3er Informe (Final) del Proyecto

EVALUACIÓN DE MODELOS Y CONSTRUCCIÓN DE CAPACIDADES PARA LA EVALUACIÓN DE LA

VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO

elaborado por

Víctor Orlando Magaña Rueda Coordinador del Proyecto

Centro de Ciencias de la Atmósfera Universidad Nacional Autónoma de México

para la

Dirección General de Investigación sobre la Contaminación Urbana, Regional y Global

del

Instituto Nacional de Ecología de la

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales México

27 de diciembre de 2004

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Introducción Los avances en material de modelación del clima de las tres últimas décadas han llevado a generar conociendo útil para toma de decisiones. Quizá una de las muestras más contundentes de la forma en que los modelos numéricos del clima han modificado la conducta de la sociedad en el planeta, es el estudio del cambio climático. Gracias a los modelos y la interpretación de ellos en términos de observaciones, se ha concluido que el calentamiento de la atmósfera es real y que la influencia humana en el clima ya resulta discernible. La utilidad de los modelos numéricos de simulación del clima no se limita sin embargo al estudio del cambio climático. Desde hace ya varios años se generan predicciones estacionales del clima que apoyan la toma de decisiones y la planeación en sectores afectados por condiciones extremas del clima. No es extraño escuchar que el manejo de energía, el mercado de productos agrícolas o las acciones del sector salud toman en cuenta las predicciones estacionales del clima. Como en muchos otros campos de la actividad humana, la planeación convertida en prevención, resulta en ahorros substanciales. Estimaciones de algunas agencias internacionales como la Organización Meteorológica Mundial (OMM) sugieren que la prevención logra pagar en razón de 6:1 los costros de la reacción. Quizá el contraejemplo reciente más importante que muestra las pérdidas que se pueden tener bajo condiciones extremas en el clima se tiene en El Niño ocurrido entre 1997 y 1998 que resultó en pérdidas de decenas de miles de millones de dólares en Latinoamérica según reportes de la CEPAL. Uno de los elementos de mayor importancia en materia de modelación numérica del clima ha sido el reconocer que las predicciones o proyecciones del clima sólo pueden darse en un sentido probabilístico que reflejen la naturaleza caótica del sistema climático. Gracias a los trabajos de Edward Lorenz (1982), Leith (1974) y otros se ha establecido que la condición inicial pierde importancia en pronósticos que van más allá de dos semanas. Así, un pronóstico del clima se debe construir con varias realizaciones numéricas que den como resultando un ensamble. Una realización numérica no es otra cosa que un experimento (corrida) de pronóstico que arranca de una condición inicial X. El ensamble se construye con un promedio de diferentes realizaciones que parten de condiciones iniciales que varían entre ellas. La información de pronóstico incluye no sólo el valor medio (ensamble), sino también una medida de la dispersión entre las realizaciones que forman el ensamble. Dicha dispersión permite construir la función de probabilidad de diversas condiciones climáticas. La filosofía detrás de la predicción del clima o el estudio del cambio climático es que un forzante (condición de frontera) determina o dirige la condición climática a un estado particular. El forzante, que varía lentamente con respecto a las variaciones del tiempo meteorológico, es el elemento clave para pronosticar o proyectar el clima. Ejemplos de forzantes son la temperatura de superficie del mar, las anomalías en la humedad del suelo, los cambios en las concentraciones de gases de efecto invernadero o las condiciones de uso de suelo.

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Un gran número de realizaciones permitiría generar distribuciones de probabilidad de gran robustez. Sin embargo, existen limitaciones en cuanto al número de realizaciones, principalmente asociadas a la capacidad de cómputo. Una baja dispersión en la distribución de probabilidades sugiere que todas las realizaciones apuntan a un estado dado y por ello se tiene gran confianza en los resultados, hablándose de que la región posee alta predictibilidad. Lo opuesto también es cierto, es decir, si la dispersión de las probabilidades es tan alta que existe prácticamente la misma probabilidad para diversos estados climáticos, se habla de baja predictibilidad. Dentro de los grandes foros de análisis del clima, como el Panel Intergubernamental para el estudio del Cambio Climático se discute que aun y cuando se determine la predictibilidad de las variaciones interanuales del clima, ésta no necesariamente determina la confianza que se tenga en las proyecciones de cambio climático. La razón principal está en que el forzante que determina unas y otras es diferente. Mientras que en la variabilidad interanual del clima, es la temperatura de superficie del mar o la humedad del suelo el forzante principal, en el cambio climático son la emisividad (concentración de gases de efecto invernadero) y el albedo (cambios en el uso de suelo) los forzantes clave. Es por ello, que las proyecciones de cambio climático global y regional, consideran la incertidumbre de las variaciones en los forzantes determinadas por factores incluso de orden socioeconómico para proyectar las variaciones del clima futuro. En México, el desarrollo de modelos y el uso de la información de pronóstico climático ha sido limitada (ver 1er informe). La construcción de un programa de modelación del clima para nuestro país requiere de desarrollo de capacidades, tanto científicas como técnicas y materiales. Así, la propuesta de programa no se limita al uso de modelos, sino que debe incluir una componente de observaciones y datos, uso y desarrollo de modelos de diferentes niveles de complejidad, esquemas de evaluación y programa de capacitación en uso de información climática. La construcción de un Programa de Modelación del Clima, constituye uno de los elementos esenciales para el desarrollo de un sistema de información climática como el propuesto en el 2002 por la OMM para aminorar los altos costos que el clima ha tenido en México. Objetivos del Programa y capacidades Estudios previos han mostrado que México es altamente vulnerable a cambios en el clima, principalmente en los sectores: agua, agricultura y bosques. Diversas consideraciones de tipo hidroclimático sugieren que las sequías, vistas como disminución substancial en las lluvias, pueden reflejarse en disminuciones aun mayores en la disponibilidad de agua y en la demanda. Tal panorama nos hace pensar que una reducción de 30% en la precipitación anual puede significar reducciones de hasta un 50% en la disponibilidad de agua. Así, las tendencias del clima pueden considerarse tan importantes como los aumento en demanda por aumentos en la población.

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La información climática, por tanto, puede llevar a un mejor manejo de dicho recurso y a una disminución en la vulnerabilidad de sectores frente a extremos en el clima, especialmente aquellos relacionados con la disminución en la precipitación o las sequías. Del diagnóstico presentado en el 2º informe del presente proyecto se encontró:

1) Es necesario generar capacidades en tres ámbitos principalmente:

a. En el sector académico para desarrollar productos que tomen en cuenta las necesidades del usuario

b. En el sector usuario para el desarrollo de esquemas de toma de decisiones

basados en pronósticos probabilísticas c. En el sector gobierno, para analizar el valor de planear y establecer

prioridades en cuanto a los procesos que requieren analizarse para determinar la predictibilidad del clima.

2) Se deben considerar procesos de gran importancia para México como El Niño, la sequía, o cambios en eventos extremos (e.g., huracanes) y generación de escenarios de cambio climático, dirigidos a estimar riesgo futuro.

3) Definición en cuanto al modelo o los modelos a utilizarse, así como construcción

de bases de datos para su validación y métodos de evaluación de las predicciones estacionales o proyecciones de cambio climático

4) Esquemas de aprovechamiento de información climática

Para alcanzar los objetivos antes mencionados deberá trabajarse de manera conjunta con los diferentes grupos dedicados a la modelación del clima. Adicionalmente, se debe incorporar la colaboración con grupos de otros países interesados en temas similares. De esta forma, el planteamiento de generar información climática de utilidad se apoyará en experiencias de grupos con más años de trabajo en la materia. Elementos del Programa y responsabilidades De acuerdo a lo discutido en la primera reunión del proyecto, se deben considerar diversos elementos que resulten en verdadera información climática para la toma de decisiones. Considerando las capacidades existentes entre diversos investigadores y grupos del país se propuso un proyecto, que después de ser enriquecido con el compromiso de nuevos investigadores e instituciones puede ser propuesto como se muestra a continuación (Tabla 1):

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TABLA 1 TEMA RESPONSABLES INSTITU

CIONES OBJETIVOS

Estudio de procesos mediante modelos del clima El Niño (Impactos en México) Sequías Eventos extremos (ciclones tropicales)

Víctor Mendoza Víctor Magaña Ernesto Caetano Juan Matías Méndez Tereza Cavazos Martín Montero José Luis Pérez Ricardo Prieto Jose Antonio Salinas Jorge Amador Chris Watts Bob Tomas

CCA-UNAM CICESE IMTA Univ Costa Rica UNISON NCAR

Simulaciones mediante la combinación de modelos usados en la actualidad

Estudios de predictibilidad Víctor Magaña José Luis Pérez Malaquías Peña

CCA-UNAM IMTA NCEP

Determinación de las escalas espacio temporal de la predictibilidad del clima. Elementos que se pueden pronosticar

Pronóstico climático estacional regional (CCM3, CAM, RegCM, Redes Neuronales)

José Luis Pérez Ernesto Caetano Miguel Cortéz Rosmeri Rocha Tomás Morales Tereza Cavazos Jorge Amador

IMTA CCA-UNAM SMN CICESE USP IRI UCR

Esquemas que lleven a pronósticos estacionales del clima considerando su carácter probabilístico

Generación de escenarios de cambio climático

Adalberto Tejeda Víctor Magaña Tomás Morales Carlos Gay Martín Montero Ruebén Morales Tercio Ambrizzi

UV CCA – UNAM IMTA USP

Uso de salidas de experimentos o de MAGICC SCENGEN para tener escenarios regionales de clima (con incertidumbre)

Bases de datos y validación de Modelos

Juan Matías Méndez Edgar Méndez Víctor Mendoza Jorge Zavala Tereza Cavazos Miguel Cortéz Jorge Amador

