taller de formaciÓn en escenarios de cambio …
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TALLER DE FORMACIÓN EN ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO Y
APLICACIONES METEOROLÓGICAS OPERATIVAS
IEH Instituto de Estudios del Hambre
28 Noviembre-1 Diciembre 2011
Managua, Nicaragua
BLOQUE IV:
EL ERROR SISTEMÁTICO
Índice
• ¿Qué es el error sistemático?
• El cambio climático: un ejemplo
• Qué es el error sistemático: un ejemplo básico
• Tipos de errores:
• El Error 1 o Error de Verificación
• El Error 2 o Error de Validación
• Un ejemplo real
Índice
• ¿Qué es el error sistemático?
• ¿Es necesario corregir el error sistemático?
• No
• Sí
Índice
• ¿Qué es el error sistemático?
• ¿Es necesario corregir el error sistemático?
• Estima y corrección del error sistemático Mensual
• Definición del Error Sistemático
• Consideraciones previas a la corrección
• Elección del intervalo temporal
• Metodología de trabajo
• El Error Sistemático de Temperatura
• El Error Sistemático de Precipitación
• ¿Qué es el error sistemático?
• ¿Es necesario corregir el error sistemático?
• Estima y corrección del error sistemático Mensual
• Ejemplos y corrección del error sistemático Diario
• Elección del periodo de muestreo
• Elección de los percentiles asociados
• Metodología de trabajo
• El error sistemático de Precipitación
• El error sistemático de Temperatura
Índice
Índice
• ¿Qué es el error sistemático?
• ¿Es necesario corregir el error sistemático?
• Estima y corrección del error sistemático Mensual
• Estima y corrección del error sistemático Diario
• Ejemplos de corrección
• Ejemplo 1: corrección de la Temperatura
• Ejemplo 2: corrección de la Precipitación
Índice
• ¿Qué es el error sistemático?
• ¿Es necesario corregir el error sistemático?
• Estima y corrección del error sistemático Mensual
• Estima y corrección del error sistemático Diario
• Ejemplos de corrección
• Algunas aplicaciones:
• Estudios fitoclimáticos
• Cálculo de índices de sequía
• Cálculo de periodos de retorno
• Estimación de olas de calor
¿Qué es el error sistemático?
El Error Sistemático
T_max verano Andalucia
0
1
2
3
4
5
6
7
2000/2030 2010/2040 2020/2050 2030/2060 2040/2070 2050/2080 2060/2090 2070/2100
Periodo
◦ C
EL CAMBIO CLIMÁTICO: UN EJEMPLO
Incremento de la temperatura máxima diaria en la estación del año del verano (JJA). Proyecto “Aplicación de nuevos modelos climáticos a la generación de
escenarios regionales para Andalucía en el siglo XXI”, realizado por la FIC para la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía (España).
¿Qué es el error sistemático?
PASADO
0
50
100
150
200
250
300
350
400
1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287 300 313 326
FUTURO
Datos observados Datos predichos Datos futuros corregidos
Ejemplo esquemático del razonamiento aplicado en la corrección del error sistemático. Si los datos predichos, que abarcan tanto pasado (el periodo de control) como futuro, muestran en el pasado una cierta diferencia con los datos observados, esa diferencia se mantendrá en el futuro y podremos saber
qué corrección numérica debemos realizar al futuro para que los valores absolutos sean correctos.
Para la construcción
del ejemplo se ha partido de un tramo de
temperaturas medias de una
estación meteorológica real y se le ha
sumado directamente
15º C.
QUÉ ES EL ERROR SISTEMÁTICO: UN EJEMPLO BÁSICO
¿Qué es el error sistemático?
El Error 1, o error de verificación. Debemos ser capaces de medir el error propio del método de downscaling que estemos utilizando (sea cual sea), es decir, de estimar qué errores produce el método independientemente de la rejilla (de los datos) de la que partamos.
El Error 2, o error de validación. Debemos ser capaces de medir el error propio del MCG que estemos utilizando, es decir, de determinar cuánto de bueno es el MCG que vamos a regionalizar.
