Evolución de la precipitación
extrema en España
mediante regionalización estadística
de modelos climáticos del CMIP5
Robert Monjo*, Emma Gaitán, Javier Pórtoles, Luis Torres, Jaime Ribalaygua
Climate Research Foundation
(FIC, Fundación para la Investigación del Clima), Madrid
*e-mail: [email protected]
XXXIII Jornadas
Científicas de la AME
7-9 Abril 2014, Oviedo
CLIMATE
RESEARCH
FOUNDATION
Contenidos
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
CIENTÍFICAS DE LA AME
7-9 ABRIL 2014, OVIEDO
INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
Contenidos
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
CIENTÍFICAS DE LA AME
7-9 ABRIL 2014, OVIEDO
INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
Introducción
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
CIENTÍFICAS DE LA AME
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01 / 19
Precipitación extrema en España
Introducción
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
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01 / 19
Lluvias del 3 y 4 de noviembre 1987:
- Registro oficial de 817 mm en Oliva el día 3
- Unos 1000 mm en Gandía entre el 3 y el 4
Pluviómetro
de 200 mm
Precipitación extrema en España
Introducción
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
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02 / 19
Introducción
Evolución de la precipitación extrema en España mediante
regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
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02 / 19
Lluvias del 20 de octubre de 1982: Unos 980 mm en Casas del Baró
Contenidos
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regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
XXXIII JORNADAS
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INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
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Precipitaciones máximas observadas de AEMET (5217 estaciones)
Área y datos
Datos: Observaciones
Área y datos
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Seleccionamos 144 observatorios >250mm/1d (retorno 100 años)
Datos: Observaciones
Área y datos
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Datos: Simulaciones
Nombre Institución Estado ReferenciaResolución
(Lon×Lat)
BCC-CSM1-1Beijing Climate Center (BCC),China
Meteorological AdministrationChina Xiao-Ge et al. (2013) 2.8º × 2.8º
CanESM2Canadian Centre for Climate Modelling and
Analysis (CC-CMA)Canada Chylek et al. (2011) 2.8º × 2.8º
CNRM-CM5Centre National de Recherches
Meteorologiques (CNRM-CERFACS)France Voldoire et al. (2012) 1.4º × 1.4º
GFDL -ESM2M Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) USA Dunne et al. (2012) 2º × 2.5º
HADGEM2-CC Met Office Hadley Centre (MOHC)United
KingdomCollins et al. (2008) 1.87º × 1.25º
MIROC-ESM-CHEM
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC), Atmos. and Ocean Res. Inst. (AORI), and Nat. Inst. Env. Studies (NIES)
Japan Watanabe et al. (2011) 2.8º × 2.8º
MPI-ESM-MR Max Planck Institute for Meteorology (MPI-M) GermanyRaddatz et al. (2007)
Marsland et al. (2003)1.8º × 1.8º
MRI-CGCM3 Meteorological Research Institute (MRI) Japan Yukimoto et al. (2011) 1.2º × 1.2º
NorESM1-M Norwegian Climate Centre (NCC) NorwayBentsen et al. (2012) Iversen
et al. (2012)2.5º × 1.9º
9 modelos del CMIP5
Área y datos
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regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
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Datos: Simulaciones
Nombre Institución Estado ReferenciaResolución
(Lon×Lat)
BCC-CSM1-1Beijing Climate Center (BCC),China
Meteorological AdministrationChina Xiao-Ge et al. (2013) 2.8º × 2.8º
CanESM2Canadian Centre for Climate Modelling and
Analysis (CC-CMA)Canada Chylek et al. (2011) 2.8º × 2.8º
CNRM-CM5Centre National de Recherches
Meteorologiques (CNRM-CERFACS)France Voldoire et al. (2012) 1.4º × 1.4º
GFDL -ESM2M Geophysical Fluid Dynamics Laboratory (GFDL) USA Dunne et al. (2012) 2º × 2.5º
HADGEM2-CC Met Office Hadley Centre (MOHC)United
KingdomCollins et al. (2008) 1.87º × 1.25º
MIROC-ESM-CHEM
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology (JAMSTEC), Atmos. and Ocean Res. Inst. (AORI), and Nat. Inst. Env. Studies (NIES)
Japan Watanabe et al. (2011) 2.8º × 2.8º
MPI-ESM-MR Max Planck Institute for Meteorology (MPI-M) GermanyRaddatz et al. (2007)
Marsland et al. (2003)1.8º × 1.8º
MRI-CGCM3 Meteorological Research Institute (MRI) Japan Yukimoto et al. (2011) 1.2º × 1.2º
NorESM1-M Norwegian Climate Centre (NCC) NorwayBentsen et al. (2012) Iversen
et al. (2012)2.5º × 1.9º
9 modelos del CMIP5 + ERA40
Contenidos
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INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
Metodología
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Método de regionalización
Método estadístico de 2 pasos:
Analógico + Transferencia
(Ribalaygua et al., 2012).
