Estudio de generación de datos de variables para escenarios de cambio climático con análisis de proyecciones y tendencias en el sector del Lago Titicaca
Resumen
El objetivo principal de este proyecto de grado es: desarrollar una base de datos de variables climáticas de alta resolución temporal para escenarios de cambio climático con carácter de representatividad en la región del Lago Titicaca. Los modelos de circulación general (MCG), es el principal recurso para desarrollar proyecciones futuras del clima. Los MCG’s tienen una resolución espacial gruesa, del orden de 1.5° a 3.0°, por lo cual se encuentran restringidos en su utilidad para estudios de impacto local. A partir de lo anterior, han surgido dos técnicas, como un medio de relación de variables atmosféricas que se encuentran en escala regional y variables meteorológicas de superficie en escala local (Wilby, Dawson y Barrow, 2002). Las mencionadas técnicas son conocidas como la reducción de escala estadística y la reducción de escala dinámica. En este trabajo se emplea el modelo de reducción de escala estadística SDSM propuesta por Wilby y Dawson (2007), que se basa en relaciones empíricas entre predictores a escala global y pedictandos a escala local. Para fines del presente estudio, los escenarios SRES (Special Report on Emissions Scenarios) A2 y B2 son los empleados. En este trabajo se realizan escenarios de cambio climático para seis variables climáticas temperatura (máxima, media, mínima), humedad relativa, radiación neta y precipitación. La última variable y para captar el cambio en las entradas de agua al lago se han seleccionado 10 estaciones representativas en la región del Lago Titicaca. Por último, se realiza el análisis de proyecciones y tendencias para todas las variables seleccionadas. Se han simulado las variables climáticas, para el periodo futuro 2020-2099 para los escenarios H3A2 y H3B2, el periodo futuro se dividió en tres periodos 2020-2045, 2045-2070 y 2070-2095. Estos datos reducidos del modelo se han corregido de sesgo, con el periodo 1976 – 2001 (para temperaturas y PP) y el periodo 1970-1995 (para HR y RN).
Los valores mensuales de Tmax, Tmed y Tmin en el periodo 1970-2095 muestran tendencias significativas crecientes. En el caso de H3A2, Tmax, Tmed y Tmin muestran, tendencia positiva significativa, donde el estimador de la pendiente de Sen indica un aumento en la Tmax de 2.88°C, a lo largo de todo el periodo (1970-2095) con una tasa de cambio de 0,00191°C/mes. Un aumento en Tmed de 1.84°C con una tasa de cambio de 0,00122°C/mes. Y un aumento en la Tmin de 1.07°C con una tasa de cambio de 0,00071°C/mes. En el caso de B2, Tmax, Tmed y Tmin también muestran una tendencia significativa creciente, pero con pendientes de Sen menores, en comparación con los resultados del escenario A2. La radiación neta (RN) muestra una tendencia creciente significativa en ambos escenarios, con incremento en el escenario A2, de 10.53 W/m2 (1970-2095). La humedad relativa (HR) muestra una tendencia decreciente significativa, para ambos escenarios, con decrementos en el escenario A2, de -2.25 % en el periodo 1970-2095. En cuanto al análisis espacial de la tendencia de las precipitaciones, para el periodo largo (1970-2095), se encontró una disminución general de la PP en la serie temporal media regional en ambos escenarios. El modelo estadístico de reducción de escala SDSM, es computacionalmente poco exigente, aunque su empleo requiere conocimiento especializado. Este modelo ha demostrado tener muy buena habilidad para reproducir la variabilidad de las variables climáticas en general, pero según los estadísticos de control, una menor habilidad para las simulaciones en la precipitación (R2 oscila entre 0.582 - 0.780) y Tmax (R2 entre 0.532 – 0.657) para el periodo de validación, lo que explica también la mayor variabilidad de esas variables. Con este tipo de estudios se podrá estimar como el cambio climático afectará a las variables climáticas, la disponibilidad hídrica futura de una cuenca, detectar posibles eventos extremos (sequias, inundaciones). Por otro lado, podrá aplicarse en el diseño y aplicación proyectos hidrológicos o hidráulicos, vale decir desde proyectos de irrigación, suministro de agua, hasta el diseño de la infraestructura hidráulica bajo escenarios de cambio climático.