El Error 3, o error de imprededibilidad. No importa cuánto seamos capaces de determinar los errores anteriores: al realizar simulaciones a futuro con MCGs regionalizados, nos enfrentamos al hecho de siempre quedarán incertidumbres que resultan imposibles de medir con exactitud. Determinar, por ejemplo, que si el hecho de que un cierto MCG que refleja bien el pasado significa o no que vaya a reflejar bien el futuro, o la fiabilidad de los datos observados empleados, queda fuera de nuestro alcance. Este tipo de error, que no es mensurable (sólo, y en todo caso, es estimable), no será tratado por nuestro estudio.
TIPOS DE ERRORES
¿Qué es el error sistemático?
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287
Datos AEMET Datos AEMET + 15ºC
Para una estación meteorológica real de AEMET, la temperatura media de las máximas mensuales, desde el año 1.957 hasta el 1.980, y esa misma serie sumándole directamente 15º C (la serie superior
se ha construido exclusivamente como ejemplo para ilustrar gráficamente cómo comparar dos series diferentes).
EL ERROR 1 O ERROR DE VERIFICACIÓN
¿Qué es el error sistemático?
-100
0
100
200
300
400
500
600
1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287
Rejilla regionalizada Datos observatorio MCG Regionalizado
Serie de ejemplo construida para mostrar los tres tipos de series temporales que podemos poseer en un punto del territorio: los datos observados, los posibles datos al regionalizar una rejilla de reanálisis en tal
punto (construida como los datos originales más 15º C), y la regionalización de un MCG (los datos originales más 30º C). La diferencia entre el reanálisis regionalizado y el MCG regionalizado nos da la medida del error
2, (no como la medida punto a punto sino como la medida en todo el periodo de estudio representado).
EL ERROR 2 O ERROR DE VALIDACIÓN
¿Qué es el error sistemático?
-50
0
50
100
150
200
250
300
1 14 27 40 53 66 79 92 105 118 131 144 157 170 183 196 209 222 235 248 261 274 287
Datos AEMET ERA40 Regionalizado
Para una estación meteorológica real, la temperatura media de las máximas mensuales, desde el año 1.957 hasta el 1.980, y la regionalización de los datos de ERA40 sobre esa misma estación mediante el método de
análogos en dos pasos de la FIC. Aun cuando la regionalización se realiza a escala diaria, se presenta una variable mensual agregada y sólo para un periodo menor del calculado para así mejorar la visualización.
UN EJEMPLO REAL: EL ERROR 1
¿Qué es el error sistemático?
¿Qué es el error sistemático?
-50
0
50
100
150
200
250
300
1 12 23 34 45 56 67 78 89 100 111 122 133 144 155 166 177 188 199 210 221 232 243 254 265 276
ERA40 Regionalizado CGCM2.A2 regionalizado
Para una estación meteorológica real, la temperatura media de las máximas mensuales obtenida por la regionalización de los datos de ERA40 mediante el método de análogos en dos pasos de la FIC, y la misma variable meteorológica obtenida mediante el mismo método para el periodo de control (1961 – 2.000) del modelo CGCM2 bajo el escenario A2. Aun cuando la regionalización se realiza a escala diaria, se presenta
una variable mensual agregada y sólo para un periodo menor del calculado para así mejorar la visualización.
UN EJEMPLO REAL: EL ERROR 2
¿Es necesario corregir el error sistemático?
El Error Sistemático
NO
¿Es necesario corregir el error sistemático?
El estudio a realizar sólo necesita de valores incrementalesvalores incrementales.
Lo que queremos es averiguar el incremento de la variable meteorológica a estudiar con respecto al periodo de control del modelo
(o modelos) a estudiar.
NOTendencias de la temperatura mínima regionalizada para el siglo XXI en invierno (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a
los respectivos controles en ºC)
2010/2040
2040/2070
2070/2100
Proyecto "Aplicación de nuevos modelos climáticos a la generación de escenarios regionales para Andalucía en el siglo XXI“, realizado por la FIC para la Consejería de Medio Ambiente de la Junta de Andalucía (España).
