Use of a regional climate model for estimating the subtropical climate in south America far future uncertinties estimation model

Se presenta un análisis de una simulación regional de cambio climático en el sur de Sudamérica para el escenario SRES A2. Con este objetivo, se han preparado dos simulaciones con el modelo regional MM5, una correspondiente al clima presente (1970-1989) y la otra correspondiente al clima futuro (2080-2099). El modelo regional ha sido forzado por el modelo atmosférico de circulación HadAM3H (Hadley Centre). Este trabajo se centra en la evaluación de la capacidad del modelo en representar el clima presente y la señal de cambio climático para el escenario de emisión SRES A2. La performance del modelo regional fue evaluada en términos de valores medios estacionales, evolución temporal del ciclo anual y variabilidad interanual. Las variables estudiadas son la precipitación, la temperatura y algunas variables de circulación en capas bajas. En líneas generales, el modelo MM5 es capaz de reproducir adecuadamente las principales características del clima observado en Sudamérica. La distribución espacial de la temperatura está bien reproducido, sin embargo pueden encontrarse algunos errores sistemáticos, tales como una sobreestimación en el centro y norte de Argentina y una subestimación en las regiones montañosas a lo largo de todo el año. La estructura general de la precipitación y su evolución estacional, también están bien capturadas por el modelo regional; aunque el mismo sobreestima la precipitación en la región andina (específicamente en el centro y sur de Chile) en todas las estaciones del año. La precipitación está subestimada en latitudes tropicales (con el esquema convectivo Grell), sin embargo este esquema convectivo mejora la magnitud simulada por el MM5 en la Cuenca del Plata. El ciclo anual de la precipitación está adecuadamente representado en todas las subregiones analizadas, sin embargo la representación del ciclo anual es mejor para las regiones de La Cuenca del Plata (LPB), Cuyo (CU) y Sureste Pampas (SEP). El ciclo anual de la temperatura también se encuentra bien representado. El análisis de los cambios simulados para el escenario SRES A2 proyectan un aumento de la precipitación en el centro de Argentina, Uruguay y sur de Brasil, particularmente en verano y otoño; mientras que se proyecta una disminución de la misma en todo el dominio para invierno y primavera. Los cambios en la distribución espacial de la temperatura corresponden a un incremento, cuya intensidad está relacionada con la época del año y con la variable seleccionada. Independientemente de la época del año, se proyecta un aumento en la variabilidad interanual de la precipitación para fines de siglo XXI SRES A2 comparada con la climatología de referencia. Mientras que al evaluar los cambios en la variabilidad interanual de la temperatura, se observa un comportamiento diferente. Concluyendo que en el sur de Sudamérica se proyecta una disminución (aumento) de la variabilidad interanual de la temperatura para los meses de verano e invierno (otoño y primavera). En este último caso, las regiones afectadas por dicha tendencia varían de otoño a primavera. En otoño los valores máximos se proyectan en el centro-sur de Chile y Patagonia argentina mientras que en primavera se proyectan en el centro oeste de la República Argentina. Finalmente, se presenta una evaluación muy sintética de la variabilidad interna del modelo regional en escala estacional de un ensamble de tres miembros correspondientes al año 1987. El análisis se ha presentado a través de un estudio de sensibilidad al número de miembros del ensamble, de la distribución espacial y evolución temporal de la variabilidad interna del ensamble. El objetivo de este estudio ha sido cuantificar la incerteza debida a los diferentes estados de inicialización. De los experimentos de sensibilidad al número de miembros, puede concluirse que la variabilidad interna de la precipitación es menor en invierno y primavera comparada con los meses de verano y otoño. Si bien este comportamiento es común en las cuatro marchas analizadas, se observa que al aumentar el número de miembros de un ensamble los valores de variabilidad se restringen a valores determinados, pudiendo mencionar un valor promedio de 5 mm/día para verano y otoño; mientras que magnitudes inferiores a 2.5 mm/día se aprecian en invierno y primavera. En lo que respecta a la temperatura, el rango de variabilidad interna se da entre 0.1 ºC y 1.2 ºC. A pesar de los pocos miembros que componen el ensamble, del estudio se concluye que un aumento de ellos mejoraría la estimación de las incertezas asociadas a la variabilidad interna. Otro punto importante, que ha sido investigado es la relación entre dos factores estudios separadamente. Con dicho propósito, se definieron dos nuevos índices. Uno de ellos relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interanual; mientras