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Facultad de Estudios Estadísticos Madrid, 12 de noviembre de 2014 ESTADíSTICA PARA EL ANÁLISIS Y LA INVESTIGACiÓN DEL CLIMA: Retos y soluciones estadísticas en Clima y Cambio Climático Luis Balairón Ruiz (*) lbalairon@hotmail.com (*) Ex Director del Programa de Análisis del Cambio Climático –AEMET Miembro del IPCC_FASE 1ª (Grupo Expertos sobre el Cambio Climático de Naciones Unidas) 2014 F.Estadística_LBR 1 INTRODUCCIÓN El clima y el cambio climático desde el punto de vista estadístico • • • • • • El clima como recurso: cartografía y descripción Lo Climatológico y lo Climático Modelos estadísticos aplicados al clima Detección y atribución de causas de cambio climático El Sistema Climático como sistema dinámico complejo: no linealidad, realimentaciones, … Regionalización (Down scaling estadísticos) de Escenarios climáticos globales o regionales 2014 F.Estadística_LBR 2 Para qué sirve la Estadística en Clima … y para qué no: un debate conveniente • 1. 2. 3. 4. 5. Qué es clásico, qué es nuevo, qué no es nuevo y no aplicamos, qué necesitamos y no tenemos, qué NO hacer con la Estadística Climatología operativa: Redes observación, dato primario, calidad de los datos, estimación datos, … Climatología clásica: Descripción, caracterización de un clima estático. Climatología aplicada: Variables derivadas para la explotación del Clima como recurso (turismo, agro,…) Innovación contínua: Adaptación al Clima de las innovaciones estadísticas universales y formulación de problemas propios: interpolación de alta resolución con datos fisiográficos, teleconexiones, validación, riesgos, ruido, espectros, filtros, modelos estadisticos correlación, El problema del Cambio climático: Vigilancia y Detección del cambio climático “fingerprint”; validación de modelos, modelos dinámico-estadísticos, “down scaling” o mejora de la resolución o escala de Modelos del Clima (GCM o RCM: globales o regionales) • Límites de la Estadística en el debate del Cambio Climático: El calentamiento global no es equivalente al “problema del cambio climático” en sentido riguroso • La Estadística no puede sustituir al conocimiento y la modelización físico-dinámica de los procesos del Sistema Climático, los que regulan el Clima “por venir”, es decir de los escenarios climáticos futuros inducidos por la acción humana y natural. 2014 F.Estadística_LBR 3 Estadística y Clima.1 • PROBLEMAS OPERATIVOS • • • • • • CLIMATOLOGÍA CLÁSICA • • • • • Observación DATO derivado de la observación DATOS mixtos Identificación de cambios: tendencias, rupturas, ciclos, estacionalidad, inhomogeneidades, metadatos, … Homogeneidad de las SERIES CLIMÁTICAS (UN DATO/UN AÑO) ≠ SERIE TEMPORAL Interpolación-estimación espacio-temporal: LAGUNAS Espacio-temporales Diseño de redes según los fines: CALIDAD y representatividad. Elementos: Presión, viento, temperatura, precipitación,… NORMALES climatológicas Caracterización y descripción del clima en un lugar o en un territorio: ATLAS Climáticos Extremos (sequias, lluvias intensas, huracanes, tornados, temporales viento, …) Descripción espacial: Construcción de series de áreas geográficas extensas (agregación), estimación de series en puntos sin observación (interpolación), CLIMATOLOGÍA APLICADA –APLICACIONES Y SERVICIOS CLIMÁTICOS• • • • • ATLAS de Aplicaciones: Turismo, Salud, Agricultura, Urbanismo, … Estimación