Tendencias régimen extremal

Cambio climático en la costa
Fernando J. Méndez
Instituto de Hidráulica Ambiental “IH Cantabria”
Grupo de Ingeniería Oceanográfica y de Costas
Universidad de Cantabria
“Efectos del cambio climático en el litoral español”(2002-2004)
Oficina Española de Cambio Climático
(Ministerio de Medio Ambiente, ESPAÑA)
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo
largo del litoral español
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Fase III: Establecimiento de estrategias
Clima marítimo
¿Cúal es la forma en planta de estas playas?
Predominant Waves
(Mean energy flux)
N 12º E
N 2º E
CP 1
CP 2
αmin
Po2 • • Po1
Clima marítimo
¿Cómo estimamos el transporte de sedimentos longitudinal?
Tordera River
?
ar
e
3 /y
m
North
Clima marítimo
¿Con qué frecuencia se produce la inundación de esta playa?
Clima marítimo
¿Cuál debe ser el tamaño de los bloques de este dique de bloques?
Clima marítimo
¿Cuántas horas al año la agitación en el interior de la dársena es superior a 30 cm?
Clima marítimo
¿Cuán frecuente es el rebase del oleaje en este dique de protección de
las instalaciones pesqueras?
Clima marítimo
¿Cúal es la forma en planta de estas playas?
¿Cómo estimamos el transporte de sedimentos longitudinal?
¿Con qué frecuencia se produce la inundación de esta playa?
¿Cuántas horas al año la agitación es superior a 30 cm?
¿Cuál debe ser el tamaño de los bloques de este dique de bloques?
¿Cuán frecuente es el rebase del oleaje en este dique de protección de las
instalaciones pesqueras?
Necesitamos determinar el clima marítimo en las inmediaciones de la obra,
obteniendo los regímenes medio y extremal de diversos parámetros del estado de mar
Clima marítimo
• Wave climate R.O.M.
(Recomendaciones para Obras Marítimas, Puertos del Estado 2001)
Capítulo 2: Criterios generales de proyecto
“Toda obra marítima se construye para satisfacer,
durante un determinado intervalo de tiempo, diversos
requerimientos de fiabilidad, funcionalidad y
operatividad”
fiablidad
funcionalidad
y operatividad
Condiciones extremas
Régimen extremal de clima marítimo
Condiciones medias
Régimen medio de clima marítimo
Clima marítimo
• Clima marítimo
Régimen extremal
FIABILIDAD
W = f(H,T,Θ)
Ru = f(H,T,Θ)
Clima marítimo
• Clima marítimo
Régimen medio
FUNCIONALIDAD
y OPERATIVIDAD
Agitación = f(H,T,Θ)
Operatividad depende también de la duración
De excedencia de H
Transporte de sedimentos = f(H,T,Θ)
Forma en planta depende la dirección
del flujo medio de energía
Clima marítimo
• Clima marítimo
Curva de estados de mar
Parámetros estadístico/espectrales del estado de mar: Hs,Tp, θ
Clima marítimo
• Clima marítimo
Régimen medio
“Distribución estadística de un parámetro de estado de mar en un
tiempo determinado”
• mensual
• estacional
• anual
Periodo de tiempo en el cual las condiciones energéticas
Son cuasi-estacionarias (en general entre 1 y 3 horas)
Papel probabilístico Lognormal
Hs
9.00
8.00
7.00
6.00
5.00
R. escalar de Hs en 2
μ = -1.775
σ = 1.167
Ho
4.00
3.00
Hs(m)
2.00
Ho
1.00
0.90
0.80
0.70
0.60
0.50
0.40
Sea state time series
0.99999
0.99990
0.99900
Prob
PROBABILIDAD ACUMULADA
CDF FH(H)
0.99800
0.99000
0.98000
0.95000
0.90000
0.80000
0.70000
0.60000
0.50000
0.40000
0.20000
0.10000
0.05000
0.01000
tt
0.02000
0.10
0.00100
0.20
0.30000
P(Hs ≤ Hs0)
0.30
Clima marítimo
• Clima marítimo
• Rosa de oleaje
N
NNW
NNE
NW
NE
WNW
ENE
W
E
0%
2%
4%
6%
WSW
8%
ESE
SW
SE
SSW
SSE
S
Averaged Hs-Direction distribution on deep waters
metros.
