Forzantes antropogénicos y naturales de la variabilidad climática en el sudeste de Sudamérica

Autores
Díaz, Leandro Baltasar
Año de publicación
2018
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Vera, Carolina Susana
Saurral, Ramiro Ignacio
Descripción
Este trabajo de tesis tiene como objetivo avanzar en la descripción y entendimiento de los procesos asociados con la variabilidad climática de baja frecuencia (escalas interanuales a más largas) en la precipitación de verano del sudeste de Sudamérica (SESA) bajo la influencia de los forzantes antropogénicos y naturales del clima. Para alcanzar este objetivo se utilizaron diversos conjuntos desimulaciones climáticas que se realizaron con modelos de circulación general en la quinta Fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP5) del Programa Mundial de Investigaciones Climáticas.Se estudiaron las tendencias lineales de la precipitación de verano en Sudamérica para el período 1902-2005. Tanto las observaciones como los modelos muestran tendencias positivas en SESA, que se asocian, al menos en parte, al forzante antropogénico. Se encontró que los cambios en la actividad del principal modo de variabilidad interanual juegan un rol en explicar las tendencias positivas de laregión.Teniendo en cuenta estudios anteriores que muestran la influencia de la variabilidad oceánica sobre la precipitación de SESA, se estudió, a través del método de descomposición en valores singulares (SVD), el patrón principal de covariabilidad entre las anomalías de la temperatura superficial del mar (TSM) y la precipitación de verano en el sur de Sudamérica. Se puso especial énfasis en estudiar el efecto de la tendencia asociada al calentamiento global. El patrón dominante de covariabilidad reflejala influencia mayormente de los Oc ́eanos Pacífico e  ́Indico sobre la precipitación en SESA, explicando el 71 % (47 %) de la covariabilidad cuando se mantiene (cuando se remueve) la tendencia. En ambos casos, las series temporales asociadas a este patrón muestran variabilidad en distintas escalas desde interanuales a multi-decadales. Se encontró que esta covariabilidad logra ser representada de manera razonable por los modelos.Se evaluó también el desempeño de un conjunto de predicciones decadales de modelos del CMIP5 en escalas multi-anuales, con el fin de evaluar si las condiciones iniciales del océano junto con la tendencia del calentamiento global permiten ciertos niveles de predictibilidad en escalas de años, tanto en la circulación del Hemisferio Sur como en el clima del sur de Sudamérica. La calidad de las predicciones de TSM es alta, y se debe mayormente a las tendencias. En cambio, las predicciones de la precipitación en Sudamérica muestran un desempeño bajo. Sin embargo, las predicciones decadales son capaces de representar las estructuras espaciales asociadas al patrón de covariabilidad sin tendencia en escalas interanuales, mostrando un desempeño significativo para los primeros dos años de predicción. Al repetir el análisis con las tendencias, se observa que aumenta el desempeño para los sucesivos añosde predicción, lo que indica un valor agregado de considerar el efecto del calentamiento global sobre la variabilidad climática.
This thesis aims to advance the description and understanding of processes related with low frequency variability (interannual and longer scales) in Southeastern South America (SESA) summer rainfall under anthropogenic and natural climate forcings. To achieve this goal, sets of coordinated climate model experiments from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) of the World Climate Research Programme were used. Austral summer rainfall trends were analysed over South America between 1902 and 2005. Positive trends in SESA were found in both observations and simulations. The anthropogenic forcing has at least a partial contribution in explaining these changes. Changes of the leading pattern of precipitation interannual variability activity play a role in explaining regional positive trends. As previous studies show how ocean variability influences SESA rainfall, the leading observed covariability pattern of sea surface temperatures (SST) and austral summer SESA rainfall was assessed using the Singular Value Decomposition (SVD) Methodology, with special emphasis on trends associated with global warming. The leading observed co-variability pattern evidences Pacific and Indian Ocean influence on SESA rainfall, explaining 71 % (47 %) of covariability with (without) trends. In both cases, temporal series related with these pattern show variability ranging from interannual to multidecadal scales. Models are able to reproduce reasonably well the leading pattern of covariability. Also, the skill of a set of CMIP5 models decadal predictions was assessed in multiannual scales, with the aim of evaluate if initializing ocean conditions along with global warming trends give any predictability level in annual scales for Southern Hemisphere circulation and Southern South America climate. SST prediction skill is high, mostly due to trends. However, rainfall prediction skill is low in South America. On the other hand, decadal prediction are able to represent spatial structures related with the leading covariability pattern without trends in interannual scales, showing skill in the first two prediction years. When trends are also considered, skill increase for successive prediction years, indicating additional value from global warming effect over climate variability.