CCA-UNAM CICESE SMN UCR

Bases de datos disponibles en línea Esquemas de validación de modelos

Modelos para escenarios de disponibilidad de agua

Baldemar Méndez Víctor Mendoza I. José Luis Pérez Ricardo Prieto Misael Uribe

Ing- CCA- UNAM IMTA U. de Arizona

Conversión de simulaciones o pronósticos climáticos a disponibilidad de agua

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Capacitación de meteorólogos

Víctor Magaña Adalberto Tejeda Miguel Cortéz

CCA-UNAM UV SMN

Capacitación y formación de personal en el manejo de información climática

Bajo el esquema anterior se combinan los esfuerzos de más de veinte investigadores y más de diez instituciones interesadas en el tema. Adicionalmente, se cuenta con casi veinte estudiantes de Posgrado que trabajan en temas de interés para el desarrollo del programa. Productos esperados y Metas Las demandas de información por parte de la comunidad de usuarios se concentran esencialmente en productos relacionados con disponibilidad de agua para diversos fines: manejo de agua, agricultura. Sin embargo, se requiere de entregar otros productos específicos para sectores como la salud, que requiere información sobre ondas de calor o frío; el de energía o protección civil que requiere información de eventos extremos (tormentas o huracanes); bosques (índices de humedad del suelo). Para desarrollar predicciones de estas variables es necesario realizar diagnósticos a partir de variables meteorológicas básicas que en forma de pronóstico poseen incertidumbre. Ésta se propagará hacia las cantidades derivadas siguiendo principios estadísticos básicos. De forma similar se procede cuando se trata de analizar escenarios o proyecciones de cambio climático. Por tanto, los productos que los sectores desean son entregables pero incluyen incertidumbre que debe ser considerada al momento de que, en conjunto con la vulnerabilidad, se establezca el riesgo por sector. 1ª Etapa Como primer paso para la construcción de un programa de Modelación de la Variabilidad Interanual del Clima y de Cambio Climático se plantea un estudio de predictibilidad que analice procesos fundamentales de la región bajo estudio en el contexto de condiciones determinadas por la Temperatura de Superficie del Mar o de las Concentraciones de Gases de Efecto Invernadero.

- Variabilidad Climática

Existe capacidad en los centros de investigación del país para establecer una medida de predictibilidad del clima y sus variaciones interanuales. Dicha capacidad se mide en términos de los estudios de procesos que incluyen análisis de la Canícula, los impactos de El Niño en México e incluso algunas fluctuaciones de tipo decadal. En combinación con los desarrollos en materia de simulaciones de clima con modelos como el Termodinámico del clima o modelos de circulación general como el Community Climate Model 3

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(CCM3) o el llamado CAM3 de reciente desarrollo, se pueden iniciar pruebas que determinen elementos de la predictabilidad como:

• ¿qué regiones exhiben una mayor predictibilidad? • ¿con qué anticipación se pueden pronosticar anomalías climáticas? • ¿cuáles son las escalas espaciales y temporales con que se puede pronósticar el

clima? • ¿bajo qué condiciones es más factible obtener buenas predicciones (eg. El Niño,

La Niña o Neutral)? • ¿qué estación del año permite realizar mejores predicciones, invierno o verano? • ¿cómo podemos manejar eventos extremos (eg. Actividad de Huracanes)? • ¿qué parámetros son mejor simulados, temperatura, precipitación, vientos?

Buscando respuestas a las interrogantes anteriores se puede proceder a determinar cuáles son nuestros alcances y limitaciones para pronosticar el clima. El desarrollo de los planteamientos anteriores se enmarca en una iniciativa mundial conocida como CLIVAR (Climate Variability Program), propuesto por la OMM. Adicionalmente, el desarrollo de un estudio de predictibilidad para México permitiría avanzar en el desarrollo de un Sistema de Información Climática para México, que se dio en llamar SICLIMEX, proyecto auspiciado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), y coordinado y desarrollado por la OMM. El estudio podría desarrollarse en un periodo de un año mediante el trabajo conjunto de al menos dos grupos de investigación: i) los interesados en procesos, y ii) los interesados en modelos. La participación de personal del Servicio Meteorológico Nacional sería de importancia para determinar el grado de detalle que se requiere en la generación de información (pronóstico) climático y así determinar cuál es la calidad del producto que se puede esperar y en qué medida satisface las necesidades de información del sector. Computacionalmente hablando, se posee la capacidad para realizar experimentos de pronóstico en el esquema de ensamble. Mediante arreglos de computadoras tipo ensamble, como los disponibles en el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, el Centro de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM, o el mismo Servicio Meteorológico Nacional se pueden generar numerosos experimentos con modelos climáticos para tratar de estimar la predictibilidad del clima bajo condiciones históricas. Adicionalmente, la participación de otras instituciones académicas como la Universidad Veracruzana (UV) o el Centro de Investigaciones Científicas y de Estudios Superiores de Ensenada (CICESE), permitirá revisar información de pronósticos con CCM3 que se encuentra disponible en internet. Cada uno de estos trabajos deberá discutirse en un Foro de Trabajo interinstitucional para obtener conclusiones sobre predictibilidad del clima. Posibles colaboraciones internacionales, como con la Universidad de Sao Paulo permitirán utilizar uno de los llamados Modelos de Clima Regional (RegCM) que consiste en la combinación de un modelo de circulación general y uno anidado de mesoescala para una mejor representación de los procesos en esta escala que resultan

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claves para el clima. Los grupos de la UNAM y CICESE desarrollan trabajo en esta dirección.

- Cambio climático En materia de modelación de cambio climático, la capacidad para estudiarlo mediante experimentos con modelos numéricos se reduce a modelos de balance de energía, como el Modelo Termodinámico del Clima (MTC), desarrollado por Julián Adem. Sin embargo, este modelo no ha sido evaluado en el sentido probabilístico para la generación de escenarios, pues por lo general sólo se realiza un experimento por condición inicial. La falta de componentes dinámicos lo reduce a estudios de sensibilidad en cambios en temperatura por efectos radiativos. Usar un modelo de circulación general como el CCM3 o el CAM3 lleva el problema de análisis de cambio climático al terreno de cómputo y análisis de gran capacidad, además del científico en si mismo. Son esencialmente los grandes centros de pronóstico los que han generado escenarios de cambio climático bajo diferentes escenarios de emisiones debido a los requerimientos científicos, técnicos y de cómputo. Un ejemplo de la variedad de resultados que se deben generar para un análisis de los cambios del clima para las próximas décadas se tiene en la página del Data Distribution Center del Panel Intergubernamental para el Cambio Climático (DDC-IPCC). En cada caso, los experimentos parten de diversos escenarios de emisiones que resultan en extensas bases de datos que corresponden a variables de superficie, ya que el análisis tridimensional del problema, necesario para estudiar cambios en procesos, requiere de alta capacidad de procesamiento de datos e interpretación. Por la compleja naturaleza del problema, desde el punto de vista de cómputo, los modelos son generalmente de baja resolución espacial. Por ello, algunos de los procesos de relevancia en el clima de México no son reproducidos. Un aspecto de especial relevancia en el análisis del cambio climático a escala regional es el asociado con la probabilidad y la confianza que se tenga en los escenarios. En este sentido las salidas de los modelos como las del DDC del IPCC o las disponibles en la base de datos MAGGIC SCENGEN constituyen una valiosa oportunidad para analizar las probabilidades de los cambios en temperatura o precipitación. Es por ello, que una posible avenida de investigación para el problema de cambio climático a escala regional, por ejemplo en Mesoamérica, debe considerar los aspectos probabilísticos de las proyecciones de cambio climático. Así por ejemplo, se tiene gran confianza (alta probabilidad) de que las temperaturas de superficie aumenten. Sin embargo, la situación con respectos a los cambios en precipitación es diferente, pues la dispersión de los escenarios de lluvias para México es muy alta, siendo casi igualmente probable que ocurra un aumento o una disminución en las lluvias. En el mundo de la investigación en el cambio climático se considera que es más importante considerar dicha incertidumbre en las proyecciones de cambio climático que aumentar la resolución en los modelos usados para este fin. Por ello, la tendencia de la comunidad será a generar más experimentos para definir en mejor forma la probabilidad,

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que aumentar la resolución espacial. No obstante, varios grupos en el mundo han trabajado en este aspecto para obtener condiciones de elementos específicos para regiones específicas. Tales trabajos se desarrollan esencialmente en Europa, Estados Unidos y Japón. Con base en lo antes expuesto, se plantea que para fines de generar información de cambio climático para México se trabaje a profundidad en análisis de escenarios o proyecciones que claramente definan la probabilidad o la incertidumbre de los cambios esperados en el clima. Afortunadamente, se dispone de numerosas salidas de experimentos para tal análisis. La Universidad Veracruzana puede contemplar dicha actividad en conjunto con instituciones como la UNAM o el IMTA. 2ª Etapa Para la Segunda Etapa se debe trabajar en desarrollar capacidad entre los usuarios de información del clima. Esto significa:

- Determinar el significado de “información climática a la medida de las necesidades del usuario” en colaboración con los generadores de la misma

- Comprender los alcances y limitaciones de las predicciones climáticas y el significado de las proyecciones de cambio climático, incluyendo el significado de la incertidumbre

- Determinación del riesgo climático, que lleve a generar esquemas de planeación o prevención (ejem. Árbol de toma de decisiones), basados en la naturaleza probabilística del riesgo

- Desarrollo de metodologías para dar valor económico o social a la información climática, principalmente cuando se trabaje en prevención, planeación o adaptación.