que el otro relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interna. A pesar de la breve discusión, la conclusión importante para remarcar es que ambos índices dependen de la variable seleccionada. En el caso de la precipitación, la señal de cambio climático proyectada para el escenario SRES A2 (2080-2099) no parece ser robusta comparada con la variabilidad interanual y con la variabilidad interna del modelo regional MM5. Sin embargo al examinar la señal de cambio proyectada para la temperatura, puede concluirse que la misma es significativa comparada tanto con la variabilidad interanual como con la variabilidad interna del modelo regional. En términos generales, teniendo presente la calidad de la simulación se puede concluir que el modelo regional es capaz de reproducir las características generales del clima en la región, el ciclo estacional, la variabilidad interanual e interna de las variables de superficie. Más allá de lo anteriormente expuesto, el presente estudio de cambio climático provee de valuable información acerca de la performance del modelo MM5 en simular la respuesta del clima a un dado periodo y escenario. Por lo tanto el modelo MM5 es una herramienta de mucha utilidad en la generación de escenarios regionales de cambio climático de alta resolución en el sur de Sudamérica, lo que constituye un interesante punto de partida para elaborar otras evaluaciones con diferentes índices, que no han sido examinados en el presente trabajo de tesis.An analysis of the SRES A2 regional climate change simulation over southern South America is presented here. For this objective, two sets of multidecadal simulations of the present (1970-1989) and future (2080-2099) climate from the regional model MM5 have been performed. The regional model was nested within time-slice global atmospheric model experiments conducted by the HadAM3H model. This work focuses on the evaluation of the capability of the model in simulating the observed climate and the response of the climate to SRES A2 emission scenario. The regional model performance was evaluated in terms of seasonal means, the temporal evolution of the annual cycle and the interannual variability. Precipitation, surface air temperature and low-level circulation patterns have been investigated. Overall, the MM5 model is able to capture the main features of the observed mean surface climate over South America. The observed regional pattern of surface air temperature is well reproduced, although some systematic biases are found, such us an overestimation the centre-north region of Argentina and an underestimation over mountainous regions during all seasons. The broad spatial distribution of the precipitation and its seasonal evolution are well captured; however, the regional model overestimates the precipitation over the Andes region (centre and north of Chile) in all seasons. Precipitation amounts are underestimated at tropical latitudes (with Grell convective scheme), however this convective scheme improves the magnitudes simulated by MM5 model over La Plata Basin. The annual cycle of the precipitation is well captured over all the sub-regions evaluated, however in Plata Basin (LPB), Cuyo (CU) and Sureste Pampas (SEP) are the best reproduced. The annual cycle of temperature is well represented too. The analyses of the simulated changes for the SRES A2 emission scenario reflects an increase of precipitation over center of Argentina, Uruguay and south of Brazil, particularly in summer and autumn; whereas is projected a decrease over all the domain during winter and spring. The changes in the geographical distribution of the temperature correspond to an increase, whose intensity is related to the season and the selected region. Regardless of the season, is projected an increase of the interannual variability of the precipitation in the SRES A2 scenario compared to the current climate. While in the case of temperature the spatial distribution of the changes in standard desviation are quite different. We conclude that over southern South America is projected a decrease (increase) of the interannual variability of temperature for summer and winter (fall and spring). In the latter case, in autumn the maximum values are predicted to be over centre and south of Chile and Patagonia, while in spring are projected onto the west-central Argentina. Finally, we present a short evaluation of internal variability of the model at seasonal scale from an ensemble of three members for the year 1987. Each simulation is different for the others in their initialization. This analysis has been presented through a study of sensitivity to the number of the members of the ensemble, the spatial distribution and temporal evolution of the internal variability of the ensemble. The aim of this study has been to quantify the uncertainty due to different initial conditions. The evaluation of