improving on the use of large‐scale climate information for statistically‐based local climate...

Improving on the use of large‐scale climate information for statistically‐based local climate projections

José M Molina; Ben ZaitchikDepartment of Earth and Planetary Sciences

Johns Hopkins Water Institute

Disclaimer: The findings, interpretations, and conclusions expressed in this presentation are entirely my own and should not be attributed in any way to the organizations or the countries they represent.

Tópicos en Proyección Hidrológica y Agroclimática y Adaptación al Cambio ClimáticoCentro Internacional de Agricultura Tropical CIAT - Palmira, Julio 21, 2014

2

Desescalamiento basado en relaciones funcionales y campos de clima

Neblina y Enfoques de Adaptación al Cambio Climático

Conceptualización y experiencias de colección

ENSO e impactos de precipitación en Colombia

Investigación y transferencia de tecnología

Consideraciones Finales

TEMAS DE LA CHARLA

Desescalamiento Prcp & Temp en NAPA (California)

Micheli et al, 2012

Micheli et al, 2012

Métodos y Datos• BCM se calibra con:

‐ Temperatura and Prcp

‐ Suelos

‐ Geología

‐ Topografía

‐ Flujos de energía solar

Datos de clima futuro: 4 escenarios of Prcp and T2 GCMs:

Modelo de Clima Paralelo (PCM) por NCAR Laboratorio de Dinámica de Fluidos Geofísicos (GFDL) por NOAA

• Generación de Prcp y Temp locales mediante Desescalamiento• Resolución del Desescalamiento: 270km ‐‐> 270m

Hydrologic Projections

1617

1819

2021

22

Jul

1617

1819

2021

22

Aug

1618

2022

0 20 40 60 80 100

Sep

time

1012

1416

18

Oct

810

1214

Nov

46

810

12

0 20 40 60 80 100

Dec

time

temp Celsius at Napa - California , 1876 - 2006 Annual temp , Napa - California

time

Std

Anom

alie

s

1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000

-2-1

01

2

moving average

Evidence of Climate Change at the watershed scale ?

flow , NapaNew

time

Std

Anom

alie

s

1960 1970 1980 1990 2000

-10

12

3

moving average

Annual Streamflow Anomalies

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

-160 -140 -120 -100 -80

-20

0

20

40

60

Jan: 1877 - 2006Longitude

Latit

ude

-0.3

-0.25

-0.2

-0.2

-0.2

-0.2

0.2

0.2 0.2

0.2

0.2

0.2

0.2

5

JHU / 23 Mar 2014 / EPS

Corr: sst & prcp @ NapaHospital - US ; JanColored areas are statistically significant at the 0.05 confidence level

-160 -140 -120 -100 -80

-20

0

20

40

60

Jan: 1948 - 2006Longitude

Latit

ude

-0.7

-0.6

-0.5

-0.4

-0.3

-0.3

-0.3

-0.3

0.3

Corr: slp & prcp @ NapaHospital - US ; JanColored areas are statistically significant at the 0.05 confidence level

SST from NOAA Ext. Rec V.3b SLP from NCEP/NCAR Reanalysis

Cross‐covariance at NAPA (California)

5 10 15 20

020

4060

80

The fraction of variance accounted by the EOFs

sst ( Jan )EOF order

Var

ianc

e (%

)-1e-04

-5e-05

0e+00

5e-05

1e-04

-160 -150 -140 -130 -120

30

40

50

60

1st EOF for sst

( Jan )Longitude

Latit

ude

-1e-04

-5e-05

0 5e-05

5e-05

1e-04

JHU / 24 Mar 2014 / EPS

= PDO

The PDO refers to a warming or cooling of the surface waters, north of 20° N

Di Lorenzo et al., 2008 – Geo. Res. Let 35

5 10 15 20

020

4060

8010

012

0

The fraction of variance accounted by the EOFs

slp ( Jan )EOF order

Var

ianc

e (%

)

trans

pose

d

-130 -128 -126 -124 -122 -120 -118 -116

3234

3638

4042

4446

New Plotting Region for performing ESD

Smoothed spectrum for PDO, NPGO, and SOI signals

1950 1960 1970 1980 1990 2000

050

100

150

200

250

300

350

ESD ( c1 [ 170W110W-20N65N ] -> prcp anomaly )

Calibration: Jan prcp anomaly at NapaHospital , US using c1: R2=31%, p-value=1%.Time

Prc

p (m

m/m

onth

)

ObservedFittedESD from NNRPTrends

Jan: Trend fit: P-value=3%; Projected trend= -51.06+-21.76 mm/month/decade

Tran

sfor

med

spa

ce =

1995 2000 2005

050

100

150

200

250

300

350

NapaHospital , US prcp

Jan - 11 m a.sl. -122.27 degE 38.29 degNTime

mm

/mon

th

JHU / 24 Mar 2014 / EPS

ESD from NNRP

OR

IGIN

AL

Spa

ce ->

Bac

k-Tr

ansf

orm

ed fr

om

ESD Mean

Observed

Corr = 0.32

Obs Mean.Valid

Obs Mean.Calib

Prcp projection @ Napa based on statistical downscaling using PDO

-170 -160 -150 -140 -130 -120 -110

2030

4050

60


1950 1960 1970 1980 1990 2000

010

020

030

0



Prc

p (m

m/m

onth

)



trans

pose

dTr

ansf

orm

ed s

pace

=

1995 2000 2005

010

020

030

0



mm

/mon

th

JHU / 24 Mar 2014 / EPS

ESD from NNRP

OR

IGIN

AL

Spa

ce ->

Bac

k-Tr

ansf

orm

ed fr

om

ESD Mean

Observed

Corr = 0.8

Obs Mean.Valid

Obs Mean.Calib

Prcp projection @ Napa based on SD using SLP‐derived predictors

-130 -128 -126 -124 -122 -120 -118 -116

3234

3638

4042

4446


SD (Jan) @ NAPA using SLP fromGFDL‐A2, 21st century

1960 1980 2000 2020 2040 2060

050

100

150

200

250

300

350


Prc

p (m

m/m

onth

)

Obs.FitGCMTrends

Jan: Trend fit: P-value=54%; Projected trend= 4.89+-7.93 mm/month/decade

-130 -128 -126 -124 -122 -120 -118 -116

3234

3638

4042

4446


Prcp prediction based on SD using SLP‐derived predictors

1950 1960 1970 1980 1990 2000

5010

015

020

025

030

035

0



Prc

p (m

m/m

onth

)


Jan: Trend fit: P-value=29%; Projected trend= 15.27+-14.27 mm/month/decade

Tran

sfor

med

spa

ce =

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

050

100

150

200

250

300

350



mm

/mon

th

JHU / 24 Mar 2014 / EPS

ESD from NNRP

OR

IGIN

AL

Spa

ce ->

Bac

k-Tr

ansf

orm

ed fr

om

ESD Mean

Observed

Corr = 0.63

Obs Mean.Valid

Obs Mean.Calib

-170 -160 -150 -140 -130 -120 -110

2030

4050

60


‐ PDO region&

‐ != calibration Per.

Prcp prediction based on SD using SLP‐derived predictors

‐ Best Corr. Region &

‐ != calibration Per.

1950 1960 1970 1980 1990 2000

010

020

030

040

0



Prc

p (m

m/m

onth

)



trans

pose

dTr

ansf

orm

ed s

pace

=

1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005

010

020

030

040

0



mm

/mon

th

JHU / 24 Mar 2014 / EPS

ESD from NNRP

OR

IGIN

AL

Spa

ce ->

Bac

k-Tr

ansf

orm

ed fr

om

ESD Mean

Observed

Corr = 0.73

Obs Mean.Valid

Obs Mean.Calib

-130 -128 -126 -124 -122 -120 -118 -116

3234

3638

4042

4446


20 40 60 80 100

ETHIOPIA, Blue Nile

Blue Nile Region: (8.25, 12.75)N (34.25, 39.75)E

-1.0

-0.5

0.0

0.5

1.0

-150 -100 -50 0 50

-20

0

20

40

Sep: 1948 - 2009Longitude

Latit

ude

-0.6

-0.6 -0.5

-0.5

-0.5

-0.5

-0.5 -0.4

-0.4

- 0.4

-0.4

-0.4 -0.4

-0.3 -0.3

-0.3

-0.3

-0.3 -0.3

0.4

Corr: sst & Prcp @ Blue_Nile_Avg - Ethiopia ; SepColored areas are statistically significant at the 0.05 confidence level

Jan Mar May Jul Sep Nov

010

020

030

040

0

Prc

p (m

m/m

onth

)Gondar_NMA , 1953 - 2010


010

020

030

040

0

Prc

p (m

m/m

onth

)

Bedele_NMA , 1967 - 2009


010

020

030

040

0

Prc

p (m

m/m

onth

)

Haik_NMA , 1980 - 2006


010

020

030

040

0

Prc

p (m

m/m

onth

)

Guder_NMA , 1964 - 2010

Annual Prcp , Gondar_NMAS

td A

nom

alie

s

1980 1985 1990 1995 2000 2005

-10

12

Mean = 1136.1Annual Prcp , Bedele_NMA

Std

Ano

mal

ies

1980 1985 1990 1995 2000 2005

-10

12 Mean = 1857.5

Annual Prcp , Haik_NMA

Std

Ano

mal

ies

1980 1985 1990 1995 2000 2005

-3-2

-10

1

Mean = 1192.9Annual Prcp , Guder_NMA

Std

Ano

mal

ies

1980 1985 1990 1995 2000 2005

-10

12

3 Mean = 1422.4

Final Remarks and Future work

• Provide estimation and assessment of multisite downscaled precipitation and temperatures

• Adapt novel transformations of local variables for improvement of climate projections

• Use of specific derived‐GCM information to develop predictors under climate change scenarios (including bias‐correction)

Uso de Neblina en Adaptación Bottom-Up

Jose Manuel MolinaDepartment of Earth and Planetary Sciences

Tópicos en Proyección Hidrológica y Agroclimática y Adaptación al Cambio Climático Centro Internacional de Agricultura Tropical CIAT - Palmira, Julio 21, 2014

2

Desescalamiento basado en relaciones funcionales y campos de clima

Neblina y Enfoques de Adaptación al Cambio Climático

Conceptualización y experiencias de colección

ENSO e impactos de precipitación en Colombia

Investigación y transferencia de tecnología

Consideraciones Finales

TEMAS DE LA CHARLA

3

“La tecnología de colección de neblina (Fog collection) se presenta como un sistema de cosecha de agua con gran potencial y de muy bajo costo para suministro de agua potable, riego de cultivos, abrevadero de ganado y recuperación de bosques en regiones montañosas secas.”

“El sistema es fácil de construir, reduce la carga de transporte de agua desde largas distancias y genera ahorros de tiempo que la comunidad puede invertir en otras actividades que generen ingresos y mejoren la educación infantil.”

Food and Agricultural Organization, FAOUnited Nations Convention to Combat Desertification, UNCCDMountain Partnership SecretariatSwiss Agency for Development and Cooperation, SDCCentre for Development and Environment, CDEHighlands and Drylands − Mountains, a Source of Resilience in Arid Regions, 2011, Rome.

Colección de Neblina: Una opción prometedora de ADAPTACION para reducir la vulnerabilidad hídrica

4

GCMs han sido fundamentales para justificar la necesidad de acción frente al cambio climático global

Sin embargo presentan limitantes para planear la adaptación a escalas locales

Fuente: National Oceanic and Atmospheric Administration - NOAA

5

Adaptación: Enfoque “top-down”

Enfoque Top-down Desescalamiento de GCMs Uso de clima desescalado de alta

resolución en modelos de impacto (e.g., modelos hidrológicos, de cultivo, etc)

La mayoría de la investigación se detiene en la etapa de evaluación de “impactos locales”

Porque? …debido a que hay un efecto Cascada en la incertidumbre. Esta se propaga al amplio abanico resultante de “impactos locales” y “respuestas de adaptación”, lo cual dificulta una selección del escenario de adaptación mas apropiado.Wilby, R.L. and S. Dessai (2010)," Robust Adaptation to Climate Change," Weather , 65(7): 180‐185

6

Adaptación: Enfoque “Bottom-Up”

La estrategia “bottom-up” se enfoca en reducir la vulnerabilidad frente al cambio y variabilidad climática (especialmente ante eventos extremos como ENSO, donde se generan los mayores impactos en periodos cortos de tiempo)… La reflexión es: “El agua se necesita aquí y ahora”

Es una estrategia de adaptación a nivel de individuos, en la que los usuarios del agua y productores agrícolas deben desempeñar un rol fundamental en la definición de sus soluciones locales (abastecimiento y distribución hídrica en esquemas descentralizados)

La implementación de bottom-up debe priorizar los ecosistemas menos resilientes (e.g., los productores más necesitados, con menos acceso a fuentes hídricas tradicionales, etc.).

Algunas miradas claves en adaptación & planeación hídrica

7

La naturaleza nos ofrece ejemplos sencillos de adaptación a las necesidades hídricas

Planeación hídrica en un clima cambiante: Tecnologías apropiadas como la colección de neblina

Colección de neblina requiere descentralización donde las comunidades locales operen y administren el sistema de colección de neblina (captación, almacenamiento, distribución)

Suministro de agua a partir de la neblina

o Recurso hidrológico (% ?)

o Tecnología:Aproximación ambiental

o Alternativa de solución a la escasezde agua (regiones áridas, semiáridas o cuencas hidrográficas afectadas por sequias estacionales.)

o Fuente de agua mejorada (WorldHealth Organization)Jose M Molina

Neblina: Una fuente de agua limpia (aunque puede requerir tratamiento básico dependiendo de la ubicación geográfica)

Suministro de agua bajo escenarios de variabilidad y CC (bottom up strategy for adaptation)

Molina and Escobar

La Neblina

ProcesoDiámetro promedio

de gotas (mm)Velocidad de caída

(m/s)

Lluvia 0.5 - 5 2 - 9

Llovizna 0.04 - 0.5 0.05 - 2

Neblina 0.001 - 0.04 0.01 – 0.05

Se produce por la condensación de vapor de agua en la troposfera baja. La neblina es una nube generada sobre la superficie terrestre y cuyas gotas de agua tienen velocidad de caída de 1 a 5 cm/s (lluvia horizontal).

En meteorología, la neblina se define como pequeñas gotas de agua en suspensión sobre la superficie terrestre que impiden la visibilidad a distancias mayores a un kilometro . El contenido de agua liquida en la neblina varia frecuentemente entre 0.05 a 0.5 g/m3.

Un concepto clave en la formación de neblina: La condensacion del agua atmosférica, o paso del estado de vapor a liquido

Clausius–Clapeyron relation

Eugster (2008), Fog research, Die Erde, 139, 1–10

Red line (liquid water) represents less than 0.5 g/m3

Type of fog with with potential for collection

Advection Fog

Orographic Fog

Standard Fog Collector (SFC). Proposed by Shemenauer and Cereceda (1994)

FOG MEASUREMENT

http://www.tutiempo.net/silvia_larocca/

OPERATIONAL PROJECTS

Projects at Tofo-Chungungo (Chile):Water supply for a fishermen village.

Yield: 3.0 l/m2/day

Operational collectors in Perú :

o Water supply for a school(1200m2)o Reforestation (500m2)o Development of agriculturalprograms

Yield: 9.0 l/m2/day

Schemenauer and Cereceda, 1992

FogQuest

Projects in OmanYield: 30 l/m2/day !

Projects in Yemen4.5 l/m2/day

Schemenauer and Cereceda, 1994

CHILE: Greenhouses in the desert at Falda Verde. It receives water from 6 fog collectors on the cliff along the coast, to grow tomatoes and other vegetables for 56 families

PERU: 450,000-liter Reservoir. It is used for desert rehabilitation and land-cover management in semi-arid hills (collectors in the ridge)

Courtesy of Melissa Rosato (FogQuest)

GUATEMALA: Actualmente es el proyecto operativo de colección de neblina mas grande en el mundo (30 LFCs; producción ~ 6000 l/dia)http://www.fogquest.org/wp-content/uploads/2010/07/Rosato-Rojas-Schemenauer-2010-Final-Draft.pdf

Las mujeres juegan un papel clave en la construcción de capacidades y en la sostenibilidad del proyecto

Courtesy of Melissa Rosato (FogQuest)

Distribución global de regiones con potencial de captación de neblina

16

Malene Thyssen, http://commons.wikimedia.org/wiki/User:Malene

Climatología de los Andes Colombianos e impactos de fenómenos macroclimáticos

17

Annual Prcp (mm)

Generated by RTBMaps with data from WorldClim, May 2014

-1

0

1

2

3

4

5

-160 -140 -120 -100 -80 -60

-20

-10

0

10

20

longitude

latit

ude

-0.5

0

0

0.5

0.5

1

1

1

1.5 2

2.5

3

3.5 4

4.5

5

Monthly Means of Sea Surface Temperature -> degC [ December - 1997 ] anomalies (abs - cli) from sst.mnmean

El Niño 97-98

Weak

Moderate

Strong

anom

.ts

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

-2-1

01

23

Index: running 3‐month mean sst anomalyRegion: LON = [ ‐170 ‐120 ] LAT = [ ‐5 5 ]

Time series from sst.mnmean

Feb 1958

Nov 1972Jan 1983

Dec 1997

Dec 2009

Weak

Moderate

Strong

Cambios mas probables de la precipitación en Colombia en un evento de El Niño

18

Source: Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales de Colombia

Impactos de El Niño &Sistemas de Advertencia Temprana

19

hydrological droughts

agricultural droughts

CASO: Evaluación de colección de neblina en Colombia (Roldanillo)

123456789101112

Altitude (m.a.s.l.) N WLOCATION SITE Collector Mesh

76o 10` 38,1``4o 27` 55,6``

4o 27` 33,2`` 76o 11` 9,9``

4o 27`` 44,3`` 76o 10` 48,3``

4o 27` 16,2`` 76o 11` 42``

4o 27` 16,2`` 76o 11` 44,6``

1715

1838

1817

1784

1794

EL TRILLO VI

35%

50%

35%

35%

EL EUCALIPTO III

LAS TORRESIV

V

LA MONTAÑUELA50%

35%

I

IIInformación geográfica de colectores, distribución y tipo de mallas

http://www.ircwash.org/sites/default/files/Molina-2008-Fog.pdf

Es recomendable construir rosa de vientos para determinar la dirección/emplazamiento de los colectores

Fog collection in Eastern Spain, 2010. With permission from David Corell

Rendimiento de colección en días secos y húmedos SFC 10 - Molina J.M. and Escobar C.M. (2008)

0

1

2

3

4

5

6

Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct

l.m2 .d

ay-1

Fog + pp Fog

0

20

40

60

80

100

Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct

Rai

nfal

l (m

m)


Average for JUNE

Molina J.M. and Escobar C.M. (2008). Fog collection Variability in the Andean Mountain Range of Southern Colombia. ERDE, 139 (1-2): 127-140


COUNTRY AverageCollection (l/m2/d)

Chile 3Yemen 4.5Guatemala 4.9Colombia (Roldanillo) 5.0Perú 9Omán 30

RESUMEN DE RENDIMIENTOS

Para 2,000 m2 de malla con 5.0l/m2/d (40 colectores, c/u con 50 m2)obtenemos aprox. 10,000 l/d.

Con un consumo percapita de 50 l/d(zonas rurales), 200 personas serianservidas.

Análisis de proyecto operacional (Colombia):

Location N W Altitude Period of study Fog + rain collection Fog only collection(m.a.s.l.) (l/m2.d) (l/m2.d)

Roldanillo 4o 27' 76o 27' 1820 Nov/2003 ‐ Feb/2005 5.3 (1) 5.0 (2)

Kilometro 18 3o 31' 76o 37' 2020 Mar/2005 ‐ Oct/2005 6.3(1) N.A.

Buga 4o 03' 76o 07' 2600 May/2008 ‐Feb/2009 1.9(1) 1.0 (2)

Atuncela 3o 44' 76o 41' 1210 Feb/2010 ‐ up to date 1.1(1) N.A.(1) Values correspond to daily average rates of Fog + Rain over the month with the best water yield(2) Values correspond to daily average rates of Fog only over the month with the best water yield

Otros rendimientos de colección (SFCs) en Colombia

Resumiendo en Proyectos de Neblina …

Colección de Neblina: Su rol va mas allá de aportar a la seguridad alimentaria. Estrategia de salud publica y educación ambiental en el sector rural.

Soledad Sofia Arredondo

Se incluye a la comunidad en las etapas tempranas del proyecto

Concepcion Escobar

http://blaustein.eps.jhu.edu/~jmolina/Public/incoming/timeseries/MolinaPosterGermany-2010.pdf

May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb

01

23

45

6

Fog Collection Variability 2008 - 2009

Col

lect

ion

rate

(l.m

-2.d

-1) Monthly average Fog + Rain

May-Feb average Fog + Rain

Project at Tulua, Colombiahttp://adsabs.harvard.edu/abs/2010ffcd.confE..67E

Andres Lopez

Hector Aristizabal - CVC

Se promueven los roles de la comunidad en torno a la operación y administración del proyecto

Concepcion Escobar y Andres Lopez

www.fogquest.org Rol de Organizaciones & ONGs en la transferencia tecnológica

www.cda.uc.cl Rol de Organizaciones & ONGs en la transferencia

Langmuir (ACS) Recientes avances de investigación en nuevos materiales

Park et al., 2013Langmuir, 2013, 29 (43), pp 13269–13277

New malla de acero inoxidable con cobertura de polímeros Puede capturar hasta un 12% del agua atmosférica

a

ASCE

a

Reducir la vulnerabilidad hídrica en el sector rural requiere uso de medidas adaptativas de alto costo/beneficio (información efectiva de predicción clima , incremento de eficiencia de riego, infraestructura para cosecha de neblina/lluvia, ...)

La investigación básica es pilar en dicho propósito, aunque transferirla y ponerla en practica es mucho mejor! … Que tan buena es la sinergia entre el gobierno, la ciencia y los usuarios? Se necesitan planes regionales y nacionales

Consideraciones finales

Department of Earth andPlanetary Sciences