Agencia Estatal de Meteorología

Durante los últimos años se ha realizado un trabajo exhaustivo de verificación y validación de técnicas estadísticas, incluyendo metodologías de Machine Learning. Como resultado de dicho trabajo, se ha seleccionado una nueva metodología para la regionalización de los escenarios de AR6 respecto a la usada para los escenarios del AR5. Adicionalmente, se ha realizado una evaluación de los modelos usados para generar las simulaciones globales, seleccionando los que reproducen mejor las características del clima de nuestra región. Puede encontrarse información detallada en la  informe de evaluación (Nota Técnica 41 de AEMET).

Datos diarios

Como se recoge en el informe de evaluación de métodos estadísticos, dichas técnicas buscan reproducir con la mayor fiabilidad las características del clima y su variabilidad, incluyendo una correcta caracterización de los extremos diarios, por lo que resulta clave partir de la información más detallada y coherente posible. Como datos observacionales de partida se ha utilizado la  Rejilla Observacional Con Interpolación Óptima para IBeria Española y Baleares, ROCIO_IBEB 5 km.

Guía de buenas prácticas:

• - Estas simulaciones no se deben usar para analizar qué ocurrirá un año en concreto, sino para analizar cómo cambiará el clima, en términos estadísticos (promedios, tendencias, frecuencia de eventos extremos, etc.) en periodos de tiempo largos (mínimo agrupando en periodos de 30 años). Analizar la información en periodos más cortos hará que los resultados estén condicionados fuertemente por la variabilidad climática y las conclusiones así extraídas puedan no ser acertadas.
• - Esta información está sujeta a importantes incertidumbres, provenientes de distintas fuentes, y para interpretar la información de manera correcta es imprescindible realizar un tratamiento adecuado de dichas incertidumbres. Analizar un único escenario de emisiones y un único modelo climático podría llevar a conclusiones erróneas. Se han regionalizado cuatro escenarios de emisiones, además de la serie histórica (que debe usarse como climatología de referencia de cada modelo para, por ejemplo, el cálculo de anomalías futuras), y un correcto análisis de la información debería tener en cuenta todo el abanico de posibles futuros en términos de emisiones y concentraciones de gases de efecto invernadero, aerosoles y usos del suelo. Así mismo, los distintos modelos climáticos pueden diferir en la respuesta que el sistema climático tendrá ante estos forzamientos. Existen innumerables simulaciones con numerosos modelos climáticos, y realizar una evaluación y selección de los mismos para cada propósito concreto no es sencillo. En el  informe de evaluación de métodos estadísticos explicamos la estrategia seguida por AEMET para dicha selección, y en el archivo de proyecciones climáticas se podrá elegir entre el ensemble completo (11 modelos) o un ensemble reducido (6 modelos). Recomendamos el uso del ensemble completo para una mejor caracterización de las incertidumbres, y desaconsejamos usar un ensemble menor que el ensemble reducido en todo caso.
• - Finalmente, incidimos en que el tratamiento de las incertidumbres ha de plasmarse en los resultados finales de cualquier estudio de cambio climático. No es suficiente emplear un ensemble multimodelo para nuestros estudios si el resultado final se reduce a, por ejemplo, el valor promedio de todos los modelos. Sin embargo, proporcionar resultados en términos de promedio y dispersión (por ejemplo, rango entre el mínimo y el máximo del ensemble, o entre el percentil 25 y 75) sería mucho más adecuado.