sensitivity experiments to the number of ensemble members, in terms of its annual cycle, suggests that the internal variability of the precipitation is smaller in winter and spring than summer and autumn. Although this behavior is common to the cycles analyzed, we can argue that increasing the number of ensemble members the magnitude of the variability is restricted to certain values. (It can found 5 mm/day in summer and fall, and lower magnitudes than 2.5 mm/day are found in winter and spring). In the case of temperature, the internal variability range is between 0.1 ºC an 1.2 ºC. Despite of the few members of the ensemble, the analysis suggests that an increased of them improves the estimation of uncertainties, due to internal variability. Another important point, which has been investigated is the relation between two metrics studied separately. For this purpose, two indices have been defined. One of them correspond to the magnitude of climate change in relation to interannual varabiality, and the other is the relation between the magnitud of climate change with internal variability. In spite of the brief discussion, the finally conclusion is that these metrics depend on the variable. In relation to precipitation, the magnitude of the climate change projected will not be robust compare to both of them. But in the case of temperature, the evaluation suggests that the warming is robust compare to both variabilities. Overall, taking into account the quality of the simulation, it can conclude that the regional model is capable in reproducing the main general patterns, the seasonal cycle, the interannual and internal variability of surface variables. Apart from that, the present climate change study gives valuable information about the performance of the MM5 model in simulating the response of the climate to a given period and scenario. So, the concluding remark suggests that MM5 model is a useful tool in the generation of regional climate change scenarios of high resolution over southern South America and is an interesting starting point to perform others evaluations with different metrics, that have not been inspected here.Fil:Cabré, María Fernanda. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina

Uso de un modelo climático regional para estimar el clima en Sudamérica subtropical para el futuro lejano. Estimación de incertidumbres del modelo

Se presenta un análisis de una simulación regional de cambio climático en el sur de Sudamérica para el escenario SRES A2. Con este objetivo, se han preparado dos simulaciones con el modelo regional MM5, una correspondiente al clima presente (1970-1989) y la otra correspondiente al clima futuro (2080-2099). El modelo regional ha sido forzado por el modelo atmosférico de circulación HadAM3H (Hadley Centre). Este trabajo se centra en la evaluación de la capacidad del modelo en representar el clima presente y la señal de cambio climático para el escenario de emisión SRES A2. La performance del modelo regional fue evaluada en términos de valores medios estacionales, evolución temporal del ciclo anual y variabilidad interanual. Las variables estudiadas son la precipitación, la temperatura y algunas variables de circulación en capas bajas. En líneas generales, el modelo MM5 es capaz de reproducir adecuadamente las principales características del clima observado en Sudamérica. La distribución espacial de la temperatura está bien reproducido, sin embargo pueden encontrarse algunos errores sistemáticos, tales como una sobreestimación en el centro y norte de Argentina y una subestimación en las regiones montañosas a lo largo de todo el año. La estructura general de la precipitación y su evolución estacional, también están bien capturadas por el modelo regional; aunque el mismo sobreestima la precipitación en la región andina (específicamente en el centro y sur de Chile) en todas las estaciones del año. La precipitación está subestimada en latitudes tropicales (con el esquema convectivo Grell), sin embargo este esquema convectivo mejora la magnitud simulada por el MM5 en la Cuenca del Plata. El ciclo anual de la precipitación está adecuadamente representado en todas las subregiones analizadas, sin embargo la representación del ciclo anual es mejor para las regiones de La Cuenca del Plata (LPB), Cuyo (CU) y Sureste Pampas (SEP). El ciclo anual de la temperatura también se encuentra bien representado. El análisis de los cambios simulados para el escenario SRES A2 proyectan un aumento de la precipitación en el centro de Argentina, Uruguay y sur de Brasil, particularmente en verano y otoño; mientras que se proyecta una disminución de la misma en todo el dominio para invierno y primavera. Los cambios en la distribución espacial de la temperatura corresponden a un incremento, cuya intensidad está relacionada con la época del año y con la variable seleccionada. Independientemente de la época del año, se proyecta un