Para esta etapa es necesario enfatizar el trabajo multidisciplinario, considerando la participación de actores clave. El trabajo en este rubro requiere de retroalimentación hacia los modeladores del clima para que concentren sus esfuerzos en desarrollar productos que verdaderamente permitan a los usuarios utilizar información climática. En trabajo requiere sin duda de formación de recursos en los temas presentados. Sólo así se podrá establecer la comunicación entre diferentes líneas de investigación. Los tiempos para alcanzar la formación de tales recursos humanos son de al menos dos años. Algunos esfuerzos de la Academia (ejem. UNAM) en esta dirección están llevando a plantearse el establecimiento de carreras profesionales que vengan a llenar este vacío en México. Resultados del Taller del 22 y 23 de noviembre del 2004 Para analizar los elementos que un Programa de Modelación Numérica del Clima para México debe seguir, se organizó un Taller con presencia de expertos nacionales y algunos

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invitados de instituciones internacionales con las que se puede desarrollar trabajo conjunto. El Taller tuvo lugar los días 22 y 23 de noviembre del 2004 en el Centro de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM y contó con las participación de más de 20 expertos en el tema de modelación (ver anexo 2). El Taller consistió en presentaciones y discusiones sobre los elementos que un Programa de Modelación debe contener. Asimismo, se establecieron algunos compromisos de trabajo y se decidió formular un Plan Científico y un Plan de Implementación para establecer un Programa de Modelación del Clima y usos de Información Climática. De acuerdo con lo decidido en el Segundo Taller de Trabajo se consideraron cinco elementos esenciales para el Programa:

i) Modelos ii) Procesos iii) Datos iv) Evaluación v) Educación, Comunicación y Usos de Información Climática

La discusión se centró en definir los objetivos más importantes por incluirse en la propuesta, los mecanismos para desarrollar y alcanzar las metas de dichos elementos del programa, los potenciales responsables para coordinar la elaboración de un Plan Científico y una Propuesta de Implementación. De ser posible, se solicitó estimar los requerimientos humanos, técnicos y financieros para alcanzar las metas. A continuación se presentan algunos de los puntos discutidos y los consensos alcanzados en la reunión.

i) Modelos

Los objetivos de un Programa de Modelación deben centrarse en: • El establecimiento de un Esquema de Pronóstico Climático basado en Modelos

Numéricos, que considere productos entregados mensual y estacionalmente, que sirvan para apoyar acciones de planeación y prevención por sector

• Una metodología para generar escenarios de cambio climático regionales que

aproveche los trabajos ya desarrollados en los grandes centros de pronóstico del clima

Para alcanzar dichos objetivos debe existir un entendimiento de la variabilidad climática regional. Los productos que se generen deben apoyar la estimación de los impactos de extremos climáticos en la disponibilidad de agua en México. Entre la gran variedad de modelos numéricos que existen para simular o predecir la variabilidad interestacional e interanual del clima se pueden considerar los siguientes (Tabla 2):

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TABLA 2 MODELO TIPO VENTAJAS DESVENTAJAS PRODUCTOS USOS

Modelo Termodinámico del clima (Adem, 1969)

Balance de Energía Termodinámica

Estructura simple Disponible Bajos requerimientos de cómputo

Hemisférico Parametrizaciones físico-estadísticas no actualizadas Un nivel

Tsup, PCP TSM

Simulaciones de clima del Pasado, Experimentos de sensibilidad al cambio climático global, Predicciones de clima estacional

Modelos Radiativos Convectivos (Henderson, 1974)

Balance de Energía Simplicidad, manejo de gases de efecto invernadero Bien documentado Disponible Bajos requerimientos de cómputo

Modelo de columna Experimentos simples de diagnóstico (sensibilidad)

Tsup Diagnósticos de balance radiativo Pruebas de sensibilidad a cambios en Gases de Efecto Invernadero o H2O

Modelos Barotrópicos y Baroclínicos globales de varios niveles

Ecuaciones primitivas, sin parametrizaciones físicas

Disponibles Claridad en la formulación Disponibles Bajos requerimientos de cómputo

No pronostica variables en superficie

Campos de masas, temperatura y vientos

Diagnósticos de circulaciones estacionarias relevantes en procesos climáticos

MM5 (Penn State-NCAR)

Modelo de Mesoescala de ecuaciones primitivas

Parametrizaciones avanzadas, alta resolución espacial y temporal Disponible y bien documentado

Requiere capacidad técnica y humana de cómputo Requiere de condiciones de frontera para simulaciones climáticas

Todas las variables de superficie y altura, y algunas derivadas

Experimentos de sensibilidad (cambios de uso de suelo), reducción de escala de otros experimentos climáticos, interacciones atmósfera-continente

RegCM (NCAR)

Modelo de Clima Regional: forma adaptada de MM4v1 para estudios de clima

Completo en Dinámica y Física de mesoescala e interacciones Manejo simple Disponible

Requiere capacidad técnica y humana de cómputo Requiere de condiciones de frontera para simulaciones climáticas

Variables de superficie y derivadas más algunas estadísticas climáticas

Experimentos de sensibilidad (cambios de uso de suelo), reducción de escala de otros experimentos climáticos, interacciones atmósfera-continente

PRECIS (Hadley Center)

Modelo de Clima Regional

Completo en Dinámica y Física de mesoescala e interacciones Manejo simple

Requiere capacidad técnica y humana de cómputo Acoplado al GCM del

Variables de superficie y derivadas más algunas

Experimentos de sensibilidad (cambios de uso de suelo), reducción de escala de otros experimentos climáticos, interacciones atmósfera-continente

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Disponible Hadley Center (pocos datos para experimentos)

estadísticas climáticas

CCM3 (NCAR) Modelo de Circulación General de la Atmósfera

Global, Parametrizaciones físicas completas Disponible, bien documentado

Requiere alta capacidad técnica y humana de cómputo Disponibilidad de datos globales

Variables de superficie, altura y derivadas más algunas estadísticas climáticas

Experimentos de diagnóstico y pronóstico climático, Experimentos de cambio climático, pronóstico operativo del clima

CAM3 Modelo de Circulación General de la Atmósfera con mejores parametrizaciones en superficie

Global, Parametrizaciones físicas completas Disponible, bien documentado

Requiere alta capacidad técnica y humana de cómputo Disponibilidad de datos globales

Variables de superficie, altura y derivadas más algunas estadísticas climáticas

Experimentos de diagnóstico y pronóstico climático, Experimentos de cambio climático, pronóstico operativo del clima

NCEP, HADLEY, ECMWF y otros

Modelos de Circulación General

Global, Parametrizaciones físicas completas

Requiere alta capacidad técnica y humana de cómputo Disponibilidad de datos globales

No disponibles a la comunidad científica

Experimentos de diagnóstico y pronóstico climático, Experimentos de cambio climático, pronóstico operativo del clima

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Gran parte de la decisión sobre el modelo numérico del clima a utilizar dependerá de los productos que se deseen obtener. Sin embargo, es conveniente que los modelos sean utilizados por una amplia comunidad científica y que adicionalmente se encuentren disponibles y documentados. Los modelos de NCAR cumplen con tales requisitos. Existen además, otros métodos para generar información sobre el clima, basados esencialmente en esquemas estadísticos de diferente tipo, pero que utilizan información histórica para ser estructurados (Tabla 3). Así, entre los métodos propuestos como alternativa se tienen: TABLA 3

MODELO REQUERIMIENTOS VENTAJAS DESVENTAJAS Análogos. Regresión. Datos históricos. Simple de construir Poca información sobre

procesos. Incierto baja variaciones decadales del clima.

Funciones Empíricas Ortogonales/Análisis de correlaciones canónicas

Datos históricos Identificación de patrones que permiten estimar resolución espacial de los pronósticos o proyecciones

Poca información sobre procesos

Redes Neuronales Datos históricos Conocimiento del tema

Estimación de relaciones no-lineales

Mayor complejidad al construirlos (entrenamiento de la red)

Los modelos anteriores sin embargo, están diseñados para entregar valores de variables meteorológicas como precipitación y temperatura. Éstas no son siempre las variables “a la medida de las necesidades de un usuario” de algún sector específico. Por ello, se debe pensar en esquemas de post-procesamiento de la información de los modelos (dinámicos) numéricos o estadísticos del clima o en modelos específicos para algún sector (hidrológicos, de rendimiento agrícola, etc.). En la actualidad ya se cuenta con capacidad para utilizar modelos de este tipo (Tabla 4) que tomen información climática para generar algunos productos diseñados para usuarios. Por ejemplo, se cuenta con: TABLA 4

MODELO INSTITUCION PRODUCTO DATOS DE ENTRADA

CERES-MAIZE (Rendimiento de maíz)

CCA-UNAM Rendimientos de maíz (Ton/Ha)

T, pcp (diarios), suelo

HEC-HMS (Modelo hidrológico de lluvia escurrimiento)

Inst. Ingeniería IMTA

Escurrimientos y gastos (m3/s)

Pcp (por evento), topografía

Pesca CIBNOR Estimaciones de captura vientos EPIC INIFAP Rendimientos agrícolas T, pcp (diarios) CRO-WAT Col. Posgraduados,

Chapingo Requerimientos hídricos por cultivo

Pcp

Sistema de Información de Incendios Forestales

Natural Resources Canada

Mapas de riesgo y otras variables de bosques

T, pcp, humedad, etc. (diario)

Variable Infiltration Capacity (VIC)

University of Washington

Modelo hidrológico escurrimiento, infiltración, humedad del suelo

Pcp, T, radiación solar, suelo, flujos, etc.

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Sin embargo, en ningún caso se mantiene el carácter probabilístico del pronóstico climático con el fin de que los resultados de los modelos o de los productos desarrollados a la medida de las necesidades de los usuarios reflejen la incertidumbre que se tiene en las predicciones de largo plazo o las proyecciones de cambio climático. Dicho trabajo constituye una de las prioridades del proyecto para un Programa de Modelación del clima para México. Para generar escenarios de Cambio Climático con modelos de circulación general de la atmósfera se requiere una gran capacidad humana (científica y técnica), así como de cómputo. No se cuenta con tal capacidad ni es previsible en el corto plazo que se pueda generar. Por ello, lo más recomendable es utilizar la información que los grandes centros de pronóstico del mundo (ver Data Distribution Centre del IPCC) han generado. Es necesario contar sin embargo, con capacidad para interpretar, regionalizar e utilizar dicha información, pues no se trata simplemente de interpolar las salidas a los puntos o regiones de interés. Quizá sólo el MTC o los modelos radiativo-convectivos permitan realizar experimentos de sensibilidad ante diferentes concentraciones de gases de efecto invernadero, pero con poca posibilidad de generar información regional que considere la dinámica del clima con sus diversos elementos. La generación de escenarios puede recurrir a numerosas fuentes de salidas de modelos con experimentos de cambio climático (Tabla 5), bajo diversos escenarios socioeconómicos. Existen incluso bases de datos compiladas y disponibles con software para visualizar, comparar y evaluar proyecciones de cambio climático: TABLA 5

BASE DE DATOS INFORMACIÓN USOS MAGGIC/SCENGEN http://www.cgd.ucar.edu/cas/wigley/ magicc/index.html

Salidas de diversos Modelos para numerosos escenarios de cambio climático

Escenarios globales de Tsup y Nivel del Mar, variables climáticas regionales. Muy útil.

