Next Generation of IPCC SSP Climate Change Scenarios for Colombia in High Spatial Resolution Using CMIP6 Models Under WMO Prediction Standards
Nueva generación de escenarios de cambio climático SSP del IPCC para Colombia en alta resolución espacial utilizando modelos CMIP6 bajo los estándares de predicción de la OMM
Contenido principal del artículo
Resumen
In august 2021, the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) released new findings on the next generation of climate change scenarios, known as Shared