Informe final del proyecto "Generación de Escenarios de Cambio Climático en Aragón "

Diciembre 2009

Promueve: Dirección General de Calidad Ambiental y Cambio Climático. Departamento de Medio Ambiente, Gobierno de Aragón. Año 2009. Realiza: Fundación para la Investigación del Clima. [email protected] Colabora: Universidad San Jorge Revisiones y comentarios: Dirección General de Calidad Ambiental y Cambio Climático y Departamento de Geografía y ordenación del territorio de la UZ. Esta acción es una de la cofinanciadas por la operación 49 del programa operativo FEDER 2007-2013 para Aragón : “Construyendo Europa desde Aragón”.

Diciembre 2009

INDICE 0. RESUMEN.......................................................................................................................... 1 1. INTRODUCCION Y CONTENIDOS ............................................................................... 2 2. OBJETIVOS ....................................................................................................................... 6 3. PRECAUCIONES Y RECOMENDACIONES EN EL USO DE LOS RESULTADOS DEL PROYECTO .............................................................................................................. 7 3.1. La incertidumbre en la simulación del clima .................................................................. 7 3.2. La necesidad de corrección del error sistemático............................................................ 8 3.3. Robustez de los escenarios de temperatura; mayores incertidumbres en la precipitación .................................................................................................................. 8 3.4. Especificidad local de los escenarios.............................................................................. 9 3.5. Disponibilidad de la FIC para asistir a los usuarios de los escenarios ........................... 10 4. ANTECEDENTES............................................................................................................ 11 5. METODOLOGÍA............................................................................................................. 13 5.1. Los modelos de Circulación General (MCGs) y la necesidad de realizar “Downscaling” ........................................................................................................... 13 5.2. Metodología de la FIC ................................................................................................. 14 5.2.1. Selección de predictores .................................................................................... 14 5.2.2. Metodología de la FIC....................................................................................... 15 5.2.3. Aplicación de la metodología a los MCGs ......................................................... 16 6. ESCENARIOS REGIONALIZADOS PARA ARAGÓN................................................ 17 6.1. Tratamiento de los datos de observaciones en superficie .............................................. 17 6.2. Generación de escenarios de clima futuro .................................................................... 19 6.2.1. Recogida de datos de los MCGs ........................................................................ 19 6.2.2. Verificación de la metodología .......................................................................... 20 6.2.3. Validación de los MCGs.................................................................................... 21 6.2.4. Generación de escenarios de clima .................................................................... 31 7. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS ............................................................................... 32 7.1. Análisis 1: Resultados obtenidos con el escenario A1B ................................................ 33 7.1.1. Temperatura máxima......................................................................................... 34 7.1.2. Temperatura mínima ......................................................................................... 40 7.1.3. Precipitación ..................................................................................................... 46 7.1.4. Resumen de los datos ........................................................................................ 51 7.2. Análisis 2: Diferencia entre los escenarios de emisiones A2, A1B y B1, para el periodo 2040/2070....................................................................................................... 52 7.2.1. Temperatura máxima......................................................................................... 54 7.2.2. Temperatura mínima ......................................................................................... 60 7.2.3. Precipitación ..................................................................................................... 66 7.2.4. Resumen de los resultados................................................................................. 71

7.3. Análisis 3: Resultados del periodo 2040/2070 para el escenario A1B de los modelos BCM2, CNCM3, ECHAM5 y EGMAM ...................................................................... 72 7.3.1. Temperatura máxima......................................................................................... 73 7.3.2. Temperatura mínima ......................................................................................... 78 7.3.3. Precipitación ..................................................................................................... 83 8. CONCLUSIONES ............................................................................................................ 88 8.1. Conclusiones sobre los resultados de verificación de la metodología de regionalización, y sobre los resultados de validación de los Modelos de circulación General ........................................................................................................................ 88 8.2. Conclusiones sobre los escenarios locales de clima futuro............................................ 89 8.2.1. Conclusiones para todo el siglo, todos los MCGs y el escenario A1B ................ 89 8.2.2. Conclusiones para mitad de siglo, todos los MCGs y los diferentes escenarios de emisiones (A2, A1B y B1)............................................................................... 90 8.2.3. Conclusiones para mitad de siglo, el escenario A1B, y los diferentes MCGs...... 90 8.2.4. Otros conclusiones sobre los escenarios locales de clima futuro......................... 91 9. AGRADECIMIENTOS .................................................................................................... 92

ANEXO 1. METODOLOGÍA................................................................................................ 93 1. Introducción..................................................................................................................... 93 1.1. Los Modelos de Circulación General (MCGs): su insuficiente resolución espacial y la necesidad de realizar “downscaling” .................................................................... 93 1.2. Estrategias de “downscaling” ................................................................................... 96 1.3. Las metodologías estadísticas de “downscaling” ...................................................... 98 1.4. Las incertidumbres asociadas a las prospección climática ......................................... 99 1.5. Investigación en la generación de escenarios climáticos .......................................... 100 2. Descripción de la metodología de la FIC........................................................................ 101 2.1. Consideraciones previas sobre la selección de los predictores ................................. 101 2.1.1.Predictores para precipitación.......................................................................... 103 2.1.2.Predoctores para temperatura........................................................................... 103 2.2. Descripción de la metodología “downscaling” de la FIC ......................................... 104 2.2.1. Método de análogos en dos pasos ..................................................................... 104 2.2.2. Determinación de las situaciones análogas........................................................ 107 2.2.3. Verificación de la metodología ......................................................................... 108 2.3. Aplicación de la metodología a los Modelos de Circulación General....................... 109 2.3.1. Validación de los Modelos de Circulación general............................................ 109 2.3.2.Generación de escenarios .................................................................................. 111

ANEXO 2. CORRECCION DEL ERROR SISTEMATICO.............................................. 113 1. 2. 3. 4. 5. 6.

Introducción................................................................................................................ 113 Cuantificación del error 1 o error de verificación ........................................................ 114 Cuantificación del error 2 o error de validación........................................................... 117 El error sistemático: su estima y corrección................................................................. 119 Ejemplo de aplicación para variables mensuales.......................................................... 120 Ejemplo de aplicación para variables diarias ............................................................... 123

ANEXO 3. ESCENARIOS DEL IPCC ................................................................................ 131

ANEXO 4. EJEMPLO DE APLICACIÓN FITOCLIMÁTICA ........................................ 135 1. Introducción............................................................................................................... 135 2. Descripción de la metodología ................................................................................... 135 2.1. Modelo “Subtipos”................................................................................................. 135 1. Bases del modelo............................................................................................... 135 2. Construcción del modelo ................................................................................... 138 2.1. Regulación de ámbitos................................................................................ 138 2.2. Cálculo de escalares.................................................................................... 139 2.2.1. Poder caracterizador......................................................................... 139 2.2.2. Función climática de posición .......................................................... 140 2.2.3. Función fitoclimática de adecuación................................................. 142 2.2.4. Escalares no normalizados ............................................................... 142 2.2.5. Escalares normalizados .................................................................... 142 2.3. Espectro fitoclimático ................................................................................. 143 2.4. Coordenadas fitoclimáticas ......................................................................... 143 3. Aplicación del modelo....................................................................................... 143 3.1. Elección de atributos fitológicos ................................................................. 143 3.2. Elección de factores.................................................................................... 144 4. Ejemplo práctico ................................................................................................ 149 2.2. Modelo “Especies”................................................................................................. 154 1. Introducción ........................................................................................................ 154 2. utilización de la envolvente convexa ................................................................... 155 3. Ejemplo práctico de cálculo................................................................................. 161 3. Algunos ejemplos de la metodología fitoclimática...................................................... 170 3.1. Caracterización, idoneidades fitoclimáticas, áreas potenciales y áreas de máxima adecuación fitoclimática de especies forestales: Ejemplo para Quercus ilex ballota 170 3.2. Estudio de la influencia del cambio en la composición y estructura de las cubiertas forestales................................................................................................................. 173 3.3. Estudio de la influencia del cambio en biodiversidad............................................... 177 4. Aplicación y resultados para Canfranc-Los Arañones................................................. 183 Análisis de los resultados ........................................................................................... 198 5. Evaluación de los efectos del cambio climático sobre la diversidad y la riqueza fitoclimática............................................................................................................... 201 6. Referencias bibliográficas .......................................................................................... 208

ANEXO 5. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................... 211

0. RESUMEN Se presentan en este documento los resultados del proyecto Generación de Escenarios de Cambio Climático en Aragón, en el que se han generado escenarios locales de clima futuro. En este trabajo se ha aplicado la metodología de regionalización de la Fundación para la Investigación del Clima (FIC) a las salidas de diferentes Modelos de Circulación General (MCGs) para varios escenarios de emisiones futuras de Gases de Efecto Invernadero (GEI). La necesidad de generar escenarios locales se justifica por ser la primera de las fases requeridas para afrontar la adaptación al cambio climático. A partir de esos escenarios locales de clima futuro, se ha de evaluar el impacto del clima sobre los diferentes sectores afectados (biodiversidad, agricultura, forestal, energía, turismo, recursos hídricos, salud, etc.), para posteriormente diseñar políticas y actuaciones que busquen minimizar los impactos negativos que se identifiquen, y maximizar los impactos positivos. Los escenarios de clima futuro generados en este estudio deben manejarse con precaución y rigor. Se trata de estimas, de simulaciones, que pretenden dar una idea de cómo puede ser el clima futuro, pero en ningún caso deben analizarse como predicciones categóricas o deterministas. Toda simulación climática tiene una incertidumbre asociada, debido a la naturaleza caótica de la dinámica atmosférica, y a muchos otros factores que afectan al clima: concentración de Gases de Efecto Invernadero (GEI), interacciones del sistema climático con otros sistemas (biosfera, criosfera, océanos...), usos del suelo, etc. En el Anexo 1 de este documento se recoge una descripción de las fuentes de incertidumbre en las simulaciones del clima futuro. En el proyecto se ha llevado a cabo un proceso de verificación de la metodología utilizada, así como una validación de cada uno de los MCGs utilizados: ECHAM4 alemán, CGCM2 canadiense, EGMAM alemán, CNCM3 francés, ECHAM5 alemán y BCM2 noruego. Los resultados obtenidos en los procesos de verificación y validación para temperatura son muy robustos, pero las simulaciones de precipitación deben manejarse con mucha más cautela. De los resultados obtenidos en el presente estudio se deduce que las temperaturas mínimas y máximas para la región de Aragón sufrirían un ascenso a lo largo del siglo XXI, siendo el ascenso de las máximas algo mayor que el de las mínimas. Verano es la estación en la que se producirán ascensos más fuertes, seguida del otoño, la primavera, y finalmente el invierno. Los aumentos de temperatura esperados se sitúan en torno a los 2-2,5ºC a mitad siglo (3º en verano) para la temperatura máxima, y alrededor de los 1,5-2ºC para la temperatura mínima. En cuanto a las precipitaciones en Aragón, sufrirían descensos a lo largo de todo el siglo XXI (únicamente en verano se esperan aumentos de precipitación en algunas regiones). En líneas generales, la región Norte y la denominada Submediterráneo Continental sufrirían descensos mayores que la zona Sur. La zona central de Aragón sufriría, en general, variaciones de precipitación poco significativas. Los tres escenarios de emisiones usados en el proyecto dan lugar a patrones de cambio similares, pero de magnitud diferente. Tal y como cabía esperar por las características de cada escenario, el B1 (el de menos emisiones GEI asociadas) es el que presenta cambios menos acusados. Los escenarios A1B y A2 se comportan de forma bastante similar hasta mediados de siglo, y a partir de ese momento, el A2 simula cambios más intensos. Esto también concuerda con las características de esos escenarios, que evolucionan de manera paralela hasta mediados de siglo, y luego el A1B contempla que la población (y las emisiones GEI asociadas) deja de crecer. 1

Se ofrece asimismo un análisis comparativo de resultados obtenidos para un mismo escenario de emisiones con varios MCGs, que permite hacerse una idea de la incertidumbre asociada a la utilización de diferentes MCGs (con distintas formulaciones de las ecuaciones que describen la dinámica atmosférica y del océano, distintas resoluciones espaciales y temporales...). Los comentarios anteriores corresponden a los resultados promedio para todos los observatorios de Aragón (o de una región climática). No obstante, si se analiza con mayor detalle, existen diferencias importantes entre observatorios relativamente próximos, lo que demuestra que un mismo clima futuro puede suponer cambios bastante diferentes en puntos próximos entre sí. Por ello, los resultados de este proyecto deben utilizarse a escala local, para evaluar impactos y planificar actuaciones en puntos concretos. Se ofrecen indicaciones sobre cómo manejar la información a escala local, incluyendo la corrección del denominado error sistemático, en función del uso concreto que se vaya a dar a los escenarios locales. Por último, debe tenerse en cuenta que los resultados de este proyecto se han obtenido con los modelos y escenarios de emisiones de GEI que estaban disponibles a su realización. Con cierta periodicidad aparecen nuevos modelos, y se definen nuevos escenarios de emisiones futuras de GEI, más acordes con la realidad de la evolución política y social del planeta. Resulta por tanto necesario repetir este estudio a medida que vayan estando disponibles versiones actualizadas de las simulaciones del clima futuro que realizan los Modelos de Circulación General.

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1. INTRODUCCIÓN Y CONTENIDOS Existe un consenso prácticamente unánime en la comunidad científica internacional que alerta sobre un cambio en el clima del planeta (von Storch y Stehr, 2006; von Storch, 2004). Esta comunidad está de acuerdo en que el calentamiento del sistema climático es inequívoco y ya evidente a partir de observaciones y registros que demuestran el aumento de la temperatura del aire y los océanos, la reducción de las masas de hielo y el aumento del nivel del mar; en que se ha incrementado la frecuencia e intensidad de fenómenos meteorológicos extremos; en que el origen de la mayor parte de esos cambios reside muy probablemente en la actividad humana; en que los cambios se intensificarán en el futuro, pudiendo llegar a ser mucho mayores si no reducimos de forma drástica la emisión de gases de efecto invernadero (GEI); y en que los cambios en el sistema climático, de producirse en la magnitud prevista, alterarán fuertemente el funcionamiento de los sistemas naturales y sociales (IPCC, 2007). Existe incertidumbre con respecto a las magnitudes de estos cambios a escalas regionales, pero esta incertidumbre es cada vez menor. En los últimos años, los investigadores especializados en la simulación del clima futuro han conseguido poner a punto metodologías que permiten realizar simulaciones de dicho clima futuro a escala local. Estas simulaciones, denominadas escenarios climáticos locales, mantienen una considerable incertidumbre (existen varias fuentes de incertidumbre: la evolución futura de la sociedad -población, distribución de riqueza...- y de las emisiones de GEI, las modelizaciones utilizadas, las técnicas de regionalización, etc.), pero son lo suficientemente robustas como para ser utilizadas en planificación y definición de políticas relativas a cualquier actividad humana que se proyecte hacia el futuro más de una década (gestión forestal, planificación hidrológica, urbanística, agrícola, turística, etc.) (Brunet et al., 2008). Por tanto tomar medidas para minimizar estos cambios en el sistema climático, y a la vez los impactos que puedan producirse en los sistemas naturales y socioeconómicos, es necesario y urgente. El cambio climático es uno de los principales problemas a los que se enfrenta la sociedad, y dar soluciones adecuadas a esta problemática supone un reto de primera magnitud desde el punto de vista técnico, económico y social. Pero, como asevera el Informe Stern (Stern, 2006), no afrontar este reto adecuadamente tendría unos efectos mucho más negativos: por ejemplo, el coste de no actuar sería de hasta 20 veces el coste de adoptar medidas de lucha contra el cambio climático (mitigación y adaptación). Esta objetividad en los mensajes se garantiza por la forma en la que la ONU definió en su día el órgano que se encarga de elaborar estas conclusiones, el IPCC (International Pannel for Climate Change, www.ipcc.ch). Desde el principio se comprendió que el cambio climático podría ser fuente de disputas y conflictos de intereses entre países, y que había que definir una fórmula que impidiese la controversia en la interpretación de las conclusiones. Los Informes del IPCC son elaborados por varios miles de científicos, en base a investigaciones científicas obligatoriamente publicadas en revistas de impacto y avaladas científicamente. Todos los países que integran la ONU pueden exigir la participación en las revisiones de los científicos que elijan. Y al final, cada una de las frases del informe debe aprobarse, no por mayoría, sino por unanimidad. Como resultado, los informes del IPCC son el "mínimo común denominador" del conocimiento científico en la materia, y recogen aquello en lo que todos los científicos implicados en el estudio del cambio climático están de acuerdo, y que ningún investigador ha sido capaz de rebatir con argumentos científicos. Algunos de los investigadores participantes “van más allá”, reflejando que los cambios pueden ser más drásticos y peligrosos: son también resultados científicos, pero como no tienen el respaldo unánime, no se incluyen en los informes. 3

Por tanto, a partir del Cuarto Informe de Evaluación (AR4, Assessment Report 4) del IPCC presentado en 2007 (IPCC, 2007), la discusión sobre si hay cambio climático registrado, si su origen es humano, o si va a aumentar en el futuro, es ya obsoleta desde un punto de vista científico. Ahora el debate debe centrarse en cuáles van a ser los efectos de ese cambio, qué vamos a hacer para luchar contra esta problemática, y cuándo. Por ejemplo, el debate puede centrarse en si, como dice el Informe Stern del gobierno británico, el coste del cambio climático si no cambia la actitud actual será del 20% del PIB, y en cambio adoptar medidas mitigadoras y de adaptación costaría tan sólo el 1% del PIB; o si estos porcentajes no son correctos y deben modificarse. Con anterioridad se ha hecho referencia a dos conceptos, la mitigación y la adaptación, que son las dos principales aproximaciones en la lucha contra el cambio climático. o La mitigación tiene como objetivo minimizar el cambio climático que se llegue a producir en el futuro, reduciendo lo máximo posible (dentro de los niveles "naturales") la concentración de GEI en la atmósfera. Este objetivo puede conseguirse mediante la reducción de las emisiones de estos GEI, o/y mediante su retirada de la atmósfera (fijación en sumideros, captura de carbono...) o La adaptación tiene como objetivo minimizar los impactos negativos del cambio climático que se llegue a producir (que ya en parte es inevitable). Para afrontar la adaptación es necesario disponer de escenarios del clima que se espera para el futuro, y a partir de ellos evaluar el impacto que ese clima futuro va a tener en los campos de interés. Por último, a partir de esos impactos, se deben diseñar políticas de adaptación orientadas a minimizar los impactos negativos que se hayan identificado, y a aprovechar al máximo los impactos positivos, que sin duda también aparecerán.