Data Distribution Center (IPCC) (www.ipcc.ch)

Salidas de diversos Modelos para numerosos escenarios de cambio climático. Series de Tiempo históricas de campos observados. Comparaciones entre campos.

Escenarios de cambio climático regional. Tendencias. Muy útil.

NCAR Climate Change Group http://dataserver.ucar.edu/arcas/main.html

Visualización de Campos de Cambio Climático con Modelos de NCAR

Gran variedad de parámetros

http://www.cru.uea.ac.uk/link/HadRM3/ HadRM3_home.html

Algunos datos de salidas de Experimentos en el Hadley Center

Datos. Requieren ser solicitados.

En todo caso, resulta de mucha mayor importancia una adecuada interpretación de la naturaleza probabilística de las salidas de los modelos, y de la incertidumbre asociada a las predicciones más que el disponer de una alta resolución espacial de gran detalle, pero con mucha mayor incertidumbre. Adicionalmente, se debe considerar como elemento

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adicional, la “confianza” que se tenga en los escenarios que se generen, así como la transformación de variables básicas de los modelos a elementos que apoyen el entendimiento del significado de cambio climático en los diversos sectores vulnerables a extremos climáticos. El trabajo de proyecciones o escenarios de cambio climático se puede desarrollar con las capacidades existentes en diversas instituciones del país, previa capacitación sobre filosofía de reducción de escala de las proyecciones globales.

ii) Procesos Cuando se analice la calidad de las simulaciones con modelos numéricos se debe pensar en los procesos que resulten más importantes para determinar el clima de México. Entree los procesos en los cuales se debe poner especial atención se encuentran:

• flujos superficiales de calor (oceánicos y terrestres) • transporte de humedad atmosférica (horizontal y vertical) • cambios en el uso del suelo • radiación y física de nubes • interacción de procesos (SSTA-ondas del este-pulsos de humedad)

Dichos procesos físicos constituyen los elementos que pudieran ser clave en mejorar la simulación de los modelos. Evidentemente, las mejoras que se realicen en parametrizaciones en la Física de cada uno de los elementos mencionados dependerá de trabajo teórico, trabajo de campo (experimentos), y pruebas en modelos. Tal procesos tomará varios años pues la capacidad existente en la comunidad científica mexicana en la parte de mejora de parametrizaciones es relativamente baja (poca gente, poca experiencia). El trabajo en grupo con participación de investigadores internacionales y la formación de cuadros en estas líneas resulta fundamental si se espera mejorar algún modelo en su simulación de procesos.

iii) Escalas de interés Para el trabajo con modelos se sugiere considerar escalas de tiempo que vayan de mensual a tendencias de muy largo plazo relacionadas con cambio climático. Así por ejemplo, se consideran elementos con escalas de tiempo de meses como:

• El ciclo anual del clima por regiones • La canícula, como parte del ciclo anual • La formación de la corriente en chorro de bajos niveles del Caribe o del Golfo de

California • La actividad de ondas del este o de huracanes • El Monzón Mexicano • La probabilidad de ondas cálidas (primavera-verano) y frías (invierno)

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En escalas de tiempo interanual (variabilidad) se deben considerar: • Los Impactos de El Niño o La Niña en México • La ocurrencia de periodos de sequía • Los efectos de cambios en la humedad del suelo • Los efectos de otras oscilaciones interanuales en la estructura térmica del océano

(oscilaciones en el Atlántico o Mares Intra Americanos) En el largo plazo se debe pensar en las señales de oscilaciones de muy baja frecuencia e incluso en las tendencias de variables básicas o actividad de eventos extremos relacionadas con:

• La Oscilación Decadal del Pacífico • Cambios en el uso de suelo y clima regional (eg. Efecto de Isla de Calor) • Cambio climático por aumento de gases de efecto invernadero

Para algunos de los procesos mencionados, se cuenta con información de campañas especiales que puede ser aprovechada para formular hipótesis que se prueben con modelos del clima. Entre dichos experimentos se debe mencionar: el experimento climático en las albercas de agua caliente, el experimento del monzón de Norteamérica, o las campañas de observación permanente en sitios particulares (torres de observación de flujos, mediciones de circulaciones locales (ciudad), uso de nuevas bases de datos mejoradas (North American Regional Reanalysis)).

iv) Productos para usuarios Uno de los objetivos de un Programa de Modelación del Clima para México debe ser el generar productos que sean de utilidad para toma de decisiones o diseño de políticas de largo plazo, como en el caso de las acciones de adaptación de cambio climático. En este sentido se debe pensar que las necesidades del usuario de información climática van más allá de predicciones o proyecciones de temperatura y precipitación. Por ejemplo, los pronósticos estacionales de invierno requieren de estimaciones de probabilidad de temperaturas mínimas u ondas de frío. Dichos elementos no se encuentran explícitos en centros de pronóstico como International Research Institute (IRI) o Climate Ddiagnostics Center (CDC). Por ello, se deberá trabajar en esquemas que permitan llegar a dichas variables. Con base en la discusión del 2º Taller de Trabajo se tiene que el acoplamiento de los modelos puramente climáticos con modelos de post-procesamiento de información, o con modelos hidrológicos o de rendimiento agrícola es fundamental, siempre y cuando se mantenga el carácter probabilística de las predicciones. En el caso de cambio climático se debe pensar que un escenario o proyección no es un pronóstico como sucede en el caso de predicciones estacionales. Por ello, el postprocesamiento de información de escenarios, o su acoplamiento con modelos hidrológicos o agrícolas requiere de un entendimiento de la filosofía con la que se deben

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trabajar escenarios de cambio climático con fines de toma de decisiones, de posturas ante Convenciones o de acciones de adaptación y reducción de vulnerabilidad. Así, es necesario trabajar en variables que resultan de interés como son:

- Temperaturas extremas - Probabilidad de eventos extremos (lluvias intensas, huracanes) - Sequía - Humedad en el aire - Niveles de ventilación para calidad del aire - Posibilidades de inundación - Probabilidad de rebasar umbrales climáticos en sectores como salud, agricultura o

agua. - Otros

Dichos productos específicos permitirán pasar a estimación de otros productos no climáticos como son:

- Disponibilidad de agua - Rendimientos agrícolas - Confort humano - Riesgo de enfermedades transmitidas por vectores - Demandas de energía - Otros

vi) Necesidades (Infraestructura)

El desarrollo del Programa requerirá sin duda reforzar las capacidades de los grupos dedicados a la modelación del clima. Será esencial trabajar en los siguientes puntos: Mejora en equipo de cómputo (clusters, almacenamiento). En la actualidad son pocos los grupos que trabajan con sistemas de supercómputo o que han implementado un sistema de cluster con más de cuatro procesadores. En gran medida, no se ha avanzado en esta dirección por falta de presupuesto para la compra de tales equipos, o limitaciones técnicas para hacer funcionar estos sistemas. En este sentido, la adquisición de modernos equipos de cómputo debe complementarse con apoyo de especialistas en la materia que lleven a implementar en forma adecuada los sistemas o modelos por utilizar. Esto permitirá al científico concentrarse en los aspectos del análisis del modelo en sí, y sus hipótesis y experimentos en los temas mencionados anteriormente. Los sistemas de supercómputo o los clusters para procesamiento con alto rendimiento requieren de software especializado para hacer funcionar los modelos de simulación del clima. Aunque algunos grupos han avanzado en la materia, se requiere que en los centros de investigación trabajando en modelación del clima se disponga de capacidades técnicas similares, en este caso cómputo y el software correspondiente.

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Por otra parte, el trabajo de un grupo con participantes de diversas instituciones de México y el extranjero requiere de mecanismos de comunicación avanzados. El avance en esta materia implica el disponer de comunicación por Internet de alta velocidad como la que ofrece Internet 2. A la fecha, la UNAM es una de las instituciones que ya cuenta con tal capacidad, pero se tendrá que trabajar con instituciones y grupos de provincia en generar sistemas de comunicaciones similares con la finalidad de poder compartir no sólo correos electrónicos, sino grandes bases de datos e incluso sistemas de visualización simultáneos que permitan la discusión de resultados del trabajo en materia de Modelación del Clima.

v) Bases de Datos

Un elemento de gran importancia en el establecimiento de un programa de Modelación del clima es el de disponer de bases de datos completas y confiables. Dicho planteamiento genera una serie de preguntas sobre la calidad, cantidad, disponibilidad o variedad de las bases de datos. La situación actual es que existen fuentes y bases de datos dispersas, algunas disponibles por Internet y algunas otras sólo en papel. Se les ha identificado, y se sabe que tienen algunas limitaciones como por ejemplo datos incompletos, no control de calidad, etc. En un año, el Programa deberá elaborar tablas meteorológicas, terrestres y oceanográficas que contengan la lista de bases de datos conocidos y cuyas columnas clasifiquen las siguientes categorías

a) grado de procesamiento 1 al 5. 1 para datos en malla que ya estén listos para realizar verificación con los modelos. 5 para los datos que todavía estén en papel.

b) las variables c) disponibilidad incluyendo contactos-instituciones y direcciones en Internet. d) se van aumentando columnas de acuerdo a las necesidades y condiciones

