Evaluación de la escorrentía media anual obtenida por fórmulas climáticas y modelos regionales de clima

En regiones en las que no se dispone de un modelo hidrológico correctamente calibrado para estimar la escorrentía, se puede recurrir a la utilización de la escorrentía directa simulada por los modelos climáticos o a la escorrentía calculada a partir de fórmulas climatológicas que emplean variables climáticas básicas como la precipitación, temperatura y radiación solar, simuladas por los modelos regionales de clima (MRC). El presente trabajo compara el comportamiento de la escorrentía directa obtenida por 10 simulaciones de los MRC del proyecto europeo PRUDENCE y la escorrentía media anual calculada a partir de la aplicación de cinco fórmulas climatológicas (Schreiber, Ol’dekop, Budyko, Turc-Pike, Zhang et al.) basadas en el índice de aridez, definido por la relación entre la evapotranspiración potencial y la precipitación. Series temporales mensuales de escorrentía, precipitación, temperatura y radiación solar son generadas a partir de las simulaciones de los MRC en 338 cuencas de España que cubren la totalidad del territorio peninsular, bajo condiciones de clima actual (periodo 1961-1990). La evapotranspiración potencial se obtiene usando el método presentado por Hargreaves. Estas formas funcionales estiman la relación entre la evapotranspiración actual y la precipitación y a través de un balance hídrico se calculan los valores de escorrentía anual. El comportamiento general de las variables climáticas simuladas por los MRC se caracteriza por presentar menor sesgo para precipitación y temperatura que para escorrentía. Empleando estadísticos de comparación se analiza la capacidad que tiene la escorrentía directa y la escorrentía anual calculada a partir de las fórmulas climáticas para reproducir los valores observados de escorrentía natural estimada por el modelo hidrológico distribuido SIMPA en las cuencas españolas. En total se generaron 10 series mensuales de escorrentía directa y 50 series de escorrentía anual basadas en el índice de aridez (cada fórmula climática aplicada a las 10 simulaciones de los MRC). Los resultados muestran que la fórmula de Schreiber produce la mejor aproximación a los valores observados y por tanto minimiza el sesgo predominante en la variable escorrentía. Adicionalmente, estos resultados se validan con las capas de escorrentía media anual de alta resolución proporcionada por la UNH/GRDC (University of New Hampshire/Global Runoff Data Centre) que preservan la exactitud de las medidas de las aportaciones observadas en las principales estaciones hidrológicas de todo el mundo, y que en la actualidad es el “mejor estimador” de la escorrentía terrestre sobre grandes extensiones. En este caso, los resultados muestran también que la fórmula de Schreiber estima mejor los valores de escorrentía anual que la escorrentía directa simulada por MRC.

Influencia del clima y la humedad de suelo en la fenología del crecimiento secundario de encina (Quercus iles Lam.) en un gradiente climático peninsular

La cuantificación del crecimiento de las especies forestales es fundamental para desarrollar una selvicultura basada en criterios técnicos y científicos. El análisis de cómo influyen los factores edafoclimáticos en dicho crecimiento posibilita el paso de modelos de crecimiento estrictamente empíricos a modelos con un mayor componente ecofisiológico, permitiendo un estudio en mayor detalle de las relaciones suelo-clima-planta. Este conocimiento facilita una posterior incorporación a estos modelos de variables estacionales tomados de sensores remotos y estaciones meteorológicas. En este trabajo se analiza la influencia de variables edafoclimáticas en el crecimiento diametral de encina en 4 parcelas situadas en estaciones forestales contrastadas: Villanueva de los Castillejos (Huelva), Olivenza (Badajoz), El Dehesón (Toledo) y Aldehuela de la Bóveda (Salamanca). La toma de datos de crecimiento se ha realizado en el periodo 2006-2010 a dos niveles: (a) de forma continua (intervalo de 15 min) en 4-9 individuos de la parcela mediante dendrómetros electrónicos (DEPFOR, Universidad de Huelva) con resolución de 4 micras y (b) con periodicidad mensual, mediante dendrómetros de banda en 60-100 individuos por parcela. Las parcelas disponen de estaciones meteorológicas ?in situ?.