>0 - 0.25
>0.25 - 0.5
>0.5 - 0.75
>0.75 - 1
>1 - 1.5
>1.5 - 2
>2 - 3
>3
Clima marítimo
• Clima marítimo
N
NNE
NNW
NW
Variabilidad interanual
NE
Hs media diaria
Daily averaged Significant
wave height
WNW
ENE
W
6
E
0%
N
NNW
5
4%
6%
NNE
NW
NE
WSW
WNW
4
2%
m.
metros.
>0 - 0.25
>0.25 - 0.5
>0.5 - 0.75
>0.75 - 1
>1 - 1.5
>1.5 - 2
>2 - 3
>3
ESE
ENE
SW
SE
SSW
SSE
S
3
W
1962
E
0%
2%
4%
6%
8%
N
NNW
2
WSW
NNE
ESE
NW
1
SW
NE
SE
WNW
SSW
0
1955
ENE
SSE
S
1960
1965
1970
1975
1980
Años
Years
1985
1990
1995
2000
2005
1958-2001
W
E
0%
2%
4%
6%
WSW
8%
ESE
SW
SE
SSW
SSE
S
1978
m.
metros.
>0 - 0.25
>0.25 - 0.5
>0.5 - 0.75
>0.75 - 1
>1 - 1.5
>1.5 - 2
>2 - 3
>3
1. Motivación
Tendencias recientes
¿ Está siendo afectado el clima marítimo
por el cambio climático ?
1. Motivación
“ Un pequeño cambio en la SST puede inducir cambios en
la frecuencia e intensidad de los eventos extremos “
1. Motivación
¿están…
Plataformas petrolíferas
Fiabilidad de las obras
marítimas
Ecosistemas marinos Operatividad de puertos
playas
Riesgo de inundación
… siendo afectados por cambios en el clima marítimo ?
Estamos interesados en tendencias de…
• nivel medio del mar
• régimen medio de Hs
• dirección del flujo de energía
• intensidad y frecuencia de eventos extremos (Hs, marea meteorológica, viento)
• niveles extremos y riesgo de inundación
1. Motivación
HERRAMIENTAS: registros históricos
Instrumentales
• mareógrafos (1900 – 2000)
• boyas (1975 – 2000)
Obtenidos numéricamente (1950 – 2000)
• Reanalisis de oleaje
• Reanálisis de nivel del mar
• Buenos
cuantitativamente
• Dispersos en espacio
• Registros cortos
• Buenos cualitativamente
• Buena definición
espacial
• Registros largos
OBJECTIVOS
• Calibrar espacialmente los modelos de reanálisis
• Desarrollar herramientas estadísticas para estimar
tendencias de cambio en parámetros de clima marítimo
Índice
1. Motivación
2. Calibración espacial
3. Escalas temporales de interés
4. Tendencias régimen medio
1. Variables escalares
2. Variables direccionales
5. Tendencias en régimen extremal
6. Efectos en el litoral español
CALIBRACION
Project HIPOCAS (HIndcast of dynamic Processes of the Ocean and Coastal
AreaS of Europe)
• Puertos del Estado
•44-year reanalysis (1958-2001)
• Hourly time resolution
• Spatial resolution 0.125º
• Homogeneous atmospheric forcing
• Data quality: very good qualitatively
but slight differences quantitatively
(comparing with existing buoys)
EPPE, 2003
CALIBRACION
CALIBRACION
Después de la calibración…
Cada punto se puede
considerar como una boya
direccional en profundidades
indefinidas
Tomas et al (2007)
Índice
1. Motivación
2. Calibración espacial
3. Escalas temporales de interés
4. Tendencias régimen medio
1. Variables escalares
2. Variables direccionales
5. Tendencias en régimen extremal
6. Efectos en el litoral español
Escalas temporales de interés
