Representando el clima histórico y futuro a diferentes escalas de resolución.
En dos anteriores posts sobre cambio climático, detallábamos algunos de los aspectos más relevantes de los proyectos internacionales de adaptación y sobre el uso de proyecciones futuras de cambio climático en dichos proyectos. En este tercer post, trataremos con más detalle sobre los tipos de modelos climáticos utilizados atendiendo a su cobertura geográfica.
Podemos clasificarlos los modelos climáticos en dos grandes tipos, modelos de circulación global (MCG, o GCM por sus siglas en inglés) que cubren todo el Planeta y modelos Regionales (MCR, o RCM por sus siglas en inglés) que abarcan una Región climática limitada. La información proporcionada por los GCM, suelen tener una resolución de entre 100 y 200 km de cuadrícula, la cual es adecuada para el soporte en la toma de decisiones a escala internacional (por ejemplo, en las reuniones e informes periódicos del IPCC) pero no para tomar decisiones a nivel de un determinado país y menos para una ciudad.
Las salidas o resultados de estos GCM están a disposición de forma gratuita en diversos portales de descarga gratuita de datos climáticos. Sin embargo, como ya se ha comentado antes, su resolución espacial no es suficiente para tomar decisiones y entender los impactos a nivel regional, nacional y local, especialmente en zonas donde el clima está altamente afectado por la topografía y los usos del suelo. Para llegar a reducir la resolución espacial y alcanzar escalas de resolución espacial más aceptables para los niveles nacional y local, se necesita trabajar con los denominados Modelos Climáticos Regionales (RCM), como veremos un poco más adelante.
Siguiendo con los GCM, la disponibilidad de las proyecciones climáticas globales no es homogénea entre los modelos disponibles. No siempre están disponibles todas las variables, ni en el paso de tiempo (horario, diario, mensual) es el mismo necesariamente, ni están disponibles todos los escenarios de emisiones RCP existentes. Además de lo anterior, no todos los GCM funcionan igual de bien en todos los puntos del planeta. Esto nos lleva a la necesidad de que expertos en modelización climática realicen un análisis y una selección de los GCM más adecuados para cada proyecto, y siempre que sea posible, disponer de un número suficiente de simulaciones globales para poder efectuar un adecuado tratamiento de la incertidumbre.
Por otro lado, los RCM son modelos climáticos de un área limitada, como puede ser una Región (p.e. El Mediterráneo) y pueden llegar a tener resoluciones de entre 50 km y pocos Km. Estos modelos son alimentados en cuanto a las condiciones de contorno y de inicialización con datos de modelos globales. Existen modelos regionales disponibles de forma abierta, como las simulaciones del proyecto CORDEX, pero a menudo las resoluciones a las que llegan estos modelos ya simulados son todavía poco detalladas (entre 50 y 25 km) para regiones con topografía compleja.
Cuando en un determinado proyecto de adaptación se requiere trabajar con datos a resoluciones más finas o detalladas, dado que la orografía del país es compleja y los fenómenos de precipitación e hidrología son importantes para los retos del proyecto, puede ser conveniente llegar a generar nuevas simulaciones climáticas regionalizadas o, dicho de otro modo, generar nuevos RCM específicos para dicho proyecto.
Por ejemplo, desde Meteosim hemos llegado a generar escenarios climáticos “ad-hoc” trabajado a pocos kilómetros de resolución, como el caso de proyectos de resiliencia climática desarrollados en Costa Rica (10km), Nicaragua (4km) y Mozambique (3km). Ello implica un considerable esfuerzo en horas-hombre y un presupuesto no menor para atender a las necesidades intensivas de computación de estas metodologías.
En otros casos, desde Meteosim hemos utilizado datos de simulaciones climáticas existentes bien de modelos globales o de modelos regionales existentes. Por ejemplo, en el caso de algunos proyectos desarrollados en la Unión Europea, la resolución de los RCM provenientes del modelo CORDEX, o bien usando RCM desarrollados a nivel del país. En estas situaciones, la información existente es tan detallada que no se requiere llegar a trabajar a resoluciones más finas. En otros casos, como en proyectos desarrollados en Colombia y en Perú, los requerimientos iniciales eran menores o simplemente el presupuesto disponible no alcanzaba para una desarrollar una metodología tan ambiciosa como la detallada más arriba.
En el próximo post de esta serie sobre adaptación al cambio climático, explicaremos con detalle las diferencias, ventajas e inconvenientes de las metodologías de Downscaling (reducción de escala) para llegar a disponer de RCM con resoluciones espaciales adecuadas a las necesidades de un determinado proyecto de resiliencia climática.