La preocupación por el cambio climático y sus posibles efectos ha llevado a las diferentes administraciones del estado Español a poner en marcha actuaciones que permitan su evaluación y la definición de medidas mitigadoras para frenar en lo posible dicha tendencia, y de políticas de adaptación para minimizar sus impactos. A nivel nacional y dentro de este contexto, el Consejo Nacional del Clima ha aprobado la Estrategia Española de Cambio Climático y Energías Limpias; en sintonía con lo anterior, el Gobierno de Aragón, cuenta con una Estrategia Aragonesa de Cambio Climático y Energías Limpias, y un Plan de Acción, referido al periodo de cumplimiento del protocolo de Kyoto: 2008-2012, Plan en el que se han identificado 151 medidas de mitigación y adaptación frente al cambio climático en Aragón. El presente documento es la memoria de resultados del proyecto encargado por la Dirección General de Calidad Ambiental y Cambio Climático del Departamento de Medio Ambiente del Gobierno de Aragón, a la Fundación para la Investigación del Clima (FIC) y titulado "Generación de Escenarios de Cambio Climático en Aragón". En este proyecto la Fundación para la Investigación del Clima (FIC) ha utilizado una técnica de Regionalización o downscaling que ha permitido obtener una colección de proyecciones climáticas para la Comunidad Autónoma de Aragón bajo diferentes escenarios de emisiones futuras. Se denomina regionalización al proceso mediante el cuál se adaptan las salidas o proyecciones de los Modelos de Circulación General a las características regionales o locales de la zona de estudio condicionadas por factores como la orografía, la localización, el uso del suelo, contrastes agua-tierra, etc. El IPCC ha definido varios escenarios de emisiones futuras (SRES: Nakicenovic, 2000). Según el IPCC: los escenarios son imágenes alternativas de lo que podría 4

acontecer en el futuro, y constituyen un instrumento apropiado para analizar de qué manera influirán las fuerzas determinantes en las emisiones futuras, y para evaluar el margen de incertidumbre de dicho análisis. Es decir, los escenarios describen como el sistema climático de la tierra puede cambiar en el futuro en función de las condiciones socio-económicas y energéticas. El principal factor que condiciona los distintos escenarios de emisión son los gases de efecto invernadero (GEI) y supone el principal punto de estudio a la hora de trabajar con un escenario u otro. Aunque los GEIs son los forzamientos principales, no son los únicos y cada escenario engloba características sociales y económicas propias. En el estudio se utiliza un método de regionalización o downscaling estadístico a partir de las salidas de 5 modelos y cuatro escenarios de emisión. La metodología de regionalización utilizada se basa en un método de downscaling estadístico, y se explica brevemente en el apartado 5 y más ampliamente en el Anexo 1. El documento queda estructurado de la siguiente manera:      

Objetivos Precauciones y recomendaciones en el uso de los resultados Antecedentes Descripción de la metodología de regionalización Escenarios regionalizados para Aragón Análisis de los resultados obtenidos

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2. OBJETIVOS El objetivo de este proyecto es generar escenarios locales de clima futuro en Aragón, a partir de los datos aportados por los distintos modelos de circulación general (MCGs), para una serie de escenarios de emisiones futuras de Gases de Efecto Invernadero (GEI). La necesidad de generar escenarios locales se justifica por ser la primera de las tres fases requeridas para afrontar la adaptación al cambio climático. A partir de esos escenarios locales de clima futuro, en una segunda fase se debe evaluar el impacto de esas nuevas condiciones climáticas sobre los diferentes sectores afectados (biodiversidad natural, agricultura, forestal, energía, turismo, recursos hídricos, salud, etc.). Y en la tercera fase se deben diseñar políticas y actuaciones que busquen minimizar los impactos negativos que se identifiquen y maximizar los positivos (que sin duda también aparecerán). Además de la propia generación de los escenarios locales de clima futuro, también es objetivo de este proyecto realizar una interpretación del cambio climático que se deduzca de los escenarios locales generados, así como ofrecer recomendaciones para el manejo de los productos del proyecto por parte de sus usuarios potenciales, prestando especial atención a las precauciones que deben tomarse en el uso de dichos resultados. Los resultados obtenidos con la regionalización objeto de este proyecto se van a analizar desde tres puntos de vista: 1. El primer análisis consiste en estudiar los resultados obtenidos con la regionalización para uno de los escenarios de emisiones futuras de GEI utilizados en el estudio, para tres periodos dentro del siglo XXI (2010-2040, 2040-2070 y 2070-2100). Ninguno de los escenarios de emisiones utilizados lleva una probabilidad asociada, es decir, ninguno tiene más posibilidades de ocurrir que el resto. El escenario de emisiones seleccionado en este primer análisis, el A1B, es uno de los más utilizados por la comunidad científica recientemente. En particular, es el utilizado en el proyecto europeo ENSEMBLES, que ha protagonizado la investigación en cambio climático del 6º Programa Marco de la Unión Europea. No obstante, es importante considerar los resultados obtenidos para todos los escenarios de emisiones futuras de GEI utilizados, de manera que se tenga una idea clara del abanico de posibilidades. 2. El segundo análisis persigue identificar cómo los diferentes escenarios de emisiones futuras de GEI afectan a los resultados. Se realiza el proceso de regionalización para distintos escenarios de emisión y se analizan los resultados obtenidos promediando las salidas de todos los MCGs para cada uno de los escenarios de emisiones utilizados, A1B, A2 y B1, para el periodo 2040/2070. 3. El tercer análisis pretende mostrar las diferencias entre los distintos MCGs utilizados, analizando los resultados de regionalización de los diferentes MCGs para un mismo escenario de emisiones, el A1B.

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3. PRECAUCIONES Y RECOMENDACIONES EN EL USO DE LOS RESULTADOS DEL PROYECTO 3.1. La incertidumbre en la simulación del clima futuro Los escenarios de clima futuro generados en este estudio deben manejarse con precaución y rigor. Se trata de estimas, de simulaciones, que pretenden dar una idea de cómo puede ser el clima futuro, pero en ningún caso deben tomarse como predicciones categóricas o deterministas. Toda simulación climática tiene una incertidumbre asociada, que es inherente a la naturaleza caótica de la dinámica atmosférica, y a muchos otros factores que afectan al clima: concentración de Gases de Efecto Invernadero (GEI), interacciones del sistema climático con otros sistemas (biosfera, criosfera, océanos...), usos del suelo, etc. Existen varias fuentes de incertidumbre en las simulaciones del clima futuro, como se analiza en el Anexo 1 de este documento. En este estudio se han generado escenarios locales de clima futuro aplicando la metodología de regionalización de la Fundación para la Investigación del Clima (FIC) a las salidas de diferentes Modelos de Circulación General (MCGs) para diferentes escenarios de emisiones futuras de GEI. Las diferencias entre las simulaciones correspondientes a los distintos MCGs o/y los distintos escenarios de emisiones de GEI, permiten de alguna manera cuantificar la incertidumbre de las proyecciones de clima futuro. A priori, ninguna de las simulaciones individuales puede considerarse como más probable que las otras, y debe contemplarse el conjunto de todas ellas de forma simultánea. Por ese motivo, en los anexos 9 a 18 adjuntados en el CD-ROM, se presentan gráficas conjuntas de todas las simulaciones, como la figura 1, en las que puede analizarse el abanico de posibilidades de cambio esperable en el clima, y su evolución a lo largo de todo el siglo XXI (promedios de periodos de 30 años). T_max verano Aragón 12 10 ºC

8 6 4 2 0 2000/2030 2010/2040 2020/2050 2030/2060 2040/2070 2050/2080 2060/2090 2070/2100 periodo

Fig 1: Evolución temporal a lo largo de todo el siglo XXI de la temperatura máxima en verano (valores promedio de 30 años de todos los observatorios de Aragón utilizados en el proyecto, expresados en ºC de incremento con respecto al promedio 1960-2000). En la gráfica se representan los resultados obtenidos al aplicar el método de downscaling de la FIC a cada uno de los modelos y escenarios de emisiones elegidos para el estudio.

Sin embargo, para muchas aplicaciones resulta necesario disponer de una serie concreta de datos climáticos del futuro. Por ejemplo, para evaluar el impacto de un cierto clima futuro en las masas forestales, es necesario disponer una serie concreta de datos climáticos que represente ese clima futuro, serie a la que se podrá aplicar una metodología de modelización fitoclimática que permita ver las especies y formaciones compatibles con esas nuevas condiciones climáticas. Estas aplicaciones muchas veces resultan costosas en tiempo y en recursos, de manera que no suele ser viable aplicar la modelización fitoclimática y analizar los resultados, para cada una de las 7

simulaciones de clima futuro disponibles (14 en este caso). Lo que suele hacerse en estas situaciones es seleccionar, por ejemplo, tres simulaciones: una de ellas centrada en el abanico (o bien el promedio de todas las simulaciones, o de todas menos las extremas...); otra en la parte baja del abanico (menores calentamientos); y otra en la parte alta (mayores calentamientos). Analizando estas tres simulaciones se puede tener una idea de los impactos del clima futuro bajo diferentes hipótesis de cambio, dentro del abanico de posibilidades.

3.2. La necesidad de corrección del "error sistemático" En general, en los proyectos de generación de escenarios de clima futuro, lo que se generan son series diarias, en este caso, de precipitación acumulada en 24 horas y de temperaturas máxima y mínima diarias. En este proyecto, esas series diarias se han obtenido aplicando la metodología que se describe brevemente en el apartado 5.2 y más ampliamente en el Anexo 1, a cada uno de los estados atmosféricos simulados, para cada uno de los días del periodo de estudio (por ejemplo 2010 a 2100), para cada uno de los escenarios de emisiones (A2, A1B, B1...), para cada uno de los MCGs. Sin embargo, la aplicación de la metodología de regionalización a cada MCG presenta su particular error sistemático: estos errores se deducen comparando las series simuladas por regionalización de ese MCG para el clima presente (1960-2000 por ejemplo), con las observaciones disponibles de ese mismo periodo. Y ese error sistemático así calculado debe sustraerse de la simulación que se haga regionalizando las salidas que ofrece ese mismo MCG para el futuro. En definitiva, la magnitud del cambio climático se obtiene por diferencia entre lo que la regionalización aplicada a un MGC simula para el futuro y lo que se simula por regionalización de ese mismo MCG para el clima presente. Podría preguntarse por qué no se realiza la corrección de error sistemático al generarse los escenarios. La razón está en que esa corrección es diferente en función del uso que se vaya a dar a los escenarios. Así si los usuarios requieren las series diarias (por ejemplo, para hidrología el valor de la precipitación acumulada en un mes no es suficiente, sino que se requiere su distribución diaria), necesitan una corrección que mantenga la variabilidad diaria de la serie. Pero si sólo se requiere la precipitación mensual, o anual, el procedimiento de corrección de errores sistemáticos es diferente, y busca que la serie corregida represente de la mejor manera esos valores mensuales o anuales. En definitiva, dado que cada usuario requiere una corrección específica para su caso, los escenarios se ponen disponibles "en bruto", para hacer luego en cada caso las correcciones adecuadas. Esta forma de proceder es la habitual: por ejemplo, el catálogo “oficial” de escenarios de clima futuro coordinado por la Agencia Estatal de Meteorología (entre los que están los generados por la FIC), también adoptó esta estrategia, y ofrece escenarios a los que debe corregirse el error sistemático. Por lo tanto, las series diarias que se suministran en este proyecto, no pueden ser utilizadas directamente en otras aplicaciones, sino que debe procederse previamente a la corrección del error sistemático de la serie a utilizar. En el anexo 2 se describe cómo afrontar dicha corrección.

3.3. Robustez de los escenarios de temperatura; mayores incertidumbres en la precipitación Conviene tener presente que las simulaciones de temperatura son bastante robustas técnicamente, es decir,, aún manteniéndose una cierta incertidumbre, existe un considerable grado de confianza en la fiabilidad de esas simulaciones, ya que los errores en la simulación de la variable son de al 8

menos un orden de magnitud menores que los cambios que se prevén, hay coherencia entre los diferentes Modelos de Circulación General (MCGs) utilizados (y entre las diferentes técnicas de regionalización que se pueden utilizar), etc.. Esta robustez técnica de las simulaciones de temperatura permite que sin duda puedan utilizarse en la evaluación de impactos y la definición de políticas de adaptación al cambio climático en los diferentes sectores que se verán afectados (forestal, biodiversidad, recursos hídricos, agrícola, erosión, energía, turismo, salud, transporte...). Sin embargo, las simulaciones de precipitación presentan incertidumbres mucho mayores, ya que los errores en la simulación de esta variable son similares a los cambios esperados, hay menos coherencia entre los diferentes MCGs (y técnicas de regionalización), etc. Por ello, los escenarios de precipitación tienen una mayor incertidumbre asociada, y deben manejarse con cautela.

3.4. Especificidad local de los escenarios Los escenarios de clima futuro generados son locales, específicos para los observatorios utilizados en el estudio. Resulta esencial que los usuarios dispongan de información específica del punto de interés (Trigo y Palutikof, 2001). Por ejemplo, si hay que diseñar una plantación en cierto monte, se necesita información de ese punto. El análisis detallado de los resultados de este estudio permite detectar diferencias importantes entre puntos relativamente próximos, lo que justifica la necesidad de la regionalización objeto de este proyecto. Este hecho constatado analizando los resultados, era de esperar tras un análisis teórico previo, como se explica a continuación. En territorios topográficamente tan complejos como el aragonés, existen claras diferencias meteorológicas (día a día) y climatológicas entre puntos próximos. Supongamos dos puntos situados en las vertientes norte y sur de cierta cordillera (ver figura 2): en situaciones atmosféricas con componente norte, el punto situado al sur presenta, con respecto al situado al norte, una precipitación claramente inferior, y una temperatura también apreciablemente mayor, por un cierto efecto Föehn. Y en situaciones atmosféricas con componente sur, el efecto es el contrario. Pues bien, supongamos que el clima futuro presenta una variación en la latitud media del cinturón de borrascas extratropicales (como muchos modelos sugieren), que haga que la relación entre la frecuencia de configuraciones con componente norte / sur se modifique con respecto al clima actual. Resulta evidente que ese mismo cambio del clima afectará de forma diferente a los dos puntos anteriores. En definitiva, un mismo clima futuro podría suponer un cambio climático diferente en dos puntos situados a pocos kilómetros de distancia. Por tanto, se necesita información a escala local, ya que puntos muy próximos entre sí pueden presentar cambios diferentes. Por lo tanto, los resultados de este proyecto deben utilizarse a escala local, para evaluar impactos o planificar actuaciones en puntos concretos. Para ello, se deben seleccionar los observatorios que presenten mayor similitud climática y cercanía al punto de estudio, y se deben analizar los errores de verificación y validación (ver apartado 6.2) asociados. Así, se podrán elegir los observatorios que, habiendo sido seleccionados por proximidad y similitud climática, presentan mejores resultados de verificación y validación. Los escenarios de los observatorios finalmente seleccionados deberán utilizarse siempre teniendo en cuenta las incertidumbres asociadas, estimadas en base a los resultados de verificación y validación. Y, como se ha dicho, si se van a utilizar las series diarias (o sus agregaciones mensuales, anuales...), deberá siempre realizarse la corrección del error sistemático, en función del uso concreto que se vaya a realizar. 9

Figura 2: Diferencias meteorológicas (y por tanto climáticas), entre puntos relativamente próximos, especialmente en terrenos topográficamente complejos.

3.5. Disponibilidad de la FIC para asistir a los usuarios de los escenarios En cumplimiento de sus objetivos fundacionales, la FIC se pone a disposición de los usuarios de los resultados de este proyecto para, en la medida de sus posibilidades y recursos materiales y humanos, prestarles la colaboración y el asesoramiento necesario para una correcta utilización de los mismos (manejo de las incertidumbres, corrección del error sistemático...). Para ello puede establecerse contacto en la dirección de correo electrónico [email protected]

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4. ANTECEDENTES El Gobierno de Aragón dispone de una base de datos climáticos de alta calidad que es extiende por todo el territorio aragonés. Se trata de la base de datos utilizada para el Atlas Climático de Aragón (Departamento de Medio Ambiente del Gobierno de Aragón, 2007). Durante esa elaboración se realizaron exhaustivos controles de calidad, procesos de homogeneización, relleno de lagunas, etc., lo que hace de ella un punto de partida excelente para este proyecto. En el marco de la Primera Fase del Programa coordinado para generación de escenarios regionalizados de cambio climático (Ministerio de Medioambiente, noviembre 2006), la FIC ha generado escenarios locales de clima futuro para todo el territorio nacional, al igual que otros grupos de investigación (Brunet et al, 2008). No obstante este antecedente, existen motivos que justifican la necesidad del presente proyecto, que a continuación se detallan. La cobertura y calidad de los bancos de datos históricos es un aspecto crítico en estas regionalizaciones, en especial en las estadísticas. Disponer de un banco de datos que haya sido sometido a controles de calidad exhaustivos, justifica por sí solo la realización de este proyecto. La calidad de las series resulta determinante para maximizar la fiabilidad de los resultados finales. En este sentido, gracias a los chequeos exhaustivos realizados, la calidad de los datos del Atlas Climático de Aragón supone una garantía poco frecuente. Otro motivo que justifica la necesidad de este proyecto es la utilización de más Modelos de Circulación General (MCGs) como información de entrada. La utilización de cuantos más MCGs sea posible es muy importante, ya que permite cuantificar la incertidumbre asociada a las simulaciones del clima futuro, a partir de la mayor o menor coincidencia en los resultados obtenidos regionalizando los diferentes MCGs. Además, también resulta importante utilizar los MCGs más modernos posible. En el proyecto nacional se utilizaron los modelos que en ese momento estaban disponibles, todos ellos de los empleados en el tercer informe del IPCC (2001). En este proyecto, además, se han regionalizado modelos de los utilizados en el cuarto informe del IPCC (2007). Estos argumentos, utilizados en el planteamiento inicial, siguen vigentes, y reforzados, a la vista de los resultados del proyecto. En lo relativo a la cobertura y calidad de los bancos de datos históricos, los resultados de la verificación de la metodología que se ha realizado justifican que se hayan generado escenarios para exactamente los mismos observatorios con los que se ha construido el Atlas Climático de Aragón, a diferencia de lo que sucedía con los escenarios nacionales. Ya se ha comentado lo importante que es que la base de datos de partida sea de gran calidad. Pero además de esa calidad, hay que resaltar los beneficios que en este proyecto aporta el relleno de lagunas, no porque la metodología de la FIC lo requiera (puede utilizar series con lagunas), sino porque permite que no se rechace ningún observatorio por insuficiencia de datos, como sí se hizo en el proyecto nacional. De esta forma, se ha podido generar escenarios de clima futuro para todos y cada uno de los observatorios utilizados en la elaboración del Atlas Climático de Aragón. Y por tanto, los mapas, en este caso de clima futuro, se podrán elaborar con exactamente las mismas metodologías de interpolación a todo el territorio que las usadas en el Atlas para el clima pasado, utilizando información de los mismos puntos. Esto permitirá una comparación entre el clima presente y el clima futuro más potente desde un punto de vista analítico en lo que respecta a los cambios de clima que se esperan. Si no se utilizasen los mismos observatorios, al comparar los mapas de clima futuro con los de clima pasado, las diferencias entre ambos podrían deberse, no

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al cambio climático estimado, sino a que en un caso las interpolaciones para una zona determinada se han hecho utilizando ciertos observatorios, y en el otro caso otros diferentes. En lo relativo a la utilización de otros MCGs, es evidente que utilizar modelos del IV Informe del IPCC de 2007, con respecto a utilizar los del III informe de 2001, supone una mejora tan notable que justificaría por sí sola este proyecto. Además, se han generado escenarios en total para 14 simulaciones de futuro, lo que permite hacer una cuantificación de la incertidumbre bastante ajustada.

