sensitividad Media, con la precipitación “verdadera” de cada grilla en
el país. El objetivo de esta comparación fue analizar en primera aproximación varios aspectos :
•
que tan bien la línea base temporal del SCENGEN representa a la precipitación real del país;
•
que tan bien simulan los modelos el transcurso anual de la precipitación real del país, y
•
si las diferencias entre modelos son grandes o, por el contrario, son razonablemente similares.
El patrón de comparación (“valor verdadero”) fueron los valores promedio anual de precipitación de
las grillas 5º x 5º de acuerdo al número de estaciones climáticas en cada una, para el período
1968–1983, para el cual se dispone de un mapa nacional bastante detallado. En la Figura 5 se
muestran las grillas del SCENGEN que cubren a Venezuela y el número de estaciones climáticas
en cada grilla con precipitación promedio para el período 1968–1983.
En la Figura 6 se muestra el comportamiento de los 16 modelos corridos simulando el año 2000 en
cada una de las grillas, agrupadas por bandas latitudinales. Esta comparación se realizó también
para la línea base SCENGEN (promedio 1961–1990), y se observó que tanto la base como todos
los modelos corridos para el año 2000, presentan las mismas tendencias de sobre y subestimación
mostradas en la Figura 6.
29
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 5.
Grillas 5º x 5º
sobre
Venezuela en
el MAGICC–
SCENGEN.
Entre
paréntesis el
número de
estaciones de
precipitación
con las que se
calculó la
precipitación
promedio
“verdadera”
para cada
grilla, con el
período 1968–
1983.
Elaboración
propia.
Figura 6.
Diferencias
Porcentuales entre
la precipitación
anual simulada por
los 16 Modelos de
Circulación General
del MAGICC–
SCENGEN para el
año 2000 y los
valores de
precipitación anual
“verdaderos”
calculados como el
promedio de todas
las estaciones
situadas en cada
una de las grillas.
Escenario de
Emisiones IS92a,
Sensitividad Media.
Elaboración propia.
30
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Puede observarse que en las dos grillas del sur del país (8 y 9) el SCENGEN subestima
ligeramente respecto de la precipitación verdadera; en las tres grillas del centro (4, 5 y 6), por el
contrario, el software sobrestima la lluvia, especialmente en los Llanos; finalmente, hacia el norte,
el software sobreestima al oeste mientras que subestima en la costa central. En vista de esta
situación, se consideró más conveniente no utilizar los valores absolutos (mm) de la lluvia futura,
sino tomar los cambios porcentuales de precipitación y aplicarlos a un conjunto de estaciones en
cada grilla, a fin de generar los mapas de resolución aproximada de 15’ x 15’ (unos 0,25º de lado).
Casi todos los modelos simulan muy bien la forma del transcurso anual, como se ve en la Figura 7,
donde para cada grilla se muestran los transcursos simulados así como el transcurso anual
“verdadero”, tomado de una estación climática representativa de la grilla en cuestión en los
recuadros pequeños.
Figura 7. Comparación
del transcurso anual
simulado por los 16
modelos del MAGICC–
SCENGEN para la línea
base 1961–1990 con
respecto al transcurso
anual de una estación de
precipitación
representativa de cada
grilla (recuadro
pequeño). Escenario de
Emisiones IS92a,
Sensitividad Media.
Elaboración propia.
Es de hacer notar que en este caso aparecen diecisiete (17) modelos, en lugar de 16. Esto se
debe a que el SCENGEN puede hacer combinaciones de varios modelos, así como tomar en
consideración el efecto de los aerosoles sulfatados. En estas pruebas preliminares se corrió un
modelo extra, que es el promedio de los 16 y considerando el efecto de los aerosoles de sulfato.
Sin embargo, en consultas realizadas en la literatura especializada (IPCC, 2001b; Hulme et al,
2000) así como en otras Comunicaciones Nacionales (Bolivia, 2000; Cuba, 2001), se puso de
manifiesto que es preferible no considerar el efecto de los aerosoles, debido a las grandes
incertidumbres relativas a éstos.
Para analizar si existen cambios temporales en la tendencia (signo) de los modelos, éstos se
corrieron como cambios porcentuales (%) para los años 2025, 2050, 2075 y 2100, y se clasificaron
31
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
los resultados en cambios positivos (1 = aumentará la lluvia) y negativos (– 1 = disminuirá la lluvia).
En la Figura 8 se muestran los porcentajes de casos con tendencias negativas de precipitación
sobre el total posible (96 casos = 12 meses x 8 grillas ), que implican un futuro más seco.
Recuérdese que cuando se usa la expresión “correr el modelo para el año 2025” en realidad se
quiere significar que se está simulando el cambio promedio en el período de 30 años del cual 2025
es el año central, es decir, el período 2010–2040. Los otros “años” corresponden a los períodos
2035–2065, 2060–2090 y 2085–2115.
Figura 8. Porcentaje
del total de casos (12
meses x 8 grillas = 96)
con tendencias
negativas de la
precipitación
simulados por los 16
modelos del
MAGICC–SCENGEN
más el modelo
promedio con efecto
de sulfatos (MOD17A)
para cuatro períodos
de 30 años centrados
en 2025, 2050, 2075 y
2100. Escenario de
Emisiones IS92a,
Sensitividad Media.
Elaboración propia.
Se observa que no hay cambios temporales en las tendencias; si por ejemplo Modelo1 simula un
90 % de los casos (grillas y meses) como más secos en el 2025, ese porcentaje se mantiene hasta
el 2100. Asimismo, puede observarse el ya referido comportamiento opuesto de los modelos en
zonas tropicales : algunos de ellos simulan un futuro seco (elevada proporción de casos
negativos), mientras que otros, como el Modelo6, simulan un futuro lluvioso (muy pocos casos de
grillas y/o meses con menor precipitación que la actual). Los modelos fueron agrupados como se
muestra a continuación en el Cuadro 5 :
Cuadro 5. Grupos de Modelos según el tipo de futuro (seco o lluvioso) que simulan
Grupo
Criterio de Agrupación
Tipo de Futuro
Modelos
A
/ 70% de casos negativos
“Secos”
mod1, mod2, mod5
B
[ 30% de casos negativos
“Lluviosos”
mod4, mod6, mod10, mod13, mod17A
C
/ 60% de casos negativos
“Ligeramente Secos”
mod8, mod11, mod14
D
[ 40% de casos negativos
“Ligeramente Lluviosos”
mod3, mod7, mod9, mod12
E
≅ 50% de casos negativos
No diferencian
mod15, mod16
32
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En general, los grupos A y C señalan a un futuro preponderantemente seco (elevada proporción de
casos negativos), mientras que los grupos B y D indican un futuro más lluvioso (pequeña
proporción de cambios negativos). El grupo E no diferencia bien.
A continuación se determinó si, dentro de cada grupo, el comportamiento espacio-temporal es
similar o no; esto era especialmente necesario para los grupos C y D, donde las tendencias
generales son menos claras que para los grupos A y B. Los cálculos se realizaron para 2025 y
2100, y dado que los resultados son iguales, aquí se presenta sólo el análisis para 2025. En la
Figura 9 se presenta el comportamiento espacial, a través del número de grillas con tendencia
negativa para cada mes.
Figura 9. Número
de grillas para cada
mes con cambios
negativos de
precipitación en los
cinco grupos de
modelos para el
período de 30 años
centrado en el
2025. Escenario
de Emisiones
IS92a, Sensitividad
Media. Elaboración
propia.
Se observa que el grupo A (modelos secos) es el más estable, con 6 de las 8 grillas señaladas
como más secas en casi todos los meses. En el grupo B (modelos lluviosos) se observa algo
interesante : entre Mayo y Octubre, la actual temporada lluviosa en gran parte del país, varios de
estos modelos señalan un número elevado de grillas secas, es decir, que en algunos lugares del
país en el futuro, aunque en promedio la cantidad anual de lluvia aumente, la precipitación
concentrada durante la temporada lluviosa puede disminuir. En los grupos C y D la situación es
mucho más variable por grilla y por mes, y en el grupo D (modelos Ligeramente lluviosos) se
observa el mismo comportamiento de la temporada lluviosa que en el grupo B, a saber, que varios
de estos modelos simulan en algunos de los meses más lluviosos actualmente un futuro más seco,
en alguna zona del país.
33
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En el caso del grupo E se observa que ambos modelos tienen un comportamiento estacional muy
marcado, pero opuesto; Modelo15 simula para casi todas las grillas del país una temporada
lluviosa en el futuro (May–Oct) más seca que la actual, mientras que Modelo16 simula como más
secas a casi todas las grillas entre Febrero y Junio.
En la Figura 10 se muestra el comportamiento temporal, a través del número de meses con
tendencia negativa para cada grilla correspondiente a cada grupo de modelos.
Figura 10. Número
de meses para
cada grilla con
cambios negativos
de precipitación en
los cinco grupos de
modelos para el
período de 30 años
centrado en el
2025. Escenario
de Emisiones
IS92a, Sensitividad
Media.
Elaboración propia.
Se observa que de nuevo el grupo A es el más estable, con prácticamente 9 meses con menos
lluvia futura en casi todas las grillas. En el grupo de modelos lluviosos (B) se observa que en
algunas grillas, especialmente en las 1, 2 y 3 correspondientes a la zona costera (occidental,
central y oriental respectivamente), algunos de estos modelos señalan más de 5 meses más secos
que en la actualidad. Como en el caso anterior, los grupos C y D son más variables. En el grupo E
ambos modelos simulan entre 5 y 7 meses más secos en las grillas del norte y centro del país,
mientras que hacia el sur (grillas 8 y 9) sólo entre 3 y 5 meses más secos.
De este análisis se concluye que cada modelo en particular señala una tendencia de cambio que
es estable en el tiempo (los cambios de signo no son sensibles a los años), y también que, a pesar
de que hay más modelos “lluviosos” que “secos”, es impactante que varios de los primeros
presentan muchas grillas secas en, por lo menos, un mes de la temporada lluviosa.
34
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Análisis de la respuesta de los MCGA a los cuatro Escenarios de Emisiones SRES, para los
años 2025 y 2100, y para Sensitividad Climática Media (2,5 ºC).
En este ítem, en esencia, se repitió el trabajo anterior para cada uno de los 4 Escenarios de
Emisiones SRES (SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1, SRES–B2), para Sensitividad Media. Hay dos
pequeñas diferencias : se analizaron sólo los períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100, y los
análisis de variaciones temporales se calcularon no para cada mes sino para los cuatro trimestres.
A continuación se presentan algunos de los resultados de la comparación del comportamiento de
los signos y valores de cambio de los diferentes modelos. Del análisis de todos los resultados, lo
primero que se observa es que los signos de cambio de la precipitación (+ más lluvia, – menos
lluvia) que producen los modelos tampoco son sensibles a los EEGEI; si un modelo “X” dice que el
futuro será más seco (o más lluvioso) mantiene ese signo para todos los Escenarios de Emisiones.
En cuanto a los valores, si existen diferencias en los resultados de los modelos dependiendo del
EEGEI. Para todos los modelos, los Escenarios de Emisiones que producen los mayores y
menores cambios porcentuales en la precipitación son los siguientes :
2025 :
Mayor cambio SRES–A1 (corresponde al mayor ΔTglobal en SCENGEN = 0.85ºC)
Menor cambio SRES–B1 (corresponde al menor Δ Tglobal en SCENGEN = 0.70ºC)
2100 :
Mayor cambio SRES–A2 (corresponde al mayor Δ Tglobal en SCENGEN = 3.0ºC)
Menor cambio SRES–B1 (corresponde al menor Δ Tglobal en SCENGEN = 1.74ºC)
En las Figuras 11 y 12 se muestra un ejemplo de los tipos de gráficos generados para el análisis
temporal y espacial respectivamente (no se muestran todos los gráficos debido a su extensión).
Para definir cuáles de estos modelos representan mejor el comportamiento de la precipitación en el
país, el transcurso anual no resultó un criterio útil, ya que es bueno en todos los modelos, con
excepción del 15 y el 16 (que quizá no coincidencialmente forman el grupo E, que no discrimina
bien entre meses secos), así que se buscó otro punto de vista, basado en cómo los modelos
simulan el efecto de “El Niño” sobre Venezuela.
Por estudios previos (Cárdenas y Gil, 2003; Martelo, 2002; Corporación Andina de Fomento, 2000),
se conoce que El Niño afecta fundamentalmente a las fachadas occidental, oriental y sur del país,
como se ve en la Figura 13, disminuyendo la precipitación entre los meses de Diciembre a Marzo,
es decir, provocando temporadas secas más secas que lo normal, como se ve en la Figura 14.
35
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 11. Cambios
Porcentuales (%)
promedio de los 4
trimestres para cada
una de las 8 grillas de
la precipitación para el
período de 30 años
centrado en 2100,
según los modelos
“secos” de los grupos
A y C, bajo los dos
Escenarios de
Emisiones SRES que
producen los cambios
máximos y mínimos
respecto a la
precipitación actual.
Sensitividad Media.
Elaboración propia.
Figura 12. Cambios
Porcentuales (%)
promedio de las 8
grillas para cada uno
de los cuatro
trimestres de la
precipitación para el
período de 30 años
centrado en 2100,
según los modelos
“lluviosos” de los
grupos B y D, bajo
los dos Escenarios
de Emisiones SRES
que producen los
cambios máximos y
mínimos respecto a
la precipitación
actual. Sensitividad
Media. Elaboración
propia.
36
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 13. Distribución
espacial del Coeficiente
de Correlación entre las
anomalías normalizadas
de precipitación y las
anomalías normalizadas
de temperatura del
Pacífico ecuatorial en el
área Niño3–4 (NI34)
para el tiempo de rezago
(lag) cero. Fuente :
Martelo, 2002.
Figura 14.
Coeficientes de
Correlación entre las
anomalías
normalizadas de
precipitación y las
anomalías
normalizadas de
temperatura del
Pacífico ecuatorial en
el área Niño3–4
(NI34) para cinco
tiempos de rezago
(lags). Fuente :
Martelo, 2002.
Con esta consideración en mente, se analizó cuáles de los modelos señalan en el futuro un
incremento de condiciones secas entre Diciembre y Marzo en las grillas correspondientes al
occidente (1 y 4), a la fachada oriental (3, 6 y 9) y al sur del país (grilla 8). Los modelos que
cumplen esta condición se presentan en la Figura 15, de la que se excluyó a los modelos del grupo
37
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
A, ya que en dichos modelos prácticamente todos los meses son simulados con menor
precipitación futura en casi todas las grillas.
Figura 15. Meses y
grillas sensibles al
evento “El Niño” en
Venezuela que se
ven afectadas por
cambios negativos
en la precipitación
según los modelos
de los grupos B, C,
D y E, para el
período de 30 años
centrado en el 2025.
Escenario de
Emisiones IS92a,
Sensitividad Media.
Elaboración propia.
Con base a los resultados obtenidos hasta este punto, se preseleccionaron 4 modelos, uno por
cada grupo, excluyendo al grupo E, como sigue :
•
modelos Secos :
Mod 1 = HadCM2
•
•
modelos Ligeramente Secos :
modelos Lluviosos :
Mod11 = CCC–EQ
Mod 6 = CSIRO2–EQ
•
modelos Ligeramente Lluviosos :
Mod 9 = ECHAM1
A continuación se realizó el análisis para los valores trimestrales de precipitación, para los casos
de cambios máximos y mínimos, y para los cuatro modelos preseleccionados. Simplemente como
ejemplo de todos los gráficos generados, en la Figura 16 se muestra el resultado del análisis para
Mod11, donde se observa para cada trimestre y cada grilla como se incrementa el cambio entre
2025 y 2100 según el tipo de mundo representado por los Escenarios de Emisiones.
De este análisis se concluye que el tipo de Escenario de Emisiones sí afecta significativamente al
valor de cambio de la lluvia, pero no al signo, y se observa que los mundos tipo “A” de los SRES
tienden a producir cambios bastante más severos. Esto también puede entenderse como cambios
más rápidos. Compárese por ejemplo la situación de las grillas 4 (Andes) y 5 (Llanos) para los
trimestres Dic–Feb y Jun–Ago : la disminución de –10% a –20% de lluvia respecto a la actual, que
el modelo simula en el mundo “A1” para el 2025, ocurre tan tarde como el 2100 en un mundo “B1”.
En la medida en que la discusión política a nivel mundial siga retrasando la toma de medidas
efectivas para tratar de solventar el problema del incremento acelerado de gases de efecto
invernadero en la atmósfera, nos mantenemos en un tipo de mundo más parecido al “A”, es decir,
que los efectos del cambio climático serán plausiblemente más severos.
38
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Es importante recalcar nuevamente que todos los modelos son equiprobables, es decir, en estos
momentos no hay forma de determinar si alguno de ellos tiene mayor probabilidad de representar
adecuadamente el futuro. Como se vio anteriormente, con base al criterio de eventos Niño estos
cuatro modelos preseleccionados se consideran más plausibles, pero no más probables. Se
espera que con el avance del conocimiento científico y técnico en el área de modelos las
incertidumbres puedan disminuir, y de esa manera quizá puedan asignarse niveles de probabilidad
a los diferentes modelos.
Figura 16. Esquema de los Cambios Porcentuales (%) de precipitación para cada grilla y cada trimestre
según el modelo tipo Ligeramente Seco Modelo11 (CCC-EQ) para los dos períodos de 30 años centrados en
2025 y 2100, bajo los Escenarios de Emisiones SRES que producen los cambios máximos (SRES–A1 en
2025, SRES–A2 en 2100) y mínimos (SRES–B1 en 2025 y 2100) respecto a la precipitación actual.
Sensitividad Media. Elaboración propia.
Análisis de la respuesta de los MCGA a la Sensitividad Climática (Alta y Baja), bajo los 4
Escenarios SRES para los años 2025 y 2100.
Luego de verificar cómo afectan al cambio de precipitación el paso del tiempo y el tipo de
Escenario de Emisiones, se analizó el efecto de la Sensitividad Climática. El análisis se centró en
las Sensitividades Baja y Alta, que corresponden a las temperaturas de equilibrio bajo una doble
concentración de CO2 de 1,5 ºC y 4,5 ºC respectivamente. Se trabajó en principio con los modelos
preseleccionados (Mod1 y Mod11 por los grupos de modelos “Secos”, y Mod6 y Mod9 por los
grupos de modelos “Lluviosos”); para verificar los resultados se añadieron dos modelos más :
Mod8 (seco) y Mod3 (lluvioso).
39
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En el caso del Escenario de Emisiones SRES-B2, como no es el escenario de cambios más
extremos ni en el 2025 ni en el 2100, sólo se corrieron el modelo más seco (Mod1) y el más
lluvioso (Mod6).
Simplemente como ejemplo, en la Figura 17 se muestra el porcentaje total de casos secos usando
el escenario de cambio máximo SRES-A2. Estos resultados son idénticamente iguales a los que
se obtienen corriendo los modelos para el escenario de cambio mínimo SRES-B1.
Figura 17. Porcentaje
del total de casos (12
meses x 8 grillas = 96)
con tendencias
negativas de la
precipitación
simulados por 6
modelos del
MAGICC–SCENGEN
para dos períodos de
30 años centrados en
2025 y 2100 y
Sensitividades
Climáticas Baja (1,5
ºC) y Alta (4,5 ºC).
Escenario de
Emisiones SRES–A2.
Elaboración propia.
Se observa que el porcentaje de casos secos señalado por cada modelo se mantiene constante, lo
que indica que tampoco la Sensitividad influye en el signo de cambio de los modelos. En otras
palabras, el signo del cambio es un indicador muy robusto, que depende exclusivamente de la
estructura físico–matemática de cada modelo en particular.
Para verificar si la Sensitividad influye sobre los valores de cambio, se analizaron los valores
espacialmente por grilla, usando el porcentaje de cambio del total anual de precipitación. Luego se
analizó si el efecto de la Sensitividad sobre los valores de cambio se manifiesta temporalmente por
trimestre, usando el promedio trimestral de las 8 grillas.
Como ejemplo, en la Figura 18 se muestran los cambios porcentuales en el total anual de
precipitación futura para cada grilla, según los simulan los 2 modelos “Secos” preseleccionados
(Mod1 y Mod11), bajo los Escenarios de Emisiones que generan cambios máximos y mínimos
(SRES-A1, SRES-A2, SRES-B1), en los años 2025 y 2100 para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y
Baja (1,5 ºC).
40
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
(
20
10
)y
(
)
(
SRES-A1 y SRES-A2
20
10
0
)y
(
SRES-B1
)
Cambio Porcentual (%)
Cambio Porcentual (%)
0
-10
-10
-20
-20
-30
-30
-40
-40
-50
-50
Sens.Alta
-60
-70
Sens.Alta
-60
-70
-80
-80
1
3(
2
4) y
5(
)6
8
9
1
20
20
10
10
0
(
2
3
)y
(
4
)
5
6
8
9
Cambio Porcentual (%)
Cambio Porcentual (%)
0
-10
-10
-20
-20
-30
-30
-40
-40
-50
Sens.Media
-60
-70
-80
1
2
3
(
4
)y
5
(
6
8
)
9
j
20
Mod1-2025
Mod1-2100
Mod11-2025
Mod11-2100
-50
Sens.Media
-60
-70
-80
1
2
3
(
4
)y
5
(
6
)
8
9
j
20
10
10
0
-10
-10
Cambio Porcentual (%)
Cambio Porcentual (%)
0
-20
-20
-30
-30
-40
-40
-50
-50
Sens.Baja
-60
-70
-80
Sens.Baja
-60
-70
-80
1
2
3
4
5
6
8
9
Grillas
1
2
3
4
5
6
8
9
G ill
Figura 18. Porcentaje de cambio de la precipitación anual para las 8 grillas simulada por los dos modelos
“secos” Modelo1 y Modelo11, para los dos períodos de 30 años centrados en 2025 y 2100, bajo los Escenario
de Emisiones que producen los cambios máximos (SRES-A1 en 2025 y SRES-A2 en 2100), y bajo el
Escenario de Emisiones que produce los cambios mínimos (SRES-B1), para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y
Baja (1,5 ºC). Elaboración propia.
Se puede observar que la Sensitividad Climática tiene un gran impacto sobre los valores de cambio
simulados por los modelos. Se observa que en los EEGEI, tanto en el que implica los mayores
cambios (SRES–A2) como en el que implica los menores cambios (SRES–B1), el porcentaje de
cambio en la lluvia para la Sensitividad Alta es prácticamente el doble que el calculado con la
Sensitividad Baja.
En la Figura 19 se muestran los cambios porcentuales en los valores trimestrales de precipitación
futura promedio de las 8 grillas, según 6 modelos, bajo los Escenarios de Emisiones que generan
cambios máximos y mínimos, para las Sensitividades Alta (4,5 ºC) y Baja (1,5 ºC) en el año 2100.
41
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
30.0
30.0
Cambio Porcentual (%)
40.0
Cambio Porcentual (%)
40.0
20.0
20.0
10.0
10.0
0.0
0.0
-10.0
-10.0
-20.0
-20.0
-30.0
-30.0
Sens.Alta – Modelos “Secos”
-40.0
-50.0
-50.0
-60.0
-60.0
mod1-A2
mod8-A2
mod11-A2
mod1-B1
j
mod8-B1
mod11-B1
mod3-A2
40.0
30.0
30.0
Cambio Porcentual (%)
40.0
Cambio Porcentual (%)
Sens.Alta – Modelos “Lluviosos”
-40.0
20.0
mod6-A2
mod9-A2
mod3-B1j
mod6-B1
mod9-B1
20.0
10.0
10.0
0.0
-10.0
0.0
-10.0
-20.0
-20.0
-30.0
-30.0
Sens.Baja – Modelos “Secos”
-40.0
-50.0
Sens.Baja – Modelos “Lluviosos”
-40.0
-50.0
-60.0
-60.0
mod1-A2
mod8-A2
mod11-A2
mod1-B1
dic-feb
mod8-B1
mod11-B1
mar-may
mod3-A2
mod6-A2
jun-ago
mod9-A2
mod3-B1
mod6-B1
mod9-B1
sep-nov
Figura 19. Porcentaje de cambio de la precipitación trimestral promedio de las 8 grillas, simulada por los
modelos “secos” y “lluviosos” para el período de 30 años centrado en 2100, bajo los Escenarios de Emisiones
que provocan cambios máximos (SRES-A2) y cambios mínimos (SRES-B1), para las Sensitividades Alta (4,5
ºC) y Baja (1,5 ºC). Elaboración propia.
En ambas Figuras se observa un rasgo muy importante : los cambios en el SRES–B1 con
Sensitividad Alta son mayores que los cambios en el SRES–A2 con Sensitividad Baja. Esto indica
que la Sensitividad Climática es un factor crítico, que representa en estos momentos uno de los
tipos de incertidumbre más difíciles de comprender y, en consecuencia, de reducir.
Sí el Sistema Climático en verdad está reaccionando “con fuerza” en vez de “débilmente”, entra
dentro de lo posible que los cambios sean más rápidos que lo estimado; entra también dentro de lo
posible la ocurrencia de eventos catastróficos. A nivel internacional está comenzando a utilizarse
42
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
la fraseología de “potencial de sorpresas” (US Global Change Research Programm, 2001; WMO,
2003), para caracterizar este aspecto del cambio climático.
Al analizar los cambios en valores, se observa que en general los modelos “secos” tienen mayores
valores que los “lluviosos”. Otro hecho interesante que se observó es que uno de los modelos
preseleccionados, el Mod1 del grupo A (modelos Secos) está completamente fuera de rango con
respecto a los valores de los demás modelos, Secos y Lluviosos.
Este modelo es el HadCM2, que se considera uno de los mejores Modelos de Circulación General
de la Atmósfera; fue desarrollado en el Hadley Center (Inglaterra), uno de los más importantes
centros mundiales de investigación atmosférica, pero los resultados que arroja para Venezuela son
simplemente increíbles. Incluso para la mejor situación posible, un mundo tipo B1 y una
Sensitividad Baja (1,5 ºC), el modelo indica disminuciones de la precipitación anual del orden del
20%, mientras que en la peor situación, un mundo tipo A2 y Sensitividad Alta (4,5 ºC) la
disminución del total anual de lluvia para el 2100 estaría en el orden del 75%.