de variables “derivadas” : Grados-dia, nºdias > umbrales, Indices mixtos y clasificaciones climáticas Cartografía de RIESGOS: Probabilidad x Efecto Aplicación Teoría de Riesgos a la toma de decisiones 2014 F.Estadística_LBR 4 Estadística y Clima.2 LA ESTADÍSTICA AVANZADA APLICADA AL CLIMA: • • • • • • Aplicación de DISTRIBUCIONES, FILTROS, Modelos ARIMA y otros, A.ESPECTRAL, AUTOFUNCIONES, COMPONENTES PRINCIPALES Y A.FACTORIAL , Técnicas EOF, POP, Estimación de datos con alta resolución espacial para la mejora de la Climatología convencional Sistemas de Información Geográfica Mapas de Riesgo y aplicación de la Teoría de Riesgos Teleconexiones y Análisis climático mediante las técnicas estadísticas universales: CAMBIO CLIMÁTICO • • • • • • • • • VARIABLES NUEVAS NO ATMOSFÉRICAS: DEL SISTEMA CLIMÁTICO Detección del cambio climático: análisis de series territoriales vs series locales Métodos “Fingerprint” (huella digital): “huella” que se postula y define a partir de resultados de modelos y se “busca” en las observaciones. Es un método estadístico que exige una teoría “externa” del clima y modelos que lo describan. Indicadores estadísticos: Sisterma DPSIR Mejora de la resolución de salida de Modelos dinámicos del Clima: “down scaling” empíricos y mixtas (estadístico-dinámicas) Mapas de riesgo de impactos del cambio climático: vulnerabilidad, adaptabilidad Teoria de Juegos y equilibrios de Nash: Estrategias de la negociación en N.Unidas 2014 F.Estadística_LBR 5 Estadística y Clima.3 Hans von Storch and Francis W. Zwiers, 1999: Statistical Analysis in Climate Research (Manual) • • • • • • • • • • • • Part I:Fundamentals Probability Theory. Distributions of Climate Variables. Concepts in Statistical Inference. Estimation Part II:Confirmation and Analysis The Statistical test of a Hypothesis. Analysis of Atmospheric Circulation Problems, Part III:Fitting Statistical Models Regression. Analysis of Variance Part IV:Time Series Time Series and Stochastic Processe. Parameters of Univariate and Bivariate Time Series. Estimation of Covariance Functions and Spectra Part V:Eigen Techniques Empirical Orthogonal Functions. Canonical Correlation Analysis. Principal Oscillation Pattern Analysis. Complex Eigentechniques Part VI:Other Topics Specific Statistical Concepts in Climate Research. Forecast Quality Evaluation 2014 F.Estadística_LBR 6 TECNICAS PARA CONOCER EL CLIMA EN EL PASADO 2014 F.Estadística_LBR 7 Castellon.2012_X Jornadas CC.Tierra: Luis Balairón 8 2014 F.Estadística_LBR 9 Variabilidad espacio-temporal de la temperatura en la última glaciación y en los períodos interglaciales anterior y posterior 2014 F.Estadística_LBR 10 2014 F.Estadística_LBR 11 Espectro esquemático, idealizado, de las temperaturas atmosféricas en superficie, entre 10-4 y 1010 años (Mitchell, 1976) 2014 F.Estadística_LBR 12 LA POLÉMICA DEL PALO DE GOLF “Reconstrucciones del clima para los últimos 1000 años indican un calentamiento reciente inusual “: es improbable atribuirle un origen únicamente natural” 2014 F.Estadística_LBR 13 LA POLÉMICA DEL PALO DE GOLF Diferencia en ºC con respecto a la media del periodo 1961-1990 Variaciones en la temperatura de la superficie de la Tierra durante los pasados 1000 años Hemisferio Norte Datos medidos con termómetros (rojo), y estimados a partir de anillos de árboles, corales, sondas de hielos polares y registros históricos (azul) Año 2014 