Estas tablas proporcionará una guía a los encargados de los modelos para poder decidir cuál base de datos usar en la evaluación y si requiere trabajar en aquellas que todavía no están bien procesadas. Se recomienda hacer respaldos de algunas bases de datos disponibles en internet y hacer disponibles aquellas que se encuentren en disco. Se sugiere realizar una intercomparación de bases de datos para asociar la incertidumbre a ciertos procesos detectados en los datos denominados como observaciones. El resultado de este estudio daría una medida de las variaciones que se tienen de una base de datos de variables dadas a otra. El Grupo del Centro de Ciencias de la Atmósfera de la UNAM pondrá en línea las bases de datos de precipitación y temperatura mensuales, así como una lista de los sitios que ofrecen información equivalente (eg. IRI, CDC-NOAA, U. Washington, etc.). Se considerará la posibilidad de que la Comisión Nacional del Agua ponga a disposición del Público la base de datos del Sistema CLICOM mejorada que incluye los datos de

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estaciones tanto meteorológicos como de caudales, niveles de presas, etc. Dicha base de datos es resultado de los trabajos del Programa de Mejoramiento del Agua (PROMA) pero aun no es claro cómo se puede acceder a dicha información. En la parte meteorológica contiene información similar al ERIC II o al CLICOM pero los valores han sido revisados con un cierto control de calidad. Un resumen de datos disponibles incluye: TABLA 5 INSTITUCIÓN DATOS PERIODOS IRI Bases de datos meteorológicos Diversos Servicio Meteorológico Nacional Datos de superficie

Radiosondeos Otros datos

Periodo largo

Climate Diagnostic Center (CDC) Diversas fuentes de datos, principalmente de reanálisis

Diversos

Nacional Climate Data Center (NCDC) Diversas fuentes de datos. Especialmente estaciones de superficie

Periodos largos

CCA-UNAM Reanálisis de parámetros de superficie en mallas

Periodos largos

DDC-IPCC Datos de superficie para evaluación de cambio climático

Periodo largo

Universidad de Washington (JISAO) Varias bases de datos globales en mallas

Periodos largos

Otras fuentes en Estados Unidos (Academia)

Otras fuentes en México (CFE, INE, Gobiernos Estatales, Inst. Geografía, Sría. Marina)

Diversos. Uso de suelo y cambios.

vi) Verificación y evaluación

Las medidas de verificación ideales son las de ensamble. En un primer año se pueden utilizar algunas evaluaciones de modelos existentes (eg. IRI). Conforme los grupos mexicanos trabajen en el desarrollo de productos a la medida de las necesidades del usuario, se puede planteará el utilizar otros esquemas de evaluación, siempre en el marco de un esquema de resultados probabilísticas. Las medidas de evaluación que pueden utilizarse son: el score de brier, evaluaciones multivariadas en las que se evalúen (los resultados de los modelos) precipitación, temperatura, vientos. Para lo anterior se requiere implementar una serie de corridas, con uniformidad de formatos. Se espera utilizar la mayoría de los modelos listados anteriormente y hacer una evaluación de cada uno de ellos, así como del ensamble. El procedimiento puede

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compararse con el presentado por IRI en su página de evaluación. A diferencia de este sitio de Internet, se trabajará en la evaluación de parámetros más allá de la precipitación y la temperatura promedio. El trabajo de evaluación debe llevar a determinar cómo cada modelo responde (sensibilidad) a los procesos físicos considerados y ver cuál modela mejor cada uno de ellos. De igual forma se procederá para analizar un fenómeno o sistema particular de los listados, como son ciclo anual, canícula, El Niño, las sequías, etc. Al final, se debe construir una tabla en la que se presenten las características principales de cada uno de los ensambles de los modelos versus la evaluación de los procesos. La evaluación de casos extremos se hará a través de tablas de contingencia. En el corto plazo no se pueden resolver problemas que involucren alta resolución. Sin embargo, una vez determinada la predictibilidad del sistema se procederá a definir la máxima resolución espacial con la que se pueden construir predicciones climáticas. Al considerar las diferentes bases de datos disponibles se encuentra que existe gran cantidad de información, útil para validar modelos y para llevar al cabo estudios de procesos. Las fuentes de datos son suficientemente amplias y accesibles como para realizar diagnósticos de procesos, evaluación de predicciones estacionales de clima y estudios particulares de cambio climático (ejemplo: tendencias del clima, detección de cambio climático). El trabajo requiere desarrollar capacidad de análisis en los grupos, con el fin de determinar y explicar las variaciones en parámetros clave para determinados sectores interesados en clima. Por ejemplo, es necesario convertir información climática en diagnósticos de impactos de extremos en la disponibilidad del agua. Finalmente, se deben diseñar estrategias para obtener una evaluación del impacto de la información climática entre el sector de usuarios. Existen metodologías para obtener estimaciones del valor de la información, sea ésta en un sentido económico o social. Dicha evaluación resulta fundamental cuando se desea que se implementen programas de largo plazo en materia de clima, predicciones y proyecciones.

vii) Educación (generación de capacidad) Un primer diagnóstico de la capacidad que existe en el país en el campo de la modelación del clima lleva a concluir que no hay formación de meteorólogos con esta especialidad porque en general, los responsables de su formación, ya sea en la licenciatura o en el posgrado, rara vez cultivan ese campo. Es poco lo que se trabaja en materia de educación en determinar qué son los modelos, en generar experiencias sobre su uso, o en entender su complejidad (de modelos simples a modelos del sistema climático global). En términos de formación de meteorólogos se tiene la Licenciatura en Ciencias Atmosféricas de la Universidad Veracruzana. Sin embargo, los alumnos poseen poca o nula formación en el campo de la modelación o en el de uso de modelos climáticos.

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En la Facultad de Ciencias de la UNAM, desde 2001se desarrolla un plan de estudios de Física, con materias por paquetes, donde existe la opción de formarse en Ciencias de la Tierra, en combinación con otras áreas. Si bien en algunos casos se habla de modelos, es poco lo que en realidad se trabaja con ellos. Otras carreras en la UNAM, como la de Ingeniería Geofísica, también presentan la opción de especialidad en Ciencias de la Atmósfera, pero con poco tratamiento de modelos. Carreras de Física en el país, como en Puebla, San Luis o Sonora, no contemplan la formación de científicos atmosféricos. Se sugiere por tanto, recomendar que en esas licenciaturas incluir materias con énfasis en el uso de modelos del tiempo y el clima, para fortalecer el campo de la modelación climática El Posgrado, como el de Ciencias de la Tierra en la UNAM, es quizá una de las pocas oportunidades en donde los alumnos aprenden modelación del clima, o al menos entran en contacto con modelos de la atmósfera. En este sentido, dicha opción es la fuente más importante de formación científicos en modelación. Aun así, es en las instituciones de investigación del extranjero en donde los científicos que trabajan con modelos se han formado. Hay numerosos profesionales formados en el uso del Modelo Termodinámico del Clima. Habría que dar seguimiento de dichos egresados y analizar sus actividades presentes. Hay muy poca formación de especialistas en materia de aprovechamiento de información climática. En algunos casos, los tomadores de decisiones de sectores adquieren conocimiento en forma autodidacta o con base en experiencia personal en el campo de trabajo. En este sentido se debe trabajar en generar capacidad para llevar el Programa de Modelación a un terreno en donde no sólo se trabaje en aspectos científicos sino que se definan metodologías de aprovechamiento de información climático. Los capacitados en estos campos se incorporan a centros de investigación, o a instituciones que requieren información climática, como AgroAsemex, Secretaría de Marina, e incluso se van al extranjero (EU, Panamá, etc.).

viii) Comunicación de información climática Los esquemas para comunicar los diagnósticos-pronósticos de clima son reducidos. El SMN da pronósticos de tiempo, clima, concentrándose en precipitación y temperatura. En este sentido hay más instituciones que generan información, aunque de manera no oficial: CCA, CICESE, Marina, CFE, INIFAP. El INIFAP (Dr. Tiscareño) constituye un ejemplo de usos de comunicación y usos de información, pues a partir de los pronósticos climáticos se toman decisiones en la agricultura, pronosticando cosechas. Dicha información se lleva a niveles de toma de decisiones sobre el manejo de granos en el país. La experiencia de estos actores clave es importante para un programa de educación. Otras experiencias de comunicación de la información incluyen los Foros de Predicción del Clima. Estas reuniones deben llevar a establecer un proceso de comunicación de

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información climática obtenida a partir de los modelos. Se debe poner especial interés en definir formas de usos de información, pues no hay lo que se puede considerar madurez sobre qué hacer con las predicciones y resultados de modelos. Los mayores problemas surgen cuando se trata de interpretar los pronósticos a nivel regional, pues con frecuencia no sólo se habla del aumento de la incertidumbre en los pronósticos cuando se trabaja en escalas espaciales regionales. En México se ha trabajado en diversos estados en materia de comunicación. Sin embargo, poco se hace por analizar esquemas de comunicación como el planteado en el Primer Foro de Predicción Climática en materia de Comunicación de Pronósticos y los Medios de Comunicación (presentación de Ana Rosa Moreno). Una posible salida a la comunicación de la información es la de aprovechar los Foros de Predicción Climática tanto en el lugar sede, como en los sitios Web que difunden los resultados del evento. Ahí se puede definir con más precisión elementos de la información climática como son: diferencias en metodologías de predicción, discusión, para la interpretación del pronóstico, alcances y limitaciones de un pronóstico, fuentes de información adicional, etc. Para alcanzar dicho objetivo es necesaria la experiencia de comunicólogos, científicos sociales y ciencias atmosféricas. Se han desarrollado Diplomados en diversas instituciones dirigidos a comunicadores sobre el tratamiento de algunos temas científicos. Las experiencias de tales estrategias de generación de capacidades y formación de especialistas en comunicación de información climática deben aprovecharse. Otros foros donde se debe discutir y analizar el problema de comunicación de información climática lo constituyen: las reuniones anuales de la UGM, la OMMAC, y Talleres internacionales de trabajo en la materia. Ejemplos de otros países, como Colombia o Chile podrían servir como guía para establecer una estrategia de comunicación de información climática.