Modelos para la simulación dinámica del crecimiento y desarrollo de pastos

Este trabajo recoge una revisión de los modelos para la simulación dinámica del crecimiento y desarrollo de los pastos y su utilización con animales en pastoreo. Los modelos son herramientas para la toma de decisiones en la explotación ganadera y para la investigación. Un modelo dinámico es la representación matemática de un sistema pastoral que evoluciona en el tiempo forzado por un conjunto de variables conductoras. La simulación es el proceso de ejecución de un modelo por el cual se obtiene unos resultados sobre el estado de cada componente. Los principales componentes de los modelos son: el clima o meteorología, el suelo, la vegetación, los animales y el gestor o tomador de decisiones. En este artículo se presentan los principales procesos modelados sobre el crecimiento y desarrollo de la vegetación herbácea y leñosa, y también algunos referentes a la ingesta de los animales. El desarrollo de modelos es un proceso iterativo nunca concluso, este tipo de modelos trata de explicar el comportamiento del sistema y por tanto parte de la variabilidad que presenta no llega a ser explicada por el modelo al ser una simplificación del sistema real. Estos modelos de simulación han ido evolucionando desde simples relaciones matemáticas a complejos sistemas de ecuaciones diferenciales que tiene una representación sobre el territorio, llegándose a los modelos multi-agente, donde confluyen en el mismo espacio diferentes tomadores de decisiones, tipos de vegetación y animales. Los modelos son posibles por la existencia de un mejor conocimiento y descripción de los componentes y procesos que aparecen en los sistemas agrosilvopastorales.

Cuantificación de la influencia del clima en el crecimiento del Pinus halepensis en la Península Ibérica

La influencia del clima en la composición, desarrollo y crecimiento de los bosques resulta evidente. En la actualidad numerosos trabajos tratan de analizar el efecto del clima en el crecimiento y la producción de las masas forestales. Estos trabajos, en su mayoría, son modelos de crecimiento basados en procesos, o modelos híbridos, que requieren un conocimiento exhaustivo del ecosistema, lo cual se traduce en la necesidad de cuantificar un gran número de variables, a menudo difíciles de conseguir. Sin embargo, existe también la posibilidad de abordar el estudio con enfoque diferente, más práctico, consistente en la inclusión de variables bioclimáticas en un modelo de crecimiento empírico. Se presentan aquí modelos empíricos para Pinus halepensis, creados a partir de datos del Inventario Forestal Nacional y de la Agencia Española de Meteorología, que demuestran el interés de los índices bioclimáticos en la descripción del efecto del clima en el crecimiento de dicha especie. La comparación de los resultados en tres provincias con características climáticas distintas (Murcia, Navarra y Cataluña) permite concluir que en Murcia, donde la aridez es evidente, el índice de Emberger es el más adecuado para explicar el crecimiento, mientras que en Navarra, donde la precipitación es mucho más abundante, los índices de aridez no resultan interesantes, siendo la evapotranspiración potencial la variable climática más explicativa. En Tarragona, con condiciones climáticas intermedias entre las de ambas provincias, los índices que mejor funcionan son aquellos que combinan efecto de temperatura y precipitación.

Protocolo de análisis de la vulnerabilidad futura de los ecosistemas forestales en los territorios ante los impactos potenciales del cambio climático mediante la proyección de los modelos de distribución de especies bajo escenarios futuros de cambio climático

Este documento forma parte de una serie de entregas realizadas en el marco del proyecto CLIMIFORAD, financiado por el BANCO INTERAMERICANO DE DESARROLLO, y por la UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID. En este documento se presenta el procedimiento de análisis de la vulnerabilidad futura de los ecosistemas forestales ante los impactos potenciales del cambio climático, mediante la proyección de los modelos de distribución de especies bajo escenarios de clima futuro, y la evaluación de su sensibilidad frente al cambio climático. Dicha sensibilidad es estudiada mediante diferentes índices que relacionan los cambios en la superficie de distribución actual y futura. El conocimiento de La sensibilidad de las especies vegetales ante el cambio climático, permite caracterizar la vulnerabilidad de los ecosistemas de los territorios seleccionados por el proyecto CLIMIFORAD.

