eventos extremos de temperatura

EVENTOS EXTREMOS DE
TEMPERATURA
Presentan
Fanny López Díaz
[email protected]
Dra. Cecilia Conde Álvarez
conde@servidor unam mx
[email protected]
Taller Clima Regional
g
23 de febrero de 2010
Punto de Partida
y
Lo inequívoco:
inequívoco EL CALENTAMIENTO GLOBAL:
•
90% de confianza de que el calentamiento global del siglo
XX se debe al aumento de las concentraciones de GEI
antropogénicas. (IPCC AR4, 2007).
• Se están dando cambios en los climas regionales, y se
están dando impactos y adaptaciones?.
adaptaciones?
y
Lo incierto
incierto: clima futuro. La ciencia está por
reducir las incertidumbres,
incertidumbres PERO..
PERO la
sociedad debe manejarlas.
1
Lo inequívoco:
q
Cambios observados
2
Lo inequívoco:
Sistemas
Si t
fí
físicos
i
y biológicos.
bi ló i
1970 - 2004
¿qué está haciendo la gente?
Físicos
biológicos
IPCC, WGI, 2007
3
Eventos
Extremos
y
Aumentos en las
ondas de calor y
en la intensidad
y frecuencia de
eventos
extremos como
sequías
í y lluvias
ll i
torrenciales.
4
Objetivo
• Elaborar
El b
una metodología
t d l í como guía
í para
el análisis de los eventos extremos de
temperatura.
5
Eventos extremos
•Un evento extremo
estadísticamente se
puede definir como aquel
que se encuentra por
encima
i
(d
(debajo)
b j )d
dell 90
90o.
(10o.) percentil de una
función de probabilidad
observada (IPCC, 2001).
F
P
6
Estudio de caso: Apizaco, Tlaxcala
Fuente: Adaptación
•
G
E
Las series de datos de Tmax y Tmin diarias
comprenden el periodo de 1952 a 2003.
2003
7
Metodología
1. Caracterizar la climatología
Boxplot mensual para Tmin (61-90)
Box plot de Tmin mensual (1961-1990)
del lugar:
Porque los eventos
extremos varían de
región a región.
•
8
6
T m in (º C )
•
10
Herramientas
estadísticas.
4
2
0
-2
Ene
Feb
Mar
Abr
May
Jun
Jul
Ago
Sep
Oct
Nov
Dic
Meses
1.1 Clasificación por temporadas:
•
No mezclar temperaturas cálidas con frías.
8
Metodología
g
2. Análisis con Índices de Eventos Climáticos Extremos:
• Caracterizan diferentes aspectos de los eventos extremos de
una región.
• Cálculo de 16 índices básicos para temperatura con
RClimDex definidos por ETCCDMI.
• http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software.shtml
9
16 Índices para temperatura definidos por
ETCCDMI
Índices con Umbrales
y FD0 (Frost day). Días de helada:
Índices Absolutos
•
TXx. Max Tmax: Valor mensual
Número de días en un año cuando
máximo de temperatura máxima
(
diario)<0ºC
)
TN(mínimo
diaria
y SU25 (Sumer days). Días de verano:
•
mínimo de temperatura máxima
Número de días en un año cuando
TX(máximo diario)>25ºC
y ID0 (Ice days). Días de hielo:
diaria
•
y TR20 (Tropical nights). Noches
TNx. Max Tmin: Valor mensual
máximo de temperatura mínima
Número de días en un año cuando
TX(máximo diario)<0ºC
TXn. Min Tmax: Valor mensual
diaria
•
TNn. Min Tmin: Valor mensual
tropicales: Número de días en un año
cuando TN(mínimo diario)>20ºC
10
Índices de Percentiles
y TX90p (Warm days).
days) Días
Índices de duración
•
indicator). Indicador de la duración de
calientes: Porcentaje de días
periodos calientes: Conteo anual de días con
cuando TX>90o. percentil
por lo menos 6 días consecutivos en q
p
que
y TX10p (Warm nights). Días fríos:
Porcentaje de días cuando TX<10o.
TX>90o. percentil
•
percentil
p
periodos fríos:Conteo anual de días con por
lo menos 6 días consecutivos en que
calientes: Porcentaje de días
y TN10p (Cool nights). Noches
CSDI (Cold spell duration
indicator).
) Indicador de la duración de
y TN90p (Cool days). Noches
cuando TN>90o. percentil
WSDI ((Warm spell
p
duration
percentil
TN<10o. p
•
GSL (Growing season length).
Periodo de crecimiento: Anual (1st Ene a
frías: Porcentaje de días cuando
31st Dic en HN,, 1st Julio a 30th Junio en HS))
TN<10o. percentil
cuenta entre el primer periodo de por lo
menos 6 días con TG>5ºC y primer periodo
Otro Índice: DTR ((Diurnal temperature
p
range). Rango diurno de temperatura:
Diferencia media mensual entre TX y TN
después de Julio 1 ((Enero 1 en HS)) de 6
días con TG<5ºC
11
Metodología
2.1. Ajuste de tendencias :
• EViews: Modelo de regresión
g
lineal de mínimos cuadrados.
• Casos: anual y por temporadas.
temporadas
12
En Apizaco: Días fríos (TX10p). Porcentaje de días con
Tmax<10o percentil
Tmax<10o.
A
T
T
T
OND
20
20
A
16
16
S
12
8
%días
12
12
4
8
8
4
4
0
%díaas
8
0
4
0
-4
-8
55
60
0
65
70
75
Residual
-4
80
85
90
Actual
00
24
D
20
16
-8
55
60
65
70
75
80
85
90
95
12
00
8
15
Residual
Actual
%días
%
O
95
Fitted
4
Fitted
10
0
5
0
-5
-10
55
60
65
70
Residual
75
80
Actual
85
90
95
00
Fitted
13
Conclusiones
y La metodología establecida puede ser útil en el análisis de
los eventos extremos de temperatura para otros lugares.
lugares
y Se puede responder si los eventos extremos de
temperatura están cambiando o no.
no
y En Apizaco, no todos los eventos extremos están
cambiando.
cambiando
•
Trabajo a futuro:
-
A li
Aplicar
lla metodología
t d l í a estudios
t di regionales
i
l
-
- Iniciar el estudio del posible cambio de eventos
extremos
t
en ell contexto
t t d
de cambio
bi climático.
li áti
14
Algunas Referencias
•
López F., 2009: Metodología para el Análisis de Eventos Extremos de
Temperatura. Un Estudio de Caso en Apizaco, Tlaxcala. Tesis para
obtener el grado de Maestra en Ciencias
C
de la Tierra, CCA-UNAM.
CCA
A 170
pp.
•
R Development Core Team
Team, 2006: R: A Language and Environment for
Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna,
Austria. R.2.4.0 [En línea]. http://www.R-project.org.
•
Zhang X. y Yang F., 2004: RClimDex (1.0): Manual del Usuario.
Traducción de Santos J.L, 22 pp. Disponible en línea :
http://cccma.seos.uvic.ca/ETCCDMI/software.shtml
15
G i
Gracias…
16