ix) Usos de información del clima Hoy en día es claro que en México se toman decisiones basadas en pronósticos de clima. Un ejemplo es AGROASEMEX, Agricultura (SAGARPA). Sin embargo, no se ha documentado (al menos en términos de información de los asistentes al Taller) cómo dichos usos de información del clima han impactado a los sectores. Para hacer un mejor uso de la información del clima, se deben realizar estimaciones de vulnerabilidad – riesgo por sector, para verdaderamente establecer que el manejo de riesgo es el esquema que define el valor de la información. Muchos de los trabajos en la materia de manejo de riesgo climático deben ser desarrollados. Los diagnósticos y monitoreo del clima, llevan a ahorros cuando se trabaja en planeación. De acuerdo a datos de la OMM la planeación en el campo de la Meteorología para en razón de 8 a 1. Con respecto a la información sobre cambio climático, ésta se debe ir introduciendo a los medios de difusión – comunicación. Una estrategia adecuada es hablar de variabilidad y

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cambio climático como información con alto valor económico, cuando se comienza a pensar en prevención o adaptación. Requerimientos Financieros Un programa como el aquí propuesto requerirá de inversión en los grupos de investigación existentes y en la generación de capacidades científicas, técnicas y de cómputo. Baste pensar en el número de investigadores en México que pueden responder a las demandas del programa para darse cuenta de que será necesario de al menos duplicar el número de científicos trabajando en este campo, aumentar el número de estudiantes participando en proyectos, y reforzar las capacidades técnicas y de cómputo para poder alcanzar niveles que resulten en verdaderos productos climáticos de valor. La inversión en este campo dista mucho de ser, ya no digamos la de países avanzados, sino incluso la de algunos países en vías de desarrollo. Tómese como ejemplo la calidad de la información generada en Brasil y la utilidad que representa el contar con una masa crítica en el campo de la Dinámica y Modelación del Clima. Algunas estimaciones preliminares desarrolladas por la OMM establecían que un Sistema de Información Climática, incluyendo componentes de Fortalecimiento Institucional, Desarrollo Científico, Generación de Capacidades y Esquemas de Aprovechamiento de Información tendría en su forma ideal un costo de alrededor de cuatro millones de dólares en un periodo de tres años. Dado que la presente propuesta responde a aproximadamente la mitad de los elementos considerados en el Sistema de Información Climática propuesto por la OMM, la inversión para los próximos tres años deberá ser al menos veinte millones de pesos, si se cuenta con la participación de los científicos listados en la Tabla 1. Los costos corresponden esencialmente a:

1. Proyectos de investigación que respondan a las preguntas planteadas 2. Programas de capacitación de científicos 3. Programas de capacitación entre usuarios de información climática y tomadores

de decisiones 4. Infraestructura de cómputo 5. Mecanismos de comunicación y valoración del impactos de la información

climática De darse la inversión en el Programa, se espera que sus resultados comiencen a ser visibles después de uno o dos años de trabajo bien coordinado. Para ello, se propone considerar una Dirección Técnica del Proyecto y un Comité de Seguimiento que informe sobre los avances de los Grupos participantes. Según se establece en diversos organismos internacionales, como la OMM, los programas de capacitación, prevención y planeación pueden pagar al país que invierte en una razón de 6 a 1. Es por ello que las instituciones afectadas por extremos en el clima o interesados en la materia deben considerar la inversión en el tema.

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Como posibilidades de financiamiento se consideran:

- CONACYT a través de las convocatorias de Ciencia Básica, Fondos Mixtos y Sectoriales o CONACYT-NSF

- Comisión Nacional del Agua - Secretaría de Agricultura - SEMARNAT - Secretaría de Gobernación (Coordinación de Protección Civil) - Instituciones internacionales (IAI, TWAS, GEF, etc.)

En todo caso, el establecimiento de programas de colaboración internacional con instituciones trabajando en el tema será crucial para el éxito del programa. En una primera etapa, existe el compromiso del INE de apoyar financieramente el Programa de Modelación del Clima para México. De igual forma, el Centro de Ciencias de la Atmósfera se compromete a buscar financiamientos para echar a andar dicha iniciativa y mantener el momento alcanzado hasta ahora. Conclusiones El trabajo de los Talleres para un Programa de Modelación del Clima debe resultar en la integración de:

i) Una propuesta científica que describa los problemas científicos a tratar con el Programa

ii) Una estrategia de implementación del Programa que considere los elementos de Modelos, datos, evaluación, comunicación, generación de capacidades y usos de información del clima

Para ello se propone un plan de trabajo a seis meses que concluya con Propuestas de Proyecto en las líneas de relevancia del Programa. Dicho plazo debe coincidir con el llamado de Proyectos para Fondos Sectoriales y Mixtos como CONACYT – SEMARNAT. Los documentos de Plan Científico y Plan de Implementación sentarán las bases de las propuestas. Al mismo tiempo, se propone trabajar en colaboración con el INE para que entre los temas de interés de las llamadas a proyecto se asignen recursos financieros para que las propuestas del Programa de Modelación del Clima sean apoyadas en toda su dimensión. Por parte de los investigadores, se adquieren compromisos de colaborar en la Redacción de los Planes Científico y de Implementación para que dichos documentos estén listos con suficiente anticipación a los llamados de proyectos correspondientes. Se propone la realización de un Taller de Trabajo en Xalapa, Veracruz para el mes de marzo o abril cuyo objetivo principal será:

i) Revisar los documentos de Plan Científico y de Trabajo

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ii) Presentaciones de avances en la Materia de Modelación y usos de información climática

iii) Estrategia para financiar el Programa iv) Pasos a dar en los años siguientes

Así, los compromisos adquiridos por los participantes a la reunión incluyen:

DATOS COORDINADOR: ARTEMIO GALLEGOS ATMOSFERA MATIAS

MÉNDEZ VICTOR MAGAÑA

JORGE AMADOR TTE. CABALLERO

MIGUEL CORTEZ

HENRY DÍAZ, ROSA MORALES

OCÉANO ARTEMIO GALLEZGOS

JORGE ZAVALA

GERARDO LIZANO

JULIO GALLEGO

SUPERFICIE INE BALDEMAR MENDEZ

MODELOS COORDINADOR: VÍCTOR MENDOZA

CCM3, CAM3 JOSÉ LUIS PÉREZ

BOB TOMAS MARTIN MONTERO

JORGE AMADOR

MALAQUIAS PEÑA

MARTIN MONTERO

ISMAEL PÉREZ, LUIS FARFAN, CARLOS GAY

OCÉANO JORGE ZAVALA

ELBA VILLANUEVA

ALEJANDRO PARÉS

HIDROLÓGICO BALDEMAR MISAEL URIBE RICARDO PRIETO

RENDIMIENTOAGRÍCOLA

CECILIA CONDE

ANA ROSA BEATRIZ PALMA

REGCM, MM5 TEREZA CAVAZOS

ROSI PORFIRIO EDGAR CHRIS WATTS

ALEJANRO ZITÁCUARO

LUIS FARFAN

RENE LOBATO

ESCENARIOS ADALBERTO TEJEDA

VÍCTOR MAGAÑA

MARTIN MONTERO

EVALUACIÓN COORDINADOR: ERNESTO CAETANO MALAQUÍAS PEÑA, BERTA ODA, ERIC ALFARO, LAURA, TOMÁS MORALES

EDUCACIÓN COORDINADOR: RENÉ GARDUÑO BEATRIZ PALMA, ADALBERTO TEJEDA, AGUSTÍN MUHLIA, ELBA VILLANUEVA, INE, TTE. CARACAS, BERTA ODA

COMUNICACIÓN Y USOS COORDINADORAS: CAROLINA NERI, ROSALBA (COLMEX) MIGUEL CORTEZ, INE, IRI, CARLOS GAY, HENRY DÍAZ, VIRGINIA GARCÍA, TTE. CABALLERO

Los pasos inmediatos en la realización del Programa incluyen: ACTIVIDAD 1. Informe final (diciembre) 2. Plan científico (febrero) 3. Plan de implementación (febrero) 4. Taller de Trabajo (marzo o abril) en Xalapa 5. VAMOS, CONACYT, SEMARNAT (junio)

2º. Informe del Proyecto

EVALUACIÓN DE MODELOS Y CONSTRUCCIÓN DE CAPACIDADES PARA LA EVALUACIÓN DE LA VULNERABILIDAD AL CAMBIO CLIMÁTICO

elaborado por

Víctor Orlando Magaña Rueda Coordinador del Proyecto

Centro de Ciencias de la Atmósfera Universidad Nacional Autónoma de México

Informe del Taller realizado en el Centro de Ciencias de la Atmósfera

Universidad Nacional Autónoma de México

el 17 de septiembre del 2004

elaborado para la

Dirección General de Investigación sobre la Contaminación Urbana, Regional y Global

del Instituto Nacional de Ecología de la

Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales

México

Septiembre 2004

Introducción

Como se analizó en el 1er Informe del Proyecto, los grupos dedicados a la modelación numérica del clima, su variabilidad y sus cambios, son relativamente pequeños por lo que es necesario trabajar a escala nacional en conjunto con la finalidad de constituir una verdadera masa crítica en la materia. Con el fin de iniciar el trabajo en esta dirección se estableció como segundo paso del presente proyecto, la realización de un Taller de Trabajo con expertos de México para discutir cómo establecer un Programa de Modelación del Clima de interés nacional, así como para analizar las necesidades de los investigadores para generar información climática de utilidad entre aquellos encargados de planear y tomar decisiones usando pronósticos o escenarios climáticos.