En la Figura 20 se muestran para cada una de las 8 grillas y para un conjunto de 6 modelos (3
Secos y 3 Lluviosos) los cambios en precipitación y temperatura simulados para el 2100, según los
Escenarios de Emisiones que provocan cambios máximos y mínimos y para la Sensitividad
Climática Alta (4,5 ºC). Allí puede observarse muy claramente el comportamiento anómalo del
HadCM2, por lo que este modelo, a pesar de sus bondades teóricas y de que funciona bien en
otras partes del mundo (por ejemplo, fue uno de los dos modelos seleccionados en el estudio de
Análisis de Vulnerabilidad de los Estados Unidos, así como en la Primera Comunicación Nacional
en Cambio Climático de Cuba y de muchos otros países) no es confiable para Venezuela.
8,00
7,50
7,00
Cambios en Temperatura (ºC)
6,50
6,00
5,50
5,00
4,50
4,00
3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
-80
-70
mod1-A1
mod1-B1
-60
-50
mod3-A1
mod3-B1
-40
mod6-A1
mod6-B1
-30
-20
-10
mod8-A1
mod81-B1
0
10
20
30
40
Cambios en Precipitación (%)
mod9-A1
mod9-B1
Figura 20.
Cambios en las 8
grillas de lluvia (%)
y temperatura (ºC)
según 6 modelos
(mod1, mod8 y
mod11 “secos” y
mod3, mod6 y
mod9 “lluviosos)
para el período de
30 años centrado
en 2100, bajo los
Escenarios de
Emisiones que
provocan los
cambios máximos
(SRES–A2 en 2100)
y mínimos (SRES–
B1). Sensitividad
Alta (4,5 ºC).
mod11-A1
mod11-B1
43
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Mod1=HadCM2; Mod8=UIUC–EQ; Mod11=CCC–EQ; Mod3=CSIRO–TR; Mod6=CSIRO2–EQ; Mod9=ECHAM1.
En el Cuadro 6 se resumen los rangos de los cambios en la precipitación y temperatura esperables
en el país de acuerdo a los diversos Modelos corridos bajos los diferentes Escenarios de
Emisiones y los tres niveles de Sensitividad. Estos rangos de variación, exceptuando el caso del
Modelo HadCM2, se compaginan con otros valores a nivel internacional.
Cuadro 6. Rango de cambios de Temperatura y Precipitación en Venezuela, según los Modelos
“Secos” y “Lluviosos” bajo los Escenarios de Emisiones que producen cambios máximos (SRES–
A1 en 2025, SRES–A2 en 2100) y cambios mínimos (SRES–B1 en 2025 y 2100), para los tres
niveles de Sensitividad Climática.
Sensitividad
Climática
Rango de Cambios Porcentuales (%) en la
Precipitación Futura
Rango de Cambios Absolutos (ºC) en la
Temperatura Futura
Precipitación 2025
Precipitación 2100
Temperatura 2025
Temperatura 2100
Alta (4,5 ºC)
– 21 % a +13 %
– 80 % a +40 %
0,50 ºC a 2,25 ºC
1,50 ºC a 8,00 ºC
Media (2,5 ºC)
– 15 % a +9 %
– 55 % a +35 %
0,25 ºC a 1,65 ºC
1,00 ºC a 6,00 ºC
Baja (1,5 ºC)
– 11 % a +7 %
– 38 % a +22 %
0,25 ºC a 1,15 ºC
0,70 ºC a 3,90 ºC
Modelos “Secos” : Mod1 (HadCM2) – Mod8 (UIUC-EQ) – Mod11 (CCC–EQ). Modelos “Lluviosos” : Mod3
(CSIRO–TR) – Mod6 (CSIRO2–EQ) – Mod9 (ECHAM1).
Si se eliminan los valores extremos producto del HadCM2, las máximas disminuciones de
precipitación en el 2100 se corresponden a –33% en Sensitividad Alta, –24% en Sensitividad
Media y –16% con Sensitividad Baja.
De los análisis hasta aquí realizados se observa un hecho interesante, y que generalmente es
malentendido a nivel público : cuando se dice que el aumento de la temperatura media será, por
ejemplo, 2,5 ºC para finales de Siglo (2100), este valor es el promedio de la atmósfera global, pero
no significa que uniformemente en todos los lugares del mundo la temperatura subirá 2,5 ºC.
Como hemos visto, a niveles de país (que son pequeños comparados con La Tierra) hay
diferencias regionales importantes : por ejemplo, en el caso de la Sensitividad Media los valores de
incremento en Venezuela varían en las diferentes grillas entre 1 ºC y 6ºC, dependiendo del
Escenario de Emisiones y del modelo utilizado.
A continuación en el Cuadro 7 se presentan los valores de cambio global en el nivel del mar según
el MAGICC. Este componente no es analizado por el SCENGEN, por lo que no se presentan
valores específicos para las costas de Venezuela.
Cuadro 7. Cambios globales en el nivel del mar (cm) para los dos períodos de 30 años centrados
en 2025 y 2100 bajo los Escenarios de Emisiones que provocan cambios máximos en la
temperatura media global (SRES–A1 en 2025, SRES–A2 en 2100) y cambios mínimos (SRES–B1),
para las 3 Sensitividades.
Sensitividad
SRES–A1 (2025)
SRES–A2 (2100)
SRES–B1 (2025)
SRES–B1 (2100)
Alta (4,5 ºC)
20,26 cm
102,60 cm
21,66 cm
85,92 cm
44
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Media (2,5 ºC)
9,77 cm
60,24 cm
10,24 cm
47,45 cm
Baja (1,5 ºC)
3,57 cm
25,20 cm
3,64 cm
17,37 cm
Selección Definitiva de Modelos
Con base a los análisis previos de los dieciséis Modelos del SCENGEN bajo cinco diferentes
Escenarios de Emisiones (IS92a, SRES–A1, SRES–A2, SRES–B1 y SRES–B2) y los tres niveles
de Sensitividad Climática (Alta = 4,5 ºC, Media = 2,5 ºC y Baja = 1,5 ºC) se preseleccionó un grupo
de modelos representativos de cuatro condiciones de cambios en la precipitación :
• modelos Secos :
Mod 1 = HadCM2
• modelos Ligeramente Secos :
Mod11 = CCC–EQ
• modelos Lluviosos :
• modelos Ligeramente Lluviosos :
Mod 6 = CSIRO2–EQ
Mod 9 = ECHAM1
Y, como ya se expuso, había serias dudas en cuanto a la oportunidad de usar el HadCM2, debido
a sus valores tan extremos, en comparación con todos los demás modelos.
Para hacer la selección definitiva de cuáles modelos y Escenarios Climáticos serían utilizados, se
consideró que los modelos simularan para el futuro la misma tendencia de comportamiento que la
precipitación y la temperatura hubieran mostrado durante el siglo XX, ya que es muy improbable
que el cambio climático producido por una intensificación del efecto invernadero, como el esperado
para el siglo XXI, cambiara la tendencia observada durante los últimos cien años, cuando
justamente ocurrió el incremento de la temperatura global de la atmósfera (IPCC, 2001a).
Cárdenas y De Gryze (2003) reportan que de 85 estaciones a nivel nacional, con un registro de 49
años al norte del Orinoco (1951–1998) y 30 años al sur del Orinoco (1969–1998), 64 de las
estaciones presentan tendencia negativa (disminución). Sólo en 19 de las 85 estaciones la
tendencia es estadísticamente significativa, y de esas 19, en 18 la tendencia es negativa.
Con base a estas consideraciones, en primera aproximación los modelos definitivos deberían estar
en el grupo de los Secos y Ligeramente Secos, con preferencia a los modelos de los grupos
Lluviosos. Otro elemento de juicio que se utilizó para definir los modelos definitivos, y que confirmó
la idea de que deberían pertenecientes al grupo de los Secos, fue el hecho de que en el trimestre
más lluvioso del año en la mayor parte de Venezuela, el de Junio–Agosto, más de la mitad de los
modelos simulan cambios negativos (disminución) de la precipitación en todo el país, como se
muestra en la Figura 21.
Una situación similar, aunque no tan marcada, se presenta también en el trimestre Septiembre–
Noviembre, que puede considerarse como el de “salida de aguas” en las zonas del país con
régimen unimodal (nor–centro, Llanos, oriente y sur), mientras que hacia occidente, donde el
patrón es bimodal, en este trimestre se encuentra con frecuencia el pico principal de precipitación
en el año.
45
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 21. Signo del
cambio de la
precipitación futura (+ ó
–) para los dos
trimestres más lluviosos
en Venezuela (Jun-Ago
y Sep-Nov), según
catorce (14) de los
modelos incluidos en el
MAGICC–SCENGEN.
(Los cambios son
consistentes para los
Escenarios de
Emisiones IS92a,
SRES–A1, SRES–A2,
SRES–B1 y SRES–B2
y para los tres niveles
de Sensitividad
Climática). Elaboración
propia.
Para el trimestre Jun–Ago se observa que, dependiendo de la grilla, entre el 57% y el 78% de los
modelos simulan un futuro más seco; las zonas del país donde los modelos presentan mayor
acuerdo son toda la fachada oriental (grillas 3, 6 y 9) y la zona norte-costera (grilla 2).
En el trimestre Sep–Nov la situación no es tan clara, pero aún así se observa que entre el 43% y el
64% de los modelos, dependiendo de la grilla, también simulan un futuro más seco. En este caso,
de nuevo aparecen como las zonas donde hay el mayor acuerdo en los modelos, la grilla 2 y la
grilla 6 (parte de los Llanos Orientales, el Delta y norte de Bolívar).
Considerando que en la grilla 2 se sitúan entre otras, Caracas, Maracay, Valencia, los Teques, San
Juan de los Morros, San Carlos y San Felipe, el acuerdo de muchos de los modelos en simular una
temporada lluviosa más pobre para el futuro es extremadamente preocupante.
46
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Con base a todos estos elementos, y habiendo decidido que efectivamente Modelo1 (HadCM2), a
pesar de haber sido preseleccionado, no debería ser incluido, se eligieron como modelos
definitivos para realizar los análisis, a dos pertenecientes a los grupos secos como sigue :
•
Modelo 2 (UKTR) del grupo Secos – modelo británico, y
•
Modelo 11 (CCC–EQ) del grupo Ligeramente Secos – modelo canadiense.
A pesar del acuerdo generalizado de los modelos para simular la grilla 2 como seca, el CCC–EQ la
simula como lluviosa. Se decidió utilizar este modelo, y no otro que la simule como seca, para
tener, una vez más, escenarios del futuro que amplíen las posibilidades de análisis. Debe
recordarse que en esta grilla se concentra un gran porcentaje de la población e infraestructura
productiva del país, por lo cual es especialmente importante considerar los impactos que pueden
producir tanto cambios positivos como negativos de la precipitación.
Selección de Escenarios Climáticos.
Los Escenarios Climáticos que definen las condiciones generales bajo las que se correrán los
modelos seleccionados, como hemos visto, están condicionados por dos factores : el Escenario de
Emisiones de Gases de Efecto Invernadero y la Sensitividad Climática.
Con relación a los Escenarios de Emisiones de Gases de Efecto Invernadero, se decidió utilizar los
que provocan los cambios máximos y mínimos, es decir, el SRES–A2 y el SRES–B1
respectivamente. Recuérdese que en el SCENGEN los modelos generan el valor de cambio
promedio para lapsos de treinta años, de modo que sean comparables con la línea base temporal
(promedio 1961–1990).
Se decidió utilizar tres diferentes lapsos, pero mayoritariamente
contenidos en la primera mitad de este Siglo, ya que la incertidumbre aumenta a medida que se
simulan futuros más lejanos; los lapsos fueron el 2005–2035, 2025–2055 y el 2045–2075,
centrados respectivamente en el 2020, 2040 y 2060.
Se decidió usar los tres Escenarios para determinar los cambios primarios (precipitación y
temperatura), pero utilizar sólo el Escenario Climático Intermedio en el análisis de impactos. En el
Cuadro 8 se resumen las características de los Escenarios Climáticos.
Cuadro 8. Resumen de las características que definen a los Escenarios Climáticos, Lapsos y
Modelos de Circulación Global de la Atmósfera utilizados
ESCENARIOS CLIMÁTICOS
Escenario de Emisión de
Gases de Efecto
Invernadero
Optimista
Intermedio
Pesimista
SRES-B1
SRES-A2
SRES-A2
Sensitividad Climática
Baja (1,5 ºC)
Media (2,5 ºC)
Alta (4,5 ºC)
Lapsos
2005–2035 (centrado 2020)
2025–2055 (centrado 2040)
2045–2075 (centrado 2060)
2005–2035 (centrado 2020)
2025–2055 (centrado 2040)
2045–2075 (centrado 2060)
2005–2035 (centrado 2020)
2025–2055 (centrado 2040)
2045–2075 (centrado 2060)
Modelos
UKTR y CCC–EQ
UKTR y CCC–EQ
UKTR y CCC–EQ
47
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Una vez tomadas estas decisiones, se calcularon los cambios mensuales, trimestrales y anuales
de la precipitación y la temperatura para los tres períodos de 30 años centrados en 2020, 2040 y
2060, según los dos modelos para los tres Escenarios Climáticos. Todos estos resultados se
presentan en el Anexo 4.
En el Cuadro 9 se muestran los cambios porcentuales en el total anual de precipitación para el
período de 30 años centrado en 2020, según los dos modelos, para los tres Escenarios Climáticos,
y en el Cuadro 10 para el período de 30 años centrado en 2060. La Figura 22 resume la misma
información.
Cuadro 9. Porcentaje de cambio (%) de la precipitación anual para cada grilla según los modelos
UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11) bajo los Escenarios Climáticos Optimista (SRES-B1,
Sensitividad 1,5 ºC), Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC) y Pesimista (SRES-A2,
Sensitividad 4,5 ºC) para el período de 30 años centrado en 2020.
Grilla 1
Grilla 2
Grilla 3
Grilla 4
Grilla 5
Grilla 6
Grilla 8
Grilla 9
Optimista
–1,9
–2,5
–1,5
–0,5
–3,9
–4,5
–1,4
–3,8
UKTR
Intermedio
–3,0
–4,0
–2,4
–0,8
–6,1
–7,0
–2,1
–6,0
Pesimista
–4,2
–5,5
–3,3
–1,1
–8,4
–9,6
–2,9
–8,2
Optimista
+0,2
+0,7
+1,3
–3,3
–2,3
–1,5
–1,9
–2,0
CCC-EQ
Intermedio
+0,3
+1,1
+2,0
–5,2
–3,6
–2,3
–2,9
–3,0
Pesimista
+0,4
+1,5
+2,8
–7,2
–4,9
–3,2
–4,0
–4,2
Cuadro 10. Porcentaje de cambio (%) de la precipitación anual para cada grilla según los modelos
UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11) bajo los Escenarios Climáticos Optimista (SRES-B1,
Sensitividad 1,5 ºC), Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC) y Pesimista (SRES-A2,
Sensitividad 4,5 ºC) para el período de 30 años centrado en 2060.
Grilla 1
Grilla 2
Grilla 3
Grilla 4
Grilla 5
Grilla 6
Grilla 8
Grilla 9
Optimista
–3,9
–5,1
–3,1
–1,0
–7,8
–9,0
–2,7
–7,7
UKTR
Intermedio
–7,9
–10,4
–6,3
–2,0
–15,9
–18,3
–5,5
–15,6
Pesimista
–11,1
–14,6
–8,9
–2,9
–22,5
–25,8
–7,8
–22,0
Optimista
+0,4
+1,4
+2,6
–6,7
–4,6
–3,0
–3,8
–3,9
CCC-EQ
Intermedio
+0,8
+2,9
+5,3
–13,6
–9,4
–6,0
–7,6
–8,0
Pesimista
+1,2
+4,1
+7,4
–19,2
–13,2
–8,5
–10,7
–11,2
48
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Tanto en los Cuadros como en la Figura 22 se observa claramente el efecto de la Sensitividad
Climática : en ambos modelos, y para todas las grillas, el porcentaje de cambio para 2060 del
Escenario Optimista es ligeramente inferior al porcentaje de cambio para el 2020 del Escenario
Pesimista; por ejemplo, para la zona de los Llanos (grilla 5), el UKTR en 2020 Pesimista simula una
disminución de –8,4%, mientras que para 2060 Optimista es de –7,8%.
Figura 22. Comparación de los
cambios porcentuales (%) en la
precipitación anual futura según los dos
modelos (Mod2=UKTR y Mod11=CCC–
EQ) para los tres Escenarios Climáticos
: Optimista (SRES-B1, Sensitividad 1,5
ºC), Intermedio (SRES–A2, Sensitividad
2,5 ºC) y Pesimista (SRES–A2,
Sensitividad 4,5 ºC).
Se observa que los modelos influencian de modo diferencial al país. Aunque ambos señalan a un
futuro preponderantemente seco, el modelo canadiense (Mod11, CCC–EQ) señala hacia el norte
del país un ligero incremento de la precipitación (menos de 8% en el peor caso, el Escenario
Pesimista en 2060), mientras que la grilla 4 (grosso modo los Andes) es donde el modelo simula un
futuro más seco (casi un 18% menos de lluvia en 2060 en el Escenario Pesimista).
Por su parte, el modelo británico (Mod2, UKTR) tiene en general valores de cambio mayores, y las
zonas que simula como más afectadas son las grillas 5, 6 y 9, es decir los Llanos centrales y
Orientales, el Delta del Orinoco y las cuencas altas del Caroní y el Paragua (de 22% a 27% menos
de precipitación en 2060 bajo el Escenario Pesimista), mientras que el efecto simulado sobre los
Andes es mínimo (ni siquiera 3% en el peor de los casos).
Además de simular cambios diferenciales en el espacio, los modelos también simulan cambios
distintos a lo largo del año. En la Figura 23 se esquematiza el signo del cambio (que como vimos
49
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
es consistente a través de los años, independientemente del tipo de EEGEI y del nivel de
Sensitividad Climática), para los cuatro trimestres del año. Se observa que, aunque ambos
modelos apuntan a un futuro en general más seco, simulan mayor precipitación en algunas grillas
en algún momento del año. El modelo británico (Mod2, UKTR), cuyas simulaciones son las más
severas en cuanto a los cambios tanto en precipitación como en temperatura, implica hacia el
occidente, Amazonas y sur de Bolívar un trimestre de entrada de aguas (Marzo–Mayo) más
lluvioso que el actual. El modelo canadiense (Mod11, CCC-EQ), como se señaló anteriormente,
implica un futuro más lluvioso para toda la zona al norte de los 10º N, especialmente en los
trimestres más lluviosos del año. Ambos modelos cumplen la condición “Niño”, en el sentido de
que el trimestre correspondiente a la temporada seca (Diciembre–Febrero) aparece como más
seco en el futuro.
Figura 23. Representación esquemática del Signo de cambio de la precipitación trimestral y anual futura en
cada grilla del país, según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11). El signo es consistente para todos
los EEGEI, los tres niveles de Sensitividad y para cualquier grupo de 30 años incluido en el Siglo XXI.
En cuanto a los cambios de temperatura, en la Figura 24 se resumen los cambios para el
Escenario Climático Intermedio según los dos modelos, para cada una de las grillas del país.
Como para la precipitación, los cambios son menores en el modelo canadiense (CCC–EQ) que en
el modelo británico (UKTR), tanto en el Escenario Optimista (para el 2060 no superan los 0,7 ºC y
los 1,3 ºC respectivamente), como en el Escenario Pesimista (para el 2060 alcanzan los 1,9 ºC y
3,8 ºC respectivamente).
En general, Mod11 (CCC–EQ) discrimina mucho menos entre grillas para la temperatura que Mod2
(UKTR). Este último simula incrementos de temperatura muy significativos especialmente hacia el
sur del país (Amazonas, grilla 8, y sur de Bolívar, grilla 9).
50
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 24. Cambios Absolutos (ºC) de temperatura media del aire para los tres períodos de 30 años
centrados en 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR (Mod2) y CCC-EQ (Mod11), bajo el Escenario
Climático Intermedio (SRES-A2, Sensitividad 2,5 ºC), en cada grilla de Venezuela.
En conclusión se observa que ambos modelos presentan diferencias de signo consistentes para
todos los Escenarios Climáticos. Los cambios de precipitación varían de aproximadamente –5 %
en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta –25 % en 2060 bajo el Escenario Climático
Pesimista. Los cambios de temperatura varían de aproximadamente +0,3 ºC en 2020 bajo el
Escenario Climático Optimista hasta +3,5 ºC en 2060 bajo el Escenario Climático Pesimista.
Considerando la variabilidad espacial, es al norte del país (grillas 1, 2 y 3) donde los modelos
presentan mayores diferencias, simulando el modelo UKTR un futuro más seco, y el CCC–EQ un
futuro más lluvioso. Considerando la variabilidad temporal, el trimestre Marzo–Mayo, es el que
presenta mayores diferencias : el modelo UKTR lo simula en general como lluvioso, mientras que
el modelo CCC–EQ lo simula en general como seco. Ambos modelos coinciden en señalar un
futuro más seco desde Junio hasta Febrero en toda la franja central del país, desde los Andes,
pasando por los Llanos Occidentales y Centrales hasta los Llanos Orientales y norte de Bolívar
(grillas 4, 5 y 6), así como en el extremo sur de Bolívar (grilla 9) y extremo norte de Zulia (grilla 1).
Es conveniente señalar de nuevo que las simulaciones de ambos modelos son equiprobables, y
por los momentos no hay forma de decidir cuál de ellos representa realmente las condiciones
futuras. Es importante comprender que aunque haya gran incertidumbre en cuanto a cómo se
distribuirán espacio–temporalmente los cambios, la incertidumbre es mínima en cuanto a que el
cambio ocurrirá, ya que los análisis sobre datos históricos muestran que, de hecho, ha estado
ocurriendo en el siglo XX (Cárdenas y Alonso, 2003; Cárdenas y De Gryze, 2003; Martelo y Lisboa,
2003, IPCC 2001a; IPCC, 2001b) . Contar con al menos dos tipos de futuros puede ayudar a los
tomadores de decisiones en la definición de estrategias de adaptación; donde los modelos
51
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
coincidan, hay un mayor grado de confianza en el tipo de medida que deba tomarse. Donde los
modelos difieran, al menos los tomadores de decisiones sabrán que deben preparar estrategias
más flexibles.
Análisis de los Impactos Generales Ambientales del Cambio Climático
En esta sección se discute en primer lugar cómo cambiarían en el futuro los patrones espaciotemporales de la temperatura y la precipitación sobre Venezuela; estos cambios en los elementos
climáticos más importantes generan una cascada de cambios asociados en aspectos ambientales
como los tipos climáticos, la disponibilidad de agua y el confort térmico.
A continuación se presentan algunas de las consecuencias ambientales generadas por el cambio
climático sobre el país, según los dos modelos seleccionados (UKTR y CCC–EQ) bajo el Escenario
Climático Intermedio (Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero SRES–A2,
Sensitividad Climática Media 2,5ºC). El procedimiento general es una comparación entre la
situación ambiental actual, representada por los diversos valores e índices correspondientes a la
Normal 1961–1990, y los valores futuros según los modelos, para los niveles mensual, trimestral y
anual. Los trimestres considerados son las estaciones astronómicas : Dic–Feb (invierno), Mar–
May (primavera), Jun–Ago (verano) y Sep–Nov (otoño).
Cambios en los patrones de precipitación
A continuación se presentan los mapas generados con el SURFER para la precipitación a los
niveles anual (Figura 25) y trimestral (Figura 26 a Figura 30). En cada una de las Figuras se
muestra la situación actual, correspondiente al valor promedio de la Normal 1961–1990 y los 6
mapas de las situaciones futuras en 2020, 2040 y 2060, según los dos modelos (UKTR, modelo
británico, mod2) y CCC–EQ (modelo canadiense, mod11), corridos bajo el Escenario Climático
Intermedio (Escenario de Emisión de Gases de Efecto Invernadero SRES–A2 y Sensitividad
Climática Media, 2,5 ºC). Recuérdese que para estos mapas la resolución espacial (tamaño de
grilla) es de aproximadamente 0,25º (unos 15’, es decir unos 30 km), en lugar de las grillas de 500
km de lado (5º) originales del SCENGEN.
En la Figura 25, correspondiente al total anual de precipitación, puede observarse que mod2
señala un futuro más seco que mod11. El efecto es especialmente notable al sur de Bolívar,
donde según mod2 el núcleo actual de 3600–4000 mm se reduciría para el 2060 al rango de 2800–
3200 mm, es decir, unos 800 mm menos de lluvia al año. Las posibles consecuencias para el tipo
de vegetación (Selva Tropical) pueden ser graves, implicando cambios severos en el ecosistema.
También para la zona norte el mod2 señala un futuro muy preocupante; al norte del Orinoco se
concentra el 90 % de la población, y en la zona norte–costera, que ocupa aproximadamente el 2 %
del territorio nacional se concentra cerca del 40 % de la población, el 75 % del sector industrial y
alrededor del 40 % del capital fijo del país. Según este modelo, prácticamente toda la zona pasaría
52
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
a recibir menos de 1200 mm/año, situación que hoy día está limitada al norte de Zulia, la Depresión
Lara–Falcón, la Depresión del Lago de Valencia, la Cuenca de Unare y los Andes en alturas
superiores a los 2500 msnm, aproximadamente.
El mod11, por el contrario, señala muy ligeros aumentos de la precipitación al norte de los 10º N,
en toda la zona norte–costera del país. Este modelo también muestra disminución de la
precipitación al sur del país, pero en menor grado. Sin embargo, señala fuertes disminuciones
hacia los Andes y el Piedemonte Llanero, donde ya para el 2020 desaparece el núcleo de 2400–
2800 mm, disminuye significativamente el área lluviosa en la Costa Oriental del Lago de Maracaibo
y extiende significativamente el área con menos de 800 mm/año en los valles intra–andinos.