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5. METODOLOGÍA A continuación se ofrece un resumen de la metodología utilizada en este proyecto. En el Anexo 1 se ofrece una explicación más detallada, incluyendo referencias bibliográficas relativas a las ideas que aquí se resumen.

5.1. Los modelos de Circulación general (MCGs) y la necesidad de realizar “Downscaling” La principal herramienta de la que se dispone para la prospección del clima en los próximos años (décadas) son los Modelos de Circulación General (MCGs). A partir de las ecuaciones primitivas de la dinámica atmosférica, estos modelos simulan los flujos de energía, masa y cantidad de movimiento que tienen lugar entre la Atmósfera y el Océano. Mediante integración temporal de dichos flujos se obtienen simulaciones de la evolución del estado de la atmósfera. Los MCGs presentan una capacidad notable para simular la circulación general atmosférica y los fenómenos asociados a ella. El problema surge cuando se quiere trabajar a escalas menores, donde los fenómenos locales no son recogidos correctamente por los MCGs y las variables, especialmente en superficie, no se aproximan a los valores observados. Estas limitaciones se deben, en gran parte, 1) a que los modelos no recogen correctamente la topografía específica de cada región y por tanto omiten ciertos fenómenos locales de gran importancia, y 2) a que al parametrizar ciertos fenómenos se está suponiendo que estos se comportan de igual manera en todas las regiones cuando no tiene porque ser así. Se hace por tanto necesario extraer, de la información más fiable aportada por los MCGs (información de baja resolución, y preferentemente de atmósfera libre), la información requerida por los modelos de impacto (información de alta resolución -local-, en superficie). Ese proceso se denomina Downscaling o Regionalización. Existen dos maneras de realizar el downscaling: 1) Downscaling estadístico: basado en relaciones empíricas entre variables a gran escala (procedentes de los MCGs) y variables de alta resolución (en superficie). 2) Downscaling dinámico: se basa en un incremento de la resolución en la zona de estudio, mediante una técnica de “zoom” o mediante la introducción de un modelo de Área Limitada (LAM). Tras un análisis detallado de las ventajas e inconvenientes de ambos métodos, el equipo de la FIC optó por desarrollar un método de regionalización estadístico. A la hora de generar proyecciones de clima futuro, éstas se ven afectadas por distintos tipos de incertidumbres. Las principales incertidumbres asociadas al downscaling estadístico son: 1) 2) 3) 4)

Incertidumbre en la evolución de los forzamientos radiativos. Incertidumbre en la capacidad del MCG de simular el clima futuro. Incertidumbre debida a la variabilidad interna del sistema climático. Incertidumbre en la “estacionaridad” de las relaciones estadísticas empleadas en el “downscaling” (Wilby et al., 1998).

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El conocimiento de estas incertidumbres es muy importante para poder cuantificar su efecto sobre los escenarios futuros.

Figura 3: Las distintas técnicas de regionalización o reducción de escala (downscaling), adaptan las salidas de los MCGs a las características fisiográficas de la región (Fuente: David Viner, Climatic Research Unit, University of East Anglia, UK). Diferencia entre los dos tipos de “downscaling” (Fuente: Grupo de Meteorología de la Universidad de Cantabria).

5.2. Metodología de la FIC 5.2.1. Selección de predictores Como se ha comentado, la regionalización estadística se basa en encontrar relaciones empíricas entre “observaciones” de los predictores y variables de alta resolución o predictandos, en un banco de datos del pasado. De ahí la importancia de la selección de predictores adecuados al método que se va a aplicar y a las variables que se van a simular. Hay ciertas consideraciones a tener en cuenta a la hora de seleccionar los predictores: 1) La selección de predictores debe hacerse bajo consideraciones teóricas. Los predictores deben ser forzamientos físicos de los predictandos o estar relacionados físicamente con ellos. 2) Los predictores deben ser campos de variables y de atmósfera libre mejor que valores en un punto y en superficie, ya que los primeros son mejor simulados por los MCGs. 3) Utilizar campos predictores que sean bien simulados por los MCGs. 4) Trabajar con resoluciones temporales o espaciales menos detalladas que las de los MCGs implica pérdida de información. Es conveniente trabajar con las escalas propias del modelo, generalmente diaria y sinóptica. 5) Es importante que la metodología permita simular adecuadamente tanto valores medios como valores extremos de los predictandos. Dependiendo de la variable con la que se vaya a trabajar se deben seleccionar unos predictores u otros. El método de la FIC simula como variables la precipitación y las temperaturas máxima y mínima. Para cada una de ellas se determinan sus propios predictores. 14

 Predictores para precipitación Partiendo de que la precipitación se origina por ascensos verticales de las masas de aire producidos por distintos factores como los forzamientos dinámicos, el ascenso topográfico o la convección, y además es un proceso condicionado por la presencia de humedad en las capas bajas de la atmósfera; se deben considerar predictores que consideren estos fenómenos. Los forzamientos dinámicos y topográficos se incluyen de manera implícita en las aproximaciones de downscaling que incluyen la circulación atmosférica.  Predictores para temperatura La temperatura a 2m esta influenciada por la temperatura de la baja troposfera y por la temperatura de la superficie terrestre. La mayor o menor influencia de cada una de ellas depende de la estabilidad atmosférica. La influencia de la baja troposfera esta fuertemente relacionada con el espesor entre niveles de presión de las capas bajas, pudiendo ser éste un buen predictor de temperatura. Por otro lado la temperatura en superficie está relacionada con los flujos de calor, la incidencia solar y la inercia térmica. Además la cobertura de nieve y la nubosidad influyen en los calentamientos/ enfriamientos radiactivos siendo factores a considerar. Tanto para la precipitación como para la temperatura, las relaciones entre predictores y predictandos son muchas veces no-lineales. Adoptar estrategias que reduzcan estas nolinealidades permite detectar relaciones más robustas.

5.2.2. Metodología de la FIC La metodología de la FIC utiliza un método de análogos en dos pasos. Para un día problema “X”, a partir de sus campos atmosféricos de baja resolución (los denominados predictores: geopotencial, temperatura a distintos niveles de presión...), se pretende estimar el valor de las variables meteorológicas en superficie (los llamados predictandos: precipitación y temperatura) para un punto concreto del territorio. El proceso se realiza en dos pasos: 1) Primer paso  Estratificación analógica Este paso consiste en seleccionar de un banco de datos perteneciente al periodo 1960-2000 aquellos “n” días cuya configuración atmosférica sea más similar al día problema “X”. Mediante una medida de similitud se compara el parecido entre la situación atmosférica del día problema “X” y la de cada uno de los días del periodo de referencia, seleccionando los “n” más similares. 2) Segundo paso Establecer las relaciones predictor-predictando En este segundo paso se aplican métodos diferentes según la variable que se vaya a determinar. Temperatura: mediante la realización de una regresión múltiple sobre los “n” días seleccionados en el paso primero, se establece una relación lineal entre predíctores y predictandos. Una vez determinada dicha relación, ésta se aplica sobre los predictores del día problema “X” para estimar los predictandos en ese mismo día. Precipitación (método clásico): en este caso se hace un promedio de los días más similares seleccionados en el paso 1.

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Aparte del método clásico de precipitación, la FIC ha desarrollado un segundo método para determinar la precipitación que ha sido probado en este estudio. Precipitación (método con análisis discriminante)_2: a partir de las variables seleccionadas se determinan funciones lineales discriminantes para tiempo seco y húmedo. De esta manera se determinan los días de tiempo seco con una probabilidad superior al 95% y se determina la cantidad de lluvia para los días de lluvia con probabilidad superior al 5%. Aunque la metodología de la FIC ha sido probada con éxito en diferentes proyectos, se ha realizado una nueva verificación de la misma en este estudio. Dicha verificación consiste en aplicar la metodología a los datos procedentes del Reanálisis ERA-40 del ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) para el periodo de control 1960-2002 y a cada uno de los observatorios pertenecientes a la zona de estudio, obteniéndose una serie simulada de datos para ese periodo y observatorio. Posteriormente se compara dicha serie simulada con las observaciones reales medidas en el observatorio. Mediante el proceso de verificación se puede determinar que error se está cometiendo al aplicar el downscaling.

5.2.3. Aplicación de la metodología a los MCGs Lo primero es obtener los datos de salida de los MCGs para dos periodos, uno de control (19602000) y otro futuro (hasta 2100). Una vez obtenidos dichos datos se aplica la metodología y se obtienen los valores de los predictandos en el periodo futuro (lo que se conoce como escenarios de clima futuro) y en el pasado (escenario de control). Para establecer de qué manera un MCG es capaz de simular correctamente el clima se realiza un proceso de validación. Este proceso consiste en comparar los resultados obtenidos al aplicar la metodología al periodo de control del MCG con los obtenidos al aplicar la metodología al ERA40 para ese mismo periodo. Al aplicar la misma metodología sobre ambos grupos de datos, podemos saber el error que comete el MCG.

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6. ESCENARIOS REGIONALIZADOS PARA ARAGÓN 6.1. Tratamiento de los datos de observaciones en superficie Se han recibido y archivado las series temporales de observaciones de los observatorios de Aragón, junto con un archivo resumen donde se recogen las coordenadas de cada uno de los observatorios. Se dispone de dos conjuntos diferentes de series meteorológicas: series no reconstruidas y las series utilizadas en el Atlas Climático de Aragón, sobre las que los creadores de dicho Atlas realizaron en su día un exhaustivo control de calidad, corrigiendo valores erróneos, rellenando lagunas y extendiendo el periodo de datos; estas últimas series son las que denominamos series reconstruidas. Para la aplicación de la metodología de downscaling de la FIC, las series diarias de precipitación y temperatura deben cumplir una serie de requisitos, por ejemplo, es necesario contar con series temporales equivalentes a 10 o más años en el periodo de trabajo. En este caso, las series utilizadas en el proyecto han sido previamente tratadas en el marco de los trabajos del Atlas Climático de Aragón, incluyendo el relleno de lagunas, por lo que todas las estaciones cumplen este requisito. En total se han seleccionado para el estudio 267 y 563 estaciones para temperatura y precipitación, respectivamente; de las cuales 104 y 267 respectivamente se encontraban dentro de Aragón, y el resto en regiones limítrofes.

Zonas climáticas consideradas Aragón se incluye dentro del ámbito del clima mediterráneo continental, de inviernos fríos y veranos calurosos y secos. Sin embargo las acusadas diferencias altitudinales entre montaña y llano así como la depresión del Ebro y la configuración topográfica de sus espacios montanos, modifican el clima local y explican sus principales caracteres: - Aridez de las tierras del eje del Ebro. - Irregularidad de las lluvias, característica de los climas mediterráneos y por la que a años muy secos pueden suceder años muy lluviosos que anulan toda significación real de los valores pluviométricos medios. - Extremados contrastes térmicos entre invierno y verano consecuencia del alto grado de continentalidad de la región. - El viento del noroeste dominante en la región (cierzo). Siguiendo la división climática realizada en el Atlas Climático de Aragón se pueden distinguir hasta siete tipos climáticos en Aragón: el Seco Estepario, ceñido principalmente al Eje del Ebro; “el Mediterráneo Continental, que ocupa buena parte del sector central y de los somontanos; el clima de Transición Mediterráneo Oceánico, especialmente bien representado en los Pirineos Occidentales pero que también aparece en algunas zonas de la Ibérica; el Submediterráneo Húmedo, característico de algunas zonas de montaña de la Ibérica y Pirineos en virtud de sus mayores precipitaciones; los tipos Submediterráneo Continental Cálido y Submediterráneo Continental Frío, representativos fundamentalmente de los climas de la Ibérica; y por último el clima de Montaña, localizado en áreas por encima de los 1800-2000 mts”.

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Sin embargo dada la poca extensión de algunas de estas regiones climáticas, dentro del presente estudio hemos considerado una simplificación del mapa recogido en el trabajo anteriormente citado, reduciendo de esta forma las zonas climáticas a cinco: 1. 2. 3. 4. 5.

Transición Mediterráneo-oceánico: Mediterráneo Continental Norte: Seco estepario: Mediterráneo Continental Sur: Submediterráneo Continental:

Naranja Rojo Morado Verde Marrón

La figura 4 recoge esta última clasificación, mostrando en color azul las estaciones que no pertenecen a Aragón pero de las que se han generado escenarios climáticos para dar continuidad espacial al estudio. Observatorios de Precipitación

Observatorios de Temperatura

Figura 4: Mapa de observatorios asociados a las zonas climáticas de Aragón. Este mapa ha sido obtenido a partir del mapa de zonas climáticas del Atlas Climático de Aragón, reduciendo las 7 zonas originales a 5. Los observatorios utilizados que no pertenecen a Aragón se representan en color azul; los asociados a la zona de Transición Mediterráneo-oceánico en naranja; los de la zona Mediterráneo Continental Norte en rojo; los asociados a clima seco estepario en morado; los de la zona Mediterráneo Continental Sur en verde; y los asociados a la zona Submediterráneo Continental en marrón.

En el norte de la región existe una zona con clima de montaña y otra con clima Submediterráneo húmedo. Debido a que ambas regiones ocupan pequeñas extensiones se han englobado dentro de la zona climática Transición Mediterránea. Por otro lado, la región Submediterránea Continental hace referencia tanto a la continental fría como a la continental cálida. La región mediterránea ha sido dividida en dos zonas: la mediterránea norte y la sur, que se encuentran encima y debajo, respectivamente, de la zona Seco Estepario. Por último, señalar que en la zona más al Sur de la región se dan pequeñas regiones con diferentes climas, pero debido a que se dan en pequeñas extensiones se engloban dentro de la zona Submediterráneo Continental.

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6.2. Generación de escenarios de clima futuro El principal avance en la generación de escenarios de clima futuro introducido en este proyecto es la utilización de distintos MCGs, tanto del IPCC3 (ECHAM4 y CGCM2) como del IPCC4 (EGMAM, CNCM3, ECHAM5 y BCM2). El hecho de generar escenarios para todo el siglo XXI permite realizar una mejor planificación, ya que trabajar sólo con el horizonte 2070-2100, que es de demasiado lejano, puede inducir a ver el problema demasiado lejos y retrasar una posible actuación ante él. Al disponer de escenarios más cercanos en el tiempo se puede analizar el ritmo de los cambios y tomar medidas inmediatas de adaptación. Además, las simulaciones para final de siglo tienen mucha mayor incertidumbre. El uso de distintos MCGs permite estudiar los resultados obtenidos cuando distintos modelos trabajan a partir de los mismos forzamientos, pudiéndose cuantificar la incertidumbre asociada. En el estudio se ha trabajado con los datos procedentes del Reanálisis Europeo ERA-40 cuya resolución (1.125º x 1,125º) se ha relajado a la del MCG utilizado en cada momento. Es decir, cuando se está trabajando con un MCG cuya resolución espacial es de 2.5º x 2.5º, y sólo tiene un dato diario, por ejemplo a las 00 horas UTC, es necesario relajar las resoluciones originales del ERA40 (1.125º x 1.125º y 4 datos diarios, a las 00, 06, 12 y 18 UTC), pasando a trabajar con las del MCG (se interpolan los campos originales del ERA40 a la rejilla del MCG, menos detallada, y sólo se usan los campos de las 00 UTC). 6.2.1. Recogida de datos de los MCGs Los datos de los distintos MCGs fueron obtenidos de la base de datos del CERA (http://cerawww.dkrz.de/CERA/). Los datos utilizados son los de Geopotencial en las superficies de 500, 850 y 1000 hPa. En este estudio se han utilizado seis MCGs: dos del IPCC3 (ECHAM4 alemán y CGCM2 canadiense [Flato y Boer, 2004]) y cuatro del IPCC4 (BCM2 noruego [Drange, 2006], CNCM3 francés [Royer, 2007], ECHAM5 alemán [Roeckner, 2006] y EGMAM alemán[Niehoerster, 2008]). A continuación se resumen sus características principales. Nombre del modelo ECHAM4 CGCM2 BCM2 CNCM3 ECHAM5 EGMAM

Resolución espacial 2,8º x 2,8º 3,7º x 3,7º 2,8º x 2,8 º 2,8º x 2,8 º 1,8º x 1,8º 3,7º x 3,7º

Resolución temporal diaria diaria diaria diaria diaria diaria

Calendario días/año 360 365 365/366 365/366 365/366 360

Escenarios disponibles A2, B2 A2, B2 A2, B1, A1B A2, B1, A1B A2, B1, A1B A2, B1, A1B

Tabla 1. Características de los Modelos de Circulación General utilizados en el estudio.

