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Datos, Modelos, Software-

Interacción Clima-SociedadÁ.G. Muñoz

Atmospheric and Oceanic Sciences (AOS). Princeton UniversityInternational Research Institute for Climate and Society (IRI). Columbia University

WWRP/WCRP S2S Prediction Project – NOAA’s SubX [email protected]

Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017

Contenido

• Algunos conjuntos de datos disponibles a escalas S2S• Algunas herramientas disponibles a escalas S2S • Interacción Clima-Sociedad


Datos: Proyecto de Predicción S2S


Datos: En la IRIDL


Datos: En la Datoteca del OLE2


Contenido

• Algunos conjuntos de datos disponibles a escalas S2S• Algunas herramientas disponibles a escalas S2S • Interacción Clima-Sociedad


Sequías: Vigilancia y Pronóstico


−2

−1

0

1

2

1980 1990 2000 2010

2

4

6

8

10

12

esca

la te

mpo

ral (

mes

es) ElSalvador_Ilopango

−2

−1

0

1

2

1980 1990 2000 2010

2

4

6

8

10

12

esca

la te

mpo

ral (

mes

es) Panama_SanMiguel

Herramienta en R

Pronóstico (CPT automatizado)

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[−2,−1.5)[−1.5,−1)[−1,−0.5)[−0.5,0)[0,0.5)[0.5,1)[1,1.5)[1.5,2)[2,2.5]

12 −SPI map 1998 04

Climate Predictability Tool


• Análisis de fuentes de predicibilidad

• Construcción de modelosestadísticos y pronósticos

• Evaluación de skill

Downscaling Dinámico


WRF

-CLM

WRF

-NOAH

Kain-Fritsch (newEta) Betts-Miller-Janjic Grell-Devenyi Kain-Fritsch (old)

1980

sOBS

Newmulti-physics ensemble:NOSA20k(2000s)

Cortesía del Observatorio Latinoamericano (http://ole2.org )

Chourio y Muñoz (en prep)

Downscaling Dinámico: ¿hace falta?


CWRF

(v3.9

, 20

km)

CAM

_OLE

2

DEF MAM JJA SON

9 miembros – Obs: CPCUnified2AFC (GROC) 2001-2010

MOS: PCR con CPT y Datoteca

Chourio y Muñoz (en prep)

Algunos Productos


http://gpvjma.ccs.hpcc.jp/S2S/S2S_MJO.html

S2S Museum(Universidad de Tsukuba)

Sala de Mapas de la IRIDL


Sala de Mapas de la IRIDL

I Escuela Sudamericana de Predicibilidad y Predicción Sub-Estacional, 10-14 Julio 2017. Asunción, Paraguay

CIMA (Argentina)


http://climar.cima.fcen.uba.ar/Msis.php

Algunos Productos


http://datoteca.ole2.org/maproom/Sala_de_Mapas/

Compuestos de lluvia para cada fasede la MJO, para cualquier período del año

Pronóstico sub-estacional (sin MOS) de lluvia del ECMWF para lospróximos 10 días

Sala de Mapas OLE2



Observatorio Latinoamericano (OLE2)

Validación es clave



Contenido

• Algunos datos y productos disponibles a escalas S2S• Algunas herramientas disponibles a escalas S2S • Interacción Clima-Sociedad

(gracias a L. Goddard)


Preguntas Claves de los tomadores de decisión


1. ¿Cómo van a cambiar las cosas en el futuro?

- El “clima medio” futuro al que tenemos que adaparnos

- Extremos à Shocks al sistema

2. ¿Cómo se comportará mi sistema en un período futuro?

3. ¿Los datos climáticos son fáciles de obtener y usar?

4. ¿La información climática es fácil de interpretar?


Thehigh-resolutiondata,whichcanbeviewedonadailytimescaleatthescaleofindividualcitiesandtowns,willhelpscientistsandplannersconductclimateriskassessmentstobetterunderstandlocalandglobaleffectsofhazards,suchasseveredrought,floods,heatwavesandlossesinagricultureproductivity.

Preguntas Claves


0. ¿Qué tan bien han trabajado estas herramientasen el pasado? 1. ¿Cómo van a cambiar las cosas en el futuro?

- El “clima medio” futuro al que tenemos que adaparnos

- Extremos à Shocks al sistema

2. ¿Cómo se comportará mi sistema en un período futuro?

3. ¿Los datos climáticos son fáciles de obtener y usar?

4. ¿La información climática es fácil de interpretar?

I Escuela Sudamericana de Predicibilidad y Predicción Sub-Estacional, 10-14 Julio 2017. Asunción, Paraguay

Gran Problema: Probreza de Datos

Sinosetienen suficientes observaciones decalidad,¿cómo sabercuál es elproducto quesequiere?


(Shin and Sardeshmukh, 2010, Climate Dynamics)

Los modelos tienden a mostrar patrones incorrectos de tendenciasProblema #1


Precipitation Changes over SE South America (Sep-Feb 1901-2005)

Los modelos tienden a tener mal la magnitud de la tendenciaProblema #2

(Gonzalezetal.2014,Clim.Dyn.)


Observations (last 15 years)

Climate Change Projections(end of 21st century)

Decadal-scale variability is importantProblema #3

¿Qué podemos ofrecer?


• Entender el pasado

• Poner el presente en contexto

• Mirar al futuro con información relevante


(Shin and Sardeshmukh, 2010, Climate Dynamics)

Los modelos tienden a mostrar patrones incorrectos de tendencias

Siglo XX:Patronesobservados en T y P son representadosmejor enmodelos con patrones realistasde temperaturasuperficial del mar.

Entendiendo elpasado


Poner elpresente en contextoPrecipita

ción

Tempe

ratura


Mirar elfuturo coninformación relevante

Sur de África: Temperatura media anual

África occidental: Temperatura media anual

Proyecciones de Cambio Climáticono pueden producirpredicciones de variabilidad decadal

¿Predicciones Decadales?

¡Proveer laPDFcompleta!

Conclusiones


Ø Observaciones decalidad soncríticas.

Ø Existen múltiples productos ya disponibles.Mejor unir esfuerzos quedividirlos.

Ø Identificar lasescalas detiempo correctas ylainformación correcta paralatoma dedecisión yejecución deacciones es crítico.

Ø Verificación es crítica.¿Qué es importante tener correctamente,paraTI?

Ø Comunidades expertas deben trabajar juntasparadar mejor cuenta delasoportunidades ylimitaciones en cada uno denuestros modelos ydatos.


http://iri.columbia.edu

@climatesociety

/climatesociety

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