Para efectos prácticos (agricultura, manejo de embalses, generación de energía) es muy
importante conocer el transcurso anual de la precipitación, especialmente para las zonas con lluvia
estacional, razón por la cual se analizaron los cambios al nivel trimestral. Aunque en el SCENGEN
los trimestres son definidos por las estaciones astronómicas, grosso modo para Venezuela pueden
ser relacionados con la precipitación como sigue :
•
Dic–Feb (invierno astronómico) corresponde a la temporada seca en todo el país, incluyendo
los meses con menos precipitación en las zonas de lluvia no estacional (Amazonas, sur de
Bolívar);
•
Mar–May (primavera astronómica) corresponde a la entrada de la temporada lluviosa en las
zonas de lluvia unimodal (en general, todo el país al este del meridiano 70º W) y al primer pico
de precipitación en la zona de lluvia bimodal (en general, la zona al oeste del meridiano 70º W);
•
Jun–Ago (verano astronómico) corresponde a la plena temporada lluviosa al este de los 70º W
y a la disminución estival de la precipitación al oeste de los 70º W;
Sep–Nov (otoño astronómico) corresponde a la salida de la temporada lluviosa en casi todo el
país, excepto al oeste de los 70º W, donde por el contrario, generalmente ocurre el pico más
importante de precipitación en el año.
•
Con el análisis por trimestres se observan hechos interesantes que el total anual de la precipitación
no permite apreciar. Ahora bien, dada la enorme variabilidad espacial de la precipitación en el
país, que va de menos de 200 mm anuales en la Península de La Goajira a más de 4000 mm
anuales en la cuenca alta y media del Caroní, los mapas trimestrales tienen escalas muy amplias,
por lo que se pierden ciertos detalles.
En el caso particular del trimestre seco Dic–Feb en buena parte del país la precipitación es mucho
menor de 100 mm, de hecho en los Llanos centrales y orientales es incluso menor a 20 mm. Por
esta razón, para ese trimestre en particular en la Figura 26 se presenta de la comparación entre la
lluvia actual y la futura, con una escala de mayor detalle en la zona norte, pero sólo para el lapso
de 30 años centrado en 2060, mientras que en la Figura 27 se muestra la distribución de la
precipitación con una escala lo suficientemente amplia para cubrir todo el rango de variabilidad
espacial en los tres lapsos (2020, 2040 y 2060).
53
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Puede observarse que incluso actualmente, la precipitación acumulada durante este trimestre es
menor de 50 mm hacia los Llanos centrales, la Cuenca de Unare, el norte de Zulia y parte de la
Depresión Lara–Falcón, mientras que las zonas que reciben más de 200 mm son Amazonas, las
zonas sur y este de Bolívar, Delta Amacuro, Barlovento, y la zona de alta pluviosidad de Táchira.
El modelo británico (UKTR, mod2) simula una gran expansión del área con menos de 25 mm hacia
el Piedemonte de la Cordillera de la Costa y la zona central de Lara–Falcón, lo que incluiría a
buena parte de las cuencas que escurren hacia los embalses Guárico, Pao–Cachinche y Pao–La
Balsa. Asimismo, se expande el área más seca en Cuenca de Unare, donde incluso aparece un
núcleo de menos de 10 mm acumulados en tres meses, con lo cual se vería afectado todo el
conjunto de pequeños embalses situados en los Llanos Orientales.
Figura 26. Comparación entre la Precipitación trimestral Dic-Feb actual y futura según los modelos UKTR
(Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para el 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad
Climática Media 2,5 ºC) – escala reducida.
Por su parte, el modelo canadiense (CCC–EQ, mod11) simula un ligero incremento del área con
menos de 25 mm en los Llanos, Cuenca de Unare y la Depresión Lara–Falcón, pero coincide con
mod2 en la expansión del área más seca en los Andes.
Aunque durante la temporada seca todos los embalses tienen un balance negativo (pierden más
agua por evaporación que la que ganan por la escorrentía), temporadas secas más secas que lo
normal implican balances aún más negativos, por lo que deben considerarse medidas de
adaptación en cuanto al manejo de los embalses, especialmente en aquellos, como el de Guárico,
que sirven para riego y consumo humano, ya que es durante la época seca que se utiliza más
agua para riego, pudiéndose presentar conflictos serios por el uso del agua.
54
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 25. Comparación entre la Precipitación Media Anual Actual (1961–1990) y la Precipitación Media Anual Futura bajo el Escenario Climático Intermedio
(SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11).
55
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 27. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Dic–Feb Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario
Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11).
56
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 28. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Mar–May Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario
Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11).
57
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 29. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Jun–Ago Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario
Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11).
58
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 30. Comparación entre la Precipitación Trimestral Media Sep–Nov Actual (1961–1990) y la Precipitación Trimestral Media Futura bajo el Escenario
Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) según los modelos UKTR (mod2) y CCC–EQ (mod11).
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Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Otro riesgo relacionado con la época seca es la ocurrencia de incendios forestales. Incluso ligeras
precipitaciones pueden reducir el riesgo de incendios, ya que aunque no contribuyen a reponer la
reserva de agua del suelo sí ayudan a disminuir la temperatura de las hojas, y en consecuencia su
combustibilidad. Así pues, la disminución de la precipitación simulada por los modelos para este
trimestre sugiere la necesidad de tomar medidas de adaptación para enfrentar en el futuro un
número mayor de incendios forestales.
En la Figura 28 se muestra el comportamiento actual y futuro de la precipitación durante el
trimestre Marzo–Mayo, que corresponde a la entrada de aguas en la mayor parte del país. En este
trimestre está incluido Abril, cuyo comportamiento es el más variable de todos los meses del año
(Martelo, 2002). Probablemente esta sea la explicación de porqué los modelos producen
resultados tan diferentes : grosso modo, según el modelo UKTR será un trimestre más lluvioso que
actualmente (excepto en la fachada oriental), mientras que según el CCC–EQ, excepto en la costa
occidental, será más seco.
Ambos modelos coinciden en simular un ligero aumento de la precipitación en el extremo nor–
occidental del país, y una disminución de la precipitación en la costa central, sur de los Llanos
orientales y norte y centro del estado Bolívar. En occidente, donde el patrón de lluvia es bimodal,
en este trimestre está el primer pico del año : según mod2 sería más lluvioso, mientras que según
mod11 sería más seco. En el norte del país, ambos modelos señalan un aumento del área con
precipitaciones menores de 100 mm en la Cuenca de Unare y Llanos orientales, es decir, que se
esperaría una entrada más tardía de la temporada lluviosa al norte y oriente del país.
Amazonas sería más lluvioso según mod2 y más seco según mod11, pero ambos coinciden en que
el sur de Bolívar será más seco, lo cual puede tener repercusiones sobre el caudal del Caroní, es
decir, sobre la principal fuente de generación de energía hidroeléctrica del país.
El trimestre Jun–Ago (Figura 29) es el más lluvioso del año en todo el sur, centro y oriente del país,
mientras que en occidente, donde el patrón de lluvia es bimodal, es un trimestre de disminución de
la lluvia. Ambos modelos simulan una disminución de la precipitación en casi todo el país, de
nuevo más fuerte según mod2 que según mod11. La excepción es la costa central y oriental,
donde mod11 señala un ligero aumento de la precipitación, que no sobrepasa el 7 % en 2060.
En las zonas del norte del país con clima actual sub–húmedo seco y semiárido, como la Cuenca de
Unare y el sur de Aragua, esta disminución de la lluvia en el trimestre más lluvioso del año puede
tener consecuencias sobre el régimen hídrico del suelo, pudiendo cambiar los ecotonos de sub–
húmedo seco a semiárido e inclusive podría suceder en algunas zonas que ecotonos sub–
húmedos húmedos pasen a sub–húmedos secos, con el consiguiente aumento de la superficie
bajo riesgo de desertificación.
Desde el punto de vista de los embalses, este es el trimestre más importante del año, pues es la
temporada de máximo escurrimiento; de hecho, en algunas zonas como la Cuenca alta del
Guárico, que drena hacia el embalse de Camatagua, esta es la única época del año en que se
60
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
garantiza escurrimiento y sólo en el 50 % de los años, no pudiendo garantizarse al nivel confiable
de 75 %. La disminución de lluvia en este trimestre, en consecuencia, es la que mayores impactos
negativos puede tener para el manejo de embalses.
Asimismo, la disminución de la precipitación en este trimestre puede tener consecuencias muy
negativas para la agricultura de secano, especialmente en los estados Portuguesa y Guárico, que
a ellos solos concentran el 72% de la producción nacional de maíz, 90% de la de arroz, 80% de la
de sorgo, 53% de la de tabaco, 30% de la de caña de azúcar, 56% de la de algodón, 87% de la de
ajonjolí y 64% de la producción de mango (Cárdenas, Martelo, García y Gil, 2003).
El trimestre Sep–Nov (Figura 30) representa la salida de aguas en el centro, sur y oriente del país,
mientras que para el occidente, con su patrón bimodal, es la época donde se presenta el segundo
pico de precipitación, que en gran parte de la zona es el más importante del año.
Ambos modelos coinciden en simular menos lluvia al occidente, centro y sur del país, pero difieren
en cuanto al norte : el modelo británico (mod2) señala también disminución en este trimestre, pero
el canadiense (mod11) señala un aumento de la precipitación al norte de los 10º N. Para el
occidente, esta situación es muy grave, ya que el segundo pico de precipitación es el que
contribuye más significativamente a la recarga tanto de los embalses como del agua en el suelo.
Para la zona sur, la disminución es mucho más marcada según mod2 que según mod11. La
influencia sobre un ecosistema tan frágil como la Selva Tropical debería ser analizada con detalle.
El posible aumento de precipitación que simula para la costa central el mod11 podría implicar un
incremento en el riesgo de ocurrencia coladas de barro, deslaves, e inundaciones repentinas, ya
que se producirían mayores lluvias sobre terrenos en pendiente ya saturados de agua por las
precipitaciones del trimestre anterior (Jun–Ago). Si a esto se añade el hecho de que la aceleración
del ciclo hidrológico implica que con más frecuencia se presentarán lluvias muy intensas, el riesgo
se ve incrementado aún más.
Cambios en los patrones de temperatura y oscilación térmica diaria (OTD)
Como se explicó anteriormente, no se cuenta con la densidad adecuada de estaciones climáticas
como para generar los mapas de temperatura, por lo que en este caso se analizará el
comportamiento de algunas estaciones seleccionadas, representativas de las diferentes
condiciones climáticas del país.
En el Cuadro 11 se listan los seriales de las estaciones, su situación geográfica y la temperatura
media anual actual y futura, según los dos modelos bajo el Escenario Climático Intermedio. Es
importante recalcar que en este caso la temperatura media se calculó como el promedio de las
temperaturas extremas, es decir : Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2.
61
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Cuadro 11. Valor de la Temperatura Media Anual (ºC) Actual (1961–1990) y Futura según los
modelos UKTR y CCC–EQ para los lapsos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060 bajo el
Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC), en 17 estaciones.
Actual
Modelo UKTR
1961-90
2020
2040
2060
Serial
2020
2040
2060
29.1
29.5
29.8
Longitud
Latitud
Grilla
-71.6000
10.6333
1
1015
28.7
-67.2833
10.4167
2
1435
-69.6792
11.4181
2
232
-67.6389
10.2553
2
-64.6833
10.1333
3
-62.3025
10.5833
3
1928
-63.9667
10.9167
3
871
-71.1569
8.5989
4
-72.4500
7.8500
-67.3167
8.8833
-67.6333
-64.7750
Modelo CCC–EQ
29.2
29.6
30.0
16.5
17.0
17.4
17.8
16.9
17.3
17.6
28.9
29.4
29.8
30.2
29.3
29.7
30.0
466
25.5
26.0
26.4
26.8
25.9
26.3
26.6
1773
27.3
27.7
28.1
28.5
27.8
28.1
28.5
27.0
27.4
27.8
28.2
27.5
27.8
28.2
28.0
28.4
28.8
29.2
28.5
28.8
29.2
3047
20.0
20.7
21.3
21.9
20.4
20.8
21.1
4
4022
26.6
27.3
27.9
28.5
27.0
27.4
27.7
5
3400
28.1
28.9
29.5
30.2
28.6
28.9
29.3
5.6833
5
6424
27.8
28.6
29.2
29.9
28.3
28.6
29.0
7.7028
6
4712
28.1
28.8
29.3
29.9
28.6
28.9
29.3
-63.5367
8.1300
6
3882
28.5
29.2
29.7
30.3
29.0
29.3
29.7
-63.1833
9.7500
6
2827
27.2
27.9
28.4
29.0
27.7
28.0
28.4
-61.1167
7.3000
6
4974
26.6
27.3
27.8
28.4
27.1
27.4
27.8
-67.1400
3.9353
8
9404
27.7
28.6
29.3
30.0
28.2
28.6
29.0
-61.1144
4.6014
9
7947
22.3
23.3
24.2
25.0
22.8
23.2
23.7
En la Figura 31 se muestra para las 17 estaciones la comparación entre la temperatura media
anual actual y la del 2060 según los dos modelos. Puede observarse que, excepto en las
estaciones de altura como la 1435 (Colonia Tovar, 1790 msnm) y la 3047 (Mérida, 1479 msnm), las
temperaturas medias en el país son elevadas, como corresponde a nuestra situación latitudinal.
En 14 de las 17 estaciones la temperatura media sobrepasa los 25 ºC, y en 4 incluso los 28 ºC
(Maracaibo–1015, Coro–232, Musinacio–4712 y Ciudad Bolívar–3882). Según el modelo británico
(UKTR), para el 2060 serán 13 de las 17 estaciones las que tengan una temperatura media que
sobrepase los 28 ºC, y 11 estaciones según el modelo canadiense.
En otras palabras, actualmente menos del 25 % de las estaciones reportan temperaturas promedio
tan altas como 28 ºC : para el 2060, de acuerdo a los dos modelos, sería más del 65 % de las
estaciones.
Aunque el aumento de temperatura en el país no sea muy grande en el Escenario Climático
Intermedio (en general, para el 2060 estaría entre 1 y 2 ºC), el problema es que ya hoy día las
temperaturas son muy elevadas, de modo que incluso pequeños incrementos pueden tener efectos
severos en funciones biológicas (fotosíntesis, respiración) y físicas (difusión, evaporación),
afectando a los seres vivos (humanos, plantas, animales) y a procesos complejos, tales como el
movimiento de agua y nutrientes en el suelo o la capacidad de auto–depuración del agua en
movimiento.
62
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 31.
Temperatura Media
Anual (ºC) Actual
(Promedio 1961–
1990) y para el lapso
de 30 años centrado
en 2060 según los
modelos UKTR y
CCC–EQ bajo el
Escenario Climático
Intermedio (SRES–
A2, Sensitividad
Climática Media 2,5
ºC) en 17 estaciones.
Una de las principales consecuencias del incremento de la temperatura se relaciona con la
expansión del área adecuada para vectores transmisores de enfermedades como el dengue y la
malaria; no sólo se corre el riesgo de que sean mayores las zonas donde hoy día estas
enfermedades son endémicas, sino que será mayor también el riesgo de epidemias. Asimismo, el
aumento de la temperatura mínima tendrá en los trópicos, incluida Venezuela, una influencia
negativa en la productividad agrícola, ya que aumentará el gasto respiratorio nocturno, reduciendo
en consecuencia la acumulación neta de materia seca. Es dudoso que la fertilización por CO2
pueda compensar este efecto negativo (IPCC, 2001a).
En cuanto a la Oscilación Térmica Diaria (OTD), se estimaron los valores de las temperaturas
máxima media y mínima media tal como se explicó en la sección de Metodología, para los niveles
mensual, anual y trimestral, y se restaron para obtener la OTD.
En el Cuadro 12 se listan el valor actual y los futuros, según los dos modelos para 2020, 2040 y
2060, bajo el Escenario Climático Intermedio, de la OTD promedio anual.
63
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Cuadro 12. Amplitud Térmica Diaria promedio anual (ºC) Actual (1961–1990) y Futura según los
modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad
Climática Media 2,5 ºC), para los lapsos de 30 años centrados en 2020, 2040 y 2060 en 17
estaciones.
Actual
Modelo UKTR
Serial 1961-90 2020
2040
2060
Modelo CCC–EQ
Longitud
Latitud
Grilla
2020
2040
2060
-67.2833
10.4167
2
1435
9.0
8.7
8.4
8.1
8.7
8.5
8.3
-69.6792
11.4181
2
232
8.0
7.6
7.4
7.1
7.7
7.4
7.2
-67.6389
10.2553
2
466
11.6
11.2
11.0
10.7
11.3
11.0
10.8
-64.6833
10.1333
3
1773
9.9
9.6
9.3
9.1
9.5
9.3
9.1
-62.3025
10.5833
3
1928
7.9
7.6
7.4
7.1
7.6
7.4
7.1
-63.9667
10.9167
3
871
7.0
6.7
6.5
6.2
6.7
6.5
6.2
-71.1569
8.5989
4
3047
9.3
8.8
8.4
8.0
9.0
8.8
8.6
-72.4500
7.8500
4
4022
9.4
8.9
8.5
8.1
9.1
8.9
8.7
-67.3167
8.8833
5
3400
10.3
9.7
9.3
8.9
9.9
9.7
9.5
-67.6333
5.6833
5
6424
9.9
9.4
9.0
8.5
9.6
9.4
9.1
-64.7750
7.7028
6
4712
9.4
8.9
8.6
8.2
9.1
8.9
8.6
-63.5367
8.1300
6
3882
9.7
9.2
8.9
8.5
9.4
9.2
8.9
-63.1833
9.7500
6
2827
8.9
8.4
8.1
7.7
8.6
8.4
8.1
-61.1167
7.3000
6
4974
10.1
9.6
9.3
8.9
9.8
9.6
9.3
-67.1400
3.9353
8
9404
10.2
9.6
9.2
8.7
9.9
9.6
9.4
-61.1144
4.6014
9
7947
11.5
10.8
10.2
9.7
11.1
10.9
10.5
Los valores del Cuadro representan la diferencia de temperatura entre la hora más caliente y la
hora más fría del día, en promedio para todos los días del año. Ahora bien, la OTD presenta un
ciclo anual tal que los mayores valores del año ocurren durante la temporada seca (Dic–Feb) y los
menores en la época lluviosa (Jun–Ago). Así por ejemplo, para la estación Maracay–466, la OTD
promedio anual actual es de 11,6 ºC, la de Dic–Feb es de 13,7 ºC y la de Jun–Ago es de 9,9 ºC.
En el caso de la OTD los menores valores se presentan en la cercanía de la costa (Güiria–1928,
Porlamar–871 y Coro–232) y los mayores en Maracay–466 y Santa Elena de Uairén–7947.
Actualmente, sólo 5 de las 17 estaciones (el 29 %) tienen bajas OTD (< 9 ºC); para el 2060, el 53%
de las estaciones según el modelo CCC–EQ y el 76% según el UKTR sufrirán esta condición para
el valor promedio anual. Eso significa que durante la época lluviosa, cuando ya actualmente la
OTD es menor que el promedio anual, será aún mayor el número de estaciones con valores bajos
de OTD, con los consiguientes efectos negativos : menor calidad en las frutas, menor contenido de
azúcar en los cultivos de caña, mayor disconfort de humanos y animales.
Es importante recordar que la tasa de incremento de la temperatura mínima (la de la madrugada)
es prácticamente el doble que la de la temperatura máxima, lo que implica que la OTD ha estado
disminuyendo a lo largo del siglo XX (Cárdenas y Alonso, 2003; IPCC, 2001a) y se espera que
continúe disminuyendo durante todo el siglo XXI. Eso implica que cada vez con mayor frecuencia
64
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
se presentarán noches muy cálidas, aunque durante el día la temperatura no haya sido muy
elevada.
Cambios en los tipos climáticos según Thortnthwaite
En Venezuela existe una gran variedad de tipos climáticos, lo cual es una de las causas de nuestra
enorme biodiversidad. Para este trabajo se utilizó la clasificación de Thornthwaite, que se
seleccionó con preferencia a la de Köppen, ya que esta última se basa principalmente en la
temperatura, elemento poco variable en el trópico, mientras que Thornthwaite se basa en el
régimen hídrico, que presenta mucha mayor variación.
En el país se presenta la gama completa de tipos climáticos de Thornthwaite, de los áridos a los
super–-húmedos. En la Figura 32 se muestra, con base a los Balances Hídricos corridos en las
103 estaciones, la distribución actual del Índice Hídrico (Im), que determina el tipo climático.
Figura 32. Distribución Actual (1961–1990) de los tipos climáticos según Thornthwaite. Elaboración propia
Puede observarse que prácticamente toda el área al norte de los 9º N, con las excepciones de
Barlovento, los valles de Aroa y Yaracuy y parte del Delta, presenta los tres tipos de climas secos
(árido, semiárido y sub–húmedo seco), que la Convención de las Naciones Unidas para la
Desertificación y la Lucha contra la Sequía considera como los climas críticos. Como ya se dijo,
65
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
justamente en esta zona tan vulnerable climática y morfológicamente (Cordillera de la Costa,
Macizo de Turimiquire) se concentra la mayoría de la población y las actividades socioeconómicas.
A medida que aumenta el número de habitantes, se incrementa la presión sobre un recurso hídrico
que es, climáticamente hablando, escaso, por lo que la vulnerabilidad de los sistemas de
abastecimiento de agua se ha incrementado significativamente en los últimos años.
En la Figura 33 se presentan la distribución espacial de los tipos climáticos en el futuro, según los
dos modelos corridos bajo el Escenario Climático Intermedio.
Figura 33. Distribución espacial de los tipos climáticos de Thornthwaite según los modelos UKTR (Mod2) y
CCC–EQ (Mod11) para 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad
Climática Media 2,5 ºC).
Nuevamente se nota la influencia diferenciada de los dos modelos : mod2 (UKTR) afecta
significativamente el sur y oriente del país, llegando en el 2060 a cambiar la clasificación de la
cuenca alta del Caroní de super–húmedo a muy húmedo, y ampliando significativamente el área
semiárida de Cuenca de Unare hacia todos los Llanos orientales y norte de Bolívar. Mod11 (CCC–
EQ) afecta más al occidente : se incrementa significativamente el área semiárida de Lara–Falcón
hasta ocupar los Andes Centrales, y prácticamente desaparece, en el 2060, el área sub–húmeda
seca de la costa oriental del Lago de Maracaibo. En la costa central, ambos modelos disminuyen
el área sub–húmeda húmeda de Barlovento e incrementan el área semiárida de la Depresión del
Lago de Valencia.
66
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
A continuación se presenta un análisis somero de los cambios de la superficie ocupada por cada
tipo climático en el futuro respecto a la situación actual. Es importante señalar que el SURFER es
un software de geoestadística con la capacidad gráfica de generar isolíneas, pero no es un
Sistema de Información Geográfica, por lo cual las estimaciones de las superficies ocupadas por
cada tipo climático deben considerarse más bien como una primera aproximación a un orden de
magnitud que como valores precisos. En la Figura 34 se presenta esta comparación.
Figura 34. Cambios futuros respecto a la situación actual (1961–1990) en el porcentaje (%) de área nacional
bajo los tipos climáticos de la clasificación de Thornthwaite según los modelos UKTR (m2) y CCC–EQ (m11),
en 2020, 2040 y 2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Media 2,5 ºC).
Puede observarse que hoy día aproximadamente un 2 % del área nacional está ocupada por el
clima árido, un 11 % por el semiárido y un 26 % por el sub–húmedo seco, lo que implica que cerca
del 39 % del territorio está bajo climas secos, que son los más vulnerables a la desertificación.
Ambos modelos simulan que hacia el 2060 el porcentaje de territorio nacional bajo los tres climas
secos se incrementará a más del 47 %.
El mod2 (UKTR) señala que el área semiárida prácticamente se duplica, el área sub–húmeda seca
aumenta muy ligeramente y el área sub–húmeda húmeda también se incrementa, especialmente
hacia el 2060, a expensas de las zonas con climas más húmedos, que disminuyen casi a la mitad
que actualmente. El mod11 (CCC–EQ) simula una situación menos grave en el incremento del
área semiárida, mientras que el incremento en la sub–húmeda seca es mayor que según el UKTR,
y se hace a expensas de la zonas con climas húmedos, mientras que la zona sub–húmeda
húmeda permanecería casi igual que en la actualidad.
67
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
El cambio de tipos climáticos de sub–húmedos secos a semiáridos es especialmente grave en las
zonas agrícolas, ya que en un país del trópico húmedo como Venezuela, el principal disparador de
la desertificación es el mal manejo de tierras agrícolas. Esta problemática indica la necesidad de
tomar medidas de adaptación urgentes en el sector agrícola, ya que la degradación de la tierra
tiene enormes implicaciones negativas para el desarrollo sostenible.
Cambios en el número de meses húmedos (ETR = ETP)
Al realizar los balances hídricos “clásicos” (Martelo y Puche, 1997) se asumió un suelo con 100 mm
de capacidad máxima de almacenamiento y una lluvia efectiva de 90 %. Aunque estas no son las
características ideales para un balance de cultivos, se puede tener una primera aproximación de la
duración de la época de crecimiento al analizar los meses en los que ETR=ETP, condición que
implica que se cubre el requerimiento máximo de agua del ambiente.
Dado que el tipo climático se define con base a rangos relativamente amplios de valores del Índice
Hídrico, es factible que zonas con climas diferentes (sub–húmedos secos y sub–húmedos
húmedos, por ejemplo) tengan sin embargo el mismo número de meses húmedos, lo que explica
porqué un mismo cultivo puede crecer en zonas climáticas distintas.
Para este análisis se presentan en la Figura 35 los mapas comparativos de la situación actual
(1961–1990) con la situación futura, pero sólo en 2060, según los dos modelos bajo el Escenario
Climático Intermedio.