¿Es necesario corregir el error sistemático?
¿Es necesario corregir el error sistemático?
SÍ
El estudio a realizar necesita de valores absolutosvalores absolutos.
Lo que queremos es averiguar cuáles van a ser los valores absolutos de la variable meteorológica a estudiar para el modelo (o modelos) a
estudiar.
SÍ
Proyecto "Estudio del impacto del Cambio Climático sobre la diversidad y composición de las cubiertas forestales en los Parques Nacionales españoles", realizado por la FIC y promovido por la Fundación Biodiversidad.
Precipitación media en el Parque Nacional de Sierra Nevada en el mes de Enero
¿Es necesario corregir el error sistemático?
Estima y corrección del error sistemático Mensual
El Error Sistemático
DEFINICIÓN DEL ERROR SISTEMÁTICO
Puesto que somos capaces de determinar la diferencia, en un cierto punto, entre los datos reales observados y los que nos proporcionaría un reanálisis regionalizado (error 1), y la diferencia entre los datos del reanálisis regionalizado y los datos del periodo de control de un modelo regionalizado (error 2), podemos conjugar ambos errores y llegar a relacionar los datos reales observados con los del periodo de control del modelo: ese error total es lo que denominamos error sistemático.
Esta forma de definir el error sistemático, conjugando los ya especificados errores 1 y 2, se ajusta a la definición establecida para el error sistemático, y es por eso que utilizamos este término (aunque teniendo en cuenta que en nuestro caso no podemos hablar de “observaciones” sino de valores simulados):
– El error sistemático es la diferencia entre el valor verdadero, aunque generalmente desconocido, de una cantidad que se está midiendo, y el valor medio observado tal como se estimaría en base a la media muestral de un conjunto infinito de observaciones. (IPCC, 2001).
Corrección del error sistemático Mensual
ALGUNAS CONSIDERACIONES PREVIAS
• El periodo en el que vamos a establecer el error sistemático va a ser el periodo 1.961-2.000, que es el periodo de control de los modelos climáticos. El periodo de datos que abarcan los reanálisis (ERA40, NCEP) es superior, con lo que ciertos valores diarios del downscaling del reanálisis no serán tenidos en cuenta.
Nota: el periodo de datos de observaciones de las estaciones meteorológicas utilizadas puede abarcar un periodo mucho mayor (lo que no significa que de todas las estaciones tenga datos para todos los días de ese periodo, sólo que ese es el periodo máximo del que tenemos datos), con lo que puede haber datos reales no llegados a utilizar en la medida del error.
• Para obtener resultados climáticos fiables referidos a variables meteorológicas deben utilizarse periodos de cuanto menos 30 años; con este intervalo de 40 años se cumple tal requisito.
• Las variables climáticas estudiadas van a ser referidas mensualmente. Buscar relaciones anuales entre variables no reconoce la posible variabilidad de una magnitud meteorológica. Tampoco las relaciones entre estaciones del año, aunque bastante más precisas, tienen la suficiente precisión. Las relaciones mensuales proporcionan la adecuada información: muestra la variabilidad climática propia de la magnitud (tiene sentido declarar la media característica mensual de una variable) y no cae en relaciones sin sentido, como harían las relaciones diarias.
Corrección del error sistemático Mensual
-100
-50
0
50
100
150
200
1 31 61 91 121 151 181 211 241 271 301 331 361
Dato diario Media anual Media estacional
Datos reales diarios de un año con datos para una estación meteorológica para la variable de temperatura mínima diaria. Como puede observarse, si queremos encontrar relaciones entre esta serie y otra serie para
esa misma estación, la media anual no va a representar en absoluto la variabilidad de la magnitud meteorológica. Aun cuando la media estacional representa mejor el comportamiento de la magnitud, no
proporciona suficiente detalle de la variabilidad. Las medias mensuales sí nos darían bastante detalle climático (representan fielmente variabilidad intra-estacional) sin caer en el absurdo de tener que comparar
día a día.