Aunque la resolución temporal del ERA-40 es seishoraria, la información disponible de estos modelos es diaria, por lo que también se ha relajado la resolución temporal, con lo que no se puede aprovechar el potencial máximo del reanálisis. Los modelos pertenecientes al IPCC3 trabajan con dos escenarios diferentes, A2 y B2, mientras que los del IPCC4 lo hacen con tres, A2, B1y A1B. Se ofrece más información en el Anexo 3. 19

Debido a sus malos resultados el modelo ECHAM4 fue descartado del estudio, por lo que de aquí en adelante, sólo se darán resultados del BCM2, del EGMAM, del ECHAM5, del CNCM3 y del CGCM2. 6.2.2. Verificación de la metodología El proceso de verificación, como ya se comentó anteriormente, consiste en comparar los resultados obtenidos al realizar downscaling sobre las “observaciones” de los predictores del Reanálisis Europeo, con los datos de observaciones reales en estaciones meteorológicas. Como se ha comentado, se relajaron las resoluciones espacial y temporal del ERA-40 a las del MCG utilizado en cada momento: cuando se está trabajando por ejemplo con un MCG cuya resolución espacial es de 2.5º x 2.5º, y sólo tiene un dato diario a las 00 horas UTC, hay que relajar las resoluciones originales del ERA40 (1.125º x 1.125º y 4 datos diarios, a las 00, 06, 12 y 18 UTC), pasando a trabajar con las del MCG. Al trabajar con el ERA40 con estas resoluciones relajadas a las del MCG se puede evaluar la capacidad de regionalización de la metodología en las mismas condiciones en las que se va a aplicar para el futuro, las del MCG. Esto es muy importante porque la capacidad de regionalización depende notablemente de las resoluciones: hay estructuras de tamaño pequeño y vida corta (como las que causan precipitaciones convectivas), que podrían ser resueltas con las resoluciones originales del ERA40, pero no con las de los MCGs. De nada serviría comprobar la pericia de la metodología trabajando con resoluciones altas, si luego se va a aplicar a resoluciones menos detalladas, es necesario conocer su pericia con esas resoluciones menos detalladas. A continuación se presentan los resultados del proceso de verificación. Aunque se ha realizado el proceso relajando la resolución del ERA40 a las diferentes resoluciones espaciales de los distintos modelos usados, se muestra un único valor de comparación debido a que los resultados obtenidos son prácticamente iguales en todos los casos. Para las temperaturas se representan las diferencias entre los valores simulados por regionalización del ERA40 y las observaciones. Para precipitación se representan las diferencias y el porcentaje que representan esas diferencias sobre los valores observados. Las tablas representan valores medios de las distintas variables para cada una de las estaciones del año más un valor medio anual. Los valores medios han sido calculados como promedio de todas las estaciones utilizadas en el estudio.  Verificación del método de downscaling para temperatura Se han realizado tres diferentes contrastes:  Uno utilizando las series sin reconstruir, para realizar la regionalización, y como observaciones con las que comparar las series simuladas.  Un segundo contraste usando en ambos casos las series reconstruidas.  Un último contraste, que se ha denominado comprobación cruzada, se ha realizado usando las series reconstruidas en la regionalización, y las series no reconstruidas como observaciones con las que comparar las series simuladas. Las siguientes tablas muestran la comparación entre los valores medios predichos y los observados para el caso de la temperatura máxima. Todos los valores están en décimas de ºC. El Error Medio o Sesgo representa la diferencia entre los valores simulados y los observados, de las temperaturas promedio de cada trimestre del año (representado por las iniciales de sus meses) o de todo el año para la columna "Anual", para todo el periodo de verificación (1960-2000). El Error Absoluto Medio Diario se obtiene como promedio de los valores absolutos del error diario (dato simulado para ese día - dato real de ese día), de todos los días de cada trimestre (o de todo el año) para todo el periodo. 20

En las tablas se representan los valores promedio de todos los observatorios utilizados en el estudio, así como los correspondientes a diferentes percentiles, para dar una mejor idea de la variabilidad entre observatorios. Por ejemplo, en la siguiente tabla (series no reconstruidas) el percentil 10 del sesgo para el trimestre Diciembre, Enero y Febrero es 1,13 décimas de ºC, lo que significa que un 10% de los observatorios presenta sesgos inferiores a ese valor, y el 90% restante superiores. Así, analizando el promedio y los percentiles 10 y 90, se puede decir que el promedio del sesgo en invierno es 0,28ºC, y que el 80% de los observatorios presenta un seso entre 0,113ºC y 0,461ºC.  Valores con series no reconstruidas (décimas de ºC)

Promedio

Temperaturas Promedio Observadas Temperaturas Promedio Simuladas DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 106,1 176,9 280,9 193,7 190,0 108,9 177,1 281,7 194,5 191,2

Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

84,99 94,42 102,84 114,79 134,99

146,22 162,69 179,28 193,82 203,21

251,27 269,48 284,04 296,45 308,71

170,48 182,00 193,87 205,74 217,37

165,15 178,99 191,10 204,01 213,12

87,37 96,80 105,75 118,19 139,16

146,48 163,14 179,66 193,87 204,14

251,71 269,69 284,66 296,74 310,06

172,87 183,87 194,54 205,97 218,36

165,31 179,92 191,98 204,90 214,81

Tabla 2. Valores de temperaturas promedio en décimas de ºC para series no reconstruidas, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

Promedio

Error Medio o Sesgo Error Absoluto Medio Diario DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 2,8 0,2 0,8 0,8 1,2 19,7 19,9 18,9 18,8 19,3

Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

1,13 1,99 2,80 3,67 4,61

-2,33 -0,97 0,30 1,34 2,62

-1,41 -0,22 0,89 1,96 2,79

-1,40 -0,62 0,54 1,95 3,43

-0,19 0,49 1,10 1,70 2,38

16,50 17,66 19,06 21,19 23,51

17,00 18,15 19,33 21,12 22,92

14,76 16,31 18,40 21,04 23,45

15,90 16,96 18,41 20,33 22,03

16,53 17,58 18,84 20,79 22,23

Tabla 3. Errores medios y errores absolutos medios en décimas de ºC para series no reconstruidas, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

 Valores con series reconstruidas (décimas de ºC)

Promedio

Temperaturas Promedio Observadas Temperaturas Promedio Simuladas DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 105,6 175,5 279,8 192,9 189,1 108,5 175,6 280,7 194,1 190,3

Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

85,89 93,85 103,18 114,20 133,41

148,07 161,72 179,08 194,42 203,84

252,09 268,17 284,41 296,45 309,13

172,14 181,97 194,17 205,35 217,38

167,33 178,56 191,44 204,32 213,39

87,61 96,47 105,94 117,99 136,83

146,57 163,10 179,50 194,15 204,63

251,87 269,17 285,16 297,27 310,47

174,40 184,29 194,50 206,33 218,03

168,37 179,79 192,22 204,92 214,75

Tabla 4. Valores de temperaturas promedio en décimas de ºC para series reconstruidas, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

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Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Error Medio o Sesgo Error Absoluto Medio Diario DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 2,8 0,0 0,9 1,2 1,2 20,1 20,6 19,8 19,3 19,9 1,15 -3,01 -1,43 -1,29 -0,23 16,73 17,21 15,24 16,26 1,94 -1,31 0,05 -0,48 0,50 17,92 18,39 16,92 17,45 2,84 0,11 0,97 0,70 1,10 19,50 19,72 19,14 18,74 3,72 1,26 1,96 2,01 1,70 21,86 21,92 21,82 20,85 4,49 2,82 2,83 3,72 2,91 23,89 23,95 24,08 23,29

16,83 17,91 19,29 21,35 23,56

Tabla 5. Errores medios y errores absolutos medios en décimas de ºC para series reconstruidas, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

 Comprobación cruzada (décimas de ºC)

Promedio

Temperaturas Promedio Observadas Temperaturas Promedio Simuladas DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 106,1 176,9 280,9 193,7 190,0 108,9 176,7 281,8 194,9 191,2

Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

84,99 94,42 102,84 114,79 134,99

146,22 162,69 179,28 193,82 203,21

251,27 269,48 284,04 296,45 308,71

170,48 182,00 193,87 205,74 217,37

165,15 178,99 191,10 204,01 213,12

87,41 96,57 105,90 116,45 139,16

146,12 162,28 179,25 193,87 204,31

251,53 269,96 285,02 297,35 310,00

173,57 183,92 193,63 205,90 217,63

167,20 179,65 191,46 204,23 215,12

Tabla 6. Valores de temperaturas promedio en décimas de ºC para comprobación cruzada, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75

Error Medio o Sesgo Error Absoluto Medio Diario DEF MAM JJA SON Anual DEF MAM JJA SON Anual 2,8 -0,1 0,9 1,2 1,2 19,8 20,1 19,1 18,9 19,5

0,73 2,03 3,07 3,99 Percentil 90 5,00

-3,49 -1,13 0,43 1,67 3,43

-2,02 -0,58 0,93 2,24 3,56

-2,01 -0,51 0,72 2,19 4,97

-1,05 0,36 1,12 2,03 3,45

16,55 17,69 19,04 21,44 23,66

16,95 18,15 19,37 21,10 23,46

14,88 16,32 18,53 21,01 23,48

15,90 16,97 18,38 20,38 22,22

16,43 17,54 18,83 20,82 22,75

Tabla 7. Errores medios y errores absolutos medios en décimas de ºC para comprobación cruzada, para los períodos de Diciembre, Enero y Febrero (DEF); Marzo, Abril y Mayo (MAM); Junio, Julio y Agosto (JJA); Septiembre, Octubre y Noviembre (SON); y Anual.

Como puede observarse comparando los resultados mostrados en las tablas anteriores, el comportamiento del método con series reconstruidas o no reconstruidas es, en todos los casos, muy parecido no sólo en promedio sino también para los diferentes percentiles. Por otra parte, un primer análisis espacial de los errores absolutos muestra que el comportamiento en cada punto de observación es coherente en ambos casos, esto es, el error cometido al predecir en un punto utilizando la serie no reconstruida es similar al obtenido utilizando la serie reconstruida. En el Anexo 4, se muestran los mapas con los resultados obtenidos.

22

 Verificación del método de downscaling de precipitación Para el caso de la precipitación, se ofrecen, además de los valores de precipitación media, el número de días de lluvia, y además de los valores observados y simulados, el Sesgo (obtenido por diferencia entre los valores simulados y los observados) y el MAE (Mean Absolute Error, calculado como promedio de los valores absolutos de las diferencias entre precipitación acumulada mensual -y anual- observada y simulada, para cada uno de los meses -años- del período 1960-2000). 1- Resultados del proceso de verificación del método clásico de la FIC (ver Anexo 1)  Precipitación media (en litros) Observada Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 632 374 425 512 696 1124

En 50 24 28 38 56 92

Fb 42 18 22 31 49 76

Mr 43 22 27 33 47 72

Ab 63 36 42 50 69 105

My 67 43 49 58 74 109

Jn 51 31 37 45 58 82

Jl 29 12 17 24 33 54

Ag 37 20 24 30 42 65

Sp 55 33 39 47 64 92

Oc 68 39 44 57 82 112

Nv 66 34 40 52 74 123

Dc 61 28 34 48 68 115

Tabla 8. Valores promedio de precipitación acumulada en litros en el periodo 1960 - 2000, precipitación observada anual y mensual. Método clásico de precipitación de la FIC. Método clásico de precipitación de la FIC.

Simulada Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 568 322 367 448 634 1047

En 52 25 29 39 58 92

Fb 47 23 27 35 53 84

Mr 46 24 28 36 51 78

Ab 59 34 38 46 63 99

My 57 35 40 47 64 97

Jn 42 26 30 36 46 70

Jl 34 20 22 28 38 57

Ag 34 20 23 28 37 58

Sp 39 24 27 32 42 67

Oc 52 29 34 43 58 87

Nv 52 26 31 41 56 91

Dc 55 26 30 41 61 100

Tabla 9. Valores promedio de precipitación acumulada en litros en el periodo 1960 - 2000, precipitación simulada anual y mensual. Método clásico de precipitación de la FIC.

Sesgo Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año -64 -91 -74 -60 -48 -39

En 2 -3 -1 1 4 7

Fb 5 -1 1 4 8 12

Mr 4 -2 0 2 6 11

Ab -4 -12 -8 -4 0 3

My -10 -19 -15 -11 -6 -2

Jn -8 -15 -12 -9 -6 0

Jl 4 -4 0 5 9 12

Ag -3 -9 -6 -2 0 2

Sp -16 -28 -22 -14 -9 -5

Oc -17 -29 -22 -15 -10 -6

Nv -14 -24 -17 -12 -8 -5

Dc -6 -14 -9 -5 -2 0

Tabla 10. Diferencias entre precipitación acumulada observada y simulada (nótese que los percentiles de sesgo no tienen porqué coincidir con las diferencias entre percentiles correspondientes de precipitación observada y simulada). Método clásico de precipitación de la FIC.

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MAE Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año En 110 20 73 11 82 13 98 17 129 23 153 31

Fb 17 10 12 15 20 28

Mr 18 11 13 16 21 28

Ab 23 15 18 21 25 30

My 25 18 20 23 27 32

Jn 24 18 20 23 27 32

Jl 20 13 16 18 23 30

Ag 21 14 16 20 25 31

Sp 26 16 20 25 32 39

Oc 31 17 20 26 38 50

Nv 25 15 18 23 30 41

Dc 22 11 14 19 26 36

Tabla 11. Errores absolutos medios (MAE) entre precipitación acumulada mensual o anual observada y simulada. Método clásico de precipitación de la FIC.

 Días de precipitación Observados Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 79.1 50.5 59.2 72.1 91.8 116.9

En 7.1 4.3 5.2 6.5 8.3 11.2

Fb 6.4 3.6 4.4 5.5 7.8 10.7

Mr 6.2 3.7 4.4 5.5 7.2 10.1

Ab 8.3 5.1 6.3 7.7 9.7 12.5

My 9.0 5.9 7.0 8.6 10.6 12.8

Jn 6.3 4.1 4.9 5.9 7.1 9.1

Jl 4.0 2.0 2.6 3.4 4.7 6.4

Ag 4.4 2.6 3.2 3.9 4.9 6.8

Sp 5.7 3.9 4.4 5.2 6.6 8.2

Oc 7.2 4.7 5.5 6.7 8.3 10.5

Nv 7.6 4.6 5.5 6.9 9.0 11.5

Dc 7.6 4.6 5.5 6.8 9.2 11.7

Tabla 12. Valores promedio de número de días observados de precipitación en el periodo 1960 - 2000. Método clásico de precipitación de la FIC.

Simulados Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 75.4 46.8 54.9 67.6 88.1 114.5

En Fb Mr Ab My 7.0 6.4 6.3 7.6 7.5 4.1 3.7 3.8 4.6 4.6 4.7 4.3 4.4 5.4 5.6 6.0 5.5 5.5 6.8 6.9 8.5 7.8 7.4 8.9 8.9 11.6 10.5 10.2 11.8 11.0

Jn 5.7 3.6 4.3 5.2 6.5 8.3

Jl 4.6 2.9 3.4 4.1 5.1 6.6

Ag 4.6 2.9 3.5 4.2 5.1 6.8

Sp 5.4 3.6 4.1 4.9 6.2 7.9

Oc Nv Dc 6.8 6.9 7.3 4.3 4.1 4.1 5.1 4.7 4.8 6.1 6.0 6.3 7.9 8.2 9.0 10.0 11.2 12.1

Tabla 13. Valores promedio de número de días simulados de precipitación en el periodo 1960 - 2000. Método clásico de precipitación de la FIC.

Sesgo Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año -3.8 -3.7 -4.3 -4.5 -3.6 -2.4

En Fb -0.1 0.0 -0.2 0.0 -0.5 -0.1 -0.5 0.1 0.3 0.0 0.4 -0.1

Mr 0.1 0.1 0.0 0.0 0.2 0.1

Ab -0.8 -0.6 -0.8 -0.8 -0.8 -0.6

My -1.6 -1.2 -1.4 -1.6 -1.7 -1.8

Jn -0.6 -0.4 -0.5 -0.7 -0.6 -0.8

Jl 0.6 0.9 0.9 0.7 0.4 0.2

Ag 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 -0.1

Sp -0.3 -0.3 -0.4 -0.4 -0.4 -0.3

Oc -0.4 -0.4 -0.4 -0.6 -0.4 -0.5

Nv -0.7 -0.5 -0.8 -0.9 -0.8 -0.4

Dc -0.3 -0.5 -0.7 -0.5 -0.2 0.4

Tabla 14. Diferencias entre número de días de precipitación observado y simulado (nótese que los percentiles de sesgo no tienen porqué coincidir con las diferencias entre percentiles correspondientes de número de días de precipitación observado y simulado). Método clásico de precipitación de la FIC.

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2- Resultados del proceso de verificación del método con análisis discriminante (ver Anexo 1)  Precipitación media (en litros) Observada Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 632 374 425 512 696 1124

En 50 24 28 38 56 92

Fb 42 18 22 31 49 76

Mr 43 22 27 33 47 72

Ab 63 36 42 50 69 105

My 67 43 49 58 74 109

Jn 51 31 37 45 58 82

Jl 29 12 17 24 33 54

Ag 37 20 24 30 42 65

Sp 55 33 39 47 64 92

Oc 68 39 44 57 82 112

Nv 66 34 40 52 74 123

Dc 61 28 34 48 68 115

Tabla 15. Valores promedio de precipitación acumulada en litros en el periodo 1960 - 2000, precipitación observada anual y mensual. Método con análisis discriminante.

Simulada Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 636 380 435 533 678 1061

En 55 27 32 42 61 92

Fb 47 23 27 36 52 80

Mr 48 25 29 38 51 77

Ab 62 38 43 50 66 98

My 65 42 48 56 71 104

Jn 49 31 36 44 54 77

Jl 35 20 24 30 39 55

Ag 38 23 27 33 42 62

Sp 50 32 37 44 56 79

Oc 66 40 46 57 73 104

Nv 62 34 39 51 66 102

Dc 60 30 37 47 65 100

Tabla 16. Valores promedio de precipitación acumulada en litros en el periodo 1960 - 2000, precipitación simulada anual y mensual. Método con análisis discriminante.

Sesgo Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 3 -44 -14 8 27 47

En 5 -2 1 4 7 12

Fb 5 -2 1 5 8 12

Mr 5 -1 1 4 7 13

Ab -1 -10 -5 -1 4 9

My -1 -11 -7 -2 2 11

Jn -2 -11 -7 -3 1 11

Jl 5 -2 1 5 9 13

Ag 1 -7 -2 3 6 8

Sp -5 -16 -11 -4 1 6

Oc -3 -14 -8 -2 3 7

Nv -4 -15 -9 -3 2 6

Dc -1 -11 -5 0 3 6

Tabla 17. Diferencias entre precipitación acumulada observada y simulada (nótese que los percentiles de sesgo no tienen porqué coincidir con las diferencias entre percentiles correspondientes de precipitación observada y simulada). Método con análisis discriminante.

MAE Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 105 62 73 92 126 154

En 21 12 14 18 24 32

Fb 18 10 12 16 21 29

Mr 19 11 14 17 22 29

Ab 24 16 19 22 26 33

My 25 18 20 24 28 33

Jn 24 18 20 24 27 32

Jl 20 13 16 19 23 29

Ag 23 15 18 22 27 32

Sp 26 17 21 24 30 38

Oc 30 18 21 26 37 50

Nv 25 15 17 22 29 37

Dc 23 12 15 20 27 38

Tabla 18. Errores absolutos medios (MAE) entre precipitación acumulada mensual o anual observada y simulada. Método con análisis discriminante.

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 Días de precipitación Observados Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 79.0 50.5 59.2 72.1 91.8 116.9

En 7.1 4.3 5.2 6.5 8.3 11.2

Fb 6.4 3.6 4.4 5.5 7.8 10.7

Mr 6.2 3.7 4.4 5.5 7.2 10.1

Ab 8.3 5.1 6.3 7.7 9.7 12.5

My 9.0 5.9 7.0 8.6 10.6 12.8

Jn 6.3 4.1 4.9 5.9 7.1 9.1

Jl 4.0 2.0 2.6 3.4 4.7 6.4

Ag 4.4 2.6 3.2 3.9 4.9 6.8

Sp 5.7 3.9 4.4 5.2 6.6 8.2

Oc 7.2 4.7 5.5 6.7 8.3 10.5

Nv 7.6 4.6 5.5 6.9 9.0 11.5

Dc 7.6 4.6 5.5 6.8 9.2 11.7

Tabla 19. Valores promedio de número de días observados de precipitación en el periodo 1960 - 2000. Método con análisis discriminante.