En estos mapas también se observa el comportamiento diferenciado de los dos modelos : el UKTR
(mod2) disminuye significativamente el área con más de 10 meses húmedos en el sur de Bolívar, e
incrementa significativamente el área con menos de 2 meses húmedos en la Cuenca de Unare y
costa centro-oriental. Por su parte, CCC–EQ (mod11) afecta mucho más al occidente, extendiendo
la zona con menos de 4 meses húmedos a la totalidad de los Andes, incluyendo grandes áreas con
una muy severa situación de menos de 2 meses húmedos; sin embargo, en la costa oriental del
Lago de Maracaibo aumenta ligeramente el área con 2–4 meses húmedos y disminuye ligeramente
el área con menos de 2 meses húmedos. Ambos modelos disminuyen muy significativamente el
área húmeda de Barlovento y, especialmente mod2, incrementa la superficie en la Depresión del
Lago de Valencia con menos de 4 meses húmedos al año.
Especialmente grave sería la expansión de la superficie con menos de 4 meses húmedos hacia los
Andes y la Depresión del Lago de Valencia. En los Andes se concentra actualmente el 77 % de la
producción nacional de café, el 96 % de la producción de papa y el 36 % de las hortalizas (tomate,
cebolla, zanahoria, pimentón y todas las hortalizas de piso alto); por su parte, en los alrededores
del Lago de Valencia se produce el 18 % del tomate a nivel nacional, y se concentra una enorme
proporción de ganado porcino (más del 70 % del rebaño nacional) así como más del 60 % de los
pollos de engorde (Cárdenas, Martelo, García y Gil, 2003).
68
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 35. Número de meses húmedos (ETR = ETP) según los Balances Hídricos promedio Actual (1961–
1990) y Futuros para los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para el lapso de 30 años centrado en
2060, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC).
En este caso también se realizó un análisis comparativo del cambio de superficie con diferente
número de meses húmedos, y es válida la restricción señalada anteriormente para las superficies
bajo los distintos tipos climáticos : estos valores deben entenderse como un orden de magnitud,
más que como valores precisos. En la Figura 36 se muestra esta comparación.
Puede observarse que hoy día el área con menos de 4 meses húmedos representa
aproximadamente el 10 % del territorio nacional, y puede asumirse groseramente que en esas
zonas no es posible cultivar sin riego, exceptuando cultivos de ciclo muy corto y resistentes a
condiciones secas, como melón, patilla y caraota, o plantas xerofíticas, como el sisal. Para el año
2060 esa superficie podría incrementarse hasta ocupar del 15% al 17 % del país.
El área con 4–6 meses húmedos, que puede considerarse groseramente como adecuada para
cultivos anuales (maíz, sorgo, soya, arroz, entre otros) se incrementa ligeramente según ambos
modelos, mientras que disminuye significativamente el área con 6–8 meses húmedos, que sería
adecuada para las variedades de ciclo corto de cultivos como la yuca.
69
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 36. Cambios futuros respecto a la situación actual (1961–1990) en el porcentaje (%) de área nacional
bajo diferentes rangos de meses húmedos (ETR = ETP). Modelos UKTR (m2) y CCC–EQ (m11), en 2060.
Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia.
En el rango de meses húmedos adecuados para cultivos de ciclo bianual y perennes (caña de
azúcar, cambur, yuca de ciclo largo, frutales, entre otros) se observa un incremento muy
significativo del área con 8–10 meses húmedos, y una fuerte disminución del área con 10–12
meses húmedos.
Esta redistribución de las áreas con diferentes longitudes de período de crecimiento puede implicar
cambios significativos en el tipo de cultivos que actualmente se siembran en cada área (por
ejemplo, un incremento en cultivos que usan poca agua y resisten sequía, como la piña, sisal y
vid), así como en la organización de las labores agrícolas. Asimismo implica cambios en los
patrones y cantidades de riego actualmente utilizados en el país, que deberían modificarse para
adaptarse a las nuevas situaciones.
Cambios en la Disponibilidad de Agua en los niveles temporales anual y trimestral
El Balance Climático (P – ETP) puede ser utilizado como indicador de varios aspectos del régimen
hídrico; uno de ellos es la Disponibilidad de agua. Un balance positivo indica posibilidad de
escurrimiento, mientras que un balance negativo indica déficit de agua en el suelo. Para
superficies de agua libre, como los embalses, un balance positivo indica aumento en el nivel de
agua, mientras que un balance negativo indica una disminución del nivel de agua.
70
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
A continuación se describe cuánta Agua Disponible menos (o más) habrá en el futuro; el método
usado fue calcular la diferencia entre la Disponibilidad Futura menos la Disponibilidad Actual, esta
última calculada como Normal 1961–1990. Dado que los dos modelos utilizados (UKTR y CCC–
EQ) simulan en general un futuro seco, es esperable que la Disponibilidad Futura de agua sea
menor que la Actual, y en consecuencia, en la mayoría de los mapas presentados abundan los
valores negativos.
Si por ejemplo la Disponibilidad Actual (P – ETP) es de 500 mm anuales, y la Disponibilidad Futura
(Pfutura – ETPfutura) es de 300 mm anuales, al restar Futura – Actual obtenemos el valor – 200
mm. Eso significa que se dispondrá, en valor absoluto, de 200 mm menos de agua que hoy día.
Este procedimiento se aplicó a los niveles temporales anual (ver Figura 37) para los tres lapsos de
30 años centrados en 2020, 2040 y 2060, y trimestral (ver Figuras 38 y 39), pero en este caso sólo
se muestran los lapsos centrados en 2020 y 2060. En dichas Figuras aparecen los mapas de
Disponibilidad Actual, para tener el punto de comparación, y los mapas de las diferencias Futura –
Actual, que muestran, como ya se explicó, la cantidad de agua que faltará (o sobrará) respecto de
la Disponibilidad Actual.
En la Figura 37 se observa que el UKTR (mod2) simula mucha menos agua disponible al nivel
anual que mod11. Los cambios son especialmente fuertes en la fachada oriental y sur del país,
mientras que afecta relativamente menos al nor–occidente. Es muy preocupante que ambos
modelos coincidan en simular la cuenca alta del Caroní como el lugar del país con mayor
disminución de agua disponible; los efectos sobre el embalse de Guri pueden ser graves, y
también las implicaciones en términos de la política energética. El sur de Amazonas es una zona
de diferencia entre los dos modelos : el UKTR simula menos agua disponible en el futuro, mientras
que el CCC–EQ simula un incremento de disponibilidad hídrica.
Por su parte, mod11 señala fuertes cambios en la fachada occidental del país, y afecta
relativamente menos al sur. Es muy importante recalcar que este modelo simula para el norte del
país un futuro más lluvioso, y si embargo, al igual que el UKTR, simula menor cantidad de agua
disponible. La causa de esta aparente contradicción está en el aumento de los valores de ETP,
como consecuencia indirecta del incremento de temperatura, que contrarrestan, al menos en el
nivel anual, el incremento simulado de la precipitación.
Otra consideración importante que se desprende del análisis de los mapas, es que un mismo valor
de la diferencia (Disponibilidad Futura – Disponibilidad Actual) implica riesgos distintos,
dependiendo de la zona del país.
Por ejemplo, ambos modelos señalan entre 100 y 200 mm menos de agua disponible en el 2020
entre el norte de Amazonas y el sur de los Llanos centrales, pero la Disponibilidad Actual en Apure
es de menos de 500 mm, por lo que la disminución será entre 20 % y 40 %, mientras que al norte
de Amazonas, donde la Disponibilidad Actual está en el rango de 500–1000 mm, representará una
proporción menor al 20 %.
71
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 37. Disponibilidad Anual Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad Futura –
Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2020, 2040 y 2060, bajo el
Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia.
En las Figuras 38 y 39 se muestra la Disponibilidad de agua por trimestres en 2020 y 2060
respectivamente. Los modelos presentan un comportamiento similar al de la Disponibilidad Anual :
UKTR (mod2) con cambios más fuertes que CCC–EQ (mod11), afecta fuertemente al sur y oriente
y poco al occidente, mientras que mod11 afecta muy poco al sur y mucho a occidente. Ambos
coinciden en simular al trimestre Sep–Nov como el de mayores cambios, especialmente en 2060.
Para 2020 se observa el predominio de valores de – 50 mm en todos los trimestres según mod11,
excepto al sur de Amazonas en el trimestre Mar–May y en la costa de Falcón a Sucre en el
trimestre Sep–Nov, con valores de 0 a + 50 mm. Por su parte, mod2 simula incluso valores entre –
100 y –150 mm en la cuenca alta del Caroní en el trimestre Sep–Nov y valores entre +50 y +100
mm al sur de Amazonas en el trimestre Mar–May. Para el 2060, por supuesto, la situación se hará
más crítica.
72
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En el caso en que la Disponibilidad Actual es negativa, es decir, que hay déficit (como por ejemplo
en la época seca), y la diferencia (Futura – Actual) es también negativa, puede entenderse como
un incremento del déficit. Si por ejemplo el déficit actual es de –100 mm, y la diferencia es –50 mm,
significa que el déficit futuro será de –150 mm.
Figura 38. Disponibilidad Trimestral Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad
Futura – Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2020, bajo el
Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia.
En el trimestre correspondiente a la temporada seca (Dic–Feb), la Disponibilidad Actual indica que
sólo en el sur de Amazonas y Bolívar, el Delta, Barlovento y la zona lluviosa de Táchira existe
posibilidad de escurrimiento (valores positivos); el resto del país presenta déficit menores a 300
mm, y en los Llanos centrales y orientales, norte de Falcón y Zulia el déficit está entre 300 y 600
mm. Para este trimestre en 2060, mod11 simula un incremento del déficit entre 0 y 50 mm en
prácticamente todo el país, haciendo desaparecer las zonas con escurrimiento del Delta,
Barlovento y Táchira, y reduciendo en gran medida la del sur de Amazonas.
Por su parte, el UKTR (mod2) simula pequeños incrementos del déficit entre 0 y 50 mm sólo en
occidente; en los Llanos, Amazonas y noreste de Bolívar el déficit crecería entre 50 y 100 mm,
llegando al sur de Bolívar a incrementarse entre 150 y 200 mm.
73
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Como ya se explicó, el trimestre Mar–May es el que presenta mayor diferencia entre ambos
modelos, siendo en general lluvioso según el UKTR y seco según el CCC–EQ. A pesar de que
este trimestre corresponde a la entrada de aguas en prácticamente todo el país, se observa en los
mapas de Disponibilidad Actual que casi toda la zona norte permanece con déficit, y sólo hay
disponibilidad de agua al sur del Lago de Maracaibo, Llanos altos occidentales, Amazonas y sur de
Bolívar.
Figura 39. Disponibilidad Trimestral Actual (P – ETP promedio 1961–1990) y Diferencia (Disponibilidad
Futura – Disponibilidad Actual) según los modelos UKTR (Mod2) y CCC–EQ (Mod11) para 2060, bajo el
Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC). Elaboración propia.
Aunque el UKTR simula en general un futuro más seco que el CCC–EQ, para este trimestre en
particular por el contrario simula un incremento de la lluvia en gran parte del país, excepto la costa
central, sur del Delta y centro–norte de Bolívar, y para los Llanos simula que no habrá cambio en la
precipitación (ver Figura 23). Sin embargo, esta situación no se refleja en la Disponibilidad de
agua, excepto en los Andes, alrededor del Lago de Maracaibo y en el Turimiquire, donde
actualmente hay déficit (menos de – 50 mm) y para 2060 habría de 0 a 50 mm más de agua
disponible que hoy día, con lo que a efectos prácticos disminuiría a cero el déficit. Para toda la
zona de los Llanos el incremento de la ETP hace que el déficit se incremente, a pesar de que no
cambie la lluvia.
74
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Como en el caso del valor anual, de nuevo ambos modelos coinciden en simular a la cuenca media
del Caroní como una zona con menor disponibilidad de agua para este trimestre en el 2060, pero
en el sur de Amazonas, mientras que al nivel anual los modelos difieren, para Mar–May también
coinciden, simulando en este caso mayor disponibilidad de agua.
Por su parte el CCC–EQ simula una disminución de la lluvia en casi todo el país, excepto en el
extremo nor–occidental, y en consecuencia un incremento de los déficit, especialmente hacia los
Andes, donde simula entre 50 y 100 mm menos de agua disponible en 2060. Como en occidente
este trimestre presenta el primer pico de precipitación, eso implicaría una pérdida importante para
el régimen hídrico de la zona, generando problemas en los embalses y aumentando el riesgo de
incendios. Asimismo, influiría negativamente en la agricultura, retrasando la fecha de siembra.
El trimestre Jun–Ago es el más lluvioso del año, y el mapa de Disponibilidad Actual indica
escurrimiento en todo el país, excepto parte de la Depresión Lara–Falcón. Para este trimestre en
2060 se observa nuevamente el comportamiento general de los modelos ya descrito : cambios
mayores según mod2 que según mod11, influencia de mod2 mayor al oriente y sur que al
occidente y, por el contrario, al occidente mayor influencia de mod11. Para este trimestre ambos
modelos coinciden en una disminución de la precipitación en todo el país, excepto la costa central
y oriental, donde mod11 simula un ligero incremento de la lluvia.
Esta situación se refleja en la disminución generalizada del escurrimiento según el UKTR (mod2),
que llega hasta 250 mm menos al sur de Bolívar, mientras que según el CCC–EQ (mod11) habría
entre 0 y 50 mm más de escurrimiento en el 2060 que hoy día en toda la costa desde Falcón hasta
Sucre. Esto podría representar un incremento del riesgo de ocurrencia de inundaciones
repentinas, deslaves y coladas de barro, especialmente en las zonas de alta pendiente y sustrato
geológico débil.
Como este es el trimestre del año donde existe la mayor posibilidad de escurrimiento, es también el
que más efecto tendrá sobre la Disponibilidad total de agua : dependiendo de la zona del país,
incluso reducciones relativamente pequeñas pueden representar, un desbalance grave del régimen
hídrico del área, con el consiguiente incremento en los conflictos por el uso del agua.
Para el trimestre Sep–Nov el mapa de Disponibilidad Actual señala el comienzo del déficit en
Cuenca de Unare, Llanos orientales y norte de Bolívar, mientras que hacia occidente se mantiene
el escurrimiento, especialmente hacia los Andes y alrededores del Lago de Maracaibo.
Este es el trimestre en que el UKTR implica la mayor disminución en la disponibilidad de agua en
2060, llegando a ser hasta 300 mm menor que la actual en una extensa zona al sur de Bolívar : ya
que se trata de la cuenca alta del Caroní, esto puede causar problemas en la generación de
hidroelectricidad. Para este trimestre, mod11 de nuevo señala un incremento en la disponibilidad
de agua de 0 a 50 mm en toda la zona al norte de los 10º N, incluyendo parte de la Depresión
75
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Lara–Falcón, pero señala una disminución de 50 a 100 mm en los Andes, que llega a 100–150
menos de agua disponible en el Piedemonte llanero.
Las consecuencias del incremento del escurrimiento en la zona montañosa en este trimestre, luego
del trimestre lluvioso Jun–Ago, puede indicar mayores problemas de crecientes repentinas y
deslizamientos a todo lo largo de la Cordillera de la Costa, con el incremento en el riesgo de vidas
y bienes. Por su parte, la disminución del escurrimiento hacia occidente, en el trimestre donde se
presenta el principal pico de lluvia en la zona, puede tener graves consecuencias para la reposición
de agua en el suelo y del nivel de los embalses.
Cambios en el Exceso de agua
Dado que los dos modelos seleccionados simulan en general un futuro más seco y una mayor
pérdida de agua por evapotranspiración, es esperable que simulen una disminución de los excesos
de agua. En la Figura 40 se muestra la distribución espacial del exceso anual para la situación
actual (1961–1990) y las situaciones futuras en el 2060, según los dos modelos (UKTR y CCC–EQ)
para el Escenario Climático Intermedio.
Figura 40.
Exceso
Anual (mm)
Actual
(1961–1990)
y Futuro
según los
modelos
UKTR
(Mod2) y
CCC–EQ
(Mod11)
para 2060,
bajo el
Escenario
Climático
Intermedio
(SRES–A2,
Sensitividad
Climática
Media 2,5
ºC).
Elaboración
propia.
76
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Nuevamente la necesidad de mostrar en un solo mapa la enorme variabilidad espacial en los
valores obligó a seleccionar una escala muy amplia, con lo que se pierde gran parte del detalle en
la zona norte del país, donde el mapa de Exceso Actual muestra menos de 400 mm
uniformemente, y sólo hacia el sur se observan otros rangos, que llegan a más de 2000 mm en la
cuenca media del Caroní. Por esta misma razón, no se observan cambios al norte en el futuro
(están ocultos en el amplio rango 0–400 mm), pero sí en el sur : allí el UKTR (mod2) simula una
situación de cambio severo, donde prácticamente desaparecen las áreas con excesos anuales
mayores a 1600 mm, pero casi no cambia al occidente, mientras que CCC–EQ (mod11) simula al
sur una situación un poco menos severa (mantiene, aunque reducido en área, el núcleo de 1600–
2000 mm de excesos anuales), pero prácticamente desaparece la zona con exceso entre 800–
1200 mm del Piedemonte llanero.
Ahora bien, como se ha visto, en algunas zonas del país y en algún momento del año, ambos
modelos simulan un incremento en la precipitación, y en algunos casos éste es lo suficientemente
grande como para contrarrestar el incremento de la pérdida de agua (ETP), con lo cual simulan un
incremento en el escurrimiento. Este es especialmente el caso con el CCC–EQ tanto al nivel anual
como en los trimestres Jun–Ago y Sep–Nov en la zona costera al norte de los 10º N. Por esta
razón se produjo un detalle del mapa de Exceso Anual para esta zona, con una escala más
pequeña, que se muestra en la Figura 41.
Figura 41.
Exceso Anual
(mm) Actual
(1961–1990) y
Futuro según el
modelo CCC–
EQ (Mod11)
para 2060, bajo
el Escenario
Climático
Intermedio
(SRES–A2,
Sensitividad
Climática Media
2,5 ºC) –
Escala
ampliada.
Elaboración
propia.
Puede observarse que hay dos zonas en particular donde el exceso anual aumenta. En primer
lugar, hacia centro–occidente, desde la costa oriental de Falcón continuando por la de Yaracuy y
Carabobo; es muy interesante notar que este incremento del exceso se da específicamente en la
77
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
zona costera, es decir, en la ladera norte de la Cordillera de la Costa, mientras que hacia la ladera
sur se nota una disminución del exceso. La segunda zona donde aumenta el exceso está en
oriente, en el Turimiquire; en este caso, es la ladera sur la que muestra el incremento. Entre
ambas zonas, en toda la costa central, no se observan cambios en la ladera norte, mientras que en
la ladera sur, como en occidente, disminuye el exceso.
Considerando los valores, el mayor cambio es el de oriente, donde el exceso anual pasa del rango
de 200–250 mm al de 300–350 mm.
Si mod11 está representando correctamente el
funcionamiento climático en el norte del país, entonces el riesgo de inundaciones repentinas,
deslaves y aludes de lodo hacia la Cordillera de la Costa puede aumentar significativamente.
Por su parte, la disminución del exceso que simulan ambos modelos en el sur de Bolívar es un
elemento muy grave, que puede influir negativamente sobre el caudal del Caroní, en consecuencia
sobre el nivel de Gurí, y finalmente sobre la capacidad de generación de energía hidroeléctrica en
el principal embalse del país. Sería muy necesario comenzar a pensar en medidas de adaptación
para el manejo de este embalse, ya que cualquier alteración en su funcionamiento compromete la
política energética nacional.
Cambios en el Confort humano y animal
El confort es una condición básica para la productividad; bajo estrés calórico, el metabolismo de los
animales se ve afectado, disminuyendo la producción de leche, huevos y carne. Los humanos
también nos vemos afectados : realizar actividades físicas intensas bajo condiciones
termodinámicas inadecuadas puede inclusive causar la muerte.
El confort está relacionado con la capacidad de los animales homeotermos (incluidos los humanos)
para disipar el exceso de radiación neta que se recibe en las horas diurnas, y sólo hay tres
mecanismos físicos para hacer esto : el enfriamiento radiativo (la emisión permanente de onda
larga), la transferencia de calor sensible de los cuerpos hacia el aire por convección y la
transferencia de calor latente de los cuerpos hacia el aire por evaporación. El mecanismo más
efectivo es la evaporación, seguido de la transferencia de calor sensible; el enfriamiento radiativo
sólo es efectivo en las horas nocturnas. Dado que el flujo de calor latente depende, entre otros, del
déficit de saturación del aire, y el flujo de calor sensible depende, entre otros, del gradiente de
temperatura entre el cuerpo y el aire, se desprende que en una atmósfera cálida y húmeda ambos
flujos calóricos serán pequeños, por lo que el animal no disipará efectivamente el calor, estando
sometido en consecuencia a estrés térmico (WMO, 1989).
Para estimar el grado de confort se han desarrollado índices empíricos, la mayoría de los cuales
usan una combinación de condiciones de temperatura y humedad relativa, por lo que se
denominan, en inglés, Temperature-Humidity Index, THI. En la Figura 42 se muestra, simplemente
como ejemplo, una de las muchas estimaciones del THI, en este caso se trata de la utilizada por la
Alcaldía de Atlanta durante las Olimpíadas, que junto con el pronóstico de las condiciones de
78
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
temperatura y humedad, sirvió para establecer su Plan de Contingencia Hospitalaria durante el
evento que concentró a miles de visitantes. Las flechas verdes en la tabla indican las condiciones
prevalecientes de temperatura y humedad relativa promedio en gran parte de Venezuela, durante
las horas diurnas, grosso modo de media mañana a media tarde.
Figura 42.
Ejemplo de
Valores de THI
y su impacto
en el confort y
salud
humanas.
Entre las
flechas verdes
se encuentran
las condiciones
prevalecientes
en gran parte
de Venezuela
durante las
horas diurnas.
Como se ve en el rango de valores (83–124) de THI más comunes para Venezuela, que está
situada en el trópico húmedo, las condiciones termodinámicas no son las más adecuadas para
disipar efectivamente el calor, y durante varias horas cada día nos encontramos en situación de
Precaución (80–90) y Precaución Extrema (90–100), llegando a mediodía a la situación de Peligro
(100–110) en las zonas más húmedas, como el sur del Lago de Maracaibo, el Delta y Amazonas.
En el Cuadro 13 se muestran, para el mismo grupo de 17 estaciones analizado en temperatura, los
valores del THI promedio diario actual y futuros, según los dos modelos para 2020, 2040 y 2060,
bajo el Escenario Climático Intermedio, para Febrero, mes representativo de la temporada seca en
la cual las condiciones del THI promedio son de las mejores del año. En el Cuadro 14 se presenta
la misma información para Junio, mes representativo de la temporada lluviosa cuando las
condiciones del THI promedio son más desfavorables para el confort humano en casi todo el país,
excepto los Llanos, donde por condiciones particulares el THI promedio diario es ligeramente más
confortable que Febrero.
79
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Cuadro 13. Valores en Febrero del Índice Temperatura–Humedad (THI) promedio Diario Actual
(1961–1990) y Futuro para 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR y CCC–EQ, bajo el
Escenario Climático Intermedio en 17 estaciones climáticas.
Modelo UKTR
Modelo CCC–EQ
Longitud
Latitud
Grilla
Serial
Actual
1961-90
2020
2040
2060
2020
2040
2060
-71.6000
10.6333
1
1015
82,2
83,1
83,8
84,7
83,1
83,8
84,6
-67.2833
10.4167
2
1435
60,1
61,0
61,7
62,5
61,0
61,6
62,3
-69.6792
11.4181
2
232
81,8
82,7
83,4
84,1
82,7
83,2
83,9
-67.6389
10.2553
2
466
77,0
77,9
78,6
79,3
77,9
78,4
79,2
-64.6833
10.1333
3
1773
79,2
80,1
80,6
81,3
80,1
80,6
81,3
-62.3025
10.5833
3
1928
79,2
80,1
80,6
81,4
80,1
80,6
81,4
-63.9667
10.9167
3
871
80,2
81,1
81,7
82,4
81,1
81,7
82,4
-71.1569
8.5989
4
3047
67,1
68,7
70,0
71,3
68,0
68,7
69,5
-72.4500
7.8500
4
4022
77,8
79,5
80,7
82,0
78,7
79,5
80,2
-67.3167
8.8833
5
3400**
84,3
85,9
87,4
88,8
85,2
85,7
86,5
-67.6333
5.6833
5
6424
84,5
86,2
87,6
89,0
85,4
86,0
86,7
-64.7750
7.7028
6
4712**
82,8
84,4
85,7
87,1
83,7
84,4
85,1
-63.5367
8.1300
6
3882
82,1
83,8
85,0
86,4
83,0
83,8
84,5
-63.1833
9.7500
6
2827
79,6
81,3
82,5
84,0
80,5
81,3
82,0
-61.1167
7.3000
6
4974
78,0
79,6
80,9
82,3
78,9
79,6
80,4
-67.1400
3.9353
8
9404**
83,5
85,9
87,7
89,5
84,4
85,1
86,0
-61.1144
4.6014
9
7947
72,9
75,4
77,4
79,5
74,0
74,7
75,6
Cuadro 14. Valores en Junio del Índice Temperatura–Humedad (THI) promedio Diario Actual
(1961–1990) y Futuro para 2020, 2040 y 2060, según los modelos UKTR y CCC–EQ, bajo el
Escenario Climático Intermedio en 17 estaciones climáticas.