Desarrollo de un método estadístico para la generación de escenarios climáticos de alta resolución a partir de simulaciones de baja resolución de Modelos de Circulación General: aplicación a España

Esta tesis doctoral presenta el desarrollo, verificación y aplicación de un método original de regionalización estadística para generar escenarios locales de clima futuro de temperatura y precipitación diarias, que combina dos pasos. El primer paso es un método de análogos: los "n" días cuya configuración atmosférica de baja resolución es más parecida a la del día problema, se seleccionan de un banco de datos de referencia del pasado. En el segundo paso, se realiza un análisis de regresión múltiple sobre los "n" días más análogos para la temperatura, mientras que para la precipitación se utiliza la distribución de probabilidad de esos "n" días análogos para obtener la estima de precipitación. La verificación de este método se ha llevado a cabo para la España peninsular y las Islas Baleares. Los resultados muestran unas buenas prestaciones para temperatura (BIAS cerca de 0.1ºC y media de errores absolutos alrededor de 1.9ºC); y unas prestaciones aceptables para la precipitación (BIAS razonablemente bajo con una media de -18%; error medio absoluto menor que para una simulación de referencia (la persistencia); y una distribución de probabilidad simulada similar a la observada según dos test no-paramétricos de similitud). Para mostrar la aplicabilidad de la metodología desarrollada, se ha aplicado en detalle en un caso de estudio. El método se aplicó a cuatro modelos climáticos bajo diferentes escenarios futuros de emisiones de gases de efecto invernadero, para la región de Aragón, produciendo así proyecciones futuras de precipitación y temperaturas máximas y mínimas diarias. La fiabilidad de la técnica de regionalización fue evaluada de nuevo para el caso de estudio mediante un proceso de verificación. Para determinar la capacidad de los modelos climáticos para simular el clima real, sus simulaciones del pasado (la denominada salida 20C3M) se regionalizaron y luego se compararon con el clima observado (los resultados son bastante robustos para la temperatura y menos concluyentes para la precipitación). Las proyecciones futuras a escala local presentan un aumento significativo durante todo el siglo XXI de las temperaturas máximas y mínimas para todos los futuros escenarios de emisiones considerados. Las simulaciones de precipitación presentan mayores incertidumbres. Además, la aplicabilidad práctica del método se demostró también mediante su utilización para producir escenarios climáticos futuros para otros casos de estudio en los distintos sectores y regiones del mundo. Se ha prestado especial atención a una aplicación en Centroamérica, una región que ya está sufriendo importantes impactos del cambio climático y que tiene un clima muy diferente. ABSTRACT This doctoral thesis presents the development, verification and application of an original downscaling method for daily temperature and precipitation, which combines two statistical approaches. The first step is an analogue approach: the “n” days most similar to the day to be downscaled are selected. In the second step, a multiple regression analysis using the “n” most analogous days is performed for temperature, whereas for precipitation the probability distribution of the “n” analogous days is used to obtain the amount of precipitation. Verification of this method has been carried out for the Spanish Iberian Peninsula and the Balearic Islands. Results show good performance for temperature (BIAS close to 0.1ºC and Mean Absolute Errors around 1.9ºC); and an acceptable skill for precipitation (reasonably low BIAS with a mean of - 18%, Mean Absolute Error lower than for a reference simulation, i.e. persistence, and a well-simulated probability distribution according to two non-parametric tests of similarity). To show the applicability of the method, a study case has been analyzed. The method was applied to four climate models under different future emission scenarios for the region of Aragón, thus producing future projections of daily precipitation and maximum and minimum temperatures. The reliability of the downscaling technique was re-assessed for the study case by a verification process. To determine the ability of the climate models to simulate the real climate, their simulations of the past (the 20C3M output) were downscaled and then compared with the observed climate – the results are quite robust for temperature and less conclusive for the precipitation. The downscaled future projections exhibit a significant increase during the entire 21st century of the maximum and minimum temperatures for all the considered future emission scenarios. Precipitation simulations exhibit greater uncertainties. Furthermore, the practical applicability of the method was demonstrated also by using it to produce future climate scenarios for some other study cases in different sectors and regions of the world. Special attention was paid to an application of the method in Central America, a region that is already suffering from significant climate change impacts and that has a very different climate from others where the method was previously applied.