Simulados Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 80.3 53.5 59.2 70.5 94.5 121.0

En 7.2 4.2 4.9 6.2 8.6 12.0

Fb 6.3 3.8 4.3 5.2 7.7 10.9

Mr 6.5 3.9 4.6 5.5 7.6 10.4

Ab 8.3 5.3 6.2 7.3 9.6 12.7

My 8.8 5.7 6.8 8.1 10.5 12.7

Jn 6.3 4.1 4.8 5.9 7.2 9.2

Jl 4.2 2.5 2.9 3.8 4.9 6.5

Ag 4.7 2.8 3.4 4.2 5.3 7.2

Sp 6.1 4.1 4.7 5.6 6.9 8.8

Oc 7.7 5.3 6.0 7.0 8.8 11.0

Nv 7.5 4.8 5.4 6.5 8.7 11.7

Dc 7.5 4.6 5.2 6.3 9.0 12.4

Tabla 20. Valores promedio de número de días simulados de precipitación en el periodo 1960 - 2000. Método con análisis discriminante.

Sesgo Promedio Percentil 10 Percentil 25 Percentil 50 Percentil 75 Percentil 90

Año 1.2 2.9 0.0 -1.6 2.7 4.1

En 0.1 -0.1 -0.3 -0.3 0.3 0.8

Fb -0.1 0.2 0.0 -0.3 -0.2 0.2

Mr 0.3 0.2 0.3 0.0 0.4 0.3

Ab -0.1 0.2 -0.1 -0.4 -0.2 0.2

My -0.3 -0.2 -0.2 -0.4 -0.2 -0.1

Jn 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.1

Jl 0.3 0.5 0.4 0.4 0.2 0.1

Ag 0.3 0.2 0.2 0.2 0.4 0.4

Sp 0.4 0.2 0.3 0.4 0.3 0.6

Oc 0.5 0.6 0.5 0.3 0.5 0.4

Nv -0.1 0.1 -0.2 -0.4 -0.3 0.1

Dc -0.1 0.0 -0.3 -0.5 -0.2 0.6

Tabla 21. Diferencias entre número de días de precipitación observado y simulado (nótese que los percentiles de sesgo no tienen porqué coincidir con las diferencias entre percentiles correspondientes de número de días de precipitación observado y simulado). Método con análisis discriminante.

A continuación se representan espacialmente los valores anteriores.

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Figura 5: Precipitación media diaria observada (en décimas de mm por día)

Figura 6: Precipitación media diaria simulada por el método clásico (izda) y por el método con análisis discriminante (dcha) (en décimas de mm por día).

Figura 7: Error medio absoluto (MAE) para el método clásico (izda) y el método con análisis discriminante (dcha) (en décimas de mm por día).

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Figura 8. Error medio o sesgo para el método clásico (izda) y el método con análisis discriminante (drcha) (en décimas de mm por día).

Como puede observarse tanto en las tablas como en los mapas, aunque los errores absolutos medios mensuales son muy parecidos con ambos métodos, el sesgo con el segundo es mucho menor que con el primero. Es decir, que con este nuevo método con análisis discriminante se ha conseguido corregir una de las principales deficiencias de la metodología de regionalización para precipitación, la infraestima de esta variable. En la generación de escenarios se ha usado sin embargo el método clásico debido a que no se disponía de campos suficientes de los diferentes modelos de circulación general para aplicar el nuevo método, que utiliza campos de temperatura, humedad relativa y geopotencial que no se han podido recoger para la mayoría de los MCGs a lo largo del proyecto.

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6.2.3. Validación de los MCGs El proceso de validación es similar al de verificación, pero en este caso se comparan los resultados simulados por regionalización del ERA-40 con los obtenidos por regionalización de las simulaciones de control de los MCGs (se utiliza el escenario 20C3M o escenario de control, que es la simulación del MCG para el periodo 1960-2000). A continuación (tablas 22 a 25) se detallan las diferencias entre la regionalización del control del MCG y la del ERA-40 para las variables temperatura (máxima y mínima) y precipitación, así como para el número de días de precipitación. Como antes, para las temperaturas se representan las diferencias. Para precipitación se representan las diferencias y el porcentaje que representan esas diferencias sobre los valores de la regionalización del ERA40. Las tablas representan valores medios de las distintas variables para cada una de las estaciones del año más un valor medio anual. Los valores medios han sido calculados como promedio de todas las estaciones utilizadas en el estudio. TEMPERATURA MÁXIMA (ºC) INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO ANUAL ERA40 10,70 17,49 28,01 19,44 18,91 Simulado regionalizando ERA40 BCM2 10,97 17,12 28,40 19,28 18,94 EGMAM 11,55 16,49 26,84 20,34 18,81 CNCM3 9,46 17,20 26,51 19,93 18,28 Simulado regionalizando MCGs ECHAM5 10,95 17,88 27,85 18,87 18,89 CGCM2 11,00 16,47 27,35 20,41 18,81 BCM2 0,27 -0,37 0,39 -0,16 0,03 EGMAM 0,85 -1,00 -1,17 0,90 -0,11 Diferencia (MCG-ERA40) CNCM3 -1,24 -0,29 -1,50 0,49 -0,64 ECHAM5 0,25 0,39 -0,16 -0,57 -0,02 CGCM2 0,30 -1,02 -0,66 0,97 -0,10 Tabla 22: Diferencias en ºC entre valores promedio de temperaturas máximas obtenidos mediante simulación por regionalización del escenario 20C3M de cada uno de los modelos utilizados, y mediante simulación por regionalización del reanálisis ERA-40.

TEMPERATURA MÍNIMA (ºC) INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO ANUAL 1,34 5,78 13,97 8,24 7,33 Simulado regionalizando ERA40 2,01 5,61 14,57 8,24 7,61 2,17 4,94 13,31 9,46 7,47 Simulado regionalizando MCGs -0,13 6,70 13,79 9,03 7,35

ERA40 BCM2 EGMAM CNCM3 ECHAM5 1,89 6,12 13,73 8,04 7,45 CGCM2 1,69 4,60 13,61 9,00 7,23 BCM2 0,67 -0,17 0,60 0,00 0,28 EGMAM 0,83 -0,84 -0,66 1,22 0,14 Diferencia (simulado MCGCNCM3 -1,47 0,92 -0,18 0,79 0,02 simulado ERA40) ECHAM5 0,55 0,34 -0,24 -0,20 0,11 CGCM2 0,35 -1,18 -0,36 0,76 -0,11 Tabla 23: Diferencias en ºC entre valores promedio de temperaturas mínimas obtenidos mediante simulación por regionalización del escenario 20C3M de cada uno de los modelos utilizados, y mediante simulación por regionalización del reanálisis ERA-40.

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PRECIPITACIÓN MENSUAL (dl/día) INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO ANUAL ERA40 17,56 18,26 12,78 16,96 16,38 Simulado regionalizando ERA40 BCM2 21,63 19,65 18,02 17,67 19,24 EGMAM 19,89 19,91 16,42 18,97 18,80 CNCM3 15,62 22,03 18,42 14,91 17,75 Simulado regionalizando MGCs ECHAM5 20,90 20,38 13,27 19,21 18,44 CGCM2 18,10 15,49 15,04 14,91 15,89 BCM2 4,07 1,39 5,24 0,71 2,86 EGMAM 2,33 1,65 3,64 2,01 2,42 Diferencia (simulado MCGCNCM3 -1,94 3,77 5,64 -2,05 1,37 simulado ERA40) en decilitros ECHAM5 3,34 2,12 0,49 2,25 2,06 CGCM2 0,54 -2,77 2,26 -2,05 -0,49 BCM2 23,18 7,61 41,00 4,19 17,48 EGMAM 13,27 9,04 28,48 11,85 14,76 Diferencia (simulado MCGCNCM3 -11,05 20,65 44,13 -12,09 8,33 simulado ERA40) en % ECHAM5 19,02 11,61 3,83 13,27 12,58 CGCM2 3,08 -15,17 17,68 -12,09 -3,02 Tabla 24: Diferencias en decilitros y porcentuales entre valores promedio de precipitaciones diarias medias obtenidas mediante simulación por regionalización del escenario 20C3M de cada uno de los modelos utilizados, y mediante simulación por regionalización del reanálisis ERA-40. DÍAS DE PRECIPITACIÓN INVIERNO PRIMAVERA VERANO OTOÑO ANUAL ERA40 20,27 20,79 14,49 18,97 79,19 Simulado regionalizando ERA40 BCM2 25,60 22,69 18,20 20,69 87,18 EGMAM 23,19 22,77 19,27 21,89 87,12 CNCM3 18,22 22,71 22,00 17,36 80,29 Simulado regionalizando MGCs ECHAM5 22,94 22,97 15,23 20,61 81,75 CGCM2 22,65 19,64 17,72 18,61 78,62 BCM2 5,33 1,90 3,71 1,72 7,99 EGMAM 2,92 1,98 4,78 2,92 7,93 Diferencia (simulado MCGCNCM3 -2,05 1,92 7,51 -1,61 1,10 simulado ERA40) en número de días ECHAM5 2,67 2,18 0,74 1,64 2,56 CGCM2 2,38 -1,15 3,23 -0,36 -0,57 BCM2 26,30 9,14 25,60 9,07 10,09 EGMAM 14,41 9,52 32,99 15,39 10,01 Diferencia (simulado MCGCNCM3 -10,11 9,24 51,83 -8,49 1,39 simulado ERA40) en % ECHAM5 13,17 10,49 5,11 8,65 3,23 CGCM2 11,74 -5,53 22,29 -1,90 -0,72 Tabla 25: Diferencias en número y porcentuales entre valores promedio de número de días de precipitación obtenidos mediante simulación por regionalización del escenario 20C3M de cada uno de los modelos utilizados, y mediante simulación por regionalización del reanálisis ERA-40.

Los resultados de verificación son muy buenos para la temperatura, y aceptables para la precipitación. Los resultados de validación ofrecen resultados robustos para temperatura, pero introducen bastantes incertidumbres para precipitación. Esto es común para la práctica totalidad de las metodologías de regionalización disponibles, y se debe a la dificultad que presenta la variable precipitación por su gran heterogeneidad espacial, y a que una parte de la precipitación se produce a partir de estructuras atmosféricas de pequeña escala (espacial y temporal), que no pueden ser resueltas a la resolución de trabajo de los MCGs. Por ello, es necesario utilizar los escenarios de precipitación con cautela. 30

Debe tenerse en cuenta que los resultados obtenidos en los procesos de verificación y validación permiten hacerse una idea aproximada de la incertidumbre asociada a cada simulación de futuro. Por tanto, esta información debe tenerse en cuenta al utilizar los escenarios, y debe tenerse en cuenta a escala local, para el observatorio de interés: los resultados de verificación y validación son diferentes para los diferentes observatorios, en función de varios factores. Por ejemplo, teniendo en cuenta que la simulación futura de precipitaciones convectivas es difícil (por la resolución espacial y temporal de los MCGs, incapaz de resolver las estructuras de pequeño tamaño y duración que causan estas precipitaciones), los resultados de verificación serán claramente peores en los observatorios que tengan una fracción importante de precipitación convectiva. También es posible que un determinado MCG ofrezca resultados mejores para unas zonas que otras (o para los observatorios en cierta vertiente de una cordillera, por representar mejor las configuraciones atmosféricas que generan precipitaciones en esa vertiente, por ejemplo los sistemas frontales a cierta latitud). Por tanto los escenarios de clima futuro presentan incertidumbres de distinta magnitud para los distintos observatorios. Cuando vayan a utilizarse los escenarios para un punto concreto, deben analizarse los resultados de verificación y validación en es punto, y de ese modo establecer una incertidumbre a escala local. Además, los resultados de la verificación y la validación permiten calcular el denominado error sistemático (medida en que las simulaciones por regionalización de las salidas de control de los MCGs no se corresponden con el clima real), que también debe calcularse y utilizarse a escala local, para cada observatorio. En el CDROM adjunto a este documento se incluyen ficheros Excel que contienen los valores de verificación y validación para cada uno de los observatorios.

6.2.4. Generación de escenarios de clima futuro En este proyecto se ha trabajado con los MCGs siguientes: BCM2 noruego, CNCM3 francés, ECHAM5 alemán y EGMAM alemán del 4º Informe del IPCC, y CGCM2 canadiense del 3º Informe del IPCC (el ECHAM4 alemán del 3º informe finalmente no se ha utilizado). En los cuatro primeros se simularon escenarios de clima futuro A2, B1 y A1B; Mientras que en el CGCM2 se generaron escenarios del A2 y del B2. En ambos casos se trabajó con el periodo 2010-2100. Los escenarios se presentan como diferencia entre los valores promedio de las series obtenidas por regionalización del MCG, y los valores promedios de las series obtenidas por regionalización del control 20C3M de ese mismo modelo. Es decir, los resultados representan las variaciones simuladas para el futuro con respecto al valor promedio correspondiente al periodo de control. El periodo de referencia en el que trabaja el escenario de control es el 1960-2000, este periodo se eligió de manera que fuera el mismo que utiliza el ERA-40. Estos resultados se analizan con detalle en el apartado 7. Además de estos resultados presentados como diferencia sobre el periodo de control, en el CDROM adjunto se incluyen las series diarias de cada variable y simulación de futuro (que sólo deben utilizarse después de corregir el error sistemático, como se ha dicho).

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7. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Como se ha comentado en el apartado 6, se han generado simulaciones de futuro para 3 variables (temperatura máxima, temperatura mínima y precipitación diarias), 5 MCGs (BCM2, EGMAM, CNCM3, ECHAM5 y CGCM2) y cuatro escenarios de emisiones (A2, A1B y B1 para los cuatro primeros MCGs, y A2 y B2 para el CGCM2; las características de dichos escenarios se detallan en el Anexo 3). Los resultados obtenidos se analizan en tres bloques: por un lado se analizan los resultados obtenidos utilizando el escenario de emisiones A1B para el conjunto de todos los MCGs utilizados, y para todo el siglo XXI (dividido en tres treintenas: 2010-2040, 2040-2070 y 2070-2100); en segundo lugar, se analizan los resultados obtenidos para el periodo 2040-2070 para el conjunto de todos los MCGs, para los escenarios A2, A1B y B1, analizándose cómo los diferentes forzamientos radiativos afectan a las simulaciones; y en último lugar, se realiza una comparativa entre los diferentes MCGs, todos ellos bajo el escenario A1B, también sólo para 2040-2070, lo que permite estudiar la variabilidad entre los diferentes MCGs. En el CDROM que acompaña a este documento se incluyen los anexos 9 a 18 que recogen los resultados obtenidos para cada una de las variables, cada uno de los modelos y cada uno de los escenarios de emisiones. En los anexos 9, 11, 13, 14, 17 y 18 se incluyen los resultados correspondientes a temperatura mínima, máxima, precipitación en mm y en porcentaje, y el número de días de lluvia en valor absoluto y en tanto por ciento, respectivamente. El anexo 10 recoge las simulaciones correspondientes al percentil 5 de temperatura mínima (temperatura mínima que deja un 5% de los valores de temperatura mínima por debajo, y el 95% restante de los valores por encima), con lo que se representa la variación de los extremos de temperaturas mínimas. El anexo 12 representa la variación esperada para los extremos de temperatura máxima (percentil 95 de la temperatura máxima). En los anexos 15 y 16 se recogen las simulaciones correspondientes al percentil 95 de precipitación en mm y en tanto por ciento, respectivamente. En esta ocasión, se representa la variación esperada de los eventos extremos de precipitación. En el estudio se han utilizado 257 estaciones para temperatura y 563 para precipitación, localizadas en Aragón y en provincias limítrofes. En la siguiente tabla se resume el número de estaciones que hay dentro de Aragón y su distribución entre las cinco zonas climáticas.

Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Total Aragón Total Aragón y provincias limítrofes

Temperatura Precipitación 33 56 34 90 6 18 21 72 10 31 104 267 257 563

Tabla 26: número de estaciones usadas en el estudio.

En el detalle de los siguientes análisis se incluyen mapas referidos a la Comunidad Autónoma de Aragón en los que se representan geográficamente los resultados obtenidos. Debe recordarse que tales mapas han sido generados con el único interés de mejorar la visualización de los resultados, pero no son los resultados en sí mismos y no deben tomarse como la distribución geográfica de la variable estudiada. Generar un mapa implica interpolar o modelizar los resultados obtenidos para los puntos concretos estudiados (las estaciones meteorológicas), y si lo que se busca es una interpolación lo más fiel posible (un mapa lo más fiel posible) que se corresponda tanto con la distribución geográfica de los puntos del terreno como con las características de la variable a interpolar (por ejemplo, la variación en altura no afecta de igual manera a precipitación y 32

temperatura), es necesario realizar un estudio que muestre cuál es el mejor método de interpolación o modelización para un terreno dado y para una variable dada. Tal estudio de intercomparación entre métodos de interpolación no era uno de los objetivos de este estudio, y es por ello que los mapas adjuntos tienen un interés meramente visual. El aquí es generar los escenarios locales para los observatorios. Inicialmente se representaron los resultados con mapas de puntos coloreados (en función de los valores en cada observatorio): como se ha dicho, la generación de los mapas que a continuación se presentan se ha realizado únicamente para mejorar la visualización de resultados, ya que los mapas de puntos eran difíciles de interpretar. Todos los mapas han sido generados con el mismo método de interpolación, el Inverse Distance Weighting (Shepard, 1.968) o IDW, un método de interpolación ampliamente probado en la interpolación de variables meteorológicas. Además de por su facilidad de uso, ha sido elegido por su nula capacidad de introducir valores extremos falsos; además, aun cuando puede no recoger correctamente la variabilidad espacial de una variable, siempre interpolará a valores cuya desviación con respecto a los valores de los que se parte en la interpolación no será elevada. En los mapas que se han generado, al interpolar la precipitación se ha introducido un factor de suavizado (smoothing) en los entornos locales de los observatorios meteorológicos para que los mapas no presenten valores extremos en tales entornos locales y que así en los mapas se visualicen cambios graduales de las variables con la variación espacial de las coordenadas. Es muy importante resaltar el carácter local de los escenarios generados en este proyecto. Por tanto, los datos a utilizar por los usuarios de estos escenarios deben ser los correspondientes a cada punto (observatorio) utilizado en el estudio, y no los valores que ofrezcan estos mapas, que deben interpretarse como una mera aproximación para mejorar la visualización. Por último, como se ha comentado en el apartado 4 de antecedentes, uno de los avances de este proyecto es que se han podido generar escenarios para todos y cada uno de los observatorios utilizados en el Atlas Climático de Aragón, lo que permite que se puedan aplicar exactamente las mismas técnicas de interpolación que se usaron en dicho Atlas, para que los mapas del mismo y los que se generen para el clima futuro sean plenamente comparables.