aumento en la variabilidad interanual de la precipitación para fines de siglo XXI SRES A2 comparada con la climatología de referencia. Mientras que al evaluar los cambios en la variabilidad interanual de la temperatura, se observa un comportamiento diferente. Concluyendo que en el sur de Sudamérica se proyecta una disminución (aumento) de la variabilidad interanual de la temperatura para los meses de verano e invierno (otoño y primavera). En este último caso, las regiones afectadas por dicha tendencia varían de otoño a primavera. En otoño los valores máximos se proyectan en el centro-sur de Chile y Patagonia argentina mientras que en primavera se proyectan en el centro oeste de la República Argentina. Finalmente, se presenta una evaluación muy sintética de la variabilidad interna del modelo regional en escala estacional de un ensamble de tres miembros correspondientes al año 1987. El análisis se ha presentado a través de un estudio de sensibilidad al número de miembros del ensamble, de la distribución espacial y evolución temporal de la variabilidad interna del ensamble. El objetivo de este estudio ha sido cuantificar la incerteza debida a los diferentes estados de inicialización. De los experimentos de sensibilidad al número de miembros, puede concluirse que la variabilidad interna de la precipitación es menor en invierno y primavera comparada con los meses de verano y otoño. Si bien este comportamiento es común en las cuatro marchas analizadas, se observa que al aumentar el número de miembros de un ensamble los valores de variabilidad se restringen a valores determinados, pudiendo mencionar un valor promedio de 5 mm/día para verano y otoño; mientras que magnitudes inferiores a 2.5 mm/día se aprecian en invierno y primavera. En lo que respecta a la temperatura, el rango de variabilidad interna se da entre 0.1 ºC y 1.2 ºC. A pesar de los pocos miembros que componen el ensamble, del estudio se concluye que un aumento de ellos mejoraría la estimación de las incertezas asociadas a la variabilidad interna. Otro punto importante, que ha sido investigado es la relación entre dos factores estudios separadamente. Con dicho propósito, se definieron dos nuevos índices. Uno de ellos relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interanual; mientras que el otro relaciona la magnitud del cambio climático con la variabilidad interna. A pesar de la breve discusión, la conclusión importante para remarcar es que ambos índices dependen de la variable seleccionada. En el caso de la precipitación, la señal de cambio climático proyectada para el escenario SRES A2 (2080-2099) no parece ser robusta comparada con la variabilidad interanual y con la variabilidad interna del modelo regional MM5. Sin embargo al examinar la señal de cambio proyectada para la temperatura, puede concluirse que la misma es significativa comparada tanto con la variabilidad interanual como con la variabilidad interna del modelo regional. En términos generales, teniendo presente la calidad de la simulación se puede concluir que el modelo regional es capaz de reproducir las características generales del clima en la región, el ciclo estacional, la variabilidad interanual e interna de las variables de superficie. Más allá de lo anteriormente expuesto, el presente estudio de cambio climático provee de valuable información acerca de la performance del modelo MM5 en simular la respuesta del clima a un dado periodo y escenario. Por lo tanto el modelo MM5 es una herramienta de mucha utilidad en la generación de escenarios regionales de cambio climático de alta resolución en el sur de Sudamérica, lo que constituye un interesante punto de partida para elaborar otras evaluaciones con diferentes índices, que no han sido examinados en el presente trabajo de tesis

Regional climate change experiment over southern South America: Part I: Present climate conditions (1981-1990)

A basic analysis is presented for a series of regional climate change simulations over southern South America that were conducted by the Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA) as a contribution to the Argentinean 2nd National Communication of Climate Change Project. The regional model MM5/CIMA was nested within time-slice global atmospheric model experiments conducted by HadAM3 model. A 10-year control run and two 10-year scenario runs (based on the SRES A2 and B2 emission scenarios) were performed. In this paper we present the analysis of the present-day climate (1981-1990). The main focus is to evaluate the capability of the model in simulating the spatial distribution and the seasonal cycle of precipitation and surface air mean, maximum and minimum temperatures. Overall, the regional model is able to capture the main features of the observed mean surface climate over South America, its seasonal evolution and the regional detail due to topographic forcing. A comparison of seasonal average sea level pressure