EVALUACIÓN DE SIMULACIONES HISTÓRICAS DEL CMIP6 Y PROYECCIONES FUTURAS DE TEMPERATURA Y PRECIPITACIÓN EN PARAGUAY

MARÍA JOSEFINA PIERRESTEGUI; MIGUEL A. LOVINO; OMAR V. MÜLLER; ERNESTO HUGO BERBERY; GABRIELA V. MÜLLER; MAX PASTEN

Otro; XXIX Reunión Científica de la Asociación Argentina de Geofísicos y Geodestas (AAGG2021); 2021

Introducción y objetivoEl potencial de desastres relacionados con el clima como resultado del cambio climático antropogénico y la variabilidad climática natural puede producir cambios en la exposición y vulnerabilidad de los sistemas socioeconómicos y naturales de Paraguay. A pesar de la relevancia del clima para el desarrollo del país, no abundan las investigaciones climáticas centradas en Paraguay, limitando los procesos de toma de decisiones. Por ello, se necesitan simulaciones climáticas históricas y futuras confiables para la planificación de una estrategia de adaptación y desarrollo sostenible a largo plazo. La representación de los escenarios climáticos con modelos de última generación es fundamental para los sectores socioeconómicos y la sociedad. Para ello, el nuevo conjunto de modelos del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 6 (CMIP6, por su sigla en inglés, Eyring et al., 2016) ofrece oportunidades para avanzar en la comprensión de la variabilidad climática y el cambio climático.Este estudio evalúa la habilidad de las simulaciones multi-miembros de 19 modelos del CMIP6 para representar el clima histórico y actual de Paraguay y estima proyecciones futuras de precipitación y temperatura para tres escenarios integrados de desarrollo socioeconómico y emisiones de gases de efecto invernadero en tres períodos de tiempo: corto (2021-2040), mediano (2041-2060) y largo plazo (2081-2100).Metodología y datosLa región de estudio, focalizada en Paraguay, se extiende entre -19 y -28 de latitud Sur y entre -63 y -54 de longitud Oeste. El estudio evalúa series históricas mensuales de precipitación y temperatura superficial del aire desde 1901 hasta 2014, obtenidas de un conjunto de 19 simulaciones multi-miembros de Modelos de Circulación General (GCMs) del CMIP6. Para evaluar el rendimiento de los GCMs se utilizan datos grillados mensuales observados de 0.5 ° × 0.5 ° de precipitación y temperatura del CRU TS 4.03 (Harris et al., 2020). Los ciclos anuales medios y los patrones espaciales de temperatura y precipitación se contrastan con las observaciones del período normal 1981-2010. El rendimiento de los GCMs se evalúa con el error medio (MBE), el error absoluto medio (MAE), el error cuadrático medio (RMSE), la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y el coeficiente de correlación de Pearson (r). Las simulaciones históricas multi-miembros de modelos individuales y sus ensambles multimodelos se corrigen con un método de escala para los errores sistemáticos tanto para simulaciones históricas como futuras. Su propósito es corregir errores sistemáticos de las simulaciones históricas y ajustar la trayectoria de las variables futuras simuladas a las de las históricas observadas.Para las proyecciones climáticas futuras, se utilizan tres escenarios integrados (O'Neill et al., 2017): SSP1–2.6 que combina un desarrollo sostenible y mitigación de las emisiones de GEI, SSP2–4.5 que combina un desarrollo intermedio y estabilización de las emisiones de GEI, y un SSP5–8.5 que combina un desarrollo basado en combustibles fósiles y elevadas emisiones de gases de efecto invernadero.Resultados y discusiónLos 19 modelos simulan adecuadamente la temperatura media observada, con correlaciones mayores a 0.91 y bajos errores (los errores promedio de los modelos individuales son MAE = 1.81 ° C y RMSE = 2.16 ° C). El método de escala disminuye notablemente el MAE y el RMSE en GCMs con errores sistemáticos. El ensamble multimodelos con corrección de sesgos alcanza los rendimientos más altos y reproduce con precisión el campo espacial medio y el ciclo anual. Para la precipitación, los 19 modelos obtienen diferentes grados de rendimiento, siendo el ensamble multimodelo con corrección de sesgos superador de los demás modelos individuales (r = 0,76; NSE = 0.46). Sin embargo, este ensamble multimodelo representa débilmente el ciclo anual de precipitación y es incapaz de representar correctamente el inicio y decaimiento del Monzón Sudamericano. Algunos modelos individuales y el ensamble multimodelo reproducen correctamente el gradiente oeste-este de precipitación, aunque subestiman la variabilidad espacial.Las proyecciones futuras de temperatura obtenidas para Paraguay son consistentes con las informadas a nivel global y para Sudamérica. Los conjuntos de simulaciones futuras proyectan que la temperatura media anual aumentará para los tres escenarios evaluados para el 2100, incrementándose a medida que los escenarios de desarrollo cambian de sustentable a basados en combustibles fósiles. En promedio, los aumentos son de casi 1.7 °C en el escenario SSP1–2.6, 3 °C en el escenario SSP2–4.5 y 5.5 °C en el escenario SSP5–8.5. Las series temporales de proyecciones futuras de precipitación no muestran una clara tendencia de cambio medio areal en los escenarios SSP1–2.6 y SSP2–4.5, en concordancia con otros resultados obtenidos en Sudamérica. Sin embargo, en cuanto a la distribución espacial de la precipitación los modelos proyectan para los tres escenarios una leve disminución de la precipitación anual hacia el noroeste (menos de 50 mm) y un aumento hacia el sureste (más de 200 mm). Los hallazgos sugieren que la parte oriental húmeda de Paraguay, caracterizada por una alta productividad agrícola y alta concentración de población, cambiaría hacia condiciones ligeramente más cálidas y húmedas. Este cambio podría aumentar los riesgos asociados a inundaciones, olas de calor y enfermedades transmitidas por vectores. En contraste, la región árida occidental del Chaco experimentaría condiciones más cálidas y ligeramente más secas, pudiendo agravar condiciones de escasez hídrica y disponibilidad de agua para la ganadería, la principal actividad de la región.ReferenciasEyring V, Bony S, Meehl GA, Senior CA, Stevens B, Stouffer RJ, Taylor KE (2016) Overview of the coupled model intercomparison project phase 6 (CMIP6) experimental design and organization. Geosci Model Dev 9:1937–1958. https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016Harris I, Osborn TJ, Jones P, Lister D (2020) Version 4 of the CRU TS monthly high-resolution gridded multivariate climate dataset. Sci Data 7:109. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0453-3O'Neill BC, Kriegler E, Ebi KL et al (2017) The roads ahead: narratives for shared socio-economic pathways describing world futures in the 21st century. Glob Environ Chang 42:169–180. https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2015.01.004