7.1. Análisis 1: Resultados obtenidos con el escenario A1B De los cuatro escenarios utilizados en el proyecto (A2, A1B, B2 y B1) se ha decidido analizar con el mayor detalle (para todo el siglo XXI), como ejemplo del estudio, los resultados obtenidos al utilizar el escenario de emisiones A1B. La elección del A1B se debe a que es un escenario intermedio, en términos de desarrollo socioeconómico-energético, entre el A2 (el más desfavorable de todos ellos) y el B1 (algo más favorable que el A1B). El escenario B2 se descartó como ejemplo ya que solo se ha utilizado con el modelo CGCM2. Hay que señalar que los escenarios de emisiones no tienen probabilidades de ocurrencia diferentes, es decir, ninguno es más susceptible de ocurrir que los otros, por lo que es importante tener en cuenta los resultados obtenidos para todos los escenarios de emisiones. Se analizan los periodos 2010/2040, 2040/2070 y 2070/2100, para cada una de las estaciones del año. Los valores mostrados en este apartado se corresponden con la media (de todos los MCGs) de las diferencias entre los valores regionalizados para cada MCG bajo el escenario A1B promediados para los 30 años del periodo correspondiente, y los valores promedio regionalizados para el control (1960-2000) de ese mismo MCG. Los resultados se presentan en forma de tabla y representados espacialmente sobre un mapa (teniendo en cuenta las consideraciones anteriores sobre estos mapas). 33

7.1.1. Temperatura máxima

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el siglo XXI en invierno (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

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Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el siglo XXI en primavera (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

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Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el siglo XXI en verano (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

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Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el siglo XXI en otoño (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

Los resultados mostrados en los mapas anteriores se resumen en las siguientes tablas, donde se especifica la tendencia de la temperatura máxima para cada una de las regiones consideradas, así como la de toda la Comunidad Autónoma de Aragón, expresada como promedio (para todos los MCGs) de las diferencias de cada MCG bajo el escenario A1B, con respecto a su control. Se analizan por separado los datos de cada una de las estaciones del año.

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Analizando los resultados obtenidos, con el escenario de emisiones A1B se espera un aumento uniforme de la temperatura máxima en Aragón a lo largo de todo el siglo XXI. No obstante, como se intuye en los mapas, existen diferencias importantes (de más de 1ºC para principio de siglo, y bastante mayores para mediados y finales) entre puntos (observatorios) relativamente próximos. Estas diferencias justifican la necesidad y la utilidad de la regionalización realizada. Debe mantenerse siempre presente que aunque aquí se ofrecen datos promediando todos los observatorios, o mapas con interpolaciones de los datos de cada uno de dichos observatorios, el resultado en sí del proyecto son los propios datos individuales de cada observatorio, y son estos datos locales los que se deben utilizar para la evaluación de impactos y el diseño de políticas de adaptación. El aumento simulado con el escenario de emisiones A1B para la estación de invierno es relativamente uniforme en todas las regiones climáticas. El ascenso de temperatura máxima a principios de siglo no alcanzaría el 1ºC, en tanto que para mediados de siglo ese aumento sería casi del doble. Las regiones denominadas como Transición mediterránea y Submediterráneo Continental son las que pueden experimentar el mayor ascenso, en torno a los 2ºC a mediados de siglo. INVIERNO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 0,98 0,82 0,80 0,93 0,83 0,89

2040/2070 2,02 1,67 1,63 1,93 1,68 1,83

2070/2100 2,93 2,35 2,30 2,79 2,33 2,62

Al igual que en invierno, con el A1B, para la primavera se espera que el aumento de temperatura máxima se produzca de manera relativamente uniforme en todas las regiones climáticas. Este aumento puede ser superior a 1ºC a principios de siglo, incrementándose a valores superiores a 2ºC a mitad de siglo y a 3ºC a finales del mismo. PRIMAVERA (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 1,21 1,03 1,01 1,22 1,02 1,13

2040/2070 2,66 2,25 2,23 2,61 2,21 2,45

2070/2100 3,73 3,12 3,11 3,68 3,08 3,42

Para la estación de verano, la regionalización del escenario A1B pronostica aumentos de temperatura máxima bastante superiores que los que se esperan para el resto de estaciones del año. A mitad de siglo puede haber incrementos que rondan los 3ºC. Incluso la región Transición Mediterránea puede alcanzar los 3,5ºC. Para finales de siglo estos aumentos pueden ser superiores a los 4,5ºC o incluso a los 5º C en algunas regiones. En los mapas se puede observar un gradiente de distribución, de forma que la zona Oeste experimentaría los mayores ascensos mientras que en la zona oriental el incremento sería menor. En el mapa de finales de siglo aparece también un claro mayor calentamiento en la zona noroeste y la zona suroeste.

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VERANO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 1,49 1,33 1,22 1,42 1,25 1,38

2040/2070 3,40 3,00 2,86 3,26 2,88 3,16

2070/2100 5,42 4,79 4,62 5,17 4,59 5,04

Otoño es la segunda estación del año en la que las simulaciones indican que la temperatura máxima alcance los mayores incrementos bajo el escenario de emisiones A1B, aunque no tan elevados como en verano. A primeros de siglo se esperan aumentos en torno a algo más de 1ºC. A mediados de siglo el aumento se situaría en torno a los 2,5ºC mientras que a finales del mismo el aumento puede alcanzar los 3,5ºC. Hay que destacar la zona Transición Mediterránea, dónde el aumento de la temperatura máxima, especialmente a finales de siglo, puede ser significativamente superior al resto (cosa que también sucede en la otras estaciones del año, aunque de forma menos acentuada). OTOÑO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 1,32 1,12 1,06 1,20 1,06 1,19

39

2040/2070 2,88 2,42 2,28 2,64 2,29 2,59

2070/2100 4,32 3,65 3,36 3,89 3,39 3,87

7.1.2. Temperatura mínima

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el siglo XXI en invierno (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

40

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el siglo XXI en primavera (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

41

2070/2100

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el siglo XXI en verano (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2040/2070

42

2070/2100

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el siglo XXI en otoño (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, diferencias respecto a los respectivos controles en ºC)

2010/2040

2070/2100

2040/2070

Los mapas representados anteriormente resumen la tendencia de la temperatura mínima, expresada como promedio (para todos los MCGs) de las diferencias de cada MCG bajo el escenario A1B, con respecto a su control. En las tablas se muestran los valores promedio de todos los observatorios, para todo Aragón y las cinco regiones climáticas en las que se ha dividido la comarca.

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Al igual que ocurre con la temperatura máxima, se espera que la temperatura mínima aumente a lo largo de todo el siglo XXI. Los aumentos esperados son bastante más suaves que los que se esperan para temperatura máximas. También para esta variable hay diferencias locales, y, aunque los mapas o los valores promedio de las tablas ofrecen una adecuada y útil visión de conjunto, es la información local, de cada observatorio, la que debe usarse en evaluación de impactos y adaptación. Invierno experimentaría ascensos de temperatura mínima (bajo el escenario de emisiones A1B) en torno a los 0,7ºC a principios de siglo. Estos ascensos irán en aumento a lo largo del siglo, rondando el 1,5ºC y superando los 2ºC a mediados y finales del mismo, respectivamente. INVIERNO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 0,81 0,74 0,66 0,73 0,70 0,75

2040/2070 1,70 1,54 1,34 1,52 1,41 1,56

2070/2100 2,36 2,16 1,83 2,14 1,96 2,18

Primavera, según el A1B, registraría ascensos algo superiores a los que tendrán lugar durante el invierno, especialmente a finales de siglo. Como se puede apreciar en la siguiente tabla, este aumento de temperatura a lo largo del siglo se produce de manera bastante uniforme en todas las regiones climáticas. PRIMAVERA (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 0,88 0,83 0,75 0,85 0,83 0,84

2040/2070 1,93 1,84 1,65 1,86 1,81 1,86

2070/2100 2,68 2,56 2,30 2,63 2,49 2,59

Verano es la estación que probablemente sufrirá los mayores aumentos de temperatura mínima, llegando a rondar los 4ºC a finales de siglo en algunas zonas de la región, según el escenario de emisiones A1B. A principios y mediados de siglo, los ascensos se encuentran en torno a 1ºC y 2,5ºC, respectivamente. En esta estación los aumentos de temperatura mínima, también se producirán de manera bastante uniforme en todas las regiones climáticas, destacando algunas zonas del centro-norte de la Comunidad y de la región Submediterráneo Continental donde estos ascensos son algo más marcados. VERANO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 1,10 1,09 1,00 1,07 1,07 1,08

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2040/2070 2,49 2,46 2,50 2,43 2,39 2,44

2070/2100 3,96 3,93 3,60 3,87 3,79 3,89

Otoño, al igual que ocurre con las temperaturas máximas, es la segunda estación en la que se simulan mayores ascensos de temperatura mínima en el escenario A1B. El aumento temporal de la temperatura mínima es de en torno a 1ºC en cada periodo, es decir, 1, 2 y 3ºC, respectivamente. OTOÑO (escenario A1B) (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 0,97 0,95 0,82 0,90 0,91 0,94

45

2040/2070 2,03 2,03 1,75 1,95 1,95 1,99

2070/2100 3,03 3,06 2,56 2,87 2,89 2,97

7.1.3. Precipitación

Tendencias de la precipitación regionalizada para el siglo XXI en invierno (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, % de variación sobre los respectivos controles)

2010/2040

2070/2100

2040/2070

46

Tendencias de la precipitación regionalizada para el siglo XXI en primavera (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, % de variación sobre los respectivos controles)

2010/2040

2040/2070

47

2070/2100

Tendencias de la precipitación regionalizada para el siglo XXI en verano (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, % de variación sobre los respectivos controles)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

48

Tendencias de la precipitación regionalizada para el siglo XXI en otoño (promedio de todos los MCGs para el escenario A1B, % de variación sobre los respectivos controles)

2010/2040

2040/2070

2070/2100

Los mapas representados en páginas anteriores, muestran, para el escenario de emisiones A1B, la tendencia de la precipitación, en porcentaje sobre lo simulado para las salidas de control, a lo largo del siglo XXI para Aragón y las cinco regiones climáticas en las que se ha dividido la región. Para cada estación del año, cada observatorio, y cada MCG, se ha calculado la variación esperada en la precipitación, obtenida como promedio (de los 30 años del periodo correspondiente) de la precipitación estacional simulada por regionalización de dicho MCG para el A1B, menos el promedio (de los 40 años del periodo de control, 1960-2000) de la precipitación estacional simulada por regionalización del control de ese MCG, expresado en 49

porcentaje sobre éste último promedio. Se representa el promedio de los porcentajes de todos los MCGs bajo el escenario A1B. La variación de la precipitación bajo el escenario de emisiones A1B se caracteriza, en algunas estaciones del año (verano y otoño), por un gradiente de distribución Norte-Sur, de manera que la zona más norte es la que experimentaría los mayores descensos en porcentaje de precipitación, y la zona más al sur los menores descensos o incluso ascensos (salvo en algunos casos en la zona suroeste). Durante el invierno, la regionalización de este escenario A1B simula descensos poco significativos de precipitación a lo largo del siglo en casi toda la región. Sólo la región Submediterráneo Continental experimentaría descensos algo más importantes. INVIERNO (escenario A1B) (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 -1,20 -0,21 -0,88 -1,67 0,04 -0,94

2040/2070 -0,34 -1,31 -2,10 -4,35 -2,38 -1,38

2070/2100 -0,42 -0,27 -1,32 -4,89 -1,81 -1,23

Los descensos de precipitación previstos para la primavera en el A1B son bastante más significativos, en torno al 5% a principios de siglo y rondando el 9% a finales del mismo. Durante esta estación la distribución de la variación de la precipitación no está definida por el patrón Norte-Sur, sino que presenta una distribución algo más Oeste-Este, con un máximo claro de disminución en la zona centro-este de la Comunidad. PRIMAVERA (escenario A1B) (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 -3,01 -5,21 -4,72 -5,24 -6,75 -4,40

2040/2070 -8,00 -8,13 -6,60 -7,98 -8,50 -8,02

2070/2100 -8,58 -9,80 -7,40 -9,30 -10,73 -9,18

Durante la estación de verano se observa en el escenario A1B el gradiente Norte-Sur perfectamente: la zona norte se prevé que sufra descensos de precipitación a lo largo de todo el siglo y la sur que experimente aumentos. Hay que destacar que se espera que en la región norte la precipitación vaya disminuyendo conforme avanza el siglo, y en la región sur que vaya aumentando. VERANO (escenario A1B) (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 -3,06 -1,50 -1,27 2,09 -0,05 -1,10

50

2040/2070 -4,11 -2,84 -1,68 1,99 -1,12 -1,98

2070/2100 -6,24 -2,22 0,79 4,50 1,03 -1,75

Hasta mediados de siglo, bajo el A1B la región puede experimentar descensos de precipitación con un gradiente Norte-Sur en otoño, con mayores descensos en el norte, especialmente en la región Transición Mediterránea. Los descensos previstos son cada vez mayores a lo largo del siglo. En los mapas correspondientes a esta estación, se observa a finales de siglo una zona al sureste del área de estudio en la que se espera que la precipitación aumente. OTOÑO (escenario A1B) (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2010/2040 -4,58 -3,48 -1,88 -2,16 -0,84 -3,48

2040/2070 -8,12 -5,25 -2,60 -2,26 -2,42 -5,64

2070/2100 -14,24 -8,74 -2,94 -1,28 -1,53 -9,06

7.1.4. Resumen de los resultados Bajo el escenario de emisiones A1B, las temperaturas mínimas y máximas para Aragón se espera que sufran un ascenso a lo largo del siglo XXI, siendo el ascenso de las máximas algo mayor que el de las mínimas. Para ambas temperaturas, el verano es la estación en la que se espera que se produzcan los ascensos más fuertes, seguida del otoño, después la primavera y por último el invierno. A principios de siglo, según el A1B, los valores de temperatura máxima sufrirían ascensos alrededor de 1 o 1,3ºC, a mitad del mismo aumentarían desde 1,5 o 2ºC en invierno, hasta los 3ºC en verano. A finales de siglo las temperaturas alcanzarían incrementos de 2,5ºC en invierno, 3,5ºC en primavera y otoño, e incluso de 5ºC en verano. En cuanto a las mínimas, también para el escenario A1B a principios de siglo se prevé que el ascenso no llegue a 1ºC, salvo en verano en que se superaría levemente ese umbral. A mitad de siglo, se alcanzarían valores de calentamiento en torno a los 2ºC, excepto invierno que presentaría aumentos menores. Los calentamientos a finales de siglo se espera que ronden los 2ºC en todas las estaciones a excepción el verano, en el que se espera que lleguen a los 2,5ºC. Las precipitaciones en Aragón, en el A1B, se espera que sufran ligeros descensos a lo largo de todo el siglo XXI, salvo en verano, con ligeros aumentos. Primavera es la estación que puede sufrir los descensos más fuertes, de hasta un 9% a finales de siglo. Se prevé un patrón con un gradiente de variación de la precipitación Norte-Sur en primavera y verano. La zona norte sufriría descensos de precipitación en todas las estaciones del año, mientras que la región más al sur podría sufrir descensos de precipitación en invierno y primavera, y aumentos en verano y otoño (en este último caso, a final de siglo). Si se analizan las cinco regiones climáticas individualmente, para el mismo escenario A1B, Transición Mediterránea es la que mayor incremento de temperatura, tanto máxima como mínima, experimentaría a lo largo de todo el siglo XXI. Los menores ascensos se espera que tengan lugar en la región Mediterránea Sur, tanto para máximas como mínimas. Las otras tres zonas climáticas sufrirían aumentos de temperatura similares.

51

La región Transición Mediterránea puede sufririr los mayores descensos de precipitación en todas las estaciones. La zona sureste de la región es la única que sufriría aumentos en la precipitación durante el verano y el otoño (a finales de siglo en este caso).

7.2. Análisis 2: Diferencias entre los escenarios de emisiones A2, A1B y B1, para el periodo 2040/2070. El forzamiento radiativo afecta al balance energético del sistema terrestre, es decir, a la relación entre la cantidad de energía recibida y la emitida. La definición del IPCC del forzamiento radiativo es: cambio en la irradiación neta vertical (expresada en Wm-²) en la tropopausa debido a un cambio interno o un cambio en el forzamiento externo del sistema climático (por ejemplo, un cambio en la concentración de dióxido de carbono o la potencia del Sol). Normalmente el forzamiento radiativo se calcula después de permitir que las temperaturas estratosféricas se reajusten al equilibrio radiativo, pero manteniendo fijas todas las propiedades troposféricas en sus valores sin perturbaciones” (www.ipcc.ch). Es decir, el término “forzamiento” se limita a los cambios en el sistema superficie-troposfera, sin considerar los cambios dinámicos de la estratosfera, los efectos de retorno procedentes de la tropopausa (movimientos verticales) y los cambios dinámicos del agua atmosférica en cualquiera de sus estados. Los principales forzamientos radiativos son los gases de efecto invernadero, los aerosoles, el Sol, el albedo terrestre y las nubes. Los seres humanos influyen sobre muchos de estos factores a través de la agricultura (y otras alteraciones en el uso del suelo), la actividad industrial, el trasporte… (emisiones de gases de efecto invernadero), la contaminación (aerosoles), etc., en función de su modelo de desarrollo. Por tanto, la evolución de la población y del desarrollo socioeconómico serán factores determinantes en la evolución del clima. Los forzamientos radiativos pueden ser de dos tipos: positivos (tienden a calentar la superficie terrestre y la atmósfera inferior) y negativos (tienden a enfriarlas). El forzamiento positivo más importante, y por tanto, el que más influye en el calentamiento del planeta, son las emisiones de CO2. El objetivo de este apartado es comparar los resultados obtenidos al utilizar distintos escenarios de emisiones, es decir, distintos forzamientos radiativos, permitiendo estudiar la incertidumbre asociada a los mismos. En el estudio se han analizado los escenarios A2, A1B y B1 para mediados del siglo XXI (periodo 2040/2070). A continuación, se resumen, muy brevemente, las características principales de algunos de ellos (para mayor detalle véase el Anexo 3 sobre escenarios de emisiones).

52

Tabla 27: las cuatro grandes familias de escenarios futuros de cambio climático, y los principales criterios utilizados en su construcción. (Fuente: IPCC. Cambio Climático 2001 – Informe de Síntesis.)

De cada escenario de emisiones se dispone de una simulación por cada MCG (de los que usen ese escenario). En el estudio se analizan los promedios de todos los MCGs para cada escenario. Se muestran las tendencias, es decir, la diferencia entre los resultados de la regionalización de las simulaciones futura, y los de la regionalización del escenario de control 20C3M correspondiente. Se analiza la treintena 2040-2070, representativa de mitad del siglo XXI, para cada una de las cuatro estaciones del año. Los valores mostrados en este apartado se corresponden con la media (de todos los MCGs) de las diferencias entre los valores regionalizados para cada MCG bajo el escenario correspondiente promediados para los 30 años del periodo 2040/2070, y los valores promedio regionalizados para el control (1960-2000) de ese mismo MCG. Los resultados se presentan en forma de tabla y representados espacialmente sobre un mapa (teniendo en cuenta las consideraciones expuestas al comienzo de este aparatado 7 sobre estos mapas).