ELECCIÓN DEL INTERVALO TEMPORAL
Corrección del error sistemático Mensual
1961 200020021957 20021957
12 Medias Mensuales Datos AEMET
12 Medias Mensuales Datos ERA40
12 Medias Mensuales Datos Control MCG
14.600 Datos diarios Control MCG
16.790 Datos diarios ERA40Hasta 16.790 Datos diarios Estación AEMET
20001961 20001961
12 Relaciones Mensuales AEMET – ERA40: ERROR
1
12 Relaciones Mensuales ERA40 – MCG: ERROR 2
12 Relaciones Mensuales AEMET – MCG: ERROR SISTEMÁTICO
Esquema de cómo se realiza el cálculo del error sistemático en una estación meteorológica, y de los 12 factores mensuales que se utilizarán para su corrección.
METODOLOGÍA DE TRABAJO
Corrección del error sistemático Mensual
40____1_ ERAMensualMediaAEMETMensualMediaError −=∆
ControlMGCMensualMediaERAMensualMediaError __40__2_ −=∆
2_1__ ErrorErroroSistematicError ∆+∆=∆
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
350
400
1
Factores mensuales de corrección Serie corregida Serie original
EL ERROR SISTEMÁTICO DE TEMPERATURA
Corrección del error sistemático Mensual
El ERROR SISTEMÁTICO DE PRECIPITACIÓN
La diferencia entre dos temperaturas sólo puede medirse de forma incremental (absoluta), ya que no podemos encontrar la proporcionalidad entre dos temperaturas (no podemos afirmar que una temperatura es X veces mayor que otra, o que es un X% mayor que otra). La medida de proporcionalidad sí que se puede realizar con la precipitación, y es la que elegimos frente a la incremental, aun cuando también podría llegar a calcularse y utilizarse. Esto es así porque las relaciones de proporcionalidad nos permiten ajustar con mayor coherencia la precipitación, ya que esta variable meteorológica tiene dos dimensiones diferentes aunque relacionadas que deben ser respetadas en su corrección:
Para un cierto día, se debe determinar si hay o no precipitación, dos fenómenos meteorológicos muy diferentes (que dan lugar a una condición matemática muy fuerte: hay valor o no lo hay). Si se estima que no hay precipitación, esa estima debe permanecer. Corregir incrementalmente un valor nulo de precipitación haría que dejara de serlo (de no tener precipitación pasamos a tenerla: nuestra estima de un periodo de sequía, por ejemplo, pasa a tener un valor completamente diferente), y que esta dimensión de la precipitación se perdiera; una corrección proporcional mantiene nuestra estima original.
Si sí hay precipitación, debe estimarse cuánta hay. Corregir la cantidad de precipitación mediante el método incremental desvirtuaría los valores extremos: las funciones de distribución podrían suavizarse, y perderíamos información sobre eventos extremos, aunque no sobre los medios (por ejemplo, seguiríamos sabiendo la media de precipitación caída, pero perderíamos episodios de inundaciones). El método proporcional sí respetaría los extremos (en el sentido de que, aunque cambie su valor, sigue reconociendo precipitaciones muy elevadas en momentos muy concretos), y no desvirtuaría los valores medios.
Corrección del error sistemático Mensual
40__
__1_
ERAMensualMedia
AEMETMensualMediaError =∆
ControlMCGMensualMedia
ERAMensualMediaError
__
40__2_ =∆
2_1__ ErrorErroroSistematicError ∆•∆=∆
El ERROR SISTEMÁTICO DE PRECIPITACIÓN
Corrección del error sistemático Mensual
Estima y corrección del error sistemático Diario
El Error Sistemático
Corrección del error sistemático Diario
PROBLEMA:
¿Cómo determinar unas relaciones de corrección para un único día?