F.Estadística_LBR 14 LA POLÉMICA DEL PALO DE GOLF 2014 F.Estadística_LBR 15 EL PROBLEMA DE LA COBERTURA DE OBSERVACIÓN: GEOFÍSICA Y “RED” 2014 F.Estadística_LBR 16 INTERPOLACIÓN y ESTIMACIÓN DE DATOS • Interpolación – Limitaciones: orografía e influencias locales –Ventajas: Sencillo y bajo coste • Estimación mediante regresiones múltiples –Consideración de factores fisiográficos • Distancia costa, laplaciana, orientación, … –Hoy el coste es bajo –Exige una formación estadística avanzada –Permite obtener capas de datos reticulares (utilidades GIS) 2014 F.Estadística_LBR 17 ATLAS: Ejemplos N_º dias Precipitación > 0,1 mm y >30 mm 2014 F.Estadística_LBR 18 Clasificación climática de Köppen B: Secos; C: Templados; D: Frios, E: Polares (ET: Tundra) 2014 F.Estadística_LBR 19 NO SÓLO DE” MEDIAS” y “NORMALES”…… VIVE EL HOMBRE Y LA MUJER Medias, medianas, cuartiles, quintiles, asimetrias, desviaciones,,… 2014 F.Estadística_LBR 20 DATOS RETICULARES Cambios de la temperatura y de la precipitación observados en el entorno de la Península Ibérica Período de referencia 1961-90 (Base de datos del IPCC) 2014 F.Estadística_LBR 21 ANOMALÍAS DE UN AÑO respecto a 1961-90 Problema del período de REFERENCIA NASA: informe año 2005 2014 F.Estadística_LBR 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 0,04 -0,03 0,04 0,08 0,24 0,03 0,24 -0,06 -0,1 0,08 0,19 0,28 0,21 0,46 0,35 0,15 0,18 0,33 0,53 0,22 0,5 0,68 0,46 0,41 0,56 0,61 22 Cambio MUNDIAL de la temperatura en superficie (Hansen et al, 2000) 2014 F.Estadística_LBR 23 EJEMPLO: problema de la Cobertura de observación Cambio de la Temperatura mundial 1901-2012 Figure SPM.1b IPCC Observed change in surface temperature 1901-2012 All Figures © IPCC 2013 EJEMPLO: Tendencias de la Temperatura observada Tendencia de las temperaturas en el periodo 1901-2000 Escala de tendencias en (ºC / década) 2014 F.Estadística_LBR 25 All Figures © IPCC 2013 EJEMPLO: Ritmo de cambio En la Precipitación observada Figure SPM.2 Observed change in annual precipitation over land EJEMPLO: Anomalías respecto a 1951-2000 (referencia) Precipitación observada en un año 2014 F.Estadística_LBR 27 Informe IPCC.2007: Anomalías Precipitacion mundial 1900-2006 (r.to. 1981-2000) Castellon.2012_X Jornadas CC.Tierra: Luis Balairón 28 Temperatura en superficie: últimos 150 y 1000 años Cambio de la Temperatura media en superficie respecto a 1961-1990 - Hemisferio Norte 0,8 0,6 An-TT-HN(ºC) 0,4 0,2 0 -0,2 TT-HN -0,4 10 per. media móvil (TT-HN) -0,6 Años 2014 F.Estadística_LBR 2001 1996 1991 1986 1981 1976 1971 1966 1961 1956 1951 1946 1941 1936 1931 1926 1921 1916 1911 1906 1901 1896 1891 1886 1881 1876 1871 1866 1861 1856 -0,8 29 All Figures © IPCC 2013 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” Figure SPM.1a Observed globally averaged combined land and ocean surface temperature anomaly 1850-2012 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” 2014 F.Estadística_LBR 31 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” Cambios recientes de temperatura del aire en superficie 2014 F.Estadística_LBR 32 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” 2014 F.Estadística_LBR 33 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” Nunca tan poco dió para tanto….. Mejora de las estimaciones de la anomalía de la temperatura mundial del aire en superficie 2014 F.Estadística_LBR 34 Evolución del calentamiento observado 