Resumen de Ensayos de la simulación del índice NAO de invierno con datos de CMIP5

Nube González Reviriego, Concepción Rodríguez Puebla, María Belén Rodríguez de Fonseca

• español

  Resultados inferidos del 4º informe del IPCC y de posteriores análisis de los datos CMIP3 sobre temperatura y precipitación, coinciden en señalar la región del Mediterráneo y la Península Ibérica como zonas especialmente vulnerables a los impactos del cambio climático. Debido a las relaciones existentes entre dichas variables y las teleconexiones, es de gran interés el estudio de estas últimas bajo condiciones de aumento de emisiones por sus aplicaciones en predicciones regionalizadas. En este trabajo se muestran los resultados para la estación de invierno del patrón de la Oscilación del Atlántico Norte (NAO), obtenido con datos de geopotencial en 500hPa pertenecientes al proyecto CMIP5 y experimentos ‘historical’ y ‘RCP 8.5’. El método utilizado para su obtención es la regresión Parcial por Mínimos Cuadrados (PLS) tomando como referencia los patrones de teleconexión del CPC de la NOAA. Se presentan análisis espaciales y temporales del multi-modelo elaborado a partir de los modelos que mejor representan la NAO, según los resultados que proporciona el diagrama de Taylor.

• English

  Results from the IPCC AR4 report and other recent analyses of temperature and precipitation from CMIP3 dataset, agreed that Mediterranean region and Iberian Peninsula are highly vulnerable to the impacts of climate change. Due to the connections between those variables and Teleconnections patterns, is interesting to study them under increasing emission scenarios, to apply this study for regional downscaling. This work shows results of the North Atlantic Oscillation (NAO) pattern for winter season (DJF). This pattern was obtained from 500 hPa geopotential height data from the World Climate Research Programme ́s (WCRP ́s) Coupled Model Intercomparison Project phase 5 (CMIP5) with the experiments “Historical “ and “RCP 8.5”. We used Partial Least Squares Regression (PLS) procedure in order to obtain the patterns and indices, taking into account the patterns of the Climate Prediction Center (CPC) of NOAA as reference. Results focus on spatial and temporal analysis of the multi-model that was built with models that best reproduce the observed NAO according to the Taylor Diagram.