Estacional
Interanual
Secular
Escalas temporales de interés
Estacional
Interanual
Secular
The NAO High Phase
•
•
•
•
•
•
•
•
Stronger subtropical high
Deeper Icelandic Low
Increased pressure difference
Stronger storms move north
Warm & wet winters in Europe
Cold & dry winters in Canada
Mild & wet winters in East US
Intense “vortex” (circumpolar
winds in stratosphere)
The NAO Low Phase
•
•
•
•
•
•
•
•
Weak Icelandic low
Weak subtropical high
Less Pressure difference
Fewer storms move west
Mediterranean is moist
Northern Europe is cold
US east cost is cold & snowy
Weak stratospheric polar vortex
Escalas temporales de interés
Estacional
Interanual
Secular
N eventos acumulados
• Higher rate of ocurrence of extreme events in the
Mediterranean during a negative NAO phase
Escalas temporales de interés
Estacional
Interanual
Secular
Índice
1. Motivación
2. Calibración espacial
3. Escalas temporales de interés
4. Tendencias régimen medio
1. Variables escalares
2. Variables direccionales
5. Tendencias en régimen extremal
6. Efectos en el litoral español
Tendencias régimen medio
VARIABLES ESCALARES
• Distribución mensual de Lognormal
• Parametros: μ, σ.
⎡ −(ln( Hs ) − μ ) 2 ⎤
f ( Hs; μ , σ ) =
exp ⎢
⎥
2
2
σ
Hsσ 2π
⎣
⎦
1
↓
Unidad de tiempo = 1 mes
↓
Ajuste a modelo no lineal con estacionalidad y tendencia de largo plazo
[ β 0 + β1 ⋅ sen(kt ) + β 2 cos(kt ) + β 3 sen(2kt ) + β 4 cos(2kt )] ⋅ eβ t
5
Tendencias régimen medio
ajuste
Tendencias régimen medio
Bondad ajuste
Tendencias régimen medio
VARIABLES DIRECCIONALES
uuuuur 1
uur 1
r
r
2
2
FE = ρ gH cg = ρ gH cg (cosθ H i + sin θ H j )
8
8
uuur
r
r
Joint pdf (Hs,θ)
Proportion of energy against the direction
Tendencias régimen medio
VARIABLES DIRECCIONALES
“Familias de oleaje”
Tendencias régimen medio
VARIABLES DIRECCIONALES
pi = porcentaje de energía de cada familia.
θ i = dirección representativa de cada familia.
θ1
θ2
p2
p1
Tendencias régimen medio
VARIABLES DIRECCIONALES
⎛ n
⎞
p
sin
θ
i ⎟
⎜∑ i
i =1
⎟
θ = arctan ⎜ n
⎜
⎟
⎜ ∑ pi cosθ i ⎟
⎝ i =1
⎠
Índice
1. Motivación
2. Calibración espacial
3. Escalas temporales de interés
4. Tendencias régimen medio
1. Variables escalares
2. Variables direccionales
5. Tendencias en régimen extremal
6. Efectos en el litoral español
SELECCIÓN DE EXTREMOS
1-. Método de Máximos anuales
Año 1
Año 2
Año 3
Año 1
Año 2
Año 3
2-. RLO, r-máximos anuales
3-. POT, excedencias sobre un umbral
4-. Método de máximos en un bloque de
tiempo
Año 1
Año 2
Año 3
Tendencias régimen extremal
x
Umbral de corte
y
…
Time series: {(y1,t1,)(y2,t2),…,(yN-1,tN-1),(yN,tN)}
umbral u
Tendencias régimen extremal
Distribución de Pareto – Poisson
(GPD–P)
y1 , y2 ,..., y N excedencias
independientes en T años
Frecuencia: el número de excedencias en un año se distribuye
ν eν
según la distribución de Poison con media ν Pν (n) =
n −
n!