El Taller tuvo por objetivo el analizar las capacidades existentes a nivel nacional en materia de modelación del clima y dar los primeros pasos hacia la construcción de un Programa de Modelación Numérica del Clima. Específicamente, durante el Taller se analizó cómo a partir de los trabajos que vienen realizando diversos grupos participantes se puede generar información en el contexto de trabajo internacional como los programas CLIVAR (Climate Variability and Predictability Research Program) o IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Para ello se consideró la participación de instituciones académicas y de investigación, así como la de algunos expertos de organismos oficiales interesados en modelación del clima, como el Servicio Meteorológico Nacional (SMN) de la Comisión Nacional del Agua (CNA).

Uno de los puntos importantes del Taller fue también el proponer mecanismos y estrategias de colaboración con grupos de otros países interesados en problemas de modelación del clima, quienes pudieran aportar ideas de cómo generar un Programa de Modelación del Clima. Agenda y participantes

La agenda del programa consideró que la mitad del Taller permitiera a los expertos nacionales exponer la investigación que vienen realizando en materia de modelación del clima. Aunque los temas por tratar son extensos, se decidió asignar sólo un día para este primer Taller, dado que los tiempos para muchos de los grupos eran limitados. Sin embargo, en un día fue posible discutir los elementos esenciales del Programa y considerar compromisos por parte de los asistentes.

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Agenda del Taller sobre

Un Programa de Modelación de Variabilidad y Cambio Climático

Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM

17 de septiembre de 2004 Hora Tema 9:00 – 9:05 Bienvenida por Dr. Víctor Magaña (Coordinador del Proyecto) 9:05 – 9:15 Presentación de participantes 9:15 – 9:30 Logística y objetivos del Taller (Víctor Magaña) 9:30 – 10:00 Sobre la modelación numérica de la Atmósfera: algunos aspectos de

variabilidad y cambio climático (Ernesto Caetano) 10:00 – 10:30 Modelación en el IMTA (José Luis Pérez, Ricardo Prieto, Martín

Montero) 10:30 – 10:45 Modelación en el Grupo de Teoría del Clima CCA - UNAM (Víctor M.

Mendoza) 10:45 – 11:00 Receso para café 11:00 – 11:15 Modelación del clima regional en CICESE (Tereza Cavazos) 11:15 – 11:30 Modelación en el Servicio Meteorológico Nacional (V. Davydova) 11:30 – 11:45 Modelación para el océano (Jorge Zavala y Artemio Gallegos) 11:45 – 12:00 Modelación de la componente hidrológica (Baldemar Méndez) 12:00 – 12:30 Pronóstico operativo y predictabilidad (Malaquías Peña) 12:30 – 13:00 Disponibilidad de datos y validación de modelos (Juan Matías Méndez) 13:00 –14:00 Discusión general (situación de la modelación climática en México) 14:00 – 15:30 COMIDA 15:30 – 16:00 Un programa de modelación del clima para México 16:00 – 16:30 Generación de capacidades para Modelación 16:30 – 16:45 Receso para café 16:45 – 17:15 Mecanismos de colaboración con el extranjero en materia de modelación17:15 – 17:45 Compromisos de participación en el Programa.. 17:45 Conclusiones y Fin del Taller Los invitados a participar en este Taller incluyeron a investigadores de diversas partes de la República Mexicana. Son tres los grupos que esencialmente dominan la escena de la modelación numérica del clima en México: el Centro de Ciencias de la Atmósfera (CCA) de la UNAM, el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua (IMTA), y el Centro de Investigación Científica y de Estudios Superiores de Ensenada (CICESE). Se incluyó la participación del Servicio Meteorológico Nacional (SMN) como entidad responsable de emitir información climática, así como la de la Universidad Veracruzana (UV) – Xalapa y la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla (BUAP), por ser ambas instituciones académicas en donde se forman estudiantes con potenciales intereses en el trabajo de Dinámica del Clima, que pudieran incrementar a futuro las capacidades en esta disciplina. Finalmente, se invitaron estudiantes de Doctorado mexicanos que están por terminar o han

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terminado trabajos en materia de Modelación del Clima. Dos de ellos recibieron la invitación: Misael Uribe, de la Universidad de Arizona, y Malaquías Peña (National Centers for Environmental Prediction - NCEP), quien desafortunadamente no pudo asistir. La lista completa de asistentes se presenta en el Apéndice. Desarrollo del Taller El Taller inició con bienvenida para los participantes por parte de Víctor O. Magaña, coordinador del presente proyecto, explicando los principales objetivos de la propuesta. Así, se expuso que: El interés por participar de forma más activa en las actividades científicas relacionadas con el análisis de la Variabilidad y el Cambio Climático ha llevado a proponer estudios más detallados para el caso de México. (CLIVAR, IPCC, Foros de Predicción Climática) Para realizar estos estudios, el uso de modelos numéricos resulta de primordial importancia. Sin embargo, son pocos los grupos que hacen uso de estas herramientas para analizar problemas específicos del clima mexicano y sus cambios, por lo que resulta necesario difundir su uso a través de la capacitación de científicos en el tema. Las presentaciones iniciaron con un resumen del primer informe presentado al Instituto Nacional de Ecología (INE) sobre el presente proyecto. Los puntos tratados fueron básicamente: i) evolución de la modelación numérica y el pronóstico del clima en el mundo, ii) avances de la modelación del clima en México y situación actual y iii) el significado del pronóstico estacional del clima y la generación de escenarios de cambio climático en términos probabilísticos. Este último punto no es ampliamente manejado por lo que se requirió de discusiones posteriores para enfatizar la importancia que tiene en el manejo de información climática. Esencialmente, se trata de aclarar que en las predicciones climáticas o en los experimentos de cambio climático, la condición inicial pierde importancia y son las condiciones de frontera como las anomalías de la temperatura de superficie del mar o las concentraciones de gases de efecto invernadero las que toman relevancia. Este punto llevó a la discusión sobre el significado de predictabilidad del clima, de gran trascendencia al realizar estudios sobre clima en diversas escalas de tiempo. En el CCA-UNAM se ha desarrollado desde hace mucho tiempo el Modelo Termodinámico del Clima (MTC), el cual se utiliza para predicciones estacionales, simulaciones de variaciones a muy largo plazo en el clima (glaciaciones) y experimentos de cambio climático. En la actualidad se trabaja para extender el dominio del MTC a todo el planeta para realizar estudios de variaciones en el clima como son El Niño y la Oscilación Decadal del Pacífico. En el CCA – UNAM también se trabaja con modelos de circulación general como el Community Climate Model Version 3 (CCM3) desarrollado por National Center for Atmospheric Research (NCAR), con el fin de analizar las sequías en la República Mexicana. Aquí también se ha trabajado en la regionalización de salidas de modelos de circulación general para escenarios de cambio climático. Actualmente, el Grupo de Meteorología Tropical se concentra en la utilización de la información climática en

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términos probabilísticos, aprovechando herramientas como MAGICC SCENGEN para la generación de escenarios. Las presentaciones continuaron con los trabajos realizados por el grupo del IMTA, quienes han analizado los factores que afectan las variaciones en el clima del planeta a muy largo plazo. Sus trabajos en materia de modelación del clima incluyen experimentos con el modelo CCM3, que por ser un modelo de código fuente abierto a la comunidad científica del mundo permite mejoras continuas, manteniéndose a la vanguardia entre los modelos de este tipo en el mundo. Entre los usos que han dado al CCM3 se encuentran experimentos sobre el análisis de aerosoles, producto de incendios forestales y el clima. Asimismo, los investigadores del IMTA han implementado el CCM3 para constituirlo en un modelo que permita realizar predicciones estacionales del clima. Entre los experimento de gran relevancia que comienzan a desarrollar están el impacto de los huracanes o las ondas del este en el clima de México. Para ello, aprovecharán los trabajos de varios años con un modelo de mesoescala (MM5) para regionalizar salidas y sembrar vórtices que simulen huracanes. Esta línea de investigación se apoya en estudios de reconstrucciones históricas de la actividad de huracanes en México. En el CICESE se desarrollan trabajos en materia de modelación del clima regional para simular los efectos de frentes fríos y los eventos de precipitación extrema en el noroeste de México. El trabajo desarrollado en estas líneas de investigación apunta a la utilización de modelos de mesoescala para regionalizar salidas de modelos de mayor escala. Desde hace varios años el SMN ha realizado predicciones estacionales del clima, basadas en el método de análogos, con énfasis en predicción de precipitación. Existe sin embargo, interés en desarrollar y usar otras herramientas para este fin, como son los modelos numéricos tipo CCM3. Un elemento de gran importancia en un programa de modelación del clima son los datos y los esquemas mediante los cuales se realizará la validación de modelos como el CCM3 y el MM5. En este sentido, el CCA – UNAM ha desarrollado bases de datos en mallas regulares a partir de los reportes de estaciones meteorológicas, reanálisis y estimaciones de satélite. Entre los primeros trabajos para validar modelos, se cuenta con una comparación entre la climatología del CCM3 y las observaciones, comparando la simulación de eventos extremos como El Niño o mediante la comparación de los modos de variación más importantes obtenidos a partir de la determinación de Funciones Empíricas Ortogonales (EOF) de cada una de las bases de datos. En resumen, las capacidades en materia de modelación del clima en México incluyen: Modelo Termodinámico del Clima (MTC)

CCA - UNAM

Experimentos de Pronóstico del clima, glaciaciones, cambio climático

NCAR Community Climate Model 3 (CCM3)

IMTA CCA-UNAM

Experimentos de variabilidad interanual del clima. Análisis de cambios en el clima por cambios en uso de suelo. Impacto de perturbaciones tropicales en el clima de México

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MM5 CICESE IMTA CCA-UNAM

Experimentos de pronóstico extendido del tiempo Análisis de clima regional Análisis del impacto en el clima debido al cambio en el uso de suelo.