53

7.2.1. Temperatura máxima

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el periodo 2040/2070 en invierno (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

54

B1

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el periodo 2040/2070 en primavera (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

B1

A1B

55

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el periodo 2040/2070 en verano (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

56

B1

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada para el periodo 2040/2070 en otoño (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

B1

Los resultados mostrados en estos mapas se resumen en las siguientes tablas, que muestran las tendencias de la temperatura máxima para cada una de las regiones consideradas, así como la de toda la región de Aragón, expresadas como promedio (para todos los MCGs) de las diferencias de la regionalización de cada MCG para 2040/2070 bajo el escenario correspondiente (A2, A1B y B1), con respecto a la regionalización de su control. Se analizan por separado los datos de cada una de las estaciones del año. 57

Analizando los resultados mapas, se aprecia que los escenarios A2 y A1B ofrecen resultados bastante similares para mitad de siglo (se separan algo más a finales del mismo), mientras que el escenario B1 ofrece en general calentamientos claramente inferiores ya para 2040/2070 (especialmente en verano, algo menos en primavera y otoño, y aún menos en invierno). Según esos escenarios A2 y A1B, se espera que la temperatura máxima durante el invierno ascienda en torno al 1,5ºC-2ºC, según la zona, mientras que B1 proporciona ascensos algo más suaves. INVIERNO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 2,04 1,61 1,54 1,85 1,55 1,78

2040/2070 A1B 2,02 1,67 1,63 1,93 1,68 1,83

2040/2070 B1 1,55 1,29 1,29 1,47 1,31 1,41

El escenario A1B es el que simula los mayores ascensos de temperatura máxima para primavera, aunque los valores son muy similares a los del escenario A2. Según el escenario B1 los ascensos serían notablemente más suaves. Tanto A1B como A2 presentan una distribución espacial de la variación de temperatura muy similar, mostrando un ascenso uniforme en toda la Comunidad con dos regiones, Transición Mediterránea y Submediterráneo Continental, en las que se esperan los mayores ascensos. PRIMAVERA (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 2,54 2,11 2,05 2,43 2,05 2,30

2040/2070 A1B 2,66 2,25 2,23 2,61 2,21 2,45

2040/2070 B1 1,83 1,54 1,52 1,82 1,52 1,69

Tanto el escenario A1B como el A2 pronostican ascensos de temperatura máxima en torno a los 3 o 3,5ºC durante el verano, mientras que según el B1 los ascensos serán de unos 2º-2,5ºC. En los mapas se puede observar cómo para la zona Oeste de la región A1B y A2 muestran los mismos resultados, mientras que según A1B la zona este de la región sufre menores descensos, hecho que no es simulado por el escenario A2. VERANO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 3,59 3,12 2,98 3,41 2,98 3,31

58

2040/2070 A1B 3,40 3,00 2,86 3,26 2,88 3,16

2040/2070 B1 2,40 2,09 1,97 2,28 1,99 2,21

Según el escenario B1 los ascensos serían mucho menos marcados que para los otros dos escenarios en otoño. Tanto A2 y A1B muestran una distribución espacial de la variación de la temperatura similar, ascensos de temperatura máxima uniforme en casi toda la región con valores en torno a los 2º-2,5ºC. Ambos dan aumentos de temperaturas superiores para las regiones Transición Mediterránea y Submediterráneo Continental, aunque A1B lo muestra para una región más extensa. OTOÑO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 2,70 2,29 2,16 2,46 2,17 2,43

59

2040/2070 A1B 2,88 2,42 2,28 2,64 2,29 2,59

2040/2070 B1 2,05 1,70 1,59 1,85 1,60 1,83

7.2.2. Temperatura mínima

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el periodo 2040/2070 en invierno (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

60

B1

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el periodo 2040/2070 en primavera (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

61

B1

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el periodo 2040/2070 en verano (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

62

B1

Tendencias de la temperatura mínima regionalizada para el periodo 2040/2070 en otoño (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

A2

A1B

B1

Los mapas de las páginas anteriores muestran las tendencias de la temperatura mínima, expresadas como promedio (para todos los MCGs) de las diferencias de la regionalización de cada MCG para 2040/2070 bajo el escenario correspondiente (A2, A1B y B1), con respecto a la regionalización de su control. Estos datos, tanto para todo Aragón como para las cinco regiones climáticas del estudio, se resumen en las tablas siguientes.

63

Como en el caso de la temperatura máxima, aunque en el caso de las mínimas de forma más matizada, los resultados obtenidos con el escenario B1 son más suaves que los proporcionados por los escenarios A2 y A1B, especialmente en verano, algo menos en primavera y otoño, y aún menos en invierno. Los resultados del escenario A1B muestran aumentos de las mínimas algo mayores que los que proporciona el A2 para invierno y primavera. En ambas estaciones, los tres escenarios presentan mapas espaciales con distribuciones de la variación de temperatura muy simulares, mostrando una distribución uniforme en toda la región. INVIERNO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón PRIMAVERA (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 1,57 1,42 1,20 1,38 1,29 1,44

2040/2070 A1B 1,70 1,54 1,34 1,52 1,41 1,56

2040/2070 B1 1,30 1,18 1,07 1,17 1,12 1,20

2040/2070 A2 1,80 1,71 1,50 1,73 1,66 1,73

2040/2070 A1B 1,93 1,84 1,65 1,86 1,81 1,86

2040/2070 B1 1,36 1,29 1,15 1,33 1,27 1,31

En verano, el escenario A2 es el que muestra los mayores ascensos de temperatura mínima, aunque nuevamente estos resultados son muy similares a los que muestra el A1B. La distribución espacial de A2 muestra mayores aumentos de temperatura en las regiones Transición Mediterránea y Submediterráneo Continental, mientras que el resto de la región sufrirá descensos más parejos. El escenario A1B también muestra esta distribución, aunque la extensión de las dos zonas donde se producirían los mayores ascensos es mucho menor. VERANO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 2,64 2,54 2,32 2,52 2,45 2,55

2040/2070 A1B 2,49 2,46 2,25 2,43 2,39 2,44

2040/2070 B1 1,78 1,73 1,59 1,73 1,68 1,73

Para el otoño los escenarios A2 y B1 muestran una distribución espacial de la variación muy uniforme en toda la región, aunque los resultados de ambos escenarios son apreciablemente diferentes, en torno a 0,5ºC. El escenario A1B muestra una distribución Norte-Sur, pronosticando mayores ascensos para la región Norte.

64

OTOÑO (ºC) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 1,91 1,90 1,64 1,80 1,81 1,86

65

2040/2070 A1B 2,03 2,03 1,75 1,95 1,95 1,99

2040/2070 B1 1,45 1,44 1,21 1,37 1,38 1,41

7.2.3. Precipitación

Tendencias de la precipitación regionalizada para el periodo 2040/2070 en invierno (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, % de variación sobre los respectivos controles)

A2

A1B

B1

66

Tendencias de la precipitación regionalizada para el periodo 2040/2070 en primavera (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, % de variación sobre los respectivos controles)

A2

A1B

67

B1

Tendencias de la precipitación regionalizada para el periodo 2040/2070 en verano (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, % de variación sobre los respectivos controles)

A2

A1B

68

B1

Tendencias de la precipitación regionalizada para el periodo 2040/2070 en otoño (promedio de todos los MCGs para cada uno de los escenarios A2, A1B y B1, % de variación sobre los respectivos controles)

A2

A1B

B1

En líneas generales los tres escenarios presentan patrones espaciales de cabios de la precipitación similares. En verano y en otoño, como se vio en el apartado 7.1, ese patrón tiene un gradiente Norte (mayores reducciones) - Sur (menores reducciones o aumentos). Para el invierno, el escenario A2 es el que presenta el mayor descenso de precipitación para la región mientras que el escenario A1B es el que ofrece los resultados que deparan los menores descensos de. 69

INVIERNO (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 -4,27 -5,13 -4,26 -6,31 -5,10 -4,89

2040/2070 A1B -0,34 -1,31 -2,10 -4,35 -2,38 -1,38

2040/2070 B1 -0,74 -2,41 -3,44 -5,18 -2,38 -2,13

Para la primavera, todos los escenarios simulan que esta estación es, junto con otoño, la que sufrirá los mayores descensos de precipitación. Los descensos de precipitación asociados al escenario B1 serían casi la mitad que los descensos asociados a los escenarios A2 y A1B. PRIMAVERA (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 -7,39 -8,47 -6,10 -5,84 -7,63 -7,40

2040/2070 A1B -8,00 -8,13 -6,60 -7,98 -8,50 -8,02

2040/2070 B1 -4,25 -4,59 -2,54 -4,63 -8,50 -4,39

En verano los tres escenarios muestran una distribución Norte-Sur de manera que la región norte sufriría descensos de precipitación, la zona central experimentaría pocas variaciones en la precipitación, mientras que la región más al sur, denominada Submediterráneo Continental experimentaría ascensos de precipitación. El escenario A2 es el que muestra una mayor zona sur con aumentos en la precipitación. VERANO (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 -3,87 -1,62 0,21 3,26 0,30 -1,09

2040/2070 A1B -4,11 -2,84 -1,68 1,99 -1,12 -1,98

2040/2070 B1 -3,63 -2,55 -1,37 1,40 -1,12 -1,89

En otoño todos los escenarios muestran descensos de precipitación en toda la región. los resultados son similares para los escenarios A2 y A1B y algo inferiores para el escenario B1. OTOÑO (%) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 A2 -8,03 -6,92 -3,86 -3,27 -4,45 -6,48 70

2040/2070 A1B -8,12 -5,25 -2,60 -2,26 -2,42 -5,64

2040/2070 B1 -6,63 -3,70 -1,66 -1,26 -2,42 -4,25

7.2.4. Resumen de los resultados En general, los escenarios A1B y A2 presentan para mitad de siglo valores más o menos similares en los aumentos de temperatura máxima y mínima, presentando el A1B calentamientos ligeramente superiores salvo en verano. Estos resultados son lógicos, ya que estos dos escenarios son muy similares hasta 2050, incluso algo más desfavorable el A1B que el A2, ya que en el primero se produce una más rápida redistribución de la riqueza entre la población del planeta, que lleva a un incremento inicial de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Pero a partir del 2050, el A2 continúa con el crecimiento de la población, y por tanto de las emisiones GEI, pero el A1B no. Por ello, como puede comprobarse en las gráficas de los anexos 9 a 12 que se adjuntan en el CD-ROM, a partir de mitad de siglo el ritmo de calentamiento según el A1B es claramente menor que el del A2, llegándose a diferenciar en la última treintena del siglo de forma clara (el A1B presenta calentamientos claramente menores que el A2). Los aumentos de temperatura obtenidos con el B1 son, ya para mitad de siglo, apreciablemente menores que los de A1B y A2. Y como puede verse en las gráficas de los anexos 9 a 12, para finales de siglo, esas diferencias son mucho más notables, de varios ºC. El análisis comparativo entre regiones permite ver que, en todas las estaciones y tanto temperatura máxima como mínima, la región Transición Mediterránea es la que se prevé que sufra los mayores ascensos de temperatura. En cambio, los menores descensos de temperatura se espera que ocurran en la región Mediterráneo Sur. En cuanto las precipitaciones, en general se prevé un descenso en todos los escenarios, a excepción de la zona sur de la Comunidad en verano. El comportamiento de los diferentes escenarios no sigue un patrón demasiado claro, con diferentes comportamientos en las diferentes estaciones del año. En general, el escenario B1 presenta menores disminuciones de precipitación (salvo excepciones). La comparativa entre A1B y A2 es poco clara, con descensos de precipitaciones del primero en dos estaciones del año, y del segundo en otras dos. El análisis por regiones es también poco clarificados, ya que las diferentes regiones presentan comportamientos relativos con respecto a otras regiones, diferentes para las diferentes épocas del año. Independientemente del escenario, la región Transición Mediterránea sufre los mayores descensos de precipitación en verano y otoño y los menores en invierno. La región Submediterráneo Continental sufre los mayores descensos en invierno y los menores en verano. En cuanto a la primavera, las regiones con mayores o menores descensos de precipitación son diferentes para cada modelo. Como conclusión final a este apartado, cabe resaltar que el escenario B1 es el que menos aumentos de temperatura, tanto mínima como máxima, y menores descensos de la precipitación (salvo excepciones) prevé para la región. Estos resultados concuerdan con lo previsible, ya que el escenario B1 es el de menores emisiones GEI (utilización adecuada de los recursos y la energía, reducción de la población en la segunda mitad de siglo y medidas sociales de actuación). Por otro lado, los escenarios A1B y A2 presentan comportamientos muy similares a mediados de siglo, mientras que para finales de siglo los resultados obtenidos por ambos modelos toman caminos diferentes Esto es consecuencia directa de las características que definen a cada escenario. Aunque el A2 se caracteriza por un peor aprovechamiento de los recursos energéticos durante todo el siglo, el A1B experimenta una rápida evolución de los países en vías de desarrollo reduciendo la diferencia con el primer mundo. Este fuerte desarrollo conlleva un mayor consumo energético y una mayor emisión de CO2, que hace que los escenarios A2 y A1B tengan una evolución similar durante la primera mitad de siglo (incluso ligeramente más 71

desfavorable el A1B). En el momento en el que el crecimiento de los países en vías de desarrollo se estabiliza, el escenario A1B se comporta de manera más moderada que el A2, dando lugar a resultados diferentes a finales de siglo (los resultados obtenidos para finales del siglo XXI se pueden consultar en los Anexos 9 a 18 que se adjuntan en el CD-ROM).

7.3. Análisis 3: Resultados del periodo 2040/2070 para el escenario A1B de los modelos BCM2, CNCM3, ECHAM5 Y EGMAM. Como se vio en el apartado 6.2.1, cada Modelo de Circulación General (MCG) tiene unas características propias que lo definen. Por otro lado, hay que recordar que los MCGs son modelos acoplados atmósfera-océano y que cada uno de ellos lleva integrado un modelo atmosférico, un modelo oceánico y un acoplamiento entre ambos que en general son diferentes para los diferentes MCGs. Según los modelos numéricos que lleven integrados cada MCG, estos tendrán mayor o menor capacidad para reproducir ciertos fenómenos, por lo que las series simuladas pueden diferir en función del MCG que las genere. Y de hecho, así sucede, siendo la variabilidad entre MCGs una de las principales fuentes de incertidumbre de las simulaciones climáticas. En este apartado se analizan los resultados obtenidos al regionalizar el escenario A1B de cada uno de los cuatro modelos del IPCC 4 (BCM2, CNCM3, ECHAM5 y EGMAM). Los datos se analizan para el periodo 2040/2070.

72

7.3.1. Temperatura máxima Tendencias de la temperatura máxima regionalizada en invierno para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

73

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada en primavera para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

74

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada en verano para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

EGMAM

ECHAM5

75

Tendencias de la temperatura máxima regionalizada en otoño para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

76

Como se observa en los mapas anteriores, las regionalizaciones de todos los MCGs ofrecen patrones espaciales más o menos similares, con una distribución uniforme del aumento de la temperatura máxima en casi toda la región y dos zonas con aumentos mayores, Transición Mediterránea y Submediterráneo Continental. Aunque todos los modelos presentan patrones similares, los resultados obtenidos presentan notables diferencia entre MCGs. Por ejemplo en invierno, entre los resultados del BCM2 y del EGMAM hay casi un 1ºC de diferencia. Las regionalizaciones de los modelos BCM2, ECHAM5 y EGMAM simulan las mayores subidas de temperatura máxima en verano, seguido del otoño, la primavera y los menores ascensos en invierno. El modelo CNCM3 tiene un patrón estacional algo diferente a los anteriores, los mayores ascensos siguen siendo en verano y los menores en invierno, pero en este caso la primavera experimentaría valores algo superiores al otoño. INVIERNO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,57 1,29 1,24 1,55 1,30 1,43

2040/2070 CNCM3 1,99 1,65 1,59 1,85 1,66 1,79

2040/2070 ECHAM5 2,04 1,62 1,60 1,91 2,15 1,81

2040/2070 EGMAM 2,49 2,12 2,09 2,40 1,59 2,29

2040/2070 Media 2,02 1,67 1,63 1,93 1,68 1,83

PRIMAVERA (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,95 1,66 1,65 1,91 1,60 1,80

2040/2070 CNCM3 3,20 2,69 2,68 3,15 2,67 2,94

2040/2070 ECHAM5 2,80 2,37 2,27 2,69 2,29 2,56

2040/2070 EGMAM 2,67 2,29 2,31 2,68 2,28 2,49

2040/2070 Media 2,66 2,25 2,23 2,61 2,21 2,45

VERANO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 2,15 1,87 1,79 2,07 1,78 1,98

2040/2070 CNCM3 4,15 3,74 3,58 3,94 3,59 3,89

2040/2070 ECHAM5 4,16 3,71 3,48 3,88 2,58 3,86

2040/2070 EGMAM 3,14 2,69 2,58 3,16 3,56 2,91

2040/2070 Media 3,40 3,00 2,86 3,26 2,88 3,16

OTOÑO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,62 1,26 1,08 1,38 1,12 1,38

2040/2070 CNCM3 3,12 2,58 2,32 2,68 2,39 2,74

2040/2070 ECHAM5 3,59 3,18 3,14 3,46 2,54 3,36

2040/2070 EGMAM 3,18 2,66 2,57 3,03 3,12 2,89

2040/2070 Media 2,88 2,42 2,28 2,64 2,29 2,59

En todas las estaciones, la regionalización del modelo BCM2 es la que menos aumento simula, con calentamientos (promediando las 4 estaciones) en torno a 1ºC menores que la media de los 4 modelos. El modelo EGMAM es el que ofrece un comportamiento más próximo a esa media (salvo en invierno). Los modelos CNCM3 y ECHAM5 tienen un comportamiento muy similar, siendo los que mayores aumentos simulan, con un promedio para las 4 estaciones de entre 3 y 4 décimas de ºC por encima de la media de los 4 modelos.