Intensidad:Las excedencias y1 , y2 ,..., y N se distribuyen según GPD
G ( y; σ , ξ ) = 1 − (1 + ξ y / σ )
−1/ ξ
Tendencias régimen extremal
Distribución GPD-P
Intensidad: G ( y;σ , ξ ) = 1 − (1 + ξ y / σ )
−1/ ξ
Frecuencia:
Pν (n) =
ν n e −ν
n!
Relación entre GPD-P y GEV (Generalized Extreme Value)
{
}
∞
Pr max Yi ≤ x = Pr { N = 0} + ∑ Pr { N = n, Y1 ≤ x,...Yn ≤ x} =
1≤i ≤ N
n =1
n
−1/ ξ
−1/ ξ
⎧
⎫
⎧
⎫⎪
⎛
⎞
⎛
⎞
e
x
−
x
−
ν
μ
μ
⎪
⎪
⎪
−ν
e +∑
⎨1 − ⎜ 1 + ξ
⎟ ⎬ = exp ⎨ −ν ⎜1 + ξ
⎟ ⎬
n
ψ
ψ
!
n =1
⎠ ⎪⎭
⎠ ⎪⎭
⎪⎩ ⎝
⎪⎩ ⎝
∞
n −ν
GEV
−1/ ξ
⎧⎪ ⎡
⎫⎪
⎤
⎛ x−μ ⎞
H ( x; μ ,ψ , ξ ) = exp ⎨− ⎢1 + ξ ⎜
⎟⎥ ⎬
ψ
⎝
⎠ ⎦ ⎭⎪
⎩⎪ ⎣
μ → localizacion
ψ → escala
ξ → forma
σ = ψ + ξ (u − μ )
⎛
ν = ⎜1 +
⎝
ξ (u − μ ) ⎞
⎟
ψ
⎠
−1/ ξ
Tendencias régimen extremal
Como calculamos tendencias de largo plazo ?
Modelo estacionario
μ = μ0
ψ =ψ0
ξ = ξ0
0
0.15
0.1
0.5
0.05
0
1
10
t
8
6
x
1.5
4
2
GEV pdf
0
2
Tendencias régimen extremal
Como calculamos tendencias de largo plazo ?
0.2
0
0.2
0
1
0.1
1
0.1
2
0
2
0
10
3
7.5
t
10
3
t
7.5
x
4
5
2.5
x
4
5
2.5
5
5
μt = [ β 0 + β1 cos(2π t ) + β 2 sin(2π t ) + β 3 cos(4π t ) + β 4 sin(4π t ) ] e( β5t )
0
ψ t =ψ 0
ξ = ξ0
0
Coles (2001), Smith(2001), Katz et al., (2002)
Tendencias régimen extremal
Método Maxima verosimilitud
θ = ( β 0 , β1 , β 2 , β3 , β 4 , β5 ,ψ 0 , ξ 0 )
l y ,t (θ ) =
Vector de parámetros
⎛
⎛ 1⎞
ν (ti )
yi ⎞ ⎪⎫
⎪⎧
−
−
−
+
+
η
log
ν
(
t
)
η
log
σ
(
t
)
η
1
log
1
ξ
⎨ ti
⎜
⎟⎬
∑
i
ti
i
ti ⎜
⎟
365.25
ξ
σ
(
t
)
t ( days ) ⎪
⎝
⎠
i ⎠⎪
⎝
⎩
⎭
Maximización de la función log-verosimilitud
θˆ = ( βˆ0 , βˆ1 , βˆ2 , βˆ3 , βˆ4 , βˆ5 ,ψˆ 0 , ξˆ0 )
Tendencias régimen extremal
Mendez et al (2006)
μt = [ β 0 + β1 cos(2π t ) + β 2 sin(2π t ) + β 3 cos(4π t ) + β 4 sin(4π t ) ]e
ψ t =ψ 0
ξ = ξ0
( β 5t )
+ β SOI SOI (t )
Long-term trend
Interdecadal
variability
#46005
Time-dependent 25-year return period
Mendez et al (2007)
Tendencias régimen extremal
Mareógrafo de San Francisco.
