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Interpretación: Datos diarios de proyecciones regionalizadas de cambio climático y de datos observacionales sobre España

En este apartado podrá obtener información acerca de las técnicas utilizadas para la generación de proyecciones regionalizadas de cambio climático y de datos observacionales.

Proyecciones regionalizadas de cambio climático

Las proyecciones regionalizadas de cambio climático sobre España están especialmente pensadas para su utilización en el análisis de impactos y adaptación al cambio climático como una información adicional necesaria para su planificación estratégica. La regionalización se refiere al proceso de reducción de escala para adaptar las proyecciones de gran escala generadas por los modelos climáticos globales a las características regionales o locales muy influidas por la orografía, contraste tierra-agua, uso de suelo, etc.

Las proyecciones regionalizadas de cambio climático se obtienen a partir de las proyecciones calculadas con modelos climáticos globales a las que se aplican técnicas de regionalización para obtener resultados a menor escala, necesarios para el análisis de los posibles impactos. Las técnicas de regionalización se agrupan en dos grandes grupos: estadísticas y dinámicas.

Estas proyecciones están basadas en distintos escenarios de emisión, modelos globales y técnicas de regionalización (estadística y dinámica) de forma que los usuarios las puedan utilizar como entrada a sus modelos de impactos.

1-  Proyección regionalización estadística

Las técnicas de regionalización estadística relacionan los datos a gran escala de los modelos climáticos globales con datos climáticos a escala local o regional. Se basan en la hipótesis de que las relaciones establecidas entre los predictores y los predictandos son invariables frente al cambio de clima. Establecen relaciones estadísticas entre variables atmosféricas a gran escala (predictores) y variables locales de superficie (predictandos), generalmente temperatura máxima, mínima y precipitación. Son técnicas que en general requieren menos cálculo que las técnicas dinámicas.

Las proyecciones regionalizadas con métodos estadísticos se han obtenido aplicando dos tipos de algoritmos empíricos basados en las técnicas de Análogos y de regresión lineal (SDSM). Los modelos climáticos globales que se han utilizado son los del Cuarto y Quinto Informe de Evaluación del IPCC (AR4 y AR5, respectivamente) (http://www.ipcc.ch/)] y del proyecto ENSEMBLES (Stream 1 y Stream 2) (/ http://ensembles-eu.metoffice.com/). Como escenarios de emisión se han considerado para el AR4 y ENSEMBLES Stream1 y Stream 2, los denominados SRES (de sus siglas en inglés). ( http://www.ipcc.ch/pdf/special-reports/spm/sres-sp.pdf). Para el AR5 se han definido cuatro nuevos escenarios de emisión, las denominadas Sendas Representativas de Concentración (RCPs, de sus siglas en inglés) ( http://sedac.ipcc-data.org/ddc/ar5_scenario_process/RCPs.html).  Abarcando los períodos 2006-2100 (para el AR5) y dos periodos de 20 años (2046-2065, 2081- 2100) (para el AR4).

Ver formato de los ficheros (pdf) y catálogo de las estaciones climáticas utilizadas en la regionalización estadística (zip) al final del texto. 

2- Proyección regionalización dinámica

Las técnicas de regionalización dinámica anidan modelos regionales de clima (RCM) en modelos climáticos globales. Estas técnicas de regionalización dinámica tienen la ventaja de ser físicamente consistentes, por lo que proporcionan una descripción de la atmósfera basada en todas las variables del modelo, y la desventaja de necesitar un gran volumen de cálculo.

En este apartado se han considerado las proyecciones resultantes del proyecto ENSEMBLES, financiado por la Comisión Europea bajo el sexto programa marco como un Proyecto Integrado de 5 años de 2004 a 2009 ( http://ensembles-eu.metoffice.com/docs/Ensembles_final_report_Nov09.pdf), cuyo objetivo era generar proyecciones climáticas probabilísticas para Europa con los últimos modelos climáticos disponibles. Esto permitirá obtener una estimación probabilística objetiva de las incertidumbres de las proyecciones climáticas, con objeto de tener una imagen más clara del clima futuro de Europa. Todas las simulaciones se han realizado con el escenario de emisiones antropogénicas SRESA1B, un escenario de emisiones medias y que no tiene en cuenta las medidas de mitigación, al no ser un objetivo de este proyecto la evaluación de las incertidumbres ligada a los distintos escenarios de emisiones. El escenario de emisiones escogido está comprendido entre los dos escenarios usados en el proyecto PRUDENCE (SRESA2 y SRESB2) y se considera que es el más probable en el caso de que no se adopten medidas dirigidas a mitigar los efectos del cambio climático.

Los datos aquí presentados corresponden a una interpolación a una rejilla común de los valores diarios de una colección de variables climáticas (ver listado de variables al final) en superficie procedentes de las integraciones realizadas con varios RCMs que se anidaron en varios modelos climáticos globales (GCMs), abarcando tres periodos de 30 años (2011-2040, 2041-2070, 2071- 2099).

Ver formato y  listado de variables  de los ficheros en los pdfs adjuntos al final del texto.

Datos observacionales

Los datos que a continuación se presentan corresponden a datos en rejilla a distintas resoluciones y a series largas de referencia.

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