1. Distancia pseudo-Euclidiana
con campos predictores
(viento a 1000 y 500 hPa)
2. Reordenación de la
distribución de probabilidad de
la precipitación (transferencia)
Metodología
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Funciones de probabilidad acumulada
h
k w
,1
hw exp12Weibull IV
hw expexp3 Gumbel Clásica IV
hw expexp14Gumber Opuesta IV
)·exp(51
1hw
Log-Logística IV
Gamma IV
Metodología
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Estimación de periodos de retorno
k k
k
j j
MNAE
y
MNAE
yp2
1
2
)(
1
1
n
i empi
empiki
kp
pp
nMNAE
1 ,
,,1
Periodo de retorno p(y), estimado con ponderación:
Peso: Error Absoluto Normalizado Medio
Metodología
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Corrección del error sistemático
'' eraobsobs ppp
)(' *
1
'* CMCMobsCM pp
2. Extensión de las series observadas con el reanálisis transformado
3. Corrección de las proyecciones climáticas
1. Transformación del reanálisis ERA40 regionalizado con QQ paramétrico
)(' *
1
* eraeraobsera pp
Contenidos
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INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
Resultados y discusión
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Corrección: Error del mejor ajuste teórico
Fit to observations Fit to simulations
00
.10
.20
.30
.40
.50
.6
MN
AE
00
.10
.20
.30
.40
.50
.6
MN
AE
Gamma
Weibull
Classical Gumbel
Reversed Gumbel
Modified Log-Logistic
Best fit
Gamma
Weibull
Classical Gumbel
Reversed Gumbel
Modified Log-Logistic
Best fit
Resultados y discusión
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Corrección: Error sistemático de la lluvia extrema
1) ERA40 regionalizado
Resultados y discusión
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Corrección: Error sistemático de la lluvia extrema
10 20 50 100
10 20 50 100
0100
300
500
700
Return period (years)
Pre
cip
itation (
mm
)
Return period (years)
Extended observationsBCC-CSM1-1CanESM2CNRM-CM5GFDL-ESM2M
HADGEM2-CCMIROC-ESM-CHEMMPI-ESM-MRMRI-CGCM3NorESM1
Extended observationsBCC-CSM1-1CanESM2CNRM-CM5GFDL-ESM2M
HADGEM2-CCMIROC-ESM-CHEMMPI-ESM-MRMRI-CGCM3NorESM1
10 20 50 100
10 20 50 100
-100
-50
025
50
75
Return period (years)
Return period (years)
BIA
S (
%)
BCC-CSM1-1CanESM2CNRM-CM5GFDL-ESM2MHADGEM2-CC
MIROC-ESM-CHEMMPI-ESM-MRMRI-CGCM3NorESM1
BCC-CSM1-1CanESM2CNRM-CM5GFDL-ESM2MHADGEM2-CC
MIROC-ESM-CHEMMPI-ESM-MRMRI-CGCM3NorESM1
2) Simulaciones climáticas con modelos
Resultados y discusión
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Proyección futura: precipitación extrema
Período de retorno de 10 años
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.330.5
0.750.9
0.95
> p-value
10-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.330.5
0.750.9
0.95
> p-value
10-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.33
0.5
0.75
0.9
0.95
> p-value
10-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.33
0.5
0.75
0.9
0.95
> p-value
10-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
Resultados y discusión
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Período de retorno de 100 años
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.330.5
0.750.9
0.95
> p-value
100-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.330.5
0.750.9
0.95
> p-value
100-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.33
0.5
0.75
0.9
0.95
> p-value
100-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
-100
-70
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
0.33
0.5
0.75
0.9
0.95
> p-value
100-y
pre
cip
itation c
hange (
%)
Proyección futura: precipitación extrema