1900-2003
Régimen extremal mensual
Índice
1. Motivación
2. Calibración espacial
3. Escalas temporales de interés
4. Tendencias régimen medio
1. Variables escalares
2. Variables direccionales
5. Tendencias en régimen extremal
6. Efectos en el litoral español
Efectos en la costa española
“Efectos del cambio climático en el litoral español”(2002-2004)
Oficina Española de Cambio Climático
(Ministerio de Medio Ambiente, ESPAÑA)
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo
largo del litoral español
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Fase III: Establecimiento de estrategias
Efectos en la costa española
WAM-Atl
SIMAR-44: Hindcast model (1958-2001) EPPE(2003)
REMO: Wc
HAMSOM: MMc
WAM: Hsc (Calibrado… Tomás
et al, 2007)
Efectos en la costa española
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo largo del litoral español
Hs excedida 12 horas al año
Efectos en la costa española
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo largo del litoral español
Dirección del flujo medio de energía
-
+
N
θFE
Efectos en la costa española
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo largo del litoral español
Hs excedida 1 vez cada 50 años
Efectos en la costa española
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo largo del litoral español
Ascenso del nivel medio del mar
todo
IS92
1.0
Escenarios
A1B
A1T
A1FI
A2
B1
B2
Nivel del mar (m)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
2000
2020
2050
Años
2080
2100
La franja gris
muestra la banda de
confianza a partir
de varios modelos
Efectos en la costa española
Variaciones obtenidas para las variables de régimen medio durante el periodo 1958-2001
Efectos en la costa española
Variaciones obtenidas para las variables de régimen extremal durante el periodo 1958-2001
Efectos en la costa española
“Efectos del cambio climático en el litoral español”(2002-2004)
Oficina Española de Cambio Climático
(Ministerio de Medio Ambiente, ESPAÑA)
Fase I: Evaluar cambios en el nivel del mar y en el clima marítimo a lo
largo del litoral español
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Fase III: Establecimiento de estrategias
Efectos en la costa española
EFECTOS PRINCIPALES EN PLAYAS:
OLEAJE
REGIMEN MEDIO
ELEMENTO
MORFOLÓGICO
ELEMENTOS
ANALIZADOS
ΔHs12
ΔHRMS
PLAYAS
Δθ
ΔHs,T=50 años
POSIBLE
AUMENTO
COTA DE
INUNDACIÓN
AUMENTO
PROFUNDIDAD
DE CORTE,
POSIBLE
RETROCESO EN
PLAYAS
COLMATADAS
NM
ΔMM
POSIBLE
AUMENTO
COTA DE
INUDACIÓN
POSIBLE
AUMENTO COTA
DE INUNDACIÓN
RETROCESO
PLAYA
BASCULAMIENTO
PLAYAS, POSIBLE
RETROCESO
FORMA EN
PLANTA
TRANSPORTE
LITORAL
MAREA
METEOROLÓGICA
EXTREMAL
COTA DE
INUDACIÓN
PERFIL
NIVEL DEL
MAR
VARIACIÓN
CAPACIDAD DE
TRANSPORTE
VARIACIÓN
CAPACIDAD DE
TRANSPORTE
CAMBIO EN
TÓMBOLOS,
SALIENTES Y
DOBLES
SALIENTES
Efectos en la costa española
VARIACIÓN DE LA COTA DE INUNDACIÓN
CI = MA + MM + Ru
MA: Marea astronómica
MM: Marea meteorológica
RU: Run-up
CI: Cota de inundación
PERTURBANDO
CI
δ CI
CI
⎛ gT ⎞
⎟
⎝ 2π ⎠
δ MM + δη + 0.0396 ⎜
=
2
0.5
δ Hs
MA
Nivel de marea
Nivel de referencia
Hs
⎛ 9.81T 2 ⎞
MA + MM + 0.0792 ⎜ H s
⎟
2
π
⎝
⎠
Run- up dado por Nielsen (1991)
RU
MM
0.5
Ru 2%
⎛ 9.81Tp2 ⎞
= 0.0792 ⎜ H s
⎟⎟
⎜
π
2
⎝
⎠
0.5
Efectos en la costa española
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Cota de inundación de 50 años
de período de retorno
DATOS REPRESENTATIVOS
Costa Gallega
e Islas
Canarias
Zona
Mediterránea
Golfo de
Cádiz
Ç 35 cm
Ç 20 cm
Ç 10 cm
Año Horizonte: 2050
Efectos en la costa española
RETROCESO POR AUMENTO DEL NIVEL MEDIO DEL MAR
- El ascenso del nivel del mar produce un ascenso del perfil de playa sin
que la forma del perfil se vea modificado.