SOLUCIÓN:
1. Busco, para cada día del año, unas ciertas funciones de distribución de la variable a estudiar (medias corridas).
2. Estudio esas funciones de distribución en base a los percentiles.3. Calculo las relaciones entre percentiles.4. Aplico las relaciones en función del percentil al que pertenezca el
valor a corregir.
Valores de precipitación no nula (en dl.), ordenados
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
1 8 15 22 29 36 43 50 57 64 71 78 85 92 99 106 113 120 127 134 141 148 155
Percentiles
0
50
100
150
200
250
300
350
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Ejemplo con los datos de precipitación obtenidos por regionalización del ERA40 en un observatorio real. En la gráfica superior, los datos simulados con precipitación no nula para un cierto día y los 15 días anteriores y posteriores, ordenados de menor a mayor. En la gráfica inferior, los 20 percentiles calculados a partir de los
datos anteriores, calculados promediando el 5% de los días correspondientes a ese percentil.
ELECCIÓN DE LOS PERCENTILES ASOCIADOS
Corrección del error sistemático Diario
1961 200020021957 20021957
20 Percentiles por día del año, de datos observados
20 Percentiles por día del año, de datos ERA40
20 Percentiles por día del año, de datos Control
MCG
14.600 Datos diarios Control MCG
16.790 Datos diarios ERA40Hasta 16.790 datos diarios (y lagunas) de observaciones
20001961 20001961
20 Relaciones por día del año, observs – ERA40:
ERROR 1
20 Relaciones por día del año, ERA40 – MCG:
ERROR 2
20 Relaciones por día del año: ERROR SISTEMÁTICO
Esquema del cálculo del error sistemático diario en un cierto observatorio meteorológico, y de los 20 factores por cada uno de los 365 días del año, que se utilizarán para su corrección.
METODOLOGÍA DE TRABAJO
Corrección del error sistemático Diario
1__40_)_(_)_(1_ errorERAnPercentilObservsnPercentilError −=
ControlMGCnPercentilerrorERAnPercentilError _)_(2__40_)_(2_ −=
2_1__ ErrorErroroSistematicError +=
-50
0
50
100
150
200
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
déc
imas
de
ªC
Percentiles AEMET Percentiles ERA40 Incremento
EL ERROR SISTEMÁTICO DE TEMPERATURA
Corrección del error sistemático Diario
-50
0
50
100
150
200
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
déci
mas
de
ºC
Serie diaria original Factor de corrección Datos corregidos
Ejemplo de corrección de una serie temporal de temperatura diaria en base a los factores de corrección calculados. Cada una de las temperaturas diarias simuladas originales se ha corregido aplicando el incremento
(positivo o negativo) correspondiente al percentil asociado a ese valor original para el día del año que corresponda .
EJEMPLO DE LA CORRECCIÓN DEL ERROR SISTEMÁTICO DE TEMPERATURA
Corrección del error sistemático Diario
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
décim
as d
e lit
ro
Percentiles AEMET Percentiles ERA40
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Relación entre percentiles
1__40_)_(
_)_(1_
errorERAnPercentil
ObservsnPercentilError =
ControlMCGnPercentil
errorERAnPercentilError
_)_(
2__40_)_(2_ =
2_1__ ErrorErroroSistematicError ×=
EL ERROR SISTEMÁTICO DE PRECIPITACIÓN
Corrección del error sistemático Diario
0
100
200
300
400
500
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79
dé
cim
as
de
lit
ro
Datos originales
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79
Factores de corrección
0
100
200
300
400
500
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 61 64 67 70 73 76 79
décim
as d
e lit
ro
Datos corregidos
Ejemplo de corrección de una serie temporal de
precipitación diaria (no se han representado los días de precipitación nula) en base a
los factores de corrección calculados. Cada uno de los valores simulados originales
se ha multiplicado por el factor de corrección
correspondiente al percentil al que pertenezca el valor
simulado original, para ese día del año.