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Discusión
2. Extensión de las series observadas con el reanálisis transformado
3. Corrección de las proyecciones climáticas
1. Transformación del reanálisis ERA40 regionalizado con QQ paramétrico
Resultados y discusión
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Discusión
2. Extensión de las series observadas con el reanálisis transformado
3. Corrección de las proyecciones climáticas
1. Transformación del reanálisis ERA40 regionalizado con QQ paramétrico
¿Transformación? Corrige extremos suavizados + extrapolación ponderada
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Discusión
2. Extensión de las series observadas con el reanálisis transformado
3. Corrección de las proyecciones climáticas
1. Transformación del reanálisis ERA40 regionalizado con QQ paramétrico
¿Transformación? Corrige extremos suavizados + extrapolación ponderada
33
51 mm
41
79 mm
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
12
10
100
12
10
100
1000
12
10
100
12
10
100
1000
Precipitación (mm)
Periodo d
e r
eto
rno
(día
s)
(
años)
Precipitación (mm)
Periodo d
e r
eto
rno
(día
s)
(
años)
Observación 1951-2000
Simulación 1951-2000
Simulación 2051-2100
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Discusión
2. Extensión de las series observadas con el reanálisis transformado
3. Corrección de las proyecciones climáticas
1. Transformación del reanálisis ERA40 regionalizado con QQ paramétrico
¿Transformación? Corrige extremos suavizados + extrapolación ponderada
¿Extensión? Relleno de lagunas + longitud de series de 40-50 años
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Discusión
5. Disminución para los periodos de retorno pequeños (1-10 años)
4. Cambios no significativos en general
6. Cambio en las rachas de lluvia y las curvas IDF
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Discusión
5. Disminución para los periodos de retorno pequeños (1-10 años)
4. Cambios no significativos en general
¿No hay señal? Gran variabilidad natural de la lluvia > señal
¿Disminución? 5ºIPCC: disminuye la media pero no lo más extremo
6. Cambio en las rachas de lluvia y las curvas IDF
¿Rachas de lluvia? + duración de las rachas secas y - de las húmedas
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INTRODUCCIÓN
ÁREA Y DATOS
METODOLOGÍA
Método de regionalización
Funciones de probabilidad acumulada
Estimación de periodos de retorno
Corrección del error sistemático
CRESULTADOS Y DISCUSIÓN
CONCLUSIONS
Conclusiones
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regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
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Sobre la metodología
• La distribución Gambel Opuesta y la Log-Logistica muestran los
mejores ajustes
• El mejor ajuste en cualquier caso socila entre 0,05 y 0,28.
Conclusiones
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regionalización estadística de modelos climáticos del CMIP5
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Sobre la metodología
• La distribución Gambel Opuesta y la Log-Logistica muestran los
mejores ajustes
• El mejor ajuste en cualquier caso socila entre 0,05 y 0,28.
• Las 18 proyecciones muestran cambios en general no significativos.
• Para el retorno de 10 años, en algunas zonas de Valencia se detecta
una disminución del 20%.
• Para el retorno de 100 años, no se observan cambios.
Sobre las proyecciones de la lluvia extrema
Gracias por su atención
Y disculpad por las fórmulas…
Gracias!
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