- El ascenso debe producirse a costa de la arena existente.
- El futuro perfil se ve retranqueado para cubrir el déficit de arena.
Regla de Bruun:
R = Δη
w*
( h* + B )
R = Retroceso del perfil de playa
Δη = Variacion del nivel medio
w * = anchura del perfil de playa
h* = profundidad de corte
B = altura de la berma
Dean (1987):
(1.57 H s12 )
R
=
3
0.44
Δη
( 0.51w ) 2 (1.57 H s12 + B )
1.5
Efectos en la costa española
IPCC: Variación del nivel del mar
AII
IS92
1.0
Sea level rise (m)
0.8
0.6
Año objetivo: 2050
Scenarios
A1B
A1T
A1FI
A2
B1
B2
All SRES envelope
including land-ice
uncertainty
0.4
0.2
0.0
2000
2020
2040
Year
2060
2080
2100
-Se ha considerado la tendencia
media en el aumento del nivel medio
del mar. ¡Gran incertidumbre!
Características de
la playa tipo:
-D50 0.3 mm
-B= 1 m
-Hs12: media de
los
valores
proporcionados
por el modelo
HIPOCAS
Bars show the
range in 2100
produced by
several models
Efectos en la costa española
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Retroceso de la linea de costa por variación
del angulo del flujo medio de energía
1000 m longitude beaches !
Obtained in 10 m water depth using
Snell’s Law
DATOS REPRESENTATIVOS
Costa Brava,
Sur de las Islas
Baleares y
Canarias
Norte de
Galicia y Sur
Mediterráneo
Resto costa
REmax= 70 m
REmax = 10 m
REmax = 20 m
Año Horizonte: 2050
Efectos en la costa española
Fase II: Evaluar cambios en la costa: playas, puertos, estuarios…
Variación del transporte longitudinal
Obtained using Snell’s Law
DATOS REPRESENTATIVOS
Costa Gallega,
Costa Cantábrica
Costa
Mediterránea
Golfo de
Cádiz y Mar
de Alborán
Ç 40 %
↓ 20-10 %
↓ 40 %
Año Horizonte: 2050
Efectos en la costa española
•En estudios anteriores, el único indicador de cambio climático era el retroceso de la
costa por efecto de la sobreelevación del nivel medio del mar.
•Se pone de manifiesto la importancia del oleaje y especialmente la variabilidad que la
frecuencia e intensidades de los temporales pueden tener sobre la costa.
