Uso de un modelo climático regional para estimar el clima en Sudamérica subtropical para el futuro lejano. Estimación de incertidumbres del modelo - Cabré, María Fernanda (2011)
Se presenta un análisis de una simulación regional de cambio climático en el sur de Sudamérica para el escenario SRES A2. Con este objetivo, se han preparado dos simulaciones con el modelo regional MM5, una correspondiente al clima presente (1970-1989) y la otra correspondiente al clima futuro (2080-2099). El modelo regional ha sido forzado por el modelo atmosférico de circulación HadAM3H (Hadley Centre). Este trabajo se centra en la evaluación de la capacidad del modelo en representar el clima presente y la señal de cambio climático para el escenario de emisión SRES A2. La performance del modelo regional fue evaluada en términos de valores medios estacionales, evolución temporal del ciclo anual y variabilidad interanual. Las variables estudiadas son la precipitación, la temperatura y algunas variables de circulación en capas bajas. En líneas generales, el modelo MM5 es capaz de reproducir adecuadamente las principales características del clima observado en Sudamérica. La distribución espacial de la temperatura está bien reproducido, sin embargo pueden encontrarse algunos errores sistemáticos, tales como una sobreestimación en el centro y norte de Argentina y una subestimación en las regiones montañosas a lo largo de todo el año. La estructura general de la precipitación y su evolución estacional, también están bien capturadas por el modelo regional; aunque el mismo sobreestima la precipitación en la región andina (específicamente en el centro y sur de Chile) en todas las estaciones del año. La precipitación está subestimada en latitudes tropicales (con el esquema convectivo Grell), sin embargo este esquema convectivo mejora la magnitud simulada por el MM5 en la Cuenca del Plata. El ciclo anual de la precipitación está adecuadamente representado en todas las subregiones analizadas, sin embargo la representación del ciclo anual es mejor para las regiones de La Cuenca del Plata (LPB), Cuyo (CU) y Sureste Pampas (SEP). El ciclo anual de la temperatura también se encuentra bien representado. El análisis de los cambios simulados para el escenario SRES A2 proyectan un aumento de la precipitación en el centro de Argentina, Uruguay y sur de Brasil, particularmente en verano y otoño; mientras que se proyecta una disminución de la misma en todo el dominio para invierno y primavera. Los cambios en la distribución espacial de la temperatura corresponden a un incremento, cuya intensidad está relacionada con la época del año y con la variable seleccionada. Independientemente de la época del año, se proyecta un aumento en la variabilidad interanual de la precipitación para fines de siglo XXI SRES A2 comparada con la climatología de referencia. Mientras que al evaluar los cambios en la variabilidad interanual de la temperatura, se observa un comportamiento diferente. Concluyendo que en el sur de Sudamérica se proyecta una disminución (aumento) de la variabilidad interanual de la temperatura para los meses de verano e invierno (otoño y primavera). En este último caso, las regiones afectadas por dicha tendencia varían de otoño a primavera. En otoño los valores máximos se proyectan en el centro-sur de Chile y Patagonia argentina mientras que en primavera se proyectan en el centro oeste de la República Argentina. Finalmente, se presenta una evaluación muy sintética de la variabilidad interna del modelo regional en escala estacional de un ensamble de tres miembros correspondientes al año 1987. El análisis se ha presentado a través de un estudio de sensibilidad al número de miembros del ensamble, de la distribución espacial y evolución temporal de la variabilidad interna del ensamble. El objetivo de este estudio ha sido cuantificar la incerteza debida a los diferentes estados de inicialización. De los experimentos de sensibilidad al número de miembros, puede concluirse que la variabilidad interna de la precipitación es menor en invierno y primavera comparada con los meses de verano y otoño. Si bien este comportamiento es común en las cuatro marchas analizadas, se observa que al aumentar el número de miembros de un ensamble los valores de variabilidad se restringen a valores determinados, pudiendo mencionar un valor promedio de 5 mm/día para verano y otoño; mientras que magnitudes inferiores a 2.5 mm/día se aprecian en invierno y primavera. En lo que respecta a la temperatura, el rango de variabilidad interna se da entre 0.1 ºC y 1.2 ºC. A pesar de los pocos miembros que componen el ensamble, del estudio se concluye que un aumento de ellos mejoraría la estimación de las incertezas asociadas a la variabilidad interna. Otro punto importante, que ha sido investigado es la relación entre dos factores estudios separadamente. Con dicho propósito, se definieron dos nuevos índices. Uno de ellos relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interanual; mientras que el otro relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interna. A pesar de la breve discusión, la conclusión importante para remarcar es que ambos índices dependen de la variable seleccionada. En el caso de la precipitación, la señal de cambio climático proyectada para el escenario SRES A2 (2080-2099) no parece ser robusta comparada con la variabilidad interanual y con la variabilidad interna del modelo regional MM5. Sin embargo al examinar la señal de cambio proyectada para la temperatura, puede concluirse que la misma es significativa comparada tanto con la variabilidad interanual como con la variabilidad interna del modelo regional. En términos generales, teniendo presente la calidad de la simulación se puede concluir que el modelo regional es capaz de reproducir las características generales del clima en la región, el ciclo estacional, la variabilidad interanual e interna de las variables de superficie. Más allá de lo anteriormente expuesto, el presente estudio de cambio climático provee de valuable información acerca de la performance del modelo MM5 en simular la respuesta del clima a un dado periodo y escenario. Por lo tanto el modelo MM5 es una herramienta de mucha utilidad en la generación de escenarios regionales de cambio climático de alta resolución en el sur de Sudamérica, lo que constituye un interesante punto de partida para elaborar otras evaluaciones con diferentes índices, que no han sido examinados en el presente trabajo de tesis.