Modelo UKTR
Modelo CCC–EQ
Longitud
Latitud
Grilla
Serial
Actual
1961-90
2020
2040
2060
2020
2040
2060
-71.6000
10.6333
1
1015
84,5
85,4
86,1
87,0
85,2
85,7
86,5
-67.2833
10.4167
2
1435
62,1
63,0
63,8
64,5
62,9
63,6
64,1
-69.6792
11.4181
2
232
85,4
86,3
87,0
87,7
86,1
86,8
87,4
-67.6389
10.2553
2
466
77,9
78,8
79,6
80,3
78,7
79,4
79,9
-64.6833
10.1333
3
1773
81,7
82,6
83,3
84,1
82,6
83,2
83,9
-62.3025
10.5833
3
1928
80,9
81,7
82,5
83,2
81,7
82,3
83,0
-63.9667
10.9167
3
871
82,7
83,6
84,3
85,0
83,6
84,1
84,8
-71.1569
8.5989
4
3047
68,5
69,6
70,3
71,2
69,2
69,9
70,5
-72.4500
7.8500
4
4022
80,8
81,8
82,6
83,5
81,5
82,2
82,7
-67.3167
8.8833
5
3400**
80,9
81,9
82,8
83,7
81,8
82,3
83,0
-67.6333
5.6833
5
6424
79,6
80,6
81,5
82,4
80,5
81,0
81,7
-64.7750
7.7028
6
4712**
81,2
82,1
82,8
83,7
82,1
82,8
83,6
-63.5367
8.1300
6
3882
82,6
83,5
84,2
85,1
83,5
84,2
85,0
-63.1833
9.7500
6
2827
80,3
81,2
81,9
82,8
81,2
81,9
82,6
-61.1167
7.3000
6
4974
79,6
80,5
81,2
82,1
80,5
81,2
81,9
-67.1400
3.9353
8
9404**
79,7
80,8
81,7
82,8
80,4
81,0
81,7
-61.1144
4.6014
9
7947
71,6
73,0
74,1
75,2
72,3
72,8
73,6
80
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En el país sólo las estaciones de altura (más de 1500 msnm aproximadamente) presentan
condiciones de confort (THI < 70). Actualmente, en Febrero el 53 % de las estaciones tienen un
THI promedio diario menor de 80, que indica situación de Disconfort, y el 47 % tienen THI en el
rango de Precaución. Para el 2060, ambos modelos coinciden en que el 76 % de las estaciones
estarán en el rango de Precaución. Recuérdese que estamos hablando de Febrero, en promedio
uno de los meses más “confortables” del año debido a sus bajas temperaturas nocturnas, que
permiten una disipación de calor muy adecuada.
Para Junio, mes con peores condiciones termodinámicas para disipar calor, ya hoy día sólo el 41 %
de las estaciones están en el rango de Disconfort, mientras que el 59 % está en el rango de
Precaución. Para el 2060, el porcentaje de estaciones en el rango de Precaución aumentará a
82% según el modelo UKTR y a 76 % según el CCC–EQ.
Los valores aquí discutidos son los promedios diarios, es decir, un sólo número que representa a
las cambiantes condiciones de temperatura y humedad a lo largo de las 24 horas del ciclo diario,
pero en realidad, en dicho ciclo los valores de THI a mediodía son mucho más elevados (gran
disconfort) que los de la madrugada (confort). En general, los valores de THI a mediodía son del
orden de 20 unidades mayores que los de madrugada (WMO, 1989).
En el Cuadro 15 se resumen, sobre la base de las 17 estaciones analizadas, los porcentajes de las
mismas que se encuentran en los rangos de THI de Disconfort (< 80), Precaución (80–90) y
Precaución Extrema (90–100) durante las horas de mediodía y de madrugada, en Febrero y Junio,
en la situación actual y en 2060, según el modelo UKTR.
Cuadro 15. Porcentaje (%) de estaciones que se encuentran en diferentes rangos de THI a
mediodía (THImáx) y madrugada (THImín) en los meses de Febrero y Junio Actuales (1961–1990)
y Futuros en 2060, según el modelo UKTR, bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2,
Sensitividad Climática Media 2,5 ºC).
THI
Actual
(1961–90)
UKTR
2060
Clasificación
THImáx Feb
THImáx Jun
THImin Feb
THImin Jun
70–80
Disconfort
12 %
12 %
100 %
100 %
80 – 90
Precaución
53 %
70 %
–
–
90 – 100
Precaución Ext.
35 %
18 %
–
–
70–80
Disconfort
12 %
12 %
94 %
88 %
80 – 90
Precaución
23 %
41 %
6%
12 %
90 – 100
Precaución Ext.
65 %
47 %
–
–
Puede observarse que ya hoy día existe un porcentaje relativamente elevado de estaciones con
valores de THI de Precaución Extrema a mediodía, en este caso más en Febrero (35 %) que en
Junio (18 %); según el modelo UKTR dichos porcentajes aumentarían en el 2060 a 65 % y 47 %
respectivamente. Comienzan a aparecer inclusive estaciones que durante la madrugada pasan al
rango de Precaución, cosa que no sucede actualmente en ningún lugar del país.
81
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
En la Figura 43 se muestra la distribución espacial del THI promedio anual, es decir, el valor
promedio diario del THI en cualquier día del año, actual y futuro en el 2060, según los dos modelos
(UKTR y CCC–EQ). Como ya se explicó, en el cálculo del THI hay demasiados factores que
afectan la estimación, por lo que estos mapas deben tomarse más como una representación
esquemática que como la verdadera distribución espacial del índice.
Figura 43.
Valores del
Índice
Temperatura–
Humedad
(THI)
Promedio
Anual
Actuales
(1961–1990) y
Futuros para
2060 según
los modelos
UKTR (Mod2)
y CCC–EQ
(Mod11) bajo
el Escenario
Climático
Intermedio.
Elaboración
propia.
Evidentemente, con el aumento de temperatura las condiciones promedio futuras empeoran,
aumentando significativamente las áreas con clasificación de Precaución hacia Precaución
Extrema, especialmente según el UKTR. En la Figura 44 se muestra la situación durante la
madrugada para los meses de Febrero y Junio, actual y futuro en 2060, según el modelo UKTR; se
aprecia claramente que, con la excepción de las zonas de montaña, incluso durante las
madrugadas el resto de país pasa a condición nocturna de Disconfort fuerte.
Bajo esas condiciones, el estrés calórico será permanente, lo que implica una disminución
significativa de la producción de carne, leche y huevos; asimismo es muy factible el aumento de
mortandad de aves por olas de calor. Desde el punto de vista de los humanos, esta situación
implica un fuerte incremento en la demanda de energía (se utilizarán mucho más los ventiladores y
aires acondicionados) así como un incremento en el uso de agua por la población (más baños,
lavadas más frecuentes, etc.).
82
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Figura 44.
Valores del
Índice
Temperatura–
Humedad
(THI) de
Madrugada en
Febrero y
Junio Actual
(1961–1990) y
Futuros en el
2060, según
el modelo
UKTR (Mod2),
bajo el
Escenario
Climático
Intermedio.
Elaboración
propia.
Cambios en los valores probables de temperatura.
Como se explicó en el Marco Teórico, hay diferencia entre el cambio en el comportamiento de los
valores extremos – entendido como el cambio en las colas de la función de distribución de
probabilidad – del efecto que el “corrimiento” de la media hacia la derecha de la distribución tiene
sobre la probabilidad de ocurrencia de otros valores. En este trabajo no se analizaron los cambios
en los valores extremos, sino que únicamente se realizó la comparación entre los estadísticos
actuales y los valores futuros simulados por los modelos, para ver cómo afecta el corrimiento de la
media al país.
Hasta ahora, todos los análisis del régimen térmico (que incluyeron los cambios en Temperatura,
Oscilación Térmica Diaria (OTD) y el Índice de Temperatura–Humedad (THI)) además del cálculo
de la Evapotranspiración Potencial (ETP) se realizaron con la temperatura media calculada como el
promedio de las temperaturas extremas : [ Tmedia = ( Tmáxima + Tmínima ) / 2 ].
La razón para esto es que calculada de este modo, la temperatura media se aproxima más a la
temperatura promedio de las horas diurnas, lo cual es muy útil en aplicaciones prácticas,
especialmente en los campos agrícola y recursos hídricos, ya que los procesos biológicos y físicos
más importantes (fotosíntesis y evaporación) ocurren durante esas horas, mientras que en las
horas nocturnas son prácticamente despreciables.
83
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Desde el punto de vista puramente climatológico, la temperatura media se calcula como el
promedio de las 24 horas, por lo que tienen el mismo peso las horas diurnas que las nocturnas.
Como una consecuencia práctica, la temperatura media calculada climatológicamente es menor
que la temperatura media calculada como el promedio de las dos temperaturas extremas.
Para analizar los cambios en la probabilidad de ocurrencia de los valores de temperatura se trabajó
con la temperatura media calculada climatológicamente, es decir, con el promedio de las 24 horas,
por lo cual no deben extrañar las diferencias entre los valores de la temperatura reportados en el
Cuadro 11 (pág. 62) y los que aparecen en el Cuadro 16, que son sistemáticamente más bajos.
En el Cuadro 16 se presentan los Estadísticos de la temperatura media actual (1961–1990),
calculada como el promedio de las 24 horas, como sigue :
•
Promedio : aproximadamente en el 50% de los casos la temperatura es menor que este valor;
•
•
Tercil 66% : en el 66% de los casos la temperatura es menor que este valor;
Cuartil 75% : en el 75% de los casos la temperatura es menor que este valor, y
•
Percentil 90% : en el 90% de los casos la temperatura es menor que este valor.
En el Cuadro 16 se presentan también los valores promedio futuros para 2020, 2040 y 2060 según
los modelos UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio, que se sombrearon de
amarillo si sobrepasan al Tercil 66%, en arena si pasan al Cuartil 75% y en rosado si pasan al
Percentil 90%. Considerando las 6 situaciones futuras en las 13 estaciones analizadas, se
obtienen 78 casos. En 58 de ellos (el 74% de los casos) las temperaturas promedio futuras serán
mayores que el actual valor del Percentil 90%, es decir, que un valor tan alto que hoy día ocurre
sólo en el 10% de los años va a ser tan común que ocurrirá por lo menos en la mitad de los años.
En más de la mitad de las estaciones, dicha situación se hará presente ya desde el 2020, y para el
2040 es generalizada. En otros 17 casos (el 22%), para el 2020 la temperatura será más alta que
hoy, pero sólo con respecto al Cuartil 75%.
Estos análisis demuestran que, independientemente del cambio per se de los valores extremos, el
incremento de la temperatura media hará más frecuentes en el futuro valores que ya hoy día se
consideran negativamente, dados sus efectos.
Es muy probable, dadas las altas temperatura actuales, que en el futuro se sobrepasen con
frecuencia valores umbrales con efectos biológicos importantes. Por ejemplo, la fotosíntesis tiene
rangos de temperatura óptimos, y si se sobrepasan la fotosíntesis disminuye. Supóngase un
cultivo con óptimo fotosintético de 26 ºC, en un lugar con temperatura promedio actual de 25,5 ºC y
Percentil 90% de 26,3 ºC. En dicho lugar, hoy día sólo en el 10% de los años hay disminución de
fotosíntesis, pero si en el futuro ese valor ocurre por lo menos en la mitad de los años, todo el
sistema de producción agrícola de la zona puede desaparecer. Este es un punto que amerita
estudios con más detalle, ya que las implicaciones para el desarrollo sostenible del país son, quizá,
incluso más graves que los cambios en el régimen hídrico.
84
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Cuadro 16. Estadísticos de la Temperatura Media Actual (1961–1990) y Valores Promedio Futuros en 2020, 2040 y 2060, según los modelos
UKTR y CCC–EQ bajo el Escenario Climático Intermedio (SRES–A2, Sensitividad Climática Media 2,5 ºC) en 13 estaciones climáticas.
Estación
S1015
Media
T66%
T75%
T90%
S1435
Media
T66%
T75%
T90%
S0232
Media
T66%
T75%
T90%
S0466
Media
T66%
T75%
T90%
S1773
Media
T66%
T75%
T90%
S1928
Media
T66%
T75%
T90%
S3047
Media
T66%
T75%
T90%
Actual
27,80
27,80
28,20
27,48
Actual
16,80
16,90
16,93
17,20
Actual
27,80
28,00
28,00
28,21
Actual
24,80
24,91
25,08
25,30
Actual
26,60
27,00
27,10
27,51
Actual
26,90
27,11
28,28
27,51
Actual
19,10
19,20
19,30
19,70
2020
28,28
UKTR
2040
28,67
2060
29,06
2020
28,19
CCC–EQ
2040
28,57
2060
28,87
2020
17,31
2040
17,72
2060
18,12
2020
17,21
2040
17,61
2060
17,92
2020
28,28
2040
28,67
2060
29,05
2020
28,18
2040
28,57
2060
28,86
2020
25,29
2040
25,68
2060
26,06
2020
25,19
2040
25,58
2060
25,87
2020
26,99
2040
27,38
2060
27,77
2020
27,09
2040
27,38
2060
27,77
2020
27,30
2040
27,70
2060
28,10
2020
27,40
2040
27,70
2060
28,10
2020
19,77
2040
20,34
2060
20,91
2020
19,48
2040
19,86
20,15
Estación
S4022
Media
T66%
T75%
T90%
S6424
Media
T66%
T75%
T90%
S3882
Media
T66%
T75%
T90%
S2827
Media
T66%
T75%
T90%
S4974
Media
T66%
T75%
T90%
S7947
Media
T66%
T75%
T90%
Actual
25,90
26,20
26,30
26,51
Actual
26,70
26,90
27,10
27,20
Actual
27,60
27,72
27,90
28,40
Actual
26,00
26,10
26,10
26,40
Actual
25,10
25,13
25,40
25,90
Actual
21,40
21,68
21,83
21,93
2020
26,58
UKTR
2040
27,17
2060
27,75
2020
26,29
CCC–EQ
2040
26,68
2060
26,97
2020
27,47
2040
28,04
2060
28,72
2020
27,18
2040
27,47
2060
27,85
2020
28,28
2040
28,76
2060
29,34
2020
28,08
2040
28,37
2060
28,76
2020
26,67
2040
27,15
2060
27,72
2020
26,48
2040
26,76
2060
27,15
2020
25,76
2040
26,23
2060
26,80
2020
25,57
2040
25,85
2060
26,23
2020
22,36
2040
23,22
2060
23,99
2020
21,88
2040
22,26
2060
22,74
2060
Leyenda
Mayor que T 66 % Actual
Mayor que T 75 % Actual
Mayor que T 90 % Actual
85
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
ANÁLISIS PRELIMINAR DE POSIBLES LINEAMIENTOS GENERALES DE ADAPTACIÓN
El Tercer Informe de Evaluación (TIE) del PICC establece en su Reporte de Síntesis (PICC, 2002)
que “la adaptación ya no es una opción, sino una necesidad, dado que el cambio del clima y los
impactos relacionados con este cambio ya están sucediendo. La adaptación preventiva y reactiva,
que variará según el lugar y el sector, puede ayudar a reducir los impactos adversos del cambio
climático, mejorar los efectos beneficiosos, y producir muchos efectos secundarios inmediatos,
pero no ha de evitar todos los daños” (Pregunta 9 del Reporte de Síntesis).
En general, estudios realizados a nivel mundial en el área del desarrollo sostenible han llegado a la
conclusión, recogida en el TIE, que la capacidad de adaptación es mucho menor entre los países
pobres, y en los sectores más pobres de la población en cualquier país del mundo.
Las incertidumbres más importantes para lograr un conjunto coherente de políticas y medidas de
adaptación al cambio climático, que se integren con las políticas más generales de desarrollo
sostenible en el país, se encuentran en los siguientes aspectos :
•
La gruesa escala de los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA), que no
permiten una evaluación precisa de los impactos y las vulnerabilidades; actualmente hay una
fuerte corriente para el desarrollo de los denominados “Modelos Regionales”, que toman las
condiciones de borde generadas por los MCGA, y tienen una resolución espacial del orden de
los 0,5º x 0,5º, es decir, aproximadamente 50 km de lado. Aún así, es importante señalar que
en este contexto, una “región” típica puede ser Sudamérica o toda el área del Océano Índico.
•
El desconocimiento de los posibles efectos secundarios, no sólo de las medidas y/o políticas de
adaptación per se, sino también de la aceptabilidad por parte de la población y de su velocidad
de aplicación.
•
Conocimiento insuficiente de los costos y beneficios de las medidas a aplicar.
Un aspecto muy importante a considerar cuando se piensa en actividades y/o políticas de
adaptación al cambio climático es que, en muchos casos, se trata de las mismas que deberían
adoptarse para optimizar la realización de las actividades socioeconómicas en función de la
variabilidad climática natural, ya que, simplificando al extremo, el cambio climático es en esencia
un incremento de ésta.
Por ejemplo, usar la información climática para planificar las épocas de siembra más seguras en
una región, es una actividad que en los países desarrollados realizan tanto los productores como
los sectores financieros (Bancos Crediticios, Compañías Aseguradoras) como parte de sus análisis
básicos para apoyo a la toma de decisiones estratégicas. Así pues, con este conocimiento previo,
reorganizar los calendarios de labores según el cambio climático no implica prácticamente ningún
gasto “extra” desde el punto de vista operativo.
En otros casos, por el contrario, las medidas y/o políticas de adaptación si implican una enorme
inversión de dinero y tiempo. Siguiendo con ejemplos del área agrícola, una posible política es el
86
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
desarrollo de nuevas variedades resistentes al calor y la sequía, lo que implica proyectos de
investigación en laboratorio y campo durante varios años.
Asimismo es importante señalar que las medidas de adaptación pueden (y deberían) ser tomadas
a todos los niveles : local, regional y nacional, tanto por los entes públicos como por las
organizaciones privadas y los ciudadanos en general.
Desde este punto de vista, una condición básica para el éxito de cualquier medida que se
implemente, es un profundo esfuerzo de información para, y educación de, los distintos actores
sociales, ya que en esencia se requiere a nivel mundial un profundo cambio en los patrones de uso
de los recursos naturales, así como en los patrones de consumo de bienes y servicios.
Las medidas y/o políticas de adaptación a los cambios en el régimen hídrico cubren un amplio
espectro de posibilidades, incluyendo los aspectos :
• legales (por ejemplo, normativas de uso de agua y creación de “policías de agua”);
•
económicos (por ejemplo, fijar precios del agua y crear “mercados de agua”
•
•
fiscales (tanto incentivos como “castigos”, por ej. a través de impuestos, según se necesiten
para garantizar un uso adecuado del recurso agua);
de ordenamiento territorial (por ej., zonificación de zonas protegidas por ser fuentes de agua);
•
de reforzamiento intra e interinstitucional (por ejemplo, lograr el manejo integrado de cuencas);
•
sociales (por ejemplo, organización de las comunidades rurales para gestión del agua);
•
de investigación (por ejemplo, desarrollo de variedades agrícolas, sistemas de producción
agrícola, desarrollo de tecnologías más eficientes para recolección, transporte y disposición del
agua, entre otras.);
•
construcción de infraestructura.
La adaptación a los cambios en el régimen térmico es un problema mayor, ya que las posibles
medidas son más restringidas, y además muchas de ellas implican un mayor uso de agua y de
energía. En el área agrícola la más importante sería el desarrollo de variedades resistentes al
calor, y en los asentamientos humanos una reorientación del estilo de construcciones,
aprovechando el calentamiento–enfriamiento pasivo y aumentando las zonas verdes.
Con relación a los eventos extremos, los tipos principales de medidas de adaptación son por un
lado el desarrollo de sistemas de prevención y alerta temprana, lo que implica un gasto importante
en mantener y mejorar las redes de mediciones básicas (climáticas y de otros factores), y por el
otro lado el desarrollo del manejo integrado de riesgos, que tiene a su vez relaciones profundas
con las actividades de ordenamiento territorial y de preparación para enfrentar desastres.
87
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
• Todos los Modelos de Circulación General de la Atmósfera (MCGA) incluidos en el MAGICC–
SCENGEN representan adecuadamente la forma del transcurso anual promedio de la
precipitación en todas las grillas que ocupa Venezuela (patrones unimodales y bimodales). Por
otro lado, la línea base temporal (promedio 1961–1990) del MAGICC–SCENGEN no representa
adecuadamente a los valores de la precipitación del país, cuando se la compara con valores
promedio espaciales provenientes de estaciones climáticas nacionales; en general :
o entre los 0º a 5ºN (grilla 8 Amazonas y grilla 9 sur de Bolívar) todos los modelos
subestiman ligeramente (menos del 10%);
o entre los 5ºN a 10ºN todos los modelos sobreestiman : de 20%–25% en los Andes (grilla
4), de 35%–45% en los Llanos (grilla 5) y de 25%–40% en el norte de Bolívar (grilla 6);
o entre los 10ºN a 15ºN los modelos sobreestiman de 30%–40% hacia el norte de Zulia y
Falcón (grilla 1) y subestiman en la zona norte–costera (norte de Yaracuy, Carabobo,
Aragua, Dtto. Federal, Miranda y Anzoátegui, grilla 2); los modelos no proporcionan los
valores absolutos (mm) de la grilla 3 (nor–oriente).
Por esta razón se decidió estimar la precipitación futura aplicando los valores porcentuales que
los modelos simulan a los valores de precipitación de las estaciones climáticas nacionales.
• El signo del cambio que los modelos simulan (– “futuro seco” , + “futuro lluvioso”) se mantiene
independientemente de los períodos de 30 años analizados, de los Escenarios de Emisiones de
Gases de Efecto Invernadero (EEGEI) y del nivel de Sensitividad Climática, mientras que los
valores del cambio son afectados significativamente por los tres factores.
• Para todos los MCGA, los EEGEI que producen cambios máximos son el SRES–A1 a principios
de Siglo (2025) y SRES–A2 al final del Siglo (2100). El Escenario de Emisiones que produce
cambios mínimos es el SRES–B1, en cualquier grupo de 30 años del Siglo XXI.
• El nivel de Sensitividad Climática afecta muy significativamente a los valores de cambio, al punto
de que la combinación del “mejor” EEGEI con Sensitividad Alta produce cambios mayores que la
combinación del “peor” EEGEI con Sensitividad Baja, lo que parece señalar que la Sensitividad
ejerce un efecto mayor en las simulaciones que el tipo de EEGEI. Estos resultados implican que
la Sensitividad representa en estos momentos la incertidumbre más importante a resolver.
• La incertidumbre acerca del verdadero nivel de Sensitividad del Sistema Climático implica
también que entra dentro de lo posible la ocurrencia de cambios repentinos y a gran escala, por
lo que a nivel internacional comienza a utilizarse la fraseología “potencial para sorpresas”.
• A pesar de que sobre los 16 modelos contenidos en el MAGICC–SCENGEN más de la mitad
simulan un futuro preponderantemente con cambios positivos en la precipitación (“lluvioso”), un
elevado porcentaje de los 16 (del 57% al 78%, dependiendo de la grilla) simulan como seco al
88
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
trimestre de la época lluviosa, Jun–Ago, y entre el 43% y el 64% también simulan como seco al
trimestre de salida de aguas Sep–Nov.
• Con base a los criterios de simulación del transcurso anual y de la influencia del Evento “El Niño”
y el citado supra, de que la mayoría de los modelos simula a la época lluviosa como más seca en
el futuro, se seleccionaron dos modelos preponderantemente “secos”, el UKTR (United Kingdom
Meteorological Office) y el CCC–EQ (Canadian Center for Climate Modelling and Analysis).
• Con base a los resultados previos se definieron los tres Escenarios Climáticos como sigue :
o Escenario Climático Optimista : EEGEI SRES–B1, Sensitividad Climática Baja (1,5 ºC).
o Escenario Climático Intermedio : EEGEI SRES–A2, Sensitividad Climática Media (2,5 ºC).
o Escenario Climático Pesimista : EEGEI SRES–A2, Sensitividad Climática Alta (4,5 ºC).
• Los dos modelos se corrieron para los tres Escenarios Climáticos para tres lapsos futuros de 30
años cada uno, que se referencian por el año central : 2020 (2005–2035), 2040 (2025–2055) y
2060 (2045–2075).
• Ambos modelos (UKTR y CCC–EQ) presentan diferencias de signo consistentes temporal y
espacialmente para todos los Escenarios Climáticos en el cambio de precipitación y
temperatura. Los valores de los cambios de precipitación promedio anual varían desde
aproximadamente –5% en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta –25% en 2060 bajo
el Escenario Climático Pesimista. Los cambios de temperatura promedio anual varían desde
aproximadamente +0,3 ºC en 2020 bajo el Escenario Climático Optimista hasta +3,5 ºC en 2060
bajo el Escenario Climático Pesimista.
• Considerando la variabilidad espacial, es en la zona norte del país (grillas 1, 2 y 3) donde los
modelos presentan mayores diferencias, simulando el UKTR un futuro más seco, mientras que el
CCC–EQ simula un futuro más lluvioso.
• Considerando la variabilidad temporal, el trimestre de entrada de aguas Marzo–Mayo, es el que
presenta mayores diferencias : el UKTR lo simula como lluvioso y el CCC–EQ como seco.
• Ambos modelos coinciden en señalar un futuro más seco desde Junio hasta Febrero en toda la
franja central del país, desde los Andes, pasando por los Llanos Occidentales y Centrales hasta
los Llanos Orientales y norte de Bolívar (grillas 4, 5 y 6), así como en el sur de Bolívar (grilla 9).
Para nor–occidente (grilla 1) ambos simulan como más secos los trimestres Jun–Ago y Dic–Feb.
• Para los tres Escenarios Climáticos, el UKTR simula los mayores valores de cambio para la
precipitación en todas las grillas excepto los Andes (grilla 4), donde es el CCC–EQ el que señala
mayores cambios; espacialmente el UKTR simula los mayores cambios en la fachada oriental del
país (grillas 6 y 9). Para la temperatura, de nuevo el UKTR simula los mayores cambios en todas
las grillas y todos los niveles temporales analizados (promedios mensuales, trimestrales y anual).
89
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
• Debido a la disminución de la precipitación que ambos modelos simulan en el trimestre Dic–Feb,
es probable el incremento del riesgo de incendios forestales durante la época seca. También
aumentará la evaporación directa desde la superficie de los embalses, empeorando la situación
cíclica de disminución de niveles en la época seca.
