Regionalización Estadística de Escenarios Climáticos con CMIP5 para el Perú

• Llamocca Huamani, Jorge ^[1]
  1. [1] XVII Curso Internacional de Geografía Aplicada 2020 del Centro Panamericano de estudios e Investigaciones Geográficas (CEPEIGE)
• Localización: Revista Geográfica, ISSN-e 2663-399X, ISSN 0031-0581, Núm. 164, 2022 (Ejemplar dedicado a: Revista Geográfica), págs. 99-111
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Statistical Regionalization of Climate Scenarios with CMIP5 for Peru
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• Resumen
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    Los Modelos de Circulación General (MCGs) actualmente tienen un rol importante como herramienta para identificar cambios importantes del sistema climático para las siguientes décadas; éstas permiten simular flujos de energía, masa y cantidad de movimiento en cada grilla tridimensional distribuida espacialmente. Sin embargo; la resolución espacial de estos modelos dinámicos son demasiados gruesos (>250km) y considerados como principal desventaja al momento de realizar estudios localizados. En ese sentido, la presente investigación prioriza la aplicación de técnicas de regionalización estadística, poniendo énfasis en áreas específicas. Uno de los principales resultados está centrado en obtener los mapas regionalizadosde las proyecciones climáticas de precipitación, temperatura máxima y mínima del aire para Perú y en un contexto de los escenarios Climáticos del Quinto Reporte de Evaluación-AR5-2014 del IPCC-RCP45 & RCP85. Los mapas regionalizados se calcularon para un grupo de cuatro modelos (modelos climáticos globales del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplado-CMIP5) y que fueron seleccionados mediante la aplicación de métricas estadísticas. Las proyecciones bajo los dos escenarios están centradas en elperiodo futuro 2041-2070, tomando como periodo climático referencial 1981-2005. Se analizaron cada uno de los cuatro modelos seleccionados permitiendo observar la distribución espacial de las variables focalizados en áreas se interés. Los resultados a nivel anual muestran que en general existe el posible aumento de la temperatura mínima del aire, con rangos que varían entre 1.5 °C a 1.8 °C bajo el RCP4.5 y 2.6 °C a 3.7 °C bajo el RCP8.5, para la temperatura máxima del aire de 1.6 °C a 1.8 °C bajo el RCP4.5 y 2.7°C a 3.9 °C bajo el RCP8.5.Estos incrementos en general estarías más centrados en la selva baja norte, centro y sur de Perú. Para la precipitación, bajo los dos escenarios RCP, varía según el área de análisis evidenciando los incrementos significativos para la costa norte y costa centro de Perú entre 20% a 10% respectivamente y estaríanasociados con la dinámica del océano, principalmente del pacífico central y oriental. Para la costa sur las proyecciones muestran deficiencias entre -10% a -20%; sin embargo, para zona andina centro y sur, las proyecciones son de incremento al 20% y estarían asociadas a la teleconexión que existe entre elPacífico Central y la zona andina de Perú. Por otro lado, las proyecciones son de reducción para la selva baja entre -12% y -20%.

  • English

    General Circulation Models (GCMs) are currently playing an important role as a tool to identify important changes in the climate system during the following decades; These allow the simulation of flows of energy, mass and momentum in each spatially distributed three-dimensional grid. Nevertheless; the spatial resolution of these dynamic models are too thick (> 250km) and considered as the main disadvantage when conducting localized studies. In this sense, this research prioritizes the application of statistical regionalization techniques, placing emphasis on specific areas. One of the main results is focused onobtaining the regionalized maps of the climate projections of precipitation, maximum and minimum air temperature for Peru and in a context of the Climate scenarios of the Fifth Assessment Report-AR5-2014 of the IPCC - RCP45 & RCP85. The regionalized maps were calculated for a group of 4 models(global climate models of the Coupled Models Intercomparison Project -CMIP5) mainly and that were selected by applying statistical metrics. The projections under each of the two scenarios are focused on the future period 2041-2070, taking 1981-2005 as the referential climate period. Each of the 4selected models were analyzed allowing to observe the spatial distribution of the variables focused on areas of interest. The annual results show that in general there is a possible increase in the minimum air temperature, with ranges that vary between 1.5 °C to 1.8 °C under RCP4.5 and 2.6 °C to 3.7 °C under RCP8.5. , for the maximum air temperature of 1.6 °C to 1.8 °C under RCP4.5 and 2.7 °C to 3.9 °C under RCP8.5. These increases in general would be more focused on the northern, central and southern lowland forest. Forprecipitation under the two scenarios RCP varies according to the area of analysis, showing significant increases for the north coast and central coast of Peru between 20% and 10% respectively and would be associated with the dynamics of the ocean, mainly the central and eastern Pacific. For the southcoast the projections show deficiencies between -10% to -20%; However, for the central and southern Andean areas, the projections are for an increase to 20% and would be associated with the teleconnection that exists between the Central Pacific and the Andean area of Peru. On the other hand, the projectionsare for a reduction for the lowland forest between -12% to -20%.