fields between the regional model and NCEP reanalysis show that the subtropical anticyclones over the Pacific and Atlantic Oceans are slightly shifted poleward, as in HadAM3. The meridional pressure gradient at high latitudes is overestimated with respect to NCEP reanalysis in both, the HadAM3 and the regional model, particularly in winter, being the synoptic activity more intense as well. The observed regional patterns of surface air temperatures (mean, maxima and minima) are well reproduced. Nevertheless, biases are mostly within 3°C, being overestimated over central Argentina and underestimated in mountainous regions during all seasons. Biases in northeastern Argentina and southeastern Brazil are positive during SON and negative in other seasons. In general, maximum temperatures are better represented than minimum temperatures. Nevertheless, warm bias is larger during DJF for maximum temperature and during JJA for minimum temperature, mainly over central Argentina. The broad spatial pattern of precipitation and its seasonal evolution are well captured; nevertheless, there are systematic errors in precipitation amounts, being the bias within 25 %. Particularly, the regional model overestimates the precipitation over the Andes region in all seasons and in southern Brazil during summer. Precipitation amounts are underestimated over the Paraná River basin from fall to spring. Deficiencies in the boundary conditions and surface processes may explain deficiencies in representing precipitation and surface air temperatures. For instance, more intense synoptic activity over the Pacific storm-track region can explain larger amounts of precipitation over the Andes. Moreover, warm bias over central and northern Argentina during DJF is coherent with smaller precipitation amounts, and thus, with soils too dry. Overall, though there are systematic errors in the simulated present climate conditions, we can conclude that the regional model is capable in reproducing the main regional patterns and seasonal cycle of surface variables. Nevertheless, though the length of the simulation is relatively short, it is only possible to draw conclusions about model performance with respect to mean conditions. Moreover, a single realization is not enough in order to build a complete evaluation of the simulation but it allows identifying a degree of confidence of the dynamic downscaling approach for the region. Finally, it is worth to mention that the present reference simulation constitutes the basis to examine the climate change simulations resulting from the A2 and B2 forcing scenarios which are being reported in a separate study..Pages: 429-43

Mean climate and annual cycle in a regional climate change experiment over Southern South America. II: climate change scenarios (2081-2090)

A basic analysis is presented for a regional climate change simulations that were conducted by the Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera (CIMA) as a contribution to the Ar-gentinean 2nd National Communication of Climate Change project. For the driven global model HadAM3P, a 10-year control run and two 10-year scenario runs (based on the SRES A2 and B2 emission scenarios) were made with MM5 regional model. There are few quanti-tative differences between both emission scenarios. The simulated changes are larger for the A2 than the B2 scenario, although with few qualitative differences. In the two scenario runs, the warming in southern Brazil, Paraguay, Bolivia and northeastern Argentina are larger in winter and mainly in spring. In Paraguay, southern Brazil and northern Argentina the warm-ing peaks in spring when it locally reaches 5.5 ° C in the simulation for the A2 scenario. The B2 simulation shows a general increase in precipitation in southern Brazil, Paraguay, Bolivia, Uruguay, northern Argentina and northern Chile, with some decrease patches in precipitation southern Brazil, northern Chile, southern Peru, northwestern and northeastern Argentina and in the Patagonia. The A2 simulation shows a similar geographical pattern of the changes in precipitation, but with more extended areas with decrease in precipitation mainly in Chile. Both simulations show a general increase in precipitation in northern and central Argentina especially in summer and fall and a general decrease in precipitation in winter and spring. In fall the simulations agree on a general decrease in precipitation in southern Brazil. This re-flects changes in the atmospheric circulation during winter and spring. Changes in mean sea level pressure show a cell of increasing pressure centered somewhere in the southern Atlantic Ocean and southern Pacific Ocean, mainly during summer and fall in the Atlantic and in spring in the Pacific. In relation to the pressure distribution in the control run, this indicates a southward extension of the summer mean Atlantic and Pacific subtropical highs.Pages: 325-33