• Debido a la disminución de la precipitación que ambos modelos simulan en el trimestre Jun–Ago,
es probable el incremento del riesgo para las actividades agrícolas en los Andes y los Llanos, y
es también probable la disminución del caudal del Caroní, lo que implicaría consecuencias
negativas para la generación de hidroelectricidad en Guri.
• Las simulaciones indican que para el 2060 más del 65 % de las estaciones tendrán valores tan
altos como 28 ºC de temperatura promedio anual, que actualmente ocurren en menos del 25 %
de las estaciones, con posibles efectos negativos para algunos cultivos, para animales y para la
salud humana.
• Actualmente, sólo el 29 % de las estaciones tienen valores bajos de Oscilación Térmica Diaria
(OTD < 9 ºC); para el 2060, el 53 % de las estaciones según el modelo CCC–EQ y el 76 % según
el UKTR sufrirán esta condición para el valor promedio anual, y valores aún menores de OTD
para la época lluviosa, con los consiguientes efectos negativos para la concentración de
azúcares en cultivos y la disipación de calor por los animales.
• Como un efecto indirecto del incremento de la temperatura, aumentará también la
Evapotranspiración de Referencia ó Potencial (ETP). Para el Escenario Climático Intermedio se
obtuvieron incrementos del orden del 1% al 12% en la mayoría de las estaciones, entre el 2020 y
el 2060; en algunos meses, en ciertas estaciones, el incremento alcanza casi el 18 %. El
incremento de la ETP reforzará el riesgo de ocurrencia de incendios forestales, así como las
pérdidas por evaporación directa de los embalses, especialmente en época seca. Asimismo,
para varias regiones del país, el aumento de la ETP contrarrestará el incremento de precipitación
simulado por el UKTR en Mar–May y por el CCC–EQ entre Marzo y Noviembre.
• Los efectos combinados de los cambios en la precipitación y la ETP, analizados a través de los
Balances Hídricos por la metodología de Thornthwaite indican lo siguiente :
o Cambios en las superficies ocupadas por los diferentes tipos climáticos : hoy día cerca del
39% del territorio está bajo climas vulnerables a la desertificación (áridos, semi–áridos y sub–
húmedos secos); ambos modelos simulan que hacia el 2060 el porcentaje aumentará a más
del 47%. El UKTR señala que el área semiárida se duplica, la sub–húmeda seca aumenta
muy ligeramente y la sub–húmeda húmeda también se incrementa, a expensas de las zonas
con climas húmedos, que disminuyen casi a la mitad. El CCC–EQ simula poco incremento del
área semiárida, el incremento en la sub–húmeda seca es mayor que según el UKTR, mientras
que la zona sub–húmeda húmeda permanecería casi igual que en la actualidad.
90
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
o Cambios en las superficies ocupadas por los diferentes rangos de meses húmedos
(ETR=ETP) : hoy día el área no adecuada para cultivos sin riego (menos de 4 meses
húmedos) representa cerca del 10% del territorio, y para el 2060 los modelos simulan un
incremento del 15% al 17% del área nacional.
El área con 4–6 meses húmedos se
incrementa ligeramente según ambos modelos, mientras que disminuye significativamente el
área con 6–8 meses húmedos, de 50% actualmente a alrededor de 35%–37% en 2060. Hay
un incremento muy significativo del área con 8–10 meses húmedos a expensas del área con
10–12 meses húmedos, que sufre una disminución de casi el 50%.
o Cambios en la Disponibilidad Total Anual Climática de Agua (P – ETP) : ambos modelos
simulan para todo el país, con la excepción del sur de Amazonas, menor disponibilidad anual
de agua en el futuro (incluso el CCC–EQ, porque como ya se explicó, parte del incremento de
la lluvia de este modelo es contrarrestado por el incremento de la ETP). El UKTR simula para
el 2060 de 100–200 mm menos de agua disponible al año en los Andes, 300–400 mm menos
en los Llanos y 700–800 mm menos de agua disponible al sur de Bolívar. El CCC–EQ simula
de 100–200 mm menos de agua disponible al año en el norte del país, 200–300 mm menos en
los Llanos y 300–400 mm menos en los Andes y el sur de Bolívar. A pesar de la diferencia de
valores, es preocupante que ambos modelos coincidan en señalar al sur de Bolívar como una
de las áreas en que el total anual de agua disponible disminuirá más fuertemente en el futuro.
o Cambios a lo largo del año de la Disponibilidad Climática de Agua (P – ETP) : la disponibilidad
futura de agua no disminuirá uniformemente, sino que será más fuerte en algunos meses.
Según el UKTR el trimestre con disminuciones máximas será el de Sep–Nov, mientras que
según el CCC–EQ tanto Sep–Nov como Mar–May son trimestres de fuerte disminución del
agua disponible. Los Andes y Cordillera de la Costa son las zonas con mayor incertidumbre,
ya que en Mar–May, Jun–Ago y Sep–Nov las simulaciones son de signo contrario.
o Cambios en los Excesos de agua : aunque parte del incremento de lluvia simulado por el
CCC–EQ es contrarrestada por el aumento de la ETP, el modelo simula un incremento anual
de los excesos al norte de los 10º N, concentrados en la costa occidental de Falcón, Yaracuy y
Carabobo, y luego en la costa oriental de Anzoátegui.
• Con relación al confort térmico, hoy día en Febrero el 53% de las estaciones tienen un Índice de
Temperatura–Humedad (THI) de Disconfort y el 47% lo tienen en el rango de Precaución. Para
el 2060, ambos modelos coinciden en que el 76% de las estaciones estará en Precaución. Para
Junio, hoy día el 41% de las estaciones están en Disconfort y el 59 % en Precaución, y para el
2060, el 82% de las estaciones según UKTR, y el 76% según CCC–EQ, estarán en Precaución.
• Con relación a los extremos, en el 74% de los casos analizados los modelos simulan que las
temperaturas promedio futuras serán mayores que el actual valor del Percentil 90%, es decir, que
un valor tan alto que hoy día ocurre sólo en el 10% de los años va a ser tan común que ocurrirá
por lo menos en la mitad de los años. En más de la mitad de las estaciones, dicha situación se
hará presente ya desde el 2020, y para el 2040 es generalizada.
91
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
• Las medidas y/o políticas de adaptación a los impactos del cambio climático son una necesidad
real que debe ser encarada con urgencia. Es casi imposible tomar medidas de adaptación para
proteger a los ecosistemas, y en general se considera que las medidas de adaptación ante los
cambios en la temperatura son menos extensas y de mayor costo de aplicación que las medidas
de adaptación posibles ante los cambios en los recursos hídricos.
• Se recomienda que el sector educativo incluya el tema del cambio climático en sus programas de
estudio, para comenzar a formar profesionales que consideren este nuevo aspecto de la
problemática ambiental. Esto es especialmente importante en el caso de las Facultades y
Escuelas relacionadas con las áreas agrícola y de recursos hídricos.
• Se recomienda iniciar una línea de investigación en la Facultad de Agronomía sobre los impactos
del cambio climático en el sector agrícola del país, la vulnerabilidad de los diferentes sistemas de
producción agrícola en Venezuela y las posibles medidas de adaptación requeridas.
92
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Allen, R.G., Smith, M., Perrier, A. y Pereira, L.S., 1994, “An Update for the Calculation of Reference
Evapotranspiration”, International Commission on Irrigation and Drainage (ICID) Bulletin, 1994, Vol. 43, Nº 2.
Andressen, R., Rincón, B. (1992). “Consecuencias hidrológicas del efecto invernadero en una cuenca
per–húmeda tropical (Río Catatumbo)”. En : Memorias del IV Encuentro Nacional de Clima, Agua y Tierra,
213–220. Colegio de Ingenieros de Venezuela, Caracas, Venezuela.
Andressen, R., Robock, A., Acevedo, M. (1996). “Escenarios de Cambio Climático por efecto
invernadero y deforestación para Venezuela”. En : Revista Geográfica Venezolana 37 : 221–249.
Universidad de Los Andes, Facultad de Ciencias Forestales y Ambientales, Instituto de Geografía y
Conservación de Recursos Naturales. Mérida, Venezuela.
Cárdenas, P., Alonso, R. (2003). “Variaciones de la Temperatura del Aire en Venezuela”. Proyecto
MARN–PNUD VEN/00/G31 “Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Venezuela”. Caracas,
Venezuela. 57 p.
Cárdenas, P., De Grazy, E. (2003). “Tendencia a largo plazo en la Precipitación para Venezuela”.
Proyecto MARN–PNUD VEN/00/G31 “Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Venezuela”.
Caracas, Venezuela. 43 p.
Cárdenas, P., Gil, C. (2003). “Impacto de los eventos El Niño–Oscilación del Sur en Venezuela”.
Proyecto MARN–PNUD VEN/00/G31 “Primera Comunicación Nacional en Cambio Climático de Venezuela”.
Caracas, Venezuela. 46 p.
Cárdenas, P., Martelo, M.T., García, L.F., Gil, A. (2003). “Impacto de los eventos El Niño – Oscilacion del
Sur en Venezuela. Parte II”. Corporación Andina de Fomento – CAF. Caracas, Venezuela. 187 p.
“Convención Marco de las Naciones Unidas para el Cambio Climático – CMNUCC”, (1999). Publicado
para la Secretaría de la CMNUCC por la Oficina de Información del PNUMA sobre las Convenciones
Ambientales. 30 p.
Consejo Interinstitucional del Cambio Climático – Bolivia (2000). “Primera Comunicación Nacional ante la
Convención de Cambio Climático”. La Paz, Bolivia. 114 p.
Corporación Andina de Fomento – CAF (2000). “Las Lecciones de El Niño – Memorias del Fenómeno El
Niño 1997-1998 : Retos y Propuestas para la región Andina. Vol 6 : Venezuela”. Caracas, Venezuela.
248 p.
Easterling, W.E., Kate, R.W. (1995). “Indexes of Leading Climate Indicators for Impact Assessment”.
En: Climatic Change 31 : 623–648. Kluwer Academic Publishers, Netherlands.
Grupo Nacional de Cambio Climático – Cuba (2001). “Primera Comunicación Nacional a la Convención
Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático”. La Habana, Cuba. 169 p.
Hulme, M., Wigley, T.M.L., Barrow, E.M., Raper, S.C.B., Centella, A., Smith, S. and Chipanshi, A.C. (2000).
“Using a Climate Scenario Generator for Vulnerability and Adaptation Assessments : MAGICC and
SCENGEN Versión 2.4 Workbook”. Climate Research Unit, Norwich, UK. 52 p.
93
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2001a). “The Scientifc Basis – Contribution of Working
Group I to the Third Assessment Report (TAR) of the IPCC”. Cambridge University Press, United
Kingdom. 881 p.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2001b).
“Impacts, Adaptation and Vulnerability –
Contribution of Working Group II to the Third Assessment Report (TAR) of the IPCC”. Cambridge
University Press, United Kingdom. 1032 p.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2001c). “Mitigation – Summary for Policymakers and
Technical Summary of the Working Group III Report for the TAR”. Cambridge University Press, United
Kingdom. 82 p.
Intergovernmental Panel on Climate Change (2002). “Workshop Report : Changes in Extreme Weather
and Climate Events”. 11-13 Junio, Beijing, China. 107 p.
Isaaks, E.H., Srivastava, R.M. (1989). “An introduction to Applied Geostatistics”. Oxford University Press,
New York, E.U.A. 561 p.
Lisboa, E., Martelo, M.T. (2003). “Análisis de eventos extremos de precipitación diaria mediante la
Distribución Generalizada de Pareto”. Proyecto MARN–PNUD VEN/00/G31 “Primera Comunicación
Nacional en Cambio Climático de Venezuela”. Caracas, Venezuela. 39 p.
MARNR–MEM. (1996). “Vulnerabilidad al incremento del nivel del mar originado por el cambio
climático global – Caso estudio Venezuela”. Financiado por el United States Country Studies Programme.
Ministerio del Ambiente y los Recursos Naturales, Venezuela. 130 p.
Martelo, M.T., Puche, M. (1997). “Cálculo del Balance Hídrico” en : Cursillo Regional de Trabajos Prácticos
sobre Técnicas Agrometeorológicas en la Agricultura Operativa de America Latina, 17–21 marzo, Paipa,
Colombia. Organización Meteorológica Mundial, Ginebra, Suiza. 270 p.
Martelo, M.T. (2002). “Influencia de las Variables Macroclimáticas en el clima de Venezuela”. Trabajo de
Ascenso a la categoría de Profesor Asistente, Facultad de Agronomía, Universidad Central de Venezuela.
Maracay, Venezuela. 192 p. más anexos.
Maytin, C.E., M.F. Acevedo, R. Jaimez, R. Andressen, M.A. Harwell, A. Robock y A. Azócar (1995).
“Potential effects of global climatic change on the phenology and yield of maize in Venezuela – A
report of the PAN–EARTH Proyect, Venezuela Case Study”. En : Climatic Change 29 : 189–211. Kluwer
Academic Publishers, Netherlands.
Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (2001). “Cambio Climático 2001. Informe de Síntesis”.
Traducción y edición por PNUMA/GRID–Arendal, Noruega. 207 p.
Puche, M. (2000). “Guías de Práctica de Climatología Agroambiental : Práctica 4. Temperatura del
Aire. Aplicaciones : THI y Grados–Día”. Postgrado de Ingeniería Agrícola, Facultad de Agronomía,
Universidad Central de Venezuela. Maracay, Venezuela. XX p.
Robock, A., R.P. Turco, M.A. Harwell, T.P. Ackerman, R. Andressen, H. Chang y M.V.K. Sivakumar (1993).
“Use of General Circulation Model Output in the creation of climate change Scenarios for impact
analysis”. En : Climatic Change 23 : 293–335. Kluwer Academic Publishers, Netherlands.
94
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
US Global Change Research Programm (2001). “Climate Change Impacts on The United States. The
potential consequences of Climate Variability and Change”. Cambridge University Press. Cambridge,
United Kingdom. 537 p. más apéndices.
World Meteorological Organization (1989). “Animal Health and Production at Extremes of Weather”.
Technical Note Nº 191. WMO–Nº 685. Ginebra, Suiza. 181 p.
World Meteorological Organization (2003). “The Global Climate System Review, June 1996–December
2001”. World Climate Data and Monitoring Programme, WMO–Nº 950. Ginebra, Suiza. 144 p.
95
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
ANEXO 1 – LISTADO DE LOS 16 MODELOS INCLUIDOS EN EL SCENGEN
• Modelo1 : UKTR desarrollado por el United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene en
la vertical 11 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 17 capas.
• Modelo2 : HadCM2 desarrollado por United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene en
la vertical 19 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 20 capas.
• Modelo3 : CSIRO–TR desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial Research Organization
(Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 21
capas.
• Modelo4 : ECHAM4 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania) a partir del modelo meteorológico
para pronóstico del European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) y una parametrización
que permite utilizarlo para simulaciones climáticas. El modelo tiene en la vertical 19 capas atmosféricas y
está acoplado al modelo oceánico OPYC3.
• Modelo5 : UKHI–EQ desarrollado por el United Kingdom Meteorological Office (Inglaterra). El modelo tiene
en la vertical 11 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada.
• Modelo6 : CSIRO2–EQ desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial Research Organization
(Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de
capa mezclada. Se distingue del Modelo10 (CSIRO1–EQ) por algunas modificaciones en el componente
atmosférico.
• Modelo7 : ECHAM3 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania). El modelo tiene en la vertical 19
capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico geostrófico con 11 capas. Tiene unas
condiciones de borde con un “inicio caliente”.
• Modelo8 : UIUC–EQ desarrollado por la Universidad de Ilinois en Urbana-Champaign. El modelo tiene en la
vertical 11 capas atmosféricas y fue añadido a un modelo oceánico “slab”. Es el único de los modelos
incluidos que considera el efecto de los Aerosoles de Sulfato.
• Modelo9 : ECHAM1 desarrollado por el Instituto Max Planck (Alemania). El modelo tiene en la vertical 19
capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico geostrófico con 11 capas. Tiene unas
condiciones de borde con un “inicio frío”.
• Modelo10 : CSIRO1–EQ desarrollado por desarrollado por la Commonwealth Science and Industrial
Research Organization (Australia). El modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un
modelo oceánico de capa mezclada.
• Modelo11 : CCC–EQ desarrollado por el Canadian Center for Climate Modelling and Analysis (Canadá). El
modelo tiene en la vertical 10 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada.
• Modelo12 : GFDL–TR desarrollado por el Geophisycal Fluid Dynamics Laboratory (Estados Unidos). El
modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 12 capas.
• Modelo13 : BMRC–EQ desarrollado por Bureau of Meteorology Research Center (Australia). El modelo
tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de capa mezclada.
• Modelo14 : CGCM1 desarrollado por el Canadian Center for Climate Modelling and Analysis (Canadá). El
modelo tiene en la vertical 10 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 29 capas.
• Modelo15 : NCAR–DOE desarrollado por el National Center of Atmospheric Research (Estados Unidos). El
modelo tiene en la vertical 9 capas atmosféricas y está acoplado a un modelo oceánico de 20 capas.
• Modelo16 : CCRS/NIES desarrollado por Center for Climate Research Studies (universidad de Tokio) –
National Institute for Environmental Studies (Japón). El modelo tiene en la vertical 20 capas atmosféricas y
está acoplado a un modelo oceánico de 17 capas.
96
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
ANEXO 2 – LISTADO DE LAS CIENTO TRES (103) ESTACIONES DE PRECIPITACIÓN
LONG
LAT
SERIAL
GRILLA
-69,6792
11,4181
232
2
Coro-Aeropuerto
ESTACIÓN
ALTURA
21
EDO.
FA
-67,6839
10,3522
426
2
Rancho Grande
1160
AR
CA
-67,9961
10,1908
461
2
Valencia-Gfv
460
-67,6389
10,2553
466
2
Maracay-Aeropuerto
436
AR
-67,9953
9,9606
491
5
Las Dos Bocas
550
CA
VA
-66,9800
10,6028
503
2
Maiquetía-Aeropuerto
63
-66,9314
10,4114
563
2
Caracas-La Mariposa
980
MI
-64,2906
11,0250
795
3
San Francisco Macanao
88
NE
-71,2883
10,8869
1009
1
Quisiro
20
ZU
-71,6000
10,6333
1015
1
Maracaibo-Aeropuerto
65
ZU
-71,0186
10,4703
1059
1
Quiroz-El Tablazo
115
ZU
-72,2972
10,3306
1071
1
Villa Del Rosario
86
ZU
ZU
-72,5622
10,0564
1092
1
Machiques-Granja M.A.C.
99
-70,5314
10,2442
1174
1
Quebrada Arriba
615
LA
-70,0819
10,1628
1187
1
Carora-Granja
413
LA
-69,9422
10,5897
1231
2
Baragua
383
LA
-69,2386
10,5506
1238
2
Moroturo
190
LA
-69,4633
10,2903
1265
2
Bobare
660
LA
-69,3167
10,0667
1282
2
Barquisimeto-Aeropuerto
613
LA
-68,7378
10,3639
1343
2
San Felipe
320
YA
-68,8697
10,1442
1381
2
Central Matilde
235
YA
-67,1600
10,4400
1425
2
Alto De Ño Leon
2101
DF
-67,0833
10,3894
1446
2
Sitio Oropeza
1628
MI
-67,2611
10,2814
1455
2
La Urbina-Quebrada Seca
650
AR
-66,1250
10,5400
1508
2
Carenero
10
MI
-66,1667
10,4750
1516
2
Curiepe
30
MI
-66,2817
10,4167
1534
2
El Cafe
65
MI
-66,5167
10,3833
1542
2
Palo Gacho
500
MI
-64,6303
10,2172
1751
3
Puerto La Cruz
15
AN
-64,6833
10,1333
1773
3
Barcelona-Aeropuerto
7
AN
-64,3894
10,0175
1796
3
Bergantin
310
AN
-63,8358
10,9711
1806
3
Porlamar
17
NE
-63,1061
10,5778
1828
3
Tunapuy
53
SU
-63,9317
10,2500
1869
3
Cumanacoa-La Granja
234
SU
-63,8158
10,1828
1873
3
Cocollar
834
SU
-62,3025
10,5833
1928
3
Guiria-Aeropuerto
13
SU
-70,1197
9,8125
2106
4
El Jabon
1499
LA
-70,1106
9,9506
2108
4
Sicarigua
475
LA
-70,4067
10,0175
2110
1
Prieto-Los Lopez
539
LA
-70,9333
9,8167
2117
4
Mene Grande
27
ZU
-70,2733
9,8681
2118
4
El Empedrado
844
LA
-70,2825
9,6686
2126
4
Valle Hondo
800
TR
-70,2222
9,6367
2136
4
Carache
1157
TR
-69,8600
9,5872
2139
5
Sabana Grande-Guago
1388
LA
-70,6739
9,5353
2141
4
Cenizo-Campamento Vivian
124
TR
-70,4167
9,6353
2146
4
Guamas De Monay
272
TR
-70,3333
9,4731
2147
4
Santa Ana
1601
TR
97
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
LONG
LAT
SERIAL
GRILLA
-70,5328
9,7069
2151
4
Sabana Grande
Estación – Anexo 2 (Cont.)
ALTURA
200
EDO.
TR
-70,4261
9,3700
2156
4
Trujillo-Liceo
790
TR
-70,6619
9,3064
2162
4
Escuque
1001
TR
-70,6622
9,3658
2172
4
Las Cruces
756
TR
-70,5283
9,2511
2185
4
Santiago De Trujillo
1180
TR
-70,7081
9,0475
2193
4
La Mesa De Esnujaque
1747
TR
-70,6561
9,0833
2195
4
Jajo
1693
TR
-69,6567
9,7425
2234
5
Sanare
1330
LA
-69,0981
9,6669
2239
5
Agua Blanca
175
PO
-69,9553
9,6911
2241
5
Humocaro Bajo
941
LA
-69,2333
9,5500
2264
5
Acarigua-Aeropuerto
226
PO
-69,7333
9,0167
2299
5
Guanare-Aeropuerto
163
PO
-68,2939
9,9217
2316
5
Tinaquillo
385
CO
-68,0500
9,6500
2349
5
El Pao-Oficina
128
CO
-65,1639
9,9639
2608
5
Clarines
12
AN
-65,1969
9,6017
2648
5
Onoto
35
AN
-64,7389
9,9678
2703
6
San Bernardino
160
AN
-64,5764
9,9583
2713
6
Curataquiche
69
AN
-64,3525
9,9083
2717
6
Santa Ines
160
AN
-64,7444
9,7853
2722
6
El Carito
100
AN
-64,2925
9,5811
2755
6
Santa Rosa
280
AN
-63,1833
9,7500
2827
6
Maturín-Aeropuerto
68
MO
-61,0944
9,1861
2911
6
San Jose De Yaruara
-71,2850
8,5500
3042
4
Mesa De Ejido
-71,1569
8,5989
3047
4
-71,9167
8,2667
3074
4
-72,1631
8,1667
3082
-70,4133
8,7678
3126
2
DA
1520
ME
Mérida-Aeropuerto
1479
ME
Pueblo Hondo
2100
TA
4
Mesa De Seboruco
485
TA
4
Barinitas
550
BA
-64,7164
8,8453
3712
6
Pariaguan
240
AN
-63,5367
8,1300
3882
6
Ciudad Bolívar-Aeropuerto
43
BO
BO
-62,6558
8,2914
3933
6
Caroni Macagua
57
-72,4500
7,9167
4012
4
Ure¥A
350
TA
-72,4500
7,8500
4022
4
S.Antonio Táchira-Aeropto
377
TA
-70,7500
7,2500
4172
4
Guasdualito
130
AP
-69,4833
7,0500
4291
5
Elorza
90
AP
-67,4697
7,8944
4404
5
S.Fernando Apure-Aeropto
47
AP
-65,6406
7,4833
4660
5
Santa Rosalia
72
BO
-64,8486
6,9833
4663
6
Las Trincheras
230
BO
-61,4900
7,4333
4907
6
Hato Buena Vista
171
BO
-62,9500
7,8500
4970
6
Guri-Campamento Las Babas
293
BO
-61,1167
7,3000
4974
6
Tumeremo
180
BO
-66,7900
10,5033
5027
2
Caracas-Caurimare
965
MI
-67,2667
6,9333
5408
5
Hato Uranon
78
AP
-63,3333
6,8333
5887
6
La Paragua
290
BO
-61,6306
6,7472
5924
6
El Dorado
120
BO
-67,6333
5,6833
6424
5
Puerto Ayacucho-Aeropto
73
AM
-62,8894
6,5067
6928
6
Arekuna
345
BO
-62,6700
5,3597
6931
6
Uriman
395
BO
-61,7167
5,5833
6933
6
Kavanayen
1200
BO
-61,7278
4,9814
7906
9
Wonken
950
BO
98
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
LONG
LAT
SERIAL
GRILLA
-61,1144
4,6014
7947
9
Santa Elena De Uairen
Estación – Anexo 2 (Cont.)
ALTURA
868
EDO.
BO
-67,0500
1,9333
9401
8
San Carlos Rio Negro
119
AM
-65,8017
3,1436
9402
8
Tama-Tama
112
AM
-67,1400
3,9353
9404
8
Santa Barbara-Orinoco
120
AM
-65,2167
5,0667
9408
5
Yekuana
138
AM
-65,2500
2,8000
9415
8
Santa Maria Guaicas
116
AM
ANEXO 3 – LISTADO DE LAS SETENTA Y UN (71) ESTACIONES DE TEMPERATURA
LONG
SERIAL
GRILLA
ALTURA
EDO.