Fil: Díaz, Leandro Baltasar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina
Materia
Tendencias
Variabilidad Interanual y Decadal
Forzante Antropogénico
Patrón de Covariabilidad
Predicciones Decadales
Sudeste de Sudamérica
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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Para alcanzar este objetivo se utilizaron diversos conjuntos desimulaciones climáticas que se realizaron con modelos de circulación general en la quinta Fase del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados (CMIP5) del Programa Mundial de Investigaciones Climáticas.Se estudiaron las tendencias lineales de la precipitación de verano en Sudamérica para el período 1902-2005. Tanto las observaciones como los modelos muestran tendencias positivas en SESA, que se asocian, al menos en parte, al forzante antropogénico. Se encontró que los cambios en la actividad del principal modo de variabilidad interanual juegan un rol en explicar las tendencias positivas de laregión.Teniendo en cuenta estudios anteriores que muestran la influencia de la variabilidad oceánica sobre la precipitación de SESA, se estudió, a través del método de descomposición en valores singulares (SVD), el patrón principal de covariabilidad entre las anomalías de la temperatura superficial del mar (TSM) y la precipitación de verano en el sur de Sudamérica. Se puso especial énfasis en estudiar el efecto de la tendencia asociada al calentamiento global. El patrón dominante de covariabilidad reflejala influencia mayormente de los Oc ́eanos Pacífico e  ́Indico sobre la precipitación en SESA, explicando el 71 % (47 %) de la covariabilidad cuando se mantiene (cuando se remueve) la tendencia. En ambos casos, las series temporales asociadas a este patrón muestran variabilidad en distintas escalas desde interanuales a multi-decadales. 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Also, the skill of a set of CMIP5 models decadal predictions was assessed in multiannual scales, with the aim of evaluate if initializing ocean conditions along with global warming trends give any predictability level in annual scales for Southern Hemisphere circulation and Southern South America climate. SST prediction skill is high, mostly due to trends. However, rainfall prediction skill is low in South America. On the other hand, decadal prediction are able to represent spatial structures related with the leading covariability pattern without trends in interannual scales, showing skill in the first two prediction years. When trends are also considered, skill increase for successive prediction years, indicating additional value from global warming effect over climate variability.Fil: Díaz, Leandro Baltasar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. 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This thesis aims to advance the description and understanding of processes related with low frequency variability (interannual and longer scales) in Southeastern South America (SESA) summer rainfall under anthropogenic and natural climate forcings. To achieve this goal, sets of coordinated climate model experiments from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) of the World Climate Research Programme were used. Austral summer rainfall trends were analysed over South America between 1902 and 2005. Positive trends in SESA were found in both observations and simulations. The anthropogenic forcing has at least a partial contribution in explaining these changes. Changes of the leading pattern of precipitation interannual variability activity play a role in explaining regional positive trends. As previous studies show how ocean variability influences SESA rainfall, the leading observed covariability pattern of sea surface temperatures (SST) and austral summer SESA rainfall was assessed using the Singular Value Decomposition (SVD) Methodology, with special emphasis on trends associated with global warming. The leading observed co-variability pattern evidences Pacific and Indian Ocean influence on SESA rainfall, explaining 71 % (47 %) of covariability with (without) trends. In both cases, temporal series related with these pattern show variability ranging from interannual to multidecadal scales. Models are able to reproduce reasonably well the leading pattern of covariability. Also, the skill of a set of CMIP5 models decadal predictions was assessed in multiannual scales, with the aim of evaluate if initializing ocean conditions along with global warming trends give any predictability level in annual scales for Southern Hemisphere circulation and Southern South America climate. SST prediction skill is high, mostly due to trends. However, rainfall prediction skill is low in South America. On the other hand, decadal prediction are able to represent spatial structures related with the leading covariability pattern without trends in interannual scales, showing skill in the first two prediction years. When trends are also considered, skill increase for successive prediction years, indicating additional value from global warming effect over climate variability.
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