•Los reanálisis de oleaje y de nivel del mar (previa calibración) permiten realizar el
análisis de tendencias y de variabilidad climática (44 años de datos)
•Las metodologías de análisis de tendencias desarrolladas son rigurosas
• Los resultados son una ayuda para la GIZC a largo plazo
Otros proyectos relacionados con
cambio climático y variabilidad
climática…
Sistema innovador de AYuda a la planificación,
construcción y explotación de Obras Marítimas
(SAYOM)2007-2009, 2.000.000 € (UC, CIMNE,Dragados)
Integración de bases de datos de retroanálisis de variables
meteo-oceanográficas con modelos numéricos de
propagación de ondas e interacción oleaje-estructura de
última generación para su aplicación metodológica en los
proyectos de infraestructura del sistema portuario de
titularidad estatal, 2006-2008, 100.000 € (UC)
Escenarios regionales de cambio climático en Cantabria
2007-2008
150.000 € (varios grupos UC)
Multidisciplinary research consortium on GRradual and
Abrupt Climate Changes, and their Impacts on the
Environment. (GRACCIE)
CONSOLIDER – Ingenio 2010, 2007-2010
5.000.000 € (13 Grupos)
• Development of an integrated EUropean approach for
the assessment of VULNerability and resilience to
coaStal flooding in the perspective of risk scenarios
worsened by climate change (VULNUS) En evaluación
•Reanálisis de corrientes oceánicas con el modelo
DIECAST (financiado por la Fundación Marcelino Botín)
ESCENARIOS REGIONALES DE CAMBIO CLIMÁTICO EN CANTABRIA
Generación de bases de datos de oleaje
Forzamiento: Reanálisis atmosférico NCEP (cada 6 horas)
WaveWatch-III Version 2.22
ESCENARIOS REGIONALES DE CAMBIO CLIMÁTICO EN CANTABRIA
Predicción a largo plazo del clima marítimo
Predicción Siglo XXI
escenarios A1B etc…
(Campos 6-horarios)
Reanálisis atmosférico
SLP
(Campos mensuales)
Series locales
de H
Downscaling
estadístico
Downscaling dinámico
Generación oleaje
(WaveWatch-III) para cada escenario
Predicción Régimen
medio y extremal
Propagación
Predicc. Severidad
H=f(SLP)
Predicción Siglo XXI
escenarios A1B, etc..
(Campos mensuales)
ESCENARIOS REGIONALES DE CAMBIO CLIMÁTICO EN CANTABRIA
Modelos de extremos no paramétricos
variabilidad del régimen extremal (representado con el cuantil de 100 años de período de retorno) para dos factores de
suavizado: 5% del tiempo y 15% del tiempo. Datos: 10 máximos anuales de altura de ola significante de un nodo de
reanálisis de oleaje situado en la costa de Oregón. El modelo atmosférico NCEP/NCAR que fuerza el modelo de oleaje
WaveWatch-III simula las variaciones de CO2 del escenario A1B.
GRACCIE: Análisis estadístico de variables geofísicas
Martrat et al (2004) SCIENCE
futuro
?
t
Frecuencias (a)
?
t
Intensidades (b)
Serie temporal SST (c)
Cambios abruptos a calentamiento
Cambios abruptos a enfriamiento
ESTUDIOS DE DETALLE: Clima marítimo en la costa
Bases de datos
Calibración
Clasificación
Propagación
Clima marítimo
Cambio climático
Simulación inundación
Energía del oleaje
Riesgo de inundación
Calibración de bases de datos de reanálisis
•Validación de datos de satélite
(TOPEX-POSEIDON, ERS-1, ERS2, etc.) con los registros
instrumentales.
•Calibración paramétrica por
familias de oleaje, utilizando la
información de satélite y de las
boyas instrumentales.
•Obtención de los coeficientes de
transformación para cada familia de
oleaje
•Validación posterior con conjunto
de datos instrumentales no
utilizados en la calibración
Propagación = Downscaling estadístico
Clasificación de estados de mar
•Objetivo:describir de manera multidimensional Clima Marítimo (H1, T1, θ1, H2, T2, θ2, W, θw, MM),
aumentando de esta manera el número de parámetros en la definición de los estados de mar.
•Herramienta: Redes Neuronales Auto-organizativas (SOM), Kohonen (2001)
H s1 , Tm1 , θ1
20’
H s 2 , Tm 2 , θ 2
44oN
40’
20’
43oN
40’
10oW
9oW
8oW
7oW
Nodo de reanálisis
en indefinidas(SIMAR-44)
Camus et al (2007)
Hc
Tm
Reanálisis de corrientes oceánicas 1957-2002, modelo DIECAST
60
VIS
LATITUD (º)
1/16º
40
GOM
1/8º
MED
1/8º
GIB
1/24º
20
IBE
1/8º
NAB
1/4º
-80
-60
-40
-20
LONGITUD (º)
0
20
Reanálisis de corrientes oceánicas 1957-2002, modelo DIECAST