-72,26
LAT
11,0722
88
1
El Carbón
ESTACIÓN
50
ZU
-69,6792
11,4181
232
2
Coro
21
LA
-68,3672
11,0353
396
2
Tocuyo de la Costa
5
FA
-67,8611
10,0847
450
2
Samán Mocho
425
AR
-67,6389
10,2553
466
2
Maracay
436
AR
-66,9800
10,6028
503
2
Maiqueita
63
VA
-66,9314
10,4114
563
2
Caracas-La Mariposa
980
MI
-66,8667
10,1481
582
2
Cua-Tovar
230
MI
-64,2906
11,0250
795
3
San Fco. Macanao
88
NE
-63,9667
10,9167
871
3
Porlamar
24
NE
-71,6000
10,6333
1015
1
Maracaibo
65
ZU
-72,5622
10,0564
1092
1
Machiques-Granja
99
ZU
-69,2386
10,5506
1238
2
Moroturo
190
LA
-69,3167
10,0667
1282
2
Barquisimeto
613
LA
-67,2833
10,4167
1435
2
Colonia Tov.
1790
AR
-63,6000
10,5000
1717
3
Cariaco
12
SU
-64,1058
10,9064
1740
3
Punta Piedras
3
NE
-64,6833
10,1333
1773
3
Barcelona
7
AN
-64,5667
10,0833
1790
3
La Corcovada
90
SU
-63,9317
10,2500
1869
3
Cumanacoa-Granja
234
SU
-62,3025
10,5833
1928
3
Guiria
13
SU
-71,2114
10,0333
1931
1
Canal-VOC
2
ZU
-71,8992
8,9764
2099
4
Sta.Barbara Zulia
5
ZU
ZU
-70,9333
9,8167
2117
4
Mene Grande
27
-69,6275
9,9197
2204
5
Quibor
682
LA
-69,2333
9,5500
2264
5
Acarigua
226
PO
-69,8000
9,0667
2281
5
Mesa de Cavacas
255
PO
-69,7333
9,0167
2299
5
Guanare
163
PO
-68,5619
9,6975
2311
5
San Carlos-Unellez
213
PO
-66,0639
9,4506
2513
5
Presa Tamanaco
160
CO
-66,9561
9,8167
2520
5
Embalse Camatagua
330
AR
-66,9167
9,4167
2562
5
Carrizal
160
GU
-66,0000
9,2167
2589
5
Valle La Pascua
184
GU
-63,1833
9,7500
2827
6
Maturin
68
MO
-62,0556
9,0889
2914
6
Tucupita-Granja
10
DA
-71,1569
8,5989
3047
4
Merida
1479
ME
-71,7444
8,3417
3141
4
Tovar
952
ME
99
Ing. MsC María Teresa Martelo – “Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela”.
LONG
ALTURA
EDO.
-69,8167
LAT
8,8328
SERIAL
3220
GRILLA ESTACIÓN – Anexo 3 (Cont.)
5
San Nicolás
133
PO
-68,3703
8,4842
3331
5
Arismendi
85
AP
GU
-67,3167
8,8833
3400
5
Biológica Los Llanos
86
-64,2167
8,8667
3715
6
El Tigre-CIA
265
AN
-63,5367
8,1300
3882
6
Cdad.Bolivar
43
BO
-62,3833
8,0167
3994
6
Upata
327
BO
-72,4500
7,8500
4022
4
S.Antonio Táchira
377
TA
-72,0958
7,9844
4072
4
Páramo El Zumbador
2570
ME
-70,7500
7,2500
4172
4
Guasdualito
130
AP
-69,4833
7,0500
4291
5
Elorza
90
AP
-69,3431
8,0056
4292
5
Bruzual
80
AP
-69,1400
7,5622
4296
5
Mantecal
79
AP
-67,4697
7,8944
4404
5
S.Fdo.Apure
47
AP
-65,1811
7,4208
4667
5
Maripa
35
AN
-64,7750
7,7028
4712
6
Musinacio
52
AN
-61,1167
7,3000
4974
6
Tumeremo
180
BO
15
VA
-66,5783
10,6228
5011
2
Los Caracas
-66,9053
10,3803
5018
2
El Laurel
-67,2667
6,9333
5408
5
Hato Urañon
-67,4500
6,1833
5484
5
Puerto Paez
47
AP
-61,1667
6,7569
5911
6
Anacoco
90
DA
AM
1249
MI
78
AP
-67,6333
5,6833
6424
5
Pto.Ayacucho
73
-62,3361
5,7389
6850
6
Kamarata
460
BO
-61,1144
4,6014
7947
9
Sta.Elena Uairen
868
BO
-72,2500
8,0333
8092
4
Colón
825
TA
-71,9047
7,7536
9060
4
El Paradero
1120
TA
-67,1333
10,5333
9311
2
Carayaca
972
MI
-67,4181
10,0814
9350
2
El Cortijo
490
AR
-67,1400
3,9353
9404
8
Sta. Bárbara del Orinoco
120
AM
-67,6667
4,0000
9405
8
San Fernando Atabapo
112
AM
-65,2167
5,0667
9408
5
Yekuana
138
BO
-66,1667
5,2333
9410
5
San Juan Manapiare
140
AM
-65,2500
2,8000
9415
8
Sta. Maria de Guaicas
116
AM
-67,1986
10,4561
9632
2
Bajo Seco
2006
CA
100
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
ANEXO 4 – VALORES DE CAMBIO MENSUALES Y TRIMESTRALES PARA LA PRECIPITACIÓN Y TEMPERATURA FUTURAS SEGÚN
LOS MODELOS UKTR Y CCC-EQ, PARA LOS TRES ESCENARIOS CLIMÁTICOS.
Tabla 1. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
1
-3,7
-3,3
1,4
9,1
0,3
-0,6
-2,1
-3,5
-3,3
-1,9
-3,3
-2,8
-3,1
1,5
-2,0
-2,7
-1,9
2
-3,0
-3,4
-0,6
5,8
-1,7
-1,0
-1,4
-2,6
-2,6
-2,7
-5,8
-6,4
-4,9
-0,2
-1,8
-3,5
-2,5
3
-0,4
-3,5
4,3
9,4
-0,5
2,4
-2,3
-1,6
-1,3
-3,4
-3,4
-5,8
-3,8
2,4
-0,9
-2,6
-1,5
4
-5,6
-3,9
22,9
9,1
0,3
2,2
-2,2
-3,4
0,0
-1,8
-2,7
-1,6
-2,6
2,5
-0,8
-1,4
-0,5
5
-5,9
-8,9
3,1
4,2
-1,0
0,6
-3,9
-5,5
-4,0
-6,0
-7,8
-8,9
-8,1
0,0
-2,8
-6,1
-3,9
6
-6,8
-11,4
-2,9
-4,1
-2,7
0,1
-2,9
-2,5
-4,2
-8,1
-7,8
-9,3
-9,0
-3,0
-2,0
-6,9
-4,5
8
-2,6
-5,4
6,2
4,6
0,3
-1,3
-3,2
-4,5
-1,0
-3,8
-4,0
-2,4
-3,2
2,2
-2,6
-3,2
-1,4
9
Grilla
-10,0
ENE
-11,9
FEB
4,9
MAR
3,3
ABR
-1,3
MAY
-3,2
JUN
-4,2
JUL
-5,3
AGO
-4,9
SEP
-8,1
OCT
-5,2
NOV
-7,3
DIC
-8,7
DIC-FEB
0,4
MAR-MAY
-3,9
JUN-AGO
-6,0
SEP-NOV
-3,8
ANUAL
1
-5,6
-5,0
2,2
13,7
0,4
-1,0
-3,2
-5,3
-5,1
-2,8
-5,0
-4,3
-4,7
2,3
-3,1
-4,1
-2,9
2
-4,6
-5,1
-0,9
8,8
-2,6
-1,5
-2,1
-3,9
-3,9
-4,1
-8,8
-9,6
-7,5
-0,3
-2,7
-5,2
-3,8
3
-0,6
-5,3
6,4
14,3
-0,8
3,7
-3,5
-2,3
-2,0
-5,1
-5,1
-8,7
-5,8
3,6
-1,4
-3,9
-2,3
4
-8,4
-5,9
34,6
13,7
0,4
3,3
-3,3
-5,1
-0,1
-2,8
-4,0
-2,4
-3,9
3,8
-1,3
-2,2
-0,8
5
-8,9
-13,4
4,6
6,3
-1,6
1,0
-5,8
-8,3
-6,1
-9,1
-11,7
-13,4
-12,2
0,0
-4,2
-9,2
-5,9
6
-10,3
-17,2
-4,4
-6,2
-4,1
0,2
-4,4
-3,7
-6,3
-12,3
-11,7
-14,1
-13,6
-4,5
-3,0
-10,4
-6,8
-2,0
8
-3,9
-8,2
9,4
7,0
0,4
-2,0
-4,8
-6,8
-1,5
-5,8
-6,1
-3,7
-4,8
3,3
-3,9
-4,8
9
-15,1
-17,9
7,4
5,0
-2,0
-4,8
-6,4
-7,9
-7,5
-12,3
-7,9
-11,0
-13,1
0,6
-5,9
-9,1
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
-5,8
ANUAL
1
-7,5
-6,6
2,9
18,2
0,6
-1,3
-4,3
-7,0
-6,8
-3,8
-6,7
-5,7
-6,3
3,0
-4,1
-5,5
-3,9
2
-6,1
-6,8
-1,3
11,7
-3,5
-2,0
-2,8
-5,2
-5,2
-5,4
-11,8
-12,9
-10,0
-0,5
-3,5
-7,0
-5,1
3
-0,8
-7,1
8,6
19,0
-1,0
4,9
-4,6
-3,1
-2,7
-6,8
-6,8
-11,6
-7,7
4,8
-1,9
-5,2
-3,1
4
-11,2
-7,9
46,2
18,2
0,5
4,4
-4,4
-6,8
-0,1
-3,7
-5,3
-3,2
-5,2
5,0
-1,7
-2,9
-1,0
5
-11,9
-17,9
6,2
8,4
-2,1
1,3
-7,8
-11,1
-8,1
-12,1
-15,6
-17,8
-16,3
0,0
-5,6
-12,3
-7,8
6
-13,7
-23,0
-5,9
-8,2
-5,4
0,3
-5,8
-5,0
-8,5
-16,4
-15,6
-18,8
-18,1
-6,1
-4,0
-13,9
-9,0
8
-5,2
-10,9
12,6
9,3
0,6
-2,7
-6,5
-9,1
-2,0
-7,7
-8,1
-4,9
-6,4
4,4
-5,2
-6,4
-2,7
9
-20,2
-23,9
9,9
6,7
-2,6
-6,4
-8,5
-10,6
-9,9
-16,4
-10,5
-14,6
-17,4
0,8
-7,9
-12,1
-7,7
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 2. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAR
1
-5,8
-5,2
2,2
2
-4,8
-5,3
3
-0,6
-5,5
4
-8,7
5
-9,2
6
-10,6
8
-4,0
9
-15,7
Grilla
ENE
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
-5,2
-3,0
-1,0
9,1
-2,7
-1,6
-2,2
-4,0
-4,0
6,7
14,8
-0,8
3,8
-3,6
-2,4
-2,1
-6,1
35,8
14,1
0,4
3,5
-3,5
-5,3
-0,1
-2,8
-4,2
-2,5
-4,1
3,9
-1,3
-2,2
-0,8
-13,9
4,8
6,5
-1,6
1,0
-6,0
-8,6
-6,3
-9,4
-12,1
-13,8
-12,7
0,0
-4,3
-9,5
-6,1
-17,8
-4,6
-6,4
-4,2
0,2
-4,5
-3,9
-6,6
-12,7
-12,1
-14,6
-14,1
-4,7
-3,1
-10,8
-7,0
-8,5
9,8
7,3
0,5
-2,1
-5,0
-7,1
-1,5
-6,0
-6,3
-3,8
-5,0
3,5
-4,1
-4,9
-2,1
-18,5
7,7
5,2
-2,0
-5,0
-6,6
-8,2
-7,7
-12,7
-8,2
-11,4
-13,5
0,7
-6,1
-9,4
JUN
JUL
AGO
SEP
-5,3
OCT
NOV
-4,9
2,4
-10,0
-7,7
-0,4
-2,7
-5,4
-4,0
-9,0
-6,0
3,7
-1,5
-4,0
-2,4
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
-4,3
ANUAL
-5,5
MAY
-9,1
-5,3
-3,2
SEP-NOV
-3,3
ABR
-4,2
JUN-AGO
-1,0
MAR
-4,4
MAR-MAY
0,4
FEB
-5,2
DIC-FEB
14,1
SEP-NOV
-3,0
-6,0
ANUAL
1
-10,3
-9,1
4,0
25,1
0,8
-1,8
-5,9
-9,7
-9,3
-5,2
-9,2
-7,8
-8,7
4,2
-5,6
-7,6
2
-8,4
-9,3
-1,8
16,1
-4,8
-2,8
-3,9
-7,1
-7,1
-7,5
-16,2
-17,7
-13,7
-0,6
-4,9
-9,6
-7,0
3
-1,0
-9,8
11,8
26,2
-1,4
6,7
-6,4
-4,3
-3,7
-9,4
-9,4
-15,9
-10,6
6,6
-2,6
-7,1
-4,3
4
-15,5
-10,9
63,6
25,1
0,7
6,1
-6,1
-9,4
-0,1
-5,1
-7,4
-4,4
-7,2
6,9
-2,3
-4,0
-1,4
5
-16,4
-24,6
8,5
11,6
-2,9
1,8
-10,7
-15,2
-11,2
-16,7
-21,6
-24,6
-22,5
0,0
-7,7
-16,9
-10,8
6
-18,9
-31,7
-8,2
-11,3
-7,5
0,4
-8,0
-6,9
-11,7
-22,6
-21,5
-25,9
-25,0
-8,3
-5,4
-19,1
-12,4
8
-7,1
-15,0
17,3
12,9
0,8
-3,7
-8,9
-12,5
-2,7
-10,6
-11,2
-6,7
-8,8
6,1
-7,2
-8,8
-3,7
9
Grilla
-27,8
ENE
-32,9
FEB
13,7
MAR
9,2
ABR
-3,6
MAY
-8,8
JUN
-11,8
JUL
-14,6
AGO
-13,7
SEP
-22,6
OCT
-14,5
NOV
-20,1
DIC
-24,0
DIC-FEB
1,2
MAR-MAY
-10,9
JUN-AGO
-16,7
SEP-NOV
-5,4
-10,6
ANUAL
1
-15,2
-13,5
5,8
37,0
1,1
-2,7
-8,7
-14,3
-13,7
-7,7
-13,5
-11,6
-12,8
6,2
-8,3
-11,1
-7,9
2
-12,4
-13,8
-2,6
23,7
-7,1
-4,1
-5,8
-10,5
-10,4
-11,0
-23,9
-26,1
-20,2
-0,9
-7,2
-14,2
-10,4
-6,3
3
-1,5
-14,5
17,4
38,6
-2,0
9,9
-9,4
-6,4
-5,4
-13,9
-13,9
-23,5
-15,7
9,7
-3,8
-10,5
4
-22,8
-16,0
93,7
37,0
1,1
9,0
-9,0
-13,9
-0,2
-7,5
-10,9
-6,5
-10,6
10,1
-3,4
-5,8
-2,0
5
-24,1
-36,2
12,5
17,0
-4,2
2,6
-15,8
-22,4
-16,5
-24,5
-31,8
-36,2
-33,1
0,0
-11,4
-24,9
-15,9
6
-27,8
-46,6
-12,0
-16,7
-11,0
0,6
-11,8
-10,1
-17,2
-33,3
-31,7
-38,1
-36,8
-12,3
-8,0
-28,1
-18,3
8
-10,5
-22,1
25,5
18,9
1,2
-5,5
-13,1
-18,5
-4,0
-15,6
-16,5
-9,9
-12,9
9,0
-10,6
-12,9
-5,5
9
-40,9
-48,5
20,2
13,5
-5,3
-13,0
-17,3
-21,5
-20,2
-33,3
-21,4
-29,7
-35,4
1,7
-16,0
-24,6
-15,6
102
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 3. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo UKTR – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
1
ENE
-8,0
FEB
MAR
-7,1
3,1
ABR
19,5
MAY
JUN
0,6
-1,4
JUL
-4,6
AGO
-7,5
SEP
-7,2
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
-4,1
-7,1
-6,1
-6,7
3,3
-4,4
-5,9
-4,2
-5,5
2
-6,6
-7,3
-1,4
12,5
-3,7
-2,2
-3,0
-5,5
-5,5
-5,8
-12,6
-13,8
-10,7
-0,5
-3,8
-7,5
3
-0,8
-7,6
9,2
20,4
-1,1
5,2
-4,9
-3,3
-2,8
-7,3
-7,3
-12,4
-8,3
5,1
-2,0
-5,5
-3,3
4
-12,0
-8,4
49,4
19,5
0,6
4,8
-4,8
-7,3
-0,1
-3,9
-5,7
-3,4
-5,6
5,3
-1,8
-3,1
-1,1
5
-12,7
-19,1
6,6
9,0
-2,2
1,4
-8,3
-11,8
-8,7
-12,9
-16,8
-19,1
-17,5
0,0
-6,0
-13,1
-8,4
6
-14,6
-24,6
-6,3
-8,8
-5,8
0,3
-6,2
-5,3
-9,1
-17,6
-16,7
-20,1
-19,4
-6,5
-4,2
-14,8
-9,6
8
-5,5
-11,7
13,4
10,0
0,6
-2,9
-6,9
-9,7
-2,1
-8,2
-8,7
-5,2
-6,8
4,8
-5,6
-6,8
-2,9
9
-21,6
-25,5
10,6
7,1
-2,8
-6,8
-9,1
-11,4
-10,6
-17,5
-11,3
-15,6
-18,6
0,9
-8,5
-13,0
-8,2
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
1
-14,4
-12,8
5,5
35,0
1,0
-2,5
-8,2
-13,5
-13,0
-7,3
-12,8
-10,9
-12,1
5,8
-7,9
-10,5
-7,5
2
-11,8
-13,0
-2,4
22,4
-6,7
-3,9
-5,4
-9,9
-9,9
-10,4
-22,6
-24,7
-19,1
-0,9
-6,8
-13,4
-9,8
3
-1,5
-13,7
16,5
36,6
-1,9
9,4
-8,9
-6,0
-5,1
-13,1
-13,1
-22,2
-14,8
9,2
-3,6
-9,9
-6,0
4
-21,5
-15,2
88,7
35,0
1,0
8,6
-8,5
-13,2
-0,2
-7,1
-10,3
-6,1
-10,0
9,6
-3,2
-5,5
-1,9
5
-22,8
-34,3
11,9
16,1
-4,0
2,5
-14,9
-21,2
-15,6
-23,2
-30,1
-34,3
-31,4
0,0
-10,8
-23,5
-15,1
6
-26,3
-44,2
-11,4
-15,8
-10,4
0,5
-11,2
-9,6
-16,3
-31,5
-30,0
-36,0
-34,8
-11,6
-7,6
-26,6
-17,3
8
-9,9
-21,0
24,2
17,9
1,1
-5,2
-12,4
-17,5
-3,8
-14,8
-15,6
-9,4
-12,3
8,6
-10,0
-12,3
-5,2
9
Grilla
-38,8
ENE
-45,9
FEB
19,1
MAR
12,8
ABR
-5,0
MAY
-12,3
JUN
-16,4
JUL
-20,4
AGO
-19,1
SEP
-31,5
OCT
-20,3
NOV
-28,1
DIC
-33,5
DIC-FEB
1,6
MAR-MAY
-15,2
JUN-AGO
-23,3
SEP-NOV
-14,7
ANUAL
1
-21,4
-19,0
8,3
52,2
1,6
-3,7
-12,2
-20,2
-19,3
-10,9
-19,1
-16,3
-18,0
8,7
-11,7
-15,7
-11,1
2
-17,5
-19,4
-3,6
33,4
-10,0
-5,8
-8,1
-14,8
-14,7
-15,6
-33,7
-36,8
-28,5
-1,4
-10,1
-20,0
-14,6
3
-2,2
-20,4
24,5
54,5
-2,9
14,0
-13,2
-9,0
-7,6
-19,6
-19,5
-33,1
-22,1
13,7
-5,4
-14,8
-8,9
4
-32,1
-22,6 132,1
52,2
1,5
12,7
-12,7
-19,6
-0,2
-10,5
-15,3
-9,1
-14,9
14,3
-4,8
-8,3
-2,9
5
-34,0
-51,1
17,7
24,0
-6,0
3,7
-22,3
-31,6
-23,3
-34,6
-44,8
-51,0
-46,7
0,0
-16,0
-35,1
-22,5
6
-39,2
-65,8
-17,0
-23,5
-15,5
0,8
-16,6
-14,3
-24,3
-47,0
-44,7
-53,7
-51,9
-17,3
-11,3
-39,7
-25,8
8
-14,8
-31,2
36,0
26,7
1,7
-7,7
-18,5
-26,0
-5,6
-22,0
-23,2
-14,0
-18,3
12,7
-14,9
-18,3
-7,8
9
-57,7
-68,4
28,4
19,1
-7,4
-18,3
-24,4
-30,4
-28,5
-46,9
-30,2
-41,8
-49,9
2,4
-22,6
-34,7
-22,0
103
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 4. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
EN E
FEB
JUL
-0,3
2,3
0,5
-0,7
1,6
5,3
-0,6
-0,2
4
-2,3
-2,7
-3,7
-6,3
-2,0
5
-0,3
-1,0
-4,3
-5,1
-3,4
-1,8
0,3
6
1,2
2,1
-3,2
-3,8
-2,5
-3,3
1,0
8
1,8
-0,3
0,4
-4,6
0,7
0,2
-2,7
9
0,1
-2,7
1,1
-2,7
1,2
-1,3
-1,7
MAR
ABR
1,5
JUN
3
FEB
-0,9
MAY
2
ENE
3,6
ABR
-2,0
Grilla
0,7
MAR
1
AGO
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
-3,7
2,8
3,1
2,7
4,8
-4,4
4,3
3,4
5,3
7,2
-1,8
-2,0
-1,9
-4,1
-5,2
-2,6
-0,9
-3,1
-2,2
-2,8
-3,3
-1,8
-4,2
-0,8
-2,7
-2,3
-0,1
-2,3
0,5
-3,0
-4,0
-1,3
-3,1
-0,7
-1,5
-1,5
-0,8
-2,4
-4,0
-5,8
-1,0
0,0
-1,4
-1,2
-4,3
-1,9
-2,4
-1,9
-3,3
-5,3
-3,7
-2,2
-0,2
-1,7
-3,7
AGO
SEP
OCT
0,9
DIC
-1,1
JUL
0,9
NOV
-1,1
JUN
0,4
OCT
1,2
MAY
2,0
SEP
-4,3
-1,3
-1,0
1,1
-0,3
0,7
0,2
-1,4
-3,0
-1,1
-0,6
0,8
2,2
0,7
-2,3
-3,8
-0,5
-0,7
1,3
3,1
1,3
-3,1
-2,8
-4,1
-1,9
-4,1
-3,3
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
-2,0
ANUAL
1
-3,0
1,1
5,5
-1,3
2,3
-6,5
1,8
3,1
0,7
1,3
1,3
-1,9
-1,6
1,6
-0,4
1,1
0,3
2
-0,4
3,5
0,7
-1,1
-1,6
-5,6
4,3
4,7
4,1
7,3
-2,2
-4,6
-1,6
-0,9
1,2
3,4
1,1
3
2,4
8,1
-0,9
-0,3
-1,7
-6,6
6,4
5,2
7,9
10,9
-3,5
-5,7
-0,8
-1,0
2,0
4,7
2,0
4
-3,4
-4,1
-5,5
-9,5
-3,1
-2,7
-3,0
-2,9
-6,1
-7,9
-3,9
-4,7
-4,2
-6,2
-2,8
-6,2
-5,0
5
-0,4
-1,5
-6,5
-7,7
-5,1
-2,8
0,5
-1,3
-4,7
-3,3
-4,3
-5,1
-2,8
-6,3
-1,1
-4,1
-3,5
6
1,8
3,2
-4,8
-5,8
-3,8
-4,9
1,6
-0,2
-3,5
0,7
-4,6
-6,0
-2,0
-4,7
-1,0
-2,3
-2,2
8
2,8
-0,4
0,6
-6,9
1,1
0,3
-4,1
-1,3
-3,6
-6,1
-8,7
-1,5
0,1
-2,1
-1,8
-6,5
-2,8
9
Grilla
0,2
EN E
-4,0
FEB
1,7
MAR
-4,1
ABR
1,8
MAY
-1,9
JUN
-2,6
JUL
-3,6
AGO
-2,8
SEP
-4,9
OCT
-8,1
NOV
-5,6
DIC
-3,4
DIC-FEB
-0,3
MAR-MAY
-2,6
JUN-AGO
-5,5
SEP-NOV
-2,9
ANUAL
1
-4,0
1,5
7,3
-1,8
3,1
-8,7
2,3
4,1
0,9
1,8
1,8
-2,5
-2,1
2,1
-0,6
1,5
0,4
2
-0,6
4,7
1,0
-1,4
-2,1
-7,4
5,7
6,2
5,4
9,7
-2,9
-6,1
-2,2
-1,2
1,6
4,5
1,4
3
3,1
10,8
-1,2
-0,4
-2,2
-8,8
8,6
6,9
10,6
14,5
-4,7
-7,6
-1,1
-1,4
2,6
6,3
2,6
4
-4,6
-5,4
-7,4
-12,7
-4,1
-3,5
-3,9
-3,9
-8,2
-10,6
-5,3
-6,2
-5,6
-8,3
-3,8
-8,3
-6,7
5
-0,5
-2,1
-8,6
-10,2
-6,8
-3,7
0,6
-1,7
-6,3
-4,3
-5,7
-6,7
-3,7
-8,4
-1,5
-5,4
-4,6
6
2,5
4,3
-6,4
-7,8
-5,0
-6,6
2,1
-0,3
-4,6
1,0
-6,1
-8,0
-2,7
-6,2
-1,3
-3,1
-3,0
8
3,7
-0,6
0,8
-9,2
1,4
0,3
-5,4
-1,7
-4,9
-8,1
-11,6
-1,9
0,1
-2,8
-2,4
-8,6
-3,8
9
0,2
-5,3
2,3
-5,5
2,4
-2,5
-3,5
-4,8
-3,8
-6,6
-10,8
-7,5
-4,5
-0,4
-3,5
-7,3
-3,9
104
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 5. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAY
JUN
JUL
AGO
2
-0,5
3,6
3
2,4
8,4
4
-3,6
-4,2
-5,7
5
-0,4
-1,6
-6,7
-7,9
-5,3
-2,9
0,5
6
1,9
3,3
-5,0
-6,0
-3,9
-5,1
1,6
8
2,9
-0,5
0,6
-7,2
1,1
0,3
-4,2
-1,3
9
0,2
ENE
-4,1
FEB
5,7
ABR
-3,1
Grilla
1,1
MAR
1
SEP
-1,4
2,4
-6,8
1,8
3,2
0,7
0,8
-1,1
-1,7
-5,8
4,4
4,8
-0,9
-0,3
-1,7
-6,8
6,7
5,4
-9,9
-3,2
-2,8
-3,1
-3,0
1,7
MAR
-4,3
ABR
1,9
MAY
-2,0
JUN
-2,7
JUL
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
1,4
1,4
-2,0
-1,6
1,7
-0,4
1,1
0,3
4,2
7,6
-2,3
-4,8
-1,7
-0,9
1,2
3,5
1,1
8,2
11,2
-3,6
-5,9
-0,8
-1,1
2,0
4,9
2,0
-6,4
-8,2
-4,1
-4,8
-4,3
-6,4
-3,0
-6,4
-5,2
-1,3
-4,9
-3,4
-4,4
-5,2
-2,9
-6,5
-1,2
-4,2
-3,6
-0,2
-3,6
0,8
-4,7
-6,3
-2,1
-4,8
-1,0
-2,4
-2,3
-3,8
-6,3
-9,0
-1,5
0,1
-2,2
-1,9
-6,7
-2,9
-3,7
AGO
-2,9
SEP
-5,1
OCT
-8,4
NOV
-5,8
DIC
-3,5
DIC-FEB
-0,3
MAR-MAY
-2,7
JUN-AGO
-5,7
SEP-NOV
-3,0
ANUAL
1
-5,6
2,0
10,1
-2,4
4,3
-12,0
3,2
5,7
1,2
2,4
2,4
-3,5
-2,9
3,0
-0,8
2,0
0,6
2
-0,8
6,5
1,4
-2,0
-2,9
-10,3
7,9
8,6
7,4
13,4
-4,0
-8,4
-3,0
-1,7
2,2
6,2
2,0
3
4,3
14,8
-1,6
-0,6
-3,1
-12,2
11,8
9,5
14,6
20,0
-6,4
-10,5
-1,5
-1,9
3,6
8,6
3,6
4
-6,3
-7,4
-10,1
-17,5
-5,7
-4,9
-5,4
-5,3
-11,3
-14,6
-7,2
-8,6
-7,6
-11,4
-5,2
-11,4
-9,3
5
-0,7
-2,9
-11,9
-14,1
-9,4
-5,1
0,8
-2,3
-8,7
-6,0
-7,8
-9,3
-5,1
-11,6
-2,1
-7,4
-6,3
6
3,4
5,9
-8,8
-10,7
-6,9
-9,1
2,9
-0,4
-6,4
1,3
-8,4
-11,1
-3,7
-8,5
-1,9
-4,3
-4,1
8
5,1
-0,8
1,1
-12,7
1,9
0,5
-7,5
-2,3
-6,7
-11,2
-16,0
-2,7
0,1
-3,9
-3,3
-11,9
-5,2
9
Grilla
0,3
ENE
-7,4
FEB
3,1
MAR
-7,6
ABR
3,3
MAY
-3,5
JUN
-4,8
JUL
-6,6
AGO
-5,2
SEP
-9,0
OCT
-14,8
NOV
-10,3
DIC
-6,2
DIC-FEB
-0,6
MAR-MAY
-4,8
JUN-AGO
-10,1
SEP-NOV
-5,4
ANUAL
1
-8,2
3,0
14,8
-3,5
6,3
-17,6
4,8
8,4
1,8
3,6
3,6
-5,2
-4,3
4,3
-1,2
3,0
0,8
2
-1,2
9,5
2,0
-2,9
-4,3
-15,1
11,6
12,6
11,0
19,8
-5,9
-12,4
-4,4
-2,4
3,2
9,1
2,9
3
6,4
21,8
-2,4
-0,9
-4,5
-17,9
17,4
14,1
21,5
29,4
-9,4
-15,5
-2,2
-2,8
5,3
12,7
5,3
4
-9,3
-11,0
-14,9
-25,8
-8,4
-7,2
-8,0
-7,9
-16,6
-21,4
-10,7
-12,6
-11,3
-16,8
-7,7
-16,8
-13,6
5
-1,0
-4,2
-17,5
-20,7
-13,8
-7,5
1,2
-3,5
-12,8
-8,8
-11,5
-13,7
-7,5
-17,0
-3,1
-11,0
-9,4
6
5,0
8,8
-13,0
-15,7
-10,2
-13,4
4,3
-0,6
-9,4
2,0
-12,3
-16,3
-5,4
-12,6
-2,7
-6,3
-6,0
8
7,5
-1,2
1,6
-18,7
2,9
0,7
-11,1
-3,5
-9,9
-16,4
-23,6
-3,9
0,2
-5,7
-4,9
-17,5
-7,6
9
0,4
-10,8
4,6
-11,1
4,9
-5,2
-7,1
-9,7
-7,6
-13,3
-21,8
-15,1
-9,1
-0,9
-7,1
-14,9
-8,0
105
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 6. Cambios Porcentuales (%) de la Precipitación – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
-8,0
6,1
6,6
5,8
10,4
-3,1
-6,5
-2,3
-1,3
1,7
4,8
1,5
9,2
7,4
11,4
15,5
-5,0
-8,1
-1,2
-1,5
2,8
6,7
2,8
4
-4,9
-5,8
-7,9
-13,6
-4,4
-3,8
-4,2
-4,2
-8,8
-11,3
-5,6
-6,7
-5,9
-8,8