Métodos estadísticos SMN Uso de análogos para predicciones climáticas Manejo de datos y validación de modelos

CCA-UNAM CICESE IMTA

Generación de bases de datos históricas Bases de datos regionales y locales Series de clima por elementos indirectos

Discusión y propuesta de un programa de modelación del clima para México Uno de los principales elementos de discusión fue el referente a la interpretación de las simulaciones a largo plazo, en referencia a pronósticos estacionales del clima o a escenarios de cambio climático. En ambos casos, el tema de predictabilidad y las implicaciones para el uso de modelos climáticos requirió de discusiones de fondo y con seguridad requerirá de un foro específicamente dedicado al tema. En todo caso, ésta es una de las actividades relacionadas con generación de capacidades en el área de modelación del clima. Quedó de manifiesto que un entendimiento de la predictabilidad del sistema climático en México permitirá conocer los alcances y limitaciones de los modelos numéricos del clima como herramienta de planeación y determinación de la amenaza. La determinación de la predictabilidad requiere de modelos numéricos, por lo que las instituciones trabajando con CCM3 u otros modelos de este tipo podrán emprender la definición de tal concepto para el caso de México. Algunos análisis de predictabilidad del clima en México se podrán desarrollar utilizando el MTC dada la facilidad que ofrece en cuanto a la rapidez con que ejecuta los experimentos numéricos. Sin embargo, será necesario extender su dominio globalmente para que pueda incluir procesos propios de las regiones tropicales, de gran importancia en el clima de México. Uno de los temas que debe ser considerado al analizar la predictabilidad del clima es la presencia de huracanes en el Atlántico y el Pacífico, ya que estos sistemas son de gran relevancia al simular la precipitación sobre territorio nacional. La incapacidad de los modelos de circulación general como el CCM3 para simular los huracanes, requerirá de una estrategia especial. Tal investigación se encuentra en marcha en trabajo conjunto UNAM – IMTA. Hay otros procesos de gran relevancia en el clima mexicano y que deben ser simulados con propiedad por los modelos. Con la finalidad de mejorar el entendimiento de su importancia a la hora de considerar la variabilidad interanual del clima o incluso cambio climático. Tal es el caso de las ondas del este o de la corriente en chorro del Caribe. Dichos diagnósticos en la capacidad de los modelos en simular tales fenómenos comienzan a ser abordados por

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investigadores del IMTA. Análogamente, el análisis de frentes y Nortes se puede considerar utilizando modelos numéricos de mesoescala. La validación de los modelos es un aspecto de gran importancia. Para ello debe contarse con bases de datos completas y de calidad que permitan realizar diagnósticos y comparar las simulaciones numéricas que lleven a determinar la predictabilidad. Se tendrá que trabajar con información de superficie de la red meteorológica existente en México y regiones vecinas. De igual forma, se deben diseñar estrategias para la evaluación de las simulaciones y los pronósticos climáticos con la finalidad de determinar los alcances y las limitaciones de los modelos (predictabilidad del clima). Dicho trabajo se encuentra en fase inicial, aún cuando existen en algunas instituciones diseños de validación y evaluación de los esquemas de predicción. Un elemento de gran relevancia, cuando se trata de llevar la información climática (diagnóstico o pronóstico) a un proceso de toma de decisiones, es el presentar los resultados en términos de las necesidades del usuario. Considerando que el agua es considerada elemento de seguridad nacional, gran parte de los esfuerzos en materia de modelación deben convertirse en información sobre la disponibilidad de este elemento. Para ello, se implementarán análisis con modelos hidrológicos que puedan generar escenarios de disponibilidad de agua, incrementando la certidumbre de la predicción climática. Bajo la perspectiva anterior, resulta fundamental estructurar el Programa de modelación del clima para México en

i) análisis de procesos, que tendría por objeto entender fenómenos como impactos de El Niño, la sequía, cambios en eventos extremos y otros, que permitan aumentar la predictabilidad del clima

ii) predicciones de clima estacional y generación de escenarios de cambio climático, dirigidos específicamente a dar respuesta a quienes requieren dicha información, convirtiéndose así en aplicaciones reales.

iii) construcción de bases de datos para validación de los modelos y evaluación de las predicciones estacionales

Finalmente, gran parte del Programa de Modelación del Clima para México, y consecuentemente la determinación de cómo generar capacidades en el área, surgirá de las preguntas científicas que formule la comunidad de modeladores del clima en México. ¿Qué deseamos pronosticar? ¿Qué herramientas podemos usar? ¿Cómo validamos o evaluamos un modelo o la simulación de un proceso? Son sólo ejemplos del tipo de planteamientos que realizaremos. Conclusiones y pasos a futuro Uno de los principales resultados del Primer Taller ha sido el iniciar la formación de una masa crítica por parte de investigadores mexicanos en el campo de la modelación del clima. Los grupos participantes han mostrado gran interés en desarrollar un programa de

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modelación que combine los esfuerzos de diversos grupos en el país para dar respuesta a las demandas actuales de información climática. Se acordó que la estrategia de tres puntos del programa (procesos, pronósticos-escenarios, datos-validación) puede llevarnos a estructurar una verdadera línea de relevancia en el campo de las Ciencias Atmosféricas. Bajo tal premisa, se adquirieron compromisos por parte de los participantes y sus instituciones que pueden resumirse de la siguiente manera: Estudio de procesos mediante modelos del clima El Niño (Impactos en México) Sequías Eventos extremos (ciclones tropicales)

Víctor Mendoza Víctor Magaña Ernesto Caetano Juan Matías Méndez Tereza Cavazos Martín Montero José Luis Pérez Ricardo Prieto Jose Antonio Salinas

CCA-UNAM CICESEIMTA

Simulaciones mediante la combinación de modelos usados en la actualidad

Estudios de predictabilidad Víctor Magaña José Luis Pérez Malaquías Peña

CCA-UNAM IMTA NCEP

Determinación de las escalas espacio temporal de la predictabilidad del clima. Elementos que se pueden pronosticar.

Pronóstico climático estacional José Luis Pérez Ernesto Caetano Miguel Cortéz

IMTA CCA-UNAM SMN

Esquemas que lleven a pronósticos estacionales del clima considerando su carácter probabilístico

Generación de escenarios de cambio climático

Víctor Magaña Tomás Morales Martín Montero

CCA – UNAM IMTA

Uso de salidas de experimentos o de MAGICC SCENGEN para tener escenarios regionales de clima (con incertidumbre)

Bases de datos y Validación de Modelos

Juan Matías Méndez Edgar Méndez Víctor Mendoza Jorge Zavala Tereza Cavazos Miguel Cortéz

CCA-UNAM CICESESMN

Bases de datos disponibles en línea Esquemas de validación de modelos

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Modelos para escenarios de disponibilidad de agua

Baldemar Méndez Víctor Mendoza José Luis Pérez Ricardo Prieto Misael Uribe

I.Ing- CCA- UNAM IMTA U. de Arizona

Conversión de simulaciones o pronósticos climáticos a disponibilidad de agua

Capacitación de meteorólogos

Víctor Magaña Adalberto Tejeda Miguel Cortéz

CCA-UNAM UV SMN

Capacitación y formación de personal en el manejo de información climática

Como acciones inmediatas se ha decidido realizar un segundo Taller de Trabajo por dos días, que incluirá la participación de otros expertos mexicanos, pero también de expertos internacionales interesados en apoyar el Programa de Modelación del clima para México. Algunos de los científicos extranjeros que podrían aportar ideas y expresar interés en estudios de modelación del clima de México y su variabilidad ya han sido identificados. Sin embargo, es necesario establecer contacto más formal con algunos otros para decidir si pueden asistir al segundo Taller. Se ha propuesto que el Taller tenga lugar entre la primera y segunda semana del mes de noviembre del 2004. Aunque el lugar de la reunión no ha sido definido, se propone nuevamente al CCA de la UNAM por la facilidad de llegar a este sitio, y por cuestiones presupuestales. Aun así, se considerará el ofrecimiento de la Universidad Veracruzana de Xalapa para recibir a los interesados en este proyecto. Finalmente, las discusiones comenzaron a plantear algunas de las necesidades técnicas y financieras para inicia un verdadero programa de modelación del clima. Dichas necesidades incluyen el apoyo técnico de expertos en sistemas de cómputo avanzado (supercómputo o cómputo con clusters). Algunos de los primeros pasos incluyen considerar los potenciales apoyos de la sección de supercómputo de la UNAM o del Centro de Supercómputo de San Luis Potosí. Será necesario en todo caso, apoyar a los grupos participantes con fondos para establecer equipos de cómputo (clusters) en donde se pueda realizar la modelación numérica del clima. Una verdadera posibilidad de apoyo se puede tener en los Proyectos con Fondos Mixtos de CONACYT o los llamados de proyectos internacionales como el Instituto Inter Americano para el Estudio del Cambio Global (IAI).

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Apéndice

Lista de participantes al Taller Nombre Institución Correo electrónico

Víctor Magaña Rueda CCA-UNAM victormr@servidor.unam.mx

Ernesto Caetano CCA-UNAM caetano@servidor.unam.mx

Víctor M. Mendoza CCA-UNAM victor@atmosfera.unam.mx

Jorge Zavala CCA-UNAM jzavala@atmosfera.unam.mx

Ismael Pérez CCA-UNAM ismael@servidor.unam.mx

Juan Matías Méndez CCA-UNAM matias@atmosfera.unam.mx

Baldemar Méndez I. Ingeniería-UNAM bma@pumas.iingen.unam.mx

José Luis Pérez IMTA jolperez@tlaloc.imta.mx

Ricardo Prieto IMTA rprieto@tlaloc.imta.mx

Martín Montero IMTA mmontero@tlaloc.imta.mx

José A. Salinas IMTA jsalinas@tlaloc.imta.mx

Jorge Sánchez Sesma IMTA jsanchez@tlaloc.imta.mx

Tereza Cavazos CICESE tcavazos@cicese.mx

Valentina Davydova SMN vdavydova@mailsmn.cna.gob.mx

Miguel Cortéz SMN mcortez@mailsmn.cna.gob.mx

Edgar Misael Uribe U. de Arizona edgar@hwr.arizona.edu