2014 F.Estadística_LBR 35 POLÉMICA DEL “CALENTAMIENTO OBSERVADO” 2014 F.Estadística_LBR 36 OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES Tendencias en los extremos: noches y dias frios Tendencias observadas en la frecuencia de temperaturas extremas 1951-2003 con referencia 1961-90, para los percentiles 10 y 90 (noches y dias frios; noches y dias cálidos). Fuente: Alexander et al (2006)____IPCC.2007 2014 F.Estadística_LBR 37 OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES Cubierta de nieve, extensión de los hielos árticos, contenido en calor del océano superior, nivel del mar All Figures © IPCC 2013 Figure SPM.3 Multiple observed indicators of a changing global climate OTROS INDICADORES MÁS SENSIBLES Temperaturas en superficie y en la estratosfera inferior IPCC_TAR.2001 2014 F.Estadística_LBR 39 Impactos climáticos y extremos climáticos locales Probabilidad de ocurrencia Clima actual Probabilidades de Sucesos extremos Rango habitual X = Media Variable climática (x) Los impactos climáticos potenciales 2014 F.Estadística_LBR 40 Modelos del Sistema Climático: “Simular” el clima Sistema Climático = A U O U C U B U L 100 años 101 años 102-3años 103-4 años 106-7años SC SC SC SC SC A A U Osup A U Oprof U C AUO UC UB AUO UC UBUL Fuente: IPCC.1997 Fuente: Peixoto-Oort 2014 F.Estadística_LBR 41 FÍSICA Y ESTADÍSTICA Evolución de las temperaturas desde 1300 y de los forzamientos radiativos: atribución de causas Fuente: IPCC.2007 2014 F.Estadística_LBR 42 FORZAMIENTOS RADIATIVOS: ESCENARIOS Esto no es Estadística, es Física Malte Meinshausen & S. J. Smith & K. Calvin & J. S. Daniel & M. L. T. Kainuma & J-F. Lamarque & K. Matsumoto & S. A. Montzka & S. C. B. Raper & K. Riahi & A. Thomson & G. J. M. Velders & D.P. P. van Vuuren 2014 F.Estadística_LBR 43 ESTRATEGIAS DE OBTENCIÓN DE ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO: Concentraciones, forzamientos y cambio de temperatura mundial superficial (1850-2300) 2014 F.Estadística_LBR 44 ESTRATEGIAS DE OBTENCIÓN DE ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO 1950-2100: Temperatura y nivel del mar All Figures © IPCC 2013 ESCENARIOS DE CAMBIO CLIMÁTICO: Ph marino y Extensión de hielo ártico en Septiembre All Figures © IPCC 2013 All Figures © IPCC 2013 ESCENARIOS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN Figure SPM.8a,b Maps of CMIP5 multi-model mean results 3 PERSPECTIVAS: histórica, observada reciente y futura Fuente: IPCC.2001 Variaciones de la temperatura en la superficie terrestre entre los años 1000 y 2100 (H.Norte) / Ref.:1961-90 Fuente: IPCC-2001 Modelos Datos “proxy” Observaciones instrumentales L.Balairon-Alicante03 2014 F.Estadística_LBR 11 48 Esto es ESTADÍSTICA de resultados de Modelos Reducen la incertidumbre en las predicciones 2014 F.Estadística_LBR 49 Esto es ESTADÍSTICA de observaciones y de Modelos 2014 F.Estadística_LBR 50 ESTADÍSTICA y ANÁLISIS CRÍTICO de lo observado 2014 F.Estadística_LBR 51 EVOLUCIÓN de la resolución de los modelos en los informes IPCC: Punto de partida Fuente: IPCC.2007 2014 F.Estadística_LBR 52 Los resultados de modelos producen datos virtuales sin lagunas 2014 F.Estadística_LBR 53 ESTADÍSTICA Y FÍSICA PARA LA AGREGACIÓN Y LA DESAGREGACIÓN DE CAPAS DE INFORMACIÓN Fuente: Proyecto LINK (East-Anglia &Hadley Centre / Hulme&Vinner)Hadley Centre 2014 F.Estadística_LBR 54 Obtención de escenarios regionales Down-scaling = aumento de la resolución • Enfoques dinámicos – Modelos anidados sucesivamente • Enfoques estadísticos y estocásticos • Interpolación espacial • Enfoques mixtos 2014 F.Estadística_LBR 55 PROYECTO PRUDENCE (UE) M.Dequé et Al.