-4,1
-8,8
-7,2
5
-0,5
-2,2
-9,2
-10,9
-7,3
-3,9
0,6
-1,8
-6,7
-4,6
-6,1
-7,2
-4,0
-9,0
-1,6
-5,8
-4,9
6
2,6
4,6
-6,9
-8,3
-5,4
-7,1
2,2
-0,3
-4,9
1,0
-6,5
-8,6
-2,9
-6,6
-1,4
-3,3
-3,2
8
4,0
-0,6
0,8
-9,9
1,5
0,3
-5,8
-1,8
-5,2
-8,7
-12,4
-2,1
0,1
-3,0
-2,6
-9,2
-4,0
9
0,2
-5,7
2,4
-5,9
2,6
-2,7
-3,7
-5,1
-4,0
-7,0
-11,5
-8,0
-4,8
-0,5
-3,8
-7,9
-4,2
MAR-MAY
JUN-AGO
1,6
ANUAL
-9,4
DIC-FEB
-0,6
SEP-NOV
-2,3
DIC
2,3
JUN-AGO
-2,4
NOV
-2,2
MAR-MAY
-1,5
OCT
-2,7
DIC-FEB
-0,5
SEP
1,9
DIC
1,0
AGO
1,9
NOV
-1,3
JUL
0,9
OCT
5,0
JUN
4,4
SEP
11,5
MAY
2,5
AGO
3,4
ABR
-9,3
JUL
-0,6
MAR
3,3
JUN
3
FEB
-1,9
MAY
2
ENE
7,8
ABR
-4,3
Grilla
1,6
MAR
1
SEP-NOV
0,4
ANUAL
1
-7,8
2,8
14,1
-3,4
5,9
-16,7
4,5
7,9
1,7
3,4
3,4
-4,9
-4,0
4,1
-1,1
2,8
0,8
2
-1,1
9,0
1,9
-2,7
-4,1
-14,3
11,0
11,9
10,4
18,7
-5,6
-11,8
-4,2
-2,3
3,0
8,6
2,7
3
6,0
20,7
-2,3
-0,8
-4,3
-17,0
16,5
13,3
20,4
27,8
-8,9
-14,6
-2,1
-2,7
5,0
12,1
5,0
4
-8,8
-10,4
-14,1
-24,4
-7,9
-6,8
-7,6
-7,5
-15,7
-20,3
-10,1
-12,0
-10,7
-15,9
-7,3
-15,9
-12,9
5
-0,9
-4,0
-16,6
-19,6
-13,1
-7,1
1,2
-3,3
-12,1
-8,3
-10,9
-12,9
-7,1
-16,1
-2,9
-10,4
-8,9
6
4,7
8,3
-12,3
-14,9
-9,6
-12,7
4,0
-0,5
-8,9
1,9
-11,7
-15,5
-5,1
-11,9
-2,6
-6,0
-5,7
8
7,1
-1,1
1,5
-17,7
2,7
0,6
-10,5
-3,3
-9,3
-15,6
-22,4
-3,7
0,2
-5,4
-4,7
-16,6
-7,2
9
Grilla
0,4
ENE
-10,3
FEB
4,3
MAR
-10,5
ABR
4,7
MAY
-4,9
JUN
-6,7
JUL
-9,1
AGO
-7,2
SEP
-12,6
OCT
-20,7
NOV
-14,3
DIC
-8,6
DIC-FEB
-0,9
MAR-MAY
-6,7
JUN-AGO
-14,1
SEP-NOV
-7,6
ANUAL
1
-11,5
4,2
20,9
-5,0
8,9
-24,9
6,7
11,8
2,5
5,1
5,0
-7,3
-6,0
6,1
-1,7
4,2
1,2
2
-1,7
13,4
2,8
-4,1
-6,1
-21,3
16,3
17,8
15,4
27,9
-8,3
-17,5
-6,3
-3,4
4,5
12,8
4,1
3
9,0
30,8
-3,4
-1,3
-6,4
-25,3
24,6
19,8
30,4
41,4
-13,3
-21,8
-3,1
-4,0
7,5
18,0
7,4
4
-13,1
-15,5
-21,1
-36,4
-11,8
-10,1
-11,3
-11,1
-23,5
-30,2
-15,0
-17,9
-15,9
-23,6
-10,9
-23,7
-19,2
5
-1,4
-5,9
-24,7
-29,2
-19,5
-10,5
1,7
-4,9
-18,0
-12,4
-16,3
-19,3
-10,6
-24,0
-4,3
-15,4
-13,2
6
7,0
12,3
-18,4
-22,2
-14,4
-18,9
6,0
-0,8
-13,2
2,8
-17,4
-23,0
-7,7
-17,8
-3,8
-8,9
-8,5
8
10,6
-1,7
2,2
-26,4
4,0
0,9
-15,6
-4,9
-13,9
-23,2
-33,3
-5,6
0,3
-8,1
-6,9
-24,7
-10,7
9
0,6
-15,3
6,4
-15,7
6,9
-7,3
-10,0
-13,6
-10,8
-18,8
-30,8
-21,4
-12,8
-1,3
-10,1
-21,0
-11,2
106
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 7. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV
ANUAL
1
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
2
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
4
0,7
0,6
0,4
0,2
0,3
0,4
0,4
0,4
0,5
0,4
0,4
0,7
0,6
0,3
0,4
0,4
0,4
5
0,8
0,6
0,5
0,4
0,4
0,4
0,4
0,4
0,6
0,6
0,5
0,7
0,7
0,4
0,4
0,6
0,5
6
0,6
0,6
0,5
0,4
0,4
0,3
0,3
0,3
0,4
0,4
0,4
0,5
0,6
0,4
0,3
0,4
0,4
8
0,8
0,8
0,6
0,4
0,4
0,4
0,4
0,5
0,6
0,7
0,6
0,7
0,8
0,5
0,4
0,6
0,6
9
0,9
0,9
0,7
0,4
0,4
0,5
0,5
0,6
0,7
0,9
0,7
0,7
0,9
0,5
0,5
0,8
Grilla
ENE
FEB
MAR
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1
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
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0,5
2
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0,4
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0,5
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0,4
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0,5
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3
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0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,4
0,4
0,4
0,4
0,4
0,5
0,5
0,5
0,4
0,4
4
1,1
0,9
0,6
0,3
0,5
0,5
0,6
0,7
0,7
0,7
0,7
1,0
1,0
0,5
0,6
0,7
0,7
5
1,1
0,9
0,7
0,6
0,6
0,6
0,5
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0,8
1,1
1,1
0,7
0,6
0,8
0,8
6
0,9
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,5
0,5
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0,7
8
1,3
1,2
1,0
0,6
0,6
0,6
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0,9
1,1
1,2
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0,9
0,9
9
Grilla
1,4
ENE
1,4
FEB
1,0
MAR
0,7
ABR
0,7
MAY
0,7
JUN
0,8
JUL
0,9
AGO
1,1
SEP
1,3
OCT
1,0
NOV
1,1
DIC
1,3
DIC-FEB
0,8
MAR-MAY
0,8
JUN-AGO
1,1
SEP-NOV
1,0
ANUAL
1
0,7
0,7
0,6
0,6
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,6
2
0,7
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0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
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0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
3
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,5
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0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
4
1,5
1,1
0,8
0,4
0,7
0,7
0,8
0,9
1,0
0,9
0,9
1,3
1,3
0,6
0,8
0,9
0,9
5
1,5
1,2
1,0
0,8
0,8
0,8
0,7
0,9
1,1
1,1
1,0
1,5
1,4
0,9
0,8
1,1
1,0
6
1,1
1,2
1,1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,6
0,8
0,9
0,8
1,0
1,1
0,9
0,6
0,8
0,9
8
1,7
1,6
1,3
0,8
0,8
0,8
0,8
1,0
1,1
1,3
1,2
1,4
1,6
1,0
0,9
1,2
1,1
9
1,8
1,8
1,4
0,9
0,9
1,0
1,0
1,1
1,5
1,7
1,4
1,5
1,7
1,0
1,0
1,5
1,3
107
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 8. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
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FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
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AGO
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OCT
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DIC
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JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
2
0,5
0,5
0,4
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,4
0,4
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,5
3
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,5
0,4
0,4
0,4
0,4
0,4
0,4
0,5
0,5
0,5
0,4
0,4
4
1,2
0,9
0,6
0,3
0,5
0,6
0,6
0,7
0,8
0,7
0,7
1,0
1,0
0,5
0,6
0,7
0,7
5
1,2
0,9
0,8
0,6
0,6
0,6
0,6
0,7
0,9
0,9
0,8
1,1
1,1
0,7
0,6
0,9
0,8
6
0,9
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,5
0,5
0,6
0,7
0,6
0,8
0,9
0,7
0,5
0,6
0,7
8
1,3
1,3
1,0
0,6
0,6
0,6
0,6
0,8
0,9
1,0
0,9
1,1
1,2
0,7
0,7
0,9
0,9
9
1,4
1,4
1,1
0,7
0,7
0,8
0,8
0,9
1,1
1,3
1,1
1,1
1,3
0,8
0,8
1,2
1,0
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
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AGO
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OCT
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DIC
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MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
0,9
0,9
0,8
0,9
0,9
0,9
0,9
0,8
0,8
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
0,9
2
0,9
0,9
0,8
0,9
0,9
0,9
0,8
0,7
0,8
0,8
0,8
0,9
0,9
0,8
0,8
0,8
0,9
3
0,8
0,8
0,8
0,9
0,8
0,9
0,8
0,7
0,8
0,8
0,8
0,8
0,8
0,8
0,8
0,8
0,8
4
2,0
1,6
1,1
0,6
0,9
1,0
1,1
1,2
1,4
1,2
1,3
1,9
1,8
0,9
1,1
1,3
1,3
5
2,1
1,7
1,4
1,1
1,1
1,1
1,0
1,2
1,6
1,5
1,4
2,0
1,9
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1,6
1,6
1,5
1,3
1,1
0,9
0,8
0,9
1,1
1,3
1,1
1,4
1,5
1,3
0,9
1,1
1,2
8
2,3
2,3
1,8
1,1
1,1
1,1
1,1
1,4
1,6
1,9
1,6
1,9
2,2
1,3
1,2
1,7
1,6
2,1
1,9
9
Grilla
2,5
ENE
2,5
FEB
1,9
MAR
1,3
ABR
1,2
MAY
1,4
JUN
1,4
JUL
1,6
AGO
2,0
SEP
2,4
OCT
1,9
NOV
2,0
DIC
2,4
DIC-FEB
1,4
MAR-MAY
1,4
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
1,4
1,4
1,2
1,3
1,4
1,4
1,3
1,2
1,2
1,3
1,3
1,4
1,4
1,3
1,3
1,3
1,3
2
1,4
1,3
1,2
1,3
1,3
1,3
1,2
1,1
1,2
1,2
1,2
1,3
1,3
1,2
1,2
1,2
1,3
3
1,2
1,2
1,2
1,3
1,2
1,3
1,2
1,1
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
4
3,0
2,3
1,6
0,9
1,4
1,5
1,6
1,8
2,0
1,8
1,9
2,7
2,6
1,3
1,6
1,9
1,9
5
3,1
2,5
2,0
1,7
1,6
1,6
1,5
1,8
2,3
2,2
2,1
3,0
2,9
1,8
1,6
2,2
2,1
6
2,3
2,4
2,2
1,9
1,6
1,4
1,2
1,3
1,6
1,9
1,6
2,0
2,2
1,9
1,3
1,6
1,8
8
3,4
3,3
2,6
1,6
1,6
1,7
1,6
2,0
2,3
2,7
2,4
2,9
3,2
1,9
1,8
2,5
2,3
9
3,7
3,7
2,8
1,9
1,8
2,0
2,1
2,3
3,0
3,5
2,8
3,0
3,5
2,1
2,1
3,1
2,7
108
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 9. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo UKTR – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
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AGO
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OCT
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DIC
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MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
0,7
0,7
0,6
0,7
0,7
0,7
0,7
0,6
0,6
0,7
0,7
0,7
0,7
0,7
0,7
0,7
0,7
2
0,7
0,7
0,6
0,7
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,7
3
0,6
0,6
0,6
0,7
0,6
0,7
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
0,6
4
1,6
1,2
0,8
0,5
0,7
0,8
0,8
0,9
1,1
0,9
1,0
1,4
1,4
0,7
0,8
1,0
1,0
5
1,6
1,3
1,1
0,9
0,9
0,8
0,8
0,9
1,2
1,2
1,1
1,6
1,5
0,9
0,9
1,2
1,1
6
1,2
1,3
1,1
1,0
0,8
0,7
0,6
0,7
0,9
1,0
0,8
1,1
1,2
1,0
0,7
0,9
0,9
8
1,8
1,8
1,4
0,8
0,8
0,9
0,9
1,1
1,2
1,4
1,3
1,5
1,7
1,0
0,9
1,3
1,2
9
1,9
2,0
1,5
1,0
0,9
1,1
1,1
1,2
1,6
1,8
1,5
1,6
1,8
1,1
1,1
1,6
1,4
Grilla
ENE
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MAR-MAY
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SEP-NOV ANUAL
1
1,3
1,3
1,2
1,2
1,3
1,3
1,2
1,1
1,2
1,2
1,2
1,3
1,3
1,2
1,2
1,2
1,2
2
1,3
1,2
1,1
1,2
1,2
1,2
1,2
1,0
1,1
1,1
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,1
1,2
3
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,2
1,1
1,0
1,1
1,1
1,1
1,1
1,2
1,2
1,2
1,1
1,1
4
2,9
2,2
1,5
0,9
1,3
1,4
1,5
1,7
1,9
1,7
1,8
2,6
2,5
1,2
1,5
1,8
1,8
5
2,9
2,3
1,9
1,6
1,5
1,5
1,4
1,7
2,2
2,1
2,0
2,8
2,7
1,7
1,5
2,1
2,0
6
2,2
2,3
2,1
1,8
1,5
1,3
1,2
1,2
1,5
1,8
1,5
1,9
2,1
1,8
1,2
1,5
1,7
8
3,2
3,2
2,5
1,5
1,5
1,6
1,5
1,9
2,2
2,6
2,3
2,7
3,0
1,8
1,7
2,3
2,2
2,9
2,6
9
Grilla
3,5
ENE
3,5
FEB
2,6
MAR
1,8
ABR
1,7
MAY
1,9
JUN
2,0
JUL
2,2
AGO
2,8
SEP
3,3
OCT
2,6
NOV
2,8
DIC
3,3
DIC-FEB
2,0
MAR-MAY
2,0
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
2,0
2,0
1,7
1,8
2,0
2,0
1,8
1,6
1,7
1,8
1,8
2,0
2,0
1,8
1,8
1,8
1,8
2
2,0
1,8
1,6
1,8
1,8
1,8
1,7
1,5
1,6
1,6
1,7
1,8
1,8
1,7
1,7
1,6
1,8
3
1,7
1,7
1,7
1,8
1,7
1,8
1,6
1,5
1,6
1,6
1,6
1,6
1,7
1,7
1,7
1,6
1,6
4
4,3
3,3
2,2
1,3
2,0
2,1
2,2
2,5
2,8
2,5
2,6
3,8
3,7
1,8
2,2
2,6
2,6
5
4,4
3,5
2,8
2,4
2,3
2,2
2,1
2,5
3,3
3,2
2,9
4,2
4,0
2,5
2,3
3,2
2,9
6
3,3
3,4
3,1
2,6
2,2
2,0
1,7
1,8
2,3
2,6
2,2
2,8
3,2
2,6
1,8
2,3
2,5
8
4,8
4,7
3,7
2,2
2,2
2,4
2,3
2,8
3,3
3,8
3,4
4,0
4,5
2,7
2,5
3,5
3,3
9
5,2
5,3
3,9
2,6
2,5
2,8
2,9
3,3
4,2
4,9
3,9
4,2
4,9
2,9
2,9
4,4
3,8
109
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 10. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático OPTIMISTA (SRES-B1, Sensitividad 1,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
Grilla
ENE
FEB
MAR
ABR
MAY
JUN
JUL
AGO
SEP
OCT
NOV
DIC
DIC-FEB
MAR-MAY
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
2
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
4
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
0,3
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0,7
110
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 11. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático INTERMEDIO (SRES-A2, Sensitividad 2,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
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9
0,6
0,6
0,5
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4
0,8
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0,8
5
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0,8
0,9
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0,8
6
0,8
0,9
0,9
0,9
0,9
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8
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0,9
0,9
0,9
0,7
0,7
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1,0
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0,9
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0,8
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0,7
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0,8
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0,9
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1,0
NOV
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1,0
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0,9
MAR-MAY
0,8
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
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1,3
1,3
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1,3
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1,1
1,0
1,1
1,1
1,2
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1,1
1,2
6
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1,3
1,3
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1,3
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1,0
1,1
1,1
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1,1
1,2
8
1,4
1,4
1,3
1,3
1,1
1,1
1,1
1,3
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1,1
1,4
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1,2
1,3
9
1,5
1,5
1,4
1,3
1,1
1,1
1,1
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1,5
1,6
1,5
1,3
1,2
1,4
1,4
111
Ing. MsC María Teresa Martelo – Consecuencias Ambientales Generales del Cambio Climático en Venezuela.
Tabla 12. Cambios Absolutos (° C) de la Temperatura – Modelo CCC-EQ – Escenario Climático PESIMISTA (SRES-A2, Sensitividad 4,5 °C)
Períodos 2005-2035 centrado en 2020 (superior); 2025-2055 centrado en 2040 (centro); 2045-2075 centrado en 2060 (inferior).
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0,6
0,7
0,7
0,6
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0,5
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0,6
0,7
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
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0,6
0,6
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0,6
0,5
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0,7
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0,5
0,6
0,6
0,7
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0,6
0,6
8
0,7
0,7
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,7
0,7
0,6
0,6
0,7
0,7
0,6
0,6
0,6
0,7
9
0,8
0,8
0,8
0,7
0,6
0,6
0,6
0,8
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0,8
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1,0
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1,1
2
1,1
1,1
1,2
1,2
1,1
1,1
1,1
1,1
1,2
1,0
0,9
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1,2
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3
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1,1
1,2
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1,1
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1,0
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1,1
1,0
1,1
4
1,1
1,2
1,2
1,2
1,1
1,1
1,1
1,2
1,1
0,9
1,0
1,0
1,1
1,2
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1,0
1,1
5
1,1
1,1
1,2
1,2
1,1
1,1
1,1
1,2
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1,1
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1,1
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6
1,1
1,2
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1,1
1,2
1,2
1,0
0,9
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1,1
1,2
1,2
1,0
1,1
8
1,3
1,3
1,2
1,2
1,0
1,0
1,0
1,2
1,2
1,0
1,1
1,3
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1,1
1,1
1,1
1,2
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1,4
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1,4
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1,4
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1,4
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1,2
MAR-MAY
1,1
JUN-AGO
SEP-NOV ANUAL
1
1,7
1,8
1,8
1,8
1,6
1,5
1,6
1,7
1,7
1,5
1,5
1,5
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1,8
1,6
1,6
1,6
2
1,7
1,7
1,8
1,8
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1,8
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1,5
1,6
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1,7
1,5
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1,7
1,8
1,8
1,8
1,6
1,6
1,7
1,8
1,6
1,4
1,5
1,5
1,6
1,8
1,7
1,5
1,6
5
1,7
1,7
1,8
1,8
1,7
1,7
1,7
1,8
1,6
1,4
1,5
1,5
1,7
1,8
1,7
1,5
1,7
6
1,6
1,8
1,8
1,8
1,8
1,8
1,7
1,8
1,8
1,5
1,4
1,5
1,6
1,8
1,8
1,5
1,7
8
1,9
1,9
1,8
1,8
1,5
1,5
1,5
1,8
1,8
1,5
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1,9
1,9
1,7
1,6
1,7
1,8
9
2,0
2,1
2,0
1,8
1,6
1,5
1,6
2,0
2,0
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2,0
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2,1
1,8
1,7
2,0
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112