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7.3.2. Temperatura mínima Tendencias de la temperatura mínima regionalizada en invierno para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

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Tendencias de la temperatura mínima regionalizada en primavera para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

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Tendencias de la temperatura mínima regionalizada en verano para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

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Tendencias de la temperatura mínima regionalizada en otoño para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como diferencias sobre los respectivos controles en ºC)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

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Como sucede con la temperatura máxima, las regionalizaciones de todos los modelos utilizados simulan aumentos de la temperatura mínima a lo largo del siglo XXI, y en particular para mitad de siglo, periodo al que corresponden los resultados de este apartado. Los modelos presentan patrones estacionales algo diferentes. La regionalización del modelo BCM2 simula los mayores aumentos de temperatura mínima en verano, seguido de la primavera, del invierno y en último lugar el otoño. Los modelos CNCM3 y ECHAM5 simulan los mayores aumentos en verano, y luego en primavera, otoño e invierno, por ese orden. Por último, en el modelo EGMAM no simula diferencias claras entre las diferentes estaciones, y la distribución estacional varía de una región a otra. INVIERNO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,31 1,15 0,95 1,11 0,97 1,17

2040/2070 CNCM3 1,64 1,46 1,27 1,42 1,39 1,49

2040/2070 ECHAM5 1,63 1,47 1,28 1,48 1,35 1,50

2040/2070 EGMAM 2,23 2,06 1,84 2,05 1,94 2,09

2040/2070 Media 1,70 1,54 1,34 1,52 1,41 1,56

PRIMAVERA (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,30 1,24 1,10 1,20 1,19 1,24

2040/2070 CNCM3 2,43 2,34 2,10 2,39 2,27 2,36

2040/2070 ECHAM5 1,91 1,87 1,63 1,85 1,84 1,86

2040/2070 EGMAM 2,06 1,92 1,77 1,98 1,93 1,97

2040/2070 Media 1,93 1,84 1,65 1,86 1,81 1,86

VERANO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 1,55 1,52 1,39 1,52 1,47 1,52

2040/2070 CNCM3 3,19 3,07 2,84 2,89 2,96 3,05

2040/2070 ECHAM5 3,02 3,10 2,75 3,03 2,97 3,03

2040/2070 EGMAM 2,19 2,15 2,01 2,27 2,15 2,21

2040/2070 Media 2,49 2,46 2,25 2,43 2,39 2,44

OTOÑO (ºC) ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 0,97 0,98 0,75 0,91 0,94 0,94

2040/2070 CNCM3 2,28 2,23 1,86 2,06 2,10 2,18

2040/2070 ECHAM5 2,64 2,69 2,41 2,59 2,60 2,63

2040/2070 EGMAM 2,24 2,22 1,96 2,25 2,15 2,21

2040/2070 Media 2,03 2,03 1,75 1,95 1,95 1,99

Al igual que ocurre con la temperatura máxima, la regionalización del modelo BCM2 simula los menores ascensos de temperatura mínima, siendo sus valores bastante menores a los esperados por el resto de los modelos. El comportamiento de los modelos es muy similar al que tienen para temperatura máxima, siendo los modelos CNCM3 y ECHAM5 los que simulan los mayores ascensos (3 décimas de ºC en el promedio de las 4 estaciones, sobre la media de los 4 modelos). EGMAM vuelve a ser el modelo que ofrecería mayores ascensos en invierno.

82

7.3.3. Precipitación Tendencias de la precipitación regionalizada en invierno para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como % de variación sobre los respectivos controles)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

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Tendencias de la precipitación regionalizada en primavera para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como % de variación sobre los respectivos controles)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

84

Tendencias de la precipitación regionalizada en verano para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como % de variación sobre los respectivos controles)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

85

Tendencias de la precipitación regionalizada en otoño para el periodo 2040/2070 (promedio de esa treintena para el escenario A1B de los diferentes MCGs, expresado como % de variación sobre los respectivos controles)

BCM2

CNCM3

ECHAM5

EGMAM

86

No resulta sencillo extraer conclusiones claras en este análisis comparativo de la precipitación regionalizada para los diferentes MCGs, ya que ofrecen resultados bastante dispares para las diferentes estaciones del año. A continuación se presentan los resultados promedio para todos los observatorios que pertenecen a cada región climática, y a todo Aragón. INVIERNO % ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 -2,01 -2,77 -4,24 -7,09 -5,04 -3,23

2040/2070 CNCM3 -2,51 -4,76 -3,82 -9,00 -14,04 -12,64

2040/2070 ECHAM5 -1,00 -1,22 -3,82 -7,29 -4,45 -2,34

2040/2070 EGMAM 4,17 3,49 3,47 5,99 6,30 4,33

2040/2070 Media -11,40 -1,31 -2,10 -4,35 -2,38 -1,38

PRIMAVERA % ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 -12,64 -14,81 -10,34 -9,38 -14,04 -12,64

2040/2070 CNCM3 -0,33 3,12 0,33 0,70 2,37 1,14

2040/2070 ECHAM5 -12,23 -9,46 -7,83 -11,99 -10,02 -11,06

2040/2070 EGMAM -6,81 -11,38 -8,57 -11,24 -12,31 -9,51

2040/2070 Media -9,39 -8,13 -6,60 -7,98 -8,50 -8,02

VERANO % ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 -0,33 1,42 2,23 4,89 4,09 1,92

2040/2070 CNCM3 3,66 6,62 6,84 12,43 6,80 7,18

2040/2070 ECHAM5 -8,31 -6,76 -5,46 -1,86 -3,81 -5,99

2040/2070 EGMAM -11,45 -12,64 -10,35 -7,52 -11,57 -11,01

2040/2070 Media 0,99 -2,84 -1,68 1,99 -1,12 -1,98

OTOÑO % ( escenario A1B) Transición Mediterránea Mediterráneo Norte Mediterráneo Sur Submediterráneo Continental Seco Estepario Aragón

2040/2070 BCM2 -9,65 -6,83 -2,70 -1,34 -2,97 -6,63

2040/2070 CNCM3 -5,58 -0,65 4,46 5,34 3,41 -1,07

2040/2070 ECHAM5 -6,42 -5,31 -6,69 -8,19 -5,44 -6,35

2040/2070 EGMAM -10,81 -8,22 -5,47 -4,87 -4,66 -8,50

2040/2070 Media -10,85 -5,25 -2,60 -2,26 -2,42 -5,64

Promediando las 4 estaciones del año, las regionalizaciones de los modelos BCM2, ECHAM5 y EGMAM simulan descensos de la precipitación, en torno al 5 o 6%, pero mientras el ECHAM5 ofrece disminuciones en todas las estaciones (en el valor medio de todos los observatorios de Aragón), los otros dos simulan ascensos de precipitación en alguna estación del año. La regionalización del CNCM3 no ofrece una tendencia clara, con aumentos en algunas estaciones y disminuciones en otras. En invierno todos los modelos a excepción del EGMAM simulan disminuciones de la precipitación. En cambio en primavera es sólo el CNCM3 el que simula aumentos en la precipitación. En cuanto al verano, dos modelos (BCM2 y CNCM3) simulan aumentos y otros dos (ECHAM5 y EGMAM) descensos. En otoño, se esperan en general descensos de precipitación, aunque el modelo CNCM3 simula ascensos en buena parte del territorio (en la zona sur de la región). Estas diferencias entre MCGs y estaciones confirman que la incertidumbre asociada a la precipitación es importante, y que por tanto los escenarios de clima futuro de esta variable deben manejarse con cautela.

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8. CONCLUSIONES A continuación se ofrecen las conclusiones que pueden extraerse de los resultados del trabajo. Estas conclusiones se agrupan en 2 bloques: uno primero sobre los resultados de la verificación (es decir, sobre la capacidad de la metodología para regionalizar, o lo que es lo mismo, para simular efectos locales en superficie a partir de campos atmosféricos de baja resolución) y sobre los resultados de validación de los diferentes Modelos de Circulación General (MCG) utilizados (es decir, su capacidad para simular el clima actual); y el segundo bloque se refiere a los propios escenarios locales de clima futuro generados.

8.1. Conclusiones sobre los resultados de verificación de la metodología de regionalización, y sobre los resultados de validación de los Modelos de Circulación General  Los resultados de verificación y validación permiten hacerse una idea aproximada de la incertidumbre asociada a cada simulación de futuro. Por tanto, esta información debe tenerse en cuenta al utilizar los escenarios, y debe tenerse en cuenta a escala local, para el observatorio de interés.  Además, los resultados de verificación y validación permiten calcular el denominado error sistemático (medida en que las simulaciones por regionalización de las salidas de control de los MCGs no se corresponden con el clima real), que también debe calcularse y aplicarse para cada observatorio independientemente. Los escenarios generados en este proyecto, como es práctica habitual, no tienen el error sistemático corregido, porque esta corrección debe realizarse en función del uso concreto que se vaya a dar a los mismos. Así si los usuarios requieren las series diarias (por ejemplo para hidrología, en que el valor de la precipitación acumulada en un mes no es suficiente, sino que se requiere su distribución día a día), necesitan una corrección que mantenga la variabilidad diaria de la serie. Pero si sólo se requiere la precipitación mensual, o anual, el procedimiento de corrección de errores sistemáticos es diferente.  En el CDROM adjunto a este documento se incluyen ficheros Excel que contienen los valores de verificación y validación para cada uno de los observatorios. A partir de ellos e podrá evaluar la incertidumbre y calcular el error sistemático (con la metodología adecuada al uso que se vaya a dar, ver anexo 2).  Los resultados de verificación son muy buenos para la temperatura, y aceptables para la precipitación, mientras que los resultados de validación ofrecen resultados robustos para temperatura, pero introducen bastantes incertidumbres para precipitación. Para esta variable se observan infraestimas significativas en verificación, sobre todo en otoño (cuando la precipitación convectiva es más importante), y desviaciones en la fase de validación superiores al 15% en algunos casos (según el modelo). Por ello los resultados de precipitación deben usarse con mucha más cautela que los de temperatura, dado que los cambios de precipitación esperados son del mismo orden de magnitud que los errores de verificación y validación, mientras los cambios esperados en temperatura son de al menos un orden de magnitud mayor que los errores cometidos para esta variable. Como se ha dicho, este análisis de las incertidumbres debe hacerse a escala local, habida cuenta de las notables diferencias espaciales.

88

8.2. Conclusiones sobre los escenarios locales de clima futuro Las conclusiones sobre los resultados referentes a los escenarios de clima futuro se van a agrupar, como en el punto 7, en tres: conclusiones sobre los resultados del escenario de emisiones A1B para el conjunto de todos los MCGs utilizados, y para todo el siglo XXI (dividido en tres treintenas: 2010-2040, 2040-2070 y 2070-2100); en segundo lugar, conclusiones para el periodo 2040-2070 para el conjunto de todos los MCGs, para los escenarios A2, A1B y B1, analizándose cómo los diferentes forzamientos radiativos afectan a las simulaciones; y en tercer lugar, se resumen las conclusiones de la comparativa entre los diferentes MCGs, todos ellos bajo el escenario A1B, también sólo para mediados de siglo (20402070), lo que permite estudiar la variabilidad entre los diferentes MCGs. Finalmente, se incluyen otras conclusiones generales sobre los escenarios.

8.2.1. Conclusiones para todo el siglo, todos los MCGs y el escenario A1B  De los resultados obtenidos en el presente estudio para el promedio de las regionalizaciones de todos los MCGs estudiados bajo el escenario de emisiones A1B, se deduce que las temperaturas mínimas y máximas para la región de Aragón sufrirán un ascenso notable a lo largo del siglo XXI, siendo el ascenso de las máximas algo mayor que el de las mínimas. o En ambas variables, verano es la estación donde se producirían los ascensos más fuertes, seguida del otoño, la primavera y el invierno. o Los aumentos de temperatura máxima, ya para mitad de siglo (2040-2070) se espera que lleguen a 3ºC en verano y a 2-2,5ºC el resto del año, mientras que los de la mínima aumentaría en torno a 0,5ºC menos (2,5ºC en verano y 1,5-2ºc el resto del año)  En cuanto a las precipitaciones, en la regionalización de este escenario A1B se espera que sufran descensos a lo largo de todo el siglo XXI, salvo en verano a finales de siglo. En algunas estaciones del año aparece un gradiente Norte-Sur en la variación de la precipitación: en líneas generales, la región Norte y la denominada Submediterráneo Continental sufrirían descensos mayores que la zona Sur (en la que incluso se prevé un aumento de las precipitaciones en otoño). La zona central de Aragón sufriría, en general, variaciones de precipitación poco significativas.  Las anteriores conclusiones generales corresponden a la media de todos los observatorios y todos los MCGs para el escenario A1B. Pero hay que tener siempre presente que los distintos MCGs ofrecen resultados diferentes (ver apartados 7.3 y 8.2.3), y sobre todo que los resultados presentan una notable heterogeneidad espacial, de forma que en observatorios relativamente próximos los resultados pueden ser muy diferentes.  En un primer análisis espacial, si se estudian las cinco regiones climáticas definidas, en la regionalización del escenario A1B Transición Mediterránea es la que mayor incremento de temperatura, tanto máxima como mínima, se espera que experimente a lo largo de todo el siglo XXI. La región Submediterráneo Continental también sufriría aumentos algo más elevados que el resto de zonas en ambas variables. Las otras tres zonas climáticas sufrirían aumentos similares, tanto para la temperatura máxima como para la mínima.  En cuanto a las precipitaciones, la región Transición Mediterránea sufriría los mayores descensos en verano y otoño, mientras que la región Submediterráneo Continental sería la que mayores descensos sufriría en invierno. Esta región es la única que se espera que sufra aumentos de precipitación en verano. 89

8.2.2. Conclusiones para mitad de siglo, todos los MCGs y los diferentes escenarios de emisiones (A2, A1B y B1)  La regionalización de los tres escenarios usados en el proyecto dan lugar a conclusiones similares. Todos señalan aumentos en la temperatura, tanto en la mínima como en la máxima, y descensos en la precipitación, aunque de diferente magnitud.  Igualmente coinciden en que la región Transición Mediterránea experimentaría los mayores ascensos de temperatura máxima y mínima a lo largo de todo el año, mientras que las zonas Mediterráneo Sur y Seco Estepario son las que sufrirían los menores ascensos de temperatura, tanto mínima como máxima.  En cuanto a la variación de la precipitación, los tres escenarios coinciden en la distribución espacial de los cambios (incluyendo el gradiente Norte-Sur en verano y otoño).  La regionalización del escenario B1 es la que simula menores aumentos de la temperatura y menores descensos de la precipitación, como cabía suponer por las características de ese escenario de emisiones.  El comportamiento de los escenarios A1B y A2 es bastante similar hasta mediados de siglo, pero a partir de entonces, el A2 simula mayores cambios que el A1B. También esto concuerda con las características de esos escenarios, que evolucionan de manera similar hasta mediados de siglo, y posteriormente el A1B pasa a ser menos desfavorable (la población deja de crecer, y con ella las emisiones de Gases de Efecto Invernadero).  Los escenarios con menores emisiones futuras asociadas (B1) también presentan calentamientos claramente menores, especialmente para finales de siglo. Por tanto, como puede deducirse de los resultados de este proyecto, el cambio climático sería muy importante si no se reducen las emisiones de GEI, pero si se consiguen reducir, el efecto de esa reducción sería notable, y se traduciría en un cambio climático mucho menor.

8.2.3. Conclusiones para mitad de siglo, el escenario A1B, y los diferentes MCGs  En el análisis realizado a las regionalizaciones de distintos MCGs para un mismo escenario (A1B), se observa que todos ellos representan de manera más o menos similar la distribución espacial de los ascensos previstos en las temperaturas. No obstante, existen diferencias entre los MCGs, de hasta 1ºC. En las variaciones de temperatura máxima y mínima los MCGs muestran un patrón estacional similar, con los mayores aumentos en verano y los menores en invierno.  En cuanto a la precipitación, las conclusiones son poco claras, con apreciables diferencias entre los patrones espaciales correspondientes a los diferentes MCGs y las diferentes estaciones del año. Por tanto, no se observa un patrón estacional homogéneo para todos los MCGs, ni una coherencia clara sobre el sentido del cambio en la precipitación (por ejemplo, en verano dos modelos simulan aumentos de la precipitación para mediados de siglo, mientras que otros dos simulan disminuciones).

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8.2.4. Otras conclusiones sobre los escenarios locales de clima futuro  Los resultados de este proyecto se han obtenido con los modelos y escenarios de emisiones GEI que estaban disponibles a su realización. Con cierta periodicidad aparecen nuevos modelos, y se definen nuevos escenarios de emisiones futuras de GEI, más acordes con la realidad de la evolución política y social del planeta. Resultará por tanto necesario actualizar este estudio a medida que vayan estando disponibles versiones actualizadas de las simulaciones del clima futuro que realizan los Modelos de Circulación General.  Los resultados de este proyecto deben utilizarse a escala local, para planificar actuaciones en puntos concretos. Para ello, se deben seleccionar los observatorios de los que se han generado escenarios que presenten mayor similitud climática y cercanía al punto de estudio, y se deben analizar los errores de verificación y validación asociados a los observatorios seleccionados. A partir de esa información, se podrán elegir los observatorios que, habiendo sido seleccionados por proximidad y similitud climática, presentan mejores resultados de verificación y validación. La utilización de los escenarios de los observatorios finalmente seleccionados deberá hacerse siempre teniendo en cuenta las incertidumbres asociadas, estimadas en base a los resultados de verificación y validación. Y, si se van a utilizar las series diarias (o sus agregaciones mensuales, anuales...), deberá siempre realizarse la corrección del error sistemático, en función del uso concreto que se vaya a realizar (ver anexo 2).  Este postproceso de los escenarios exige una cierta experiencia y especialización. Por ello, la Fundación para la Investigación del Clima se ofrece para colaborar con cualquier usuario que quiera utilizar estos escenarios, para dar asistencia técnica en la corrección del error sistemático y en el manejo general de los escenarios (contactar en [email protected]).

Como resumen y conclusión final, en el marco de este proyecto se han generado escenarios locales de clima futuro a partir de las simulaciones más actualizadas disponibles (incluyendo MCGs y escenarios de emisiones de los utilizados en el último Informe del IPCC); los escenarios de temperatura son técnicamente robustos y plenamente utilizables en la evaluación de impactos y la definición de actuaciones de adaptación, mientras que los de precitación deben manejarse con cautela.

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9. AGRADECIMIENTOS Se agradece al Departamento de Medio Ambiente, Gobierno de Aragón la disponibilidad y espíritu de colaboración en el suministro y asesoramiento sobre el manejo de los datos de observaciones históricas utilizadas en el Atlas Climático de Aragón, que se han utilizado en este proyecto. Los resultados de este proyecto se han obtenido aplicando la metodología de regionalización de la Fundación para la Investigación del Clima a observaciones del Atlas Climático de Aragón y de estaciones meteorológicas de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMet, Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Marino), y a las salidas de Modelos de Circulación General de diversos centros internacionales de investigación, que han sido facilitadas a la Fundación para la Investigación del Clima a través del proyecto europeo ENSEMBLES (Hewitt y Griggs, 2004), financiado por el 6º Programa Marco de la Comisión Europea, a través del contrato GOCE-CT2003-505539. Se agradece a AEMet y a ENSEMBLES por ello. Se agradece a los centros responsables de los diferentes Modelos de Circulación General utilizados por su trabajo en el desarrollo de dichos modelos:. o o o o o

BCM2: Bjerknes Centre for Climate Research de Noruega CNRM-CM3: Centre National de Recherches Meteorologiques de Francia CGCM2: Canadian Centre for Climate Modelling and Análisis de Canadá ECHAM5-MPI-OM: Max-Planck-Institut für Meteorologie de Alemania EGMAM: Institute for Meteorology, Freie Universität Berlin de Alemania

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