(2006) In Climatic Change Cambio de la temperatura invernal DJF, obtenido en un ensemble de 3 MCG y 9 MCR (modelos globales y regionales): Intervalos de confianza 99% 2014 F.Estadística_LBR 56 España: Inviernos años 2080 Modelos “Lluviosos” Modelos “Secos” The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe" Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA. 2014 F.Estadística_LBR 57 Down Scaling MODELOS ESTADÍSTICOS • Relaciones entre patrones de la CGA en altura y distribución fina de variables en superficie como P y T • Mejores resultados para regiones complejas como pen.ibérica • Condicionada por efectos del clima pasado en las relaciones construídas • A veces no reproduce interrelaciones entre variables P,T y radiación 2014 F.Estadística_LBR 58 Esquema básico de las técnicas de “down scaling” estadístico Escenarios globales de cambio climático Patrones de circulación atmosférica Relación empírica Clima regional o local observado 2014 F.Estadística_LBR Escenarios regionales 59 Metodologia basada en situaciones “Análogas” Ref: BD-203 puntos Dia 1 .. .. .. Día n “Proceso1: Acción” (clustering, clasific, buscar,....) “Proceso2: Acción” 2014 F.Estadística_LBR HadCM2 (Modelo) NCEP (Reanálisis) INM (Observaciones) 60 2014 F.Estadística_LBR 61 2014 F.Estadística_LBR 62 Ejemplo ANALOG Resultado para la precipitación estacional en España INM-AEMET-FIC 2014 F.Estadística_LBR 63 PRECIPITACIONES - INVIERNO Y VERANO C.Guadalquivir - punto 010: Validación método "Analog" 9 8 7 mm/dia 6 Estimada invierno 5 Real invierno 4 Estimada verano Real verano 3 2 1 0 61 66 71 76 81 86 Años 2014 F.Estadística_LBR 64 Sistemas Indicadores DPSIR PRESIÓN-IMPACTO-RESPUESTA Drivers-Pressure-State-Impact-Response Instrumentos de identificación, conocimiento, control y seguimiento de los problemas tratados. “Adecuación, Representatividad, Garantía, Continuidad, Aceptabilidad científica” 2014 F.Estadística_LBR 65 Enlace con Documento Informe España sobre Emisiones 2014 F.Estadística_LBR 66 2014 F.Estadística_LBR 67 2014 F.Estadística_LBR 68 Impacto, Riesgo y Vulnerabilidad Impacto de un cambio ≠ Riesgo Riesgo = Prob x Efecto de un impacto Vulnerabilidad = f (sensibilidad, adaptabilidad) EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE 2014 F.Estadística_LBR 70 EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE: El riesgo de cambios abruptos Rhamshorf (Postdam ICIR) 2014 F.Estadística_LBR 71 EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE: Física del Caos y complejidad http://www.astroseti.org/noticia_1256_teoria_del_cao s_una_breve_introduccion.htm 2014 F.Estadística_LBR 72 EL PROBLEMA DE LA INCERTIDUMBRE: Física del Caos y complejidad El estudio del caos con las ecuaciones de Lorenz donde σ es el número de Prandtl (viscosidad/conductividad térmica), r es de Rayleigh (John Strutt) (diferencia de temperatura entre base y tope) y b es la razón entre la longitud y altura del sistema. Diagrama de la trayectoria del sistema de Lorenz para los valores r = 28, σ = 10, b = 8/3 2014 F.Estadística_LBR 73 Conclusiones ESTADÍSTICA Y FÍSICA Y CIENCIA BIOGEOQUÍMICA INNOVACIÓN Y UTILIZACIÓN DE TODAS LAS TÉCNICAS SIG, INDICADORES SOLVENTES Y VALOR AÑADIDO DISTINGUIR ENTRE CLIMA DEL PASADO REMOTO, CLIMA RECIENTE Y ESCENARIOS FUTUROS DE CLIMA DESCRIPCIÓN, COMPRENSIÓN, PREVISIÓN DETECCIÓN FINGERPRINT = ESTADÍSTICA Y FÍSICA TODOS LOS ESTADÍSTICOS 2014 F.Estadística_LBR 74 ¡¡ GRACIAS POR SU ATENCIÓN !! ¡¡ Gracias por su atención !! 