EJEMPLO DE LA CORRECCIÓN DEL
ERROR SISTEMÁTICO DE PRECIPITACIÓN
Corrección del error sistemático Diario
Ejemplos de corrección
El Error Sistemático
Evolución mensual de la temperatura máxima diaria
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
ºC
PREDICHO ERA40
PREDICHO 20C3M
Evolución media mensual de la temperatura máxima diaria
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
ºC
OBSERVADO
PREDICHO ERA40
EJEMPLO 1: CORRECCIÓN
DE LA TEMPERATURA
Proyecto "Estudio del impacto del Cambio Climático sobre la
diversidad y la composición de las cubiertas forestales
en las zonas de interés para la
protección del oso pardo en España" ,
realizado por la FIC y promovido por el
Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino .
Ejemplos de corrección
RELACIONES INM - ERA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
-3,01 3,17 5,98 1,45 -0,55 -2,39 0,11 0,57 0,13 -0,70 -3,77 -6,26
RELACIONES ERA - 20C3M
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
-8,67 -1,27 9,34 -0,67 14,64 20,00 8,40 5,76 -2,63 -4,59 -10,41 -10,05
RELACIONES INM - 20C3M
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
-11,67 1,90 15,32 0,78 14,09 17,61 8,51 6,33 -2,50 -5,30 -14,19 -16,31
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
INM
20C3M Orig
20C3M Corr
Relaciones de
corrección obtenidas.
Ejemplos de corrección
EJEMPLO 1: CORRECCIÓN
DE LA TEMPERATURA
Representación gráfica ilustrativa de los promedios
mensuales.
INVIERNO
7,2 10,7 13,9 15,5 21,5 26,3 29,7 31,7
104,5 111,7 115,2 118,4 120,0 126,0 130,8 134,2 136,2
VERANO
8,4 13,6 16,9 20,9 27,5 33,2 41,4 43,9
237,2 245,6 250,8 254,0 258,1 264,7 270,3 278,6 281,1
INVIERNO
7,3 10,7 13,9 15,5 21,5 26,3 29,7 31,7
95,8 103,1 106,5 109,7 111,3 117,3 122,1 125,5 127,5
Incremento de la Temperatura Media de las Máximas ANTESANTES de la corrección:
VERANO
8,4 13,6 16,9 20,9 27,5 33,2 41,4 43,9
248,0 256,4 261,6 264,9 268,9 275,5 281,2 289,4 291,9
EJEMPLO 1: CORRECCIÓN DE LA TEMPERATURA
Incremento de la Temperatura Media de las Máximas DESPUÉSDESPUÉS de la corrección:
Ejemplos de corrección
Evolución mensual de la precipitación media diaria
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
dL
.
OBSERVADO(Precipitación Media Diariaen décimas de litro)PREDICHO (PrecipitaciónMedia Diaria en décimas delitro)
Evolución mensual del número de días de lluvia
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
Nº
Día
s
DÍAS DE LLUVIAOBSERVADOSDÍAS DE LLUVIAPREDICHOS
EJEMPLO 2: CORRECCIÓN
DE LA PRECIPITACIÓN
Proyecto "Estudio del impacto del
Cambio Climático sobre la diversidad y
la composición de las cubiertas
forestales en las zonas de interés para la protección del oso pardo en España" , realizado por la FIC y promovido por el
Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino .
Ejemplos de corrección
Evolución mensual de la precipitación media diaria
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
35,0
40,0
45,0
50,0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
dL
. PREDICHO ERA40(Precipitación Media Diariaen décimas de litro)PREDICHO 20C3M(Precipitación Media Diariaen décimas de litro)
Evolución mensual del número de días de lluvia
0,0
2,0
4,0
6,0
8,0
10,0
12,0
14,0
16,0
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
Mes
Nº
Día
s
DÍAS DE LLUVIAPREDICHOS ERA40
DÍAS DE LLUVIAPREDICHOS 20C3M
Proyecto "Estudio del impacto del
Cambio Climático sobre la diversidad y
la composición de las cubiertas
forestales en las zonas de interés para la protección del oso pardo en España" , realizado por la FIC y promovido por el
Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino .
EJEMPLO 2: CORRECCIÓN
DE LA PRECIPITACIÓN
Ejemplos de corrección
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
3,50
4,00
4,50
5,00
ENE FEB MAR ABR MAY JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC
INM
20C3M Orig
20C3M Corr
RELACIONES INM / ERA
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0,94 0,90 0,87 1,04 1,10 1,11 0,98 1,07 1,20 1,14 1,21 1,07
RELACIONES ERA / 20C3M
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0,83 0,87 0,77 0,96 0,79 0,66 0,64 0,70 0,83 0,76 0,77 0,80
RELACIONES INM / 20C3M
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
0,78 0,78 0,67 1,00 0,87 0,74 0,62 0,75 1,00 0,86 0,93 0,86
Relaciones de
corrección obtenidas.
EJEMPLO 2: CORRECCIÓN
DE LA PRECIPITACIÓN
Ejemplos de corrección
INVIERNO
% -2,9 -4,9 -5,6 -4,5 -2,0 -4,7 -1,2 -1,1
-1,3 -2,2 -2,5 -2,0 -0,9 -2,1 -0,5 -0,5
44,3 43,0 42,1 41,8 42,3 43,4 42,2 43,7 43,8
VERANO
% -5,4 -7,2 -8,2 -5,8 -11,1 -12,7 -18,2 -17,4
-1,4 -1,8 -2,0 -1,4 -2,8 -3,2 -4,6 -4,4
25,1 23,7 23,3 23,0 23,6 22,3 21,9 20,5 20,7
INVIERNO
% -3,1 -4,9 -5,5 -4,3 -2,0 -4,7 -1,6 -1,5
-1,1 -1,7 -2,0 -1,5 -0,7 -1,7 -0,6 -0,5
35,4 34,3 33,6 33,4 33,9 34,7 33,7 34,8 34,8
VERANO
% -5,0 -6,8 -7,7 -5,7 -10,9 -12,5 -17,6 -16,3
-0,9 -1,2 -1,4 -1,0 -1,9 -2,2 -3,1 -2,8
17,5 16,6 16,3 16,1 16,5 15,6 15,3 14,4 14,6
EJEMPLO 2: CORRECCIÓN DE LA PRECIPITACIÓN
Incremento de la Precipitación Media ANTESANTES de la corrección:
Incremento de la Precipitación Media DESPUÉSDESPUÉS de la corrección:
Ejemplos de corrección
Algunas aplicaciones
El Error Sistemático
Rojo: Cardonales basales de Euphorbia canariensis. Naranja: sabinares de Juniperus phoenicea.
Verde: laurisilva. Marrón: pinares de Pinus canariensis.
Azul claro: piornales de altura de Spartocytisus supranubius. Violeta: vegetación de cumbres.
ESTUDIOS FITOCLIMÁTICOS
Resultado previo del proyecto "Estudio del impacto del Cambio Climático sobre la
diversidad y composición de las cubiertas forestales en los Parques Nacionales
españoles", realizado por la FIC y promovido por la Fundación Biodiversidad.
Algunas aplicaciones
Fuente de la ilustración:
Hydrological response to
different time scales of
climatologicaldrought: an
evaluation of the Standardized
Precipitation Index in a
mountainous Mediterranean
basin.Autores: S. M.
Vicente-Serrano and J. I. López-
Moreno.
CÁLCULO DE ÍNDICES DE SEQUÍA
Algunas aplicaciones
Fuente de la ilustración: Extremes Toolkit (extRemes): Weather and Climate Applications of Extreme
Value Statistics. Autores: Eric Gilleland2 and Richard W. Katz
CÁLCULO DE PERIODOS DE RETORNO
Algunas aplicaciones
Fuente de la ilustración: UIMP2008, Fenómenos meteorológicos adversos: hoy y mañanaAutor: José A. López Díaz
Número de días en ola
de calor durante el
periodo Jun-Sep de cada año.
ESTIMACIÓN DE OLAS DE CALOR
Algunas aplicaciones
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