2014 F.Estadística_LBR 75 Anexos para el debate 2014 F.Estadística_LBR 77 2014 F.Estadística_LBR 78 Figure SPM.10 Temperature increase and cumulative carbon emissions All Figures © IPCC 2013 Simulación con forzamientos reales hasta 2003 y escenarios futuros de temperatura hasta 2200 2007 (Fuente: Hansen et al, 2007) 2014 F.Estadística_LBR 80 Observed Changes in the Climate System (1/2) Warming of the climate system is unequivocal, and since the 1950s, many of the observed changes are unprecedented over decades to millennia. The atmosphere and ocean have warmed, the amounts of snow and ice have diminished, sea level has risen, and the concentrations of greenhouse gases have increased. Each of the last three decades has been successively warmer at the Earth’s surface than any preceding decade since 1850. In the Northern Hemisphere, 1983–2012 was likely the warmest 30-year period of the last 1400 years (medium confidence). Ocean warming dominates the increase in energy stored in the climate system, accounting for more than 90% of the energy accumulated between 1971 and 2010 (high confidence). It is virtually certain that the upper ocean (0–700 m) warmed from 1971 to 2010, and it likely warmed between the 1870s and 1971. Over the last two decades, the Greenland and Antarctic ice sheets have been losing mass, glaciers have continued to shrink almost worldwide, and Arctic sea ice and Northern Hemisphere spring snow cover have continued to decrease in extent (high confidence). Observed Changes in the Climate System (2/2) The rate of sea level rise since the mid-19th century has been larger than the mean rate during the previous two millennia (high confidence). Over the period 1901 to 2010, global mean sea level rose by 0.19 [0.17 to 0.21] m. The atmospheric concentrations of carbon dioxide, methane, and nitrous oxide have increased to levels unprecedented in at least the last 800,000 years. Carbon dioxide concentrations have increased by 40% since pre-industrial times, primarily from fossil fuel emissions and secondarily from net land use change emissions. The ocean has absorbed about 30% of the emitted anthropogenic carbon dioxide, causing ocean acidification. Drivers of Climate Change (1/1) Total radiative forcing is positive, and has led to an uptake of energy by the climate system. The largest contribution to total radiative forcing is caused by the increase in the atmospheric concentration of CO2 since 1750. Ejemplo de forzamientos utilizados en el modelo GISS (NASA) entre 1880 y 2003 2007 2014 F.Estadística_LBR 83 The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe" Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA. 2014 F.Estadística_LBR CRU-UEA 84 The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe" Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA. 2014 F.Estadística_LBR 85 The Changing Climate of Europe (Mike Hulme and Tim Carter) A contribution to: "Assessment of the Potential Effect of Climate Change in Europe" Parry,M.L., The draft report of the ACACIA Concerted Action, October, 1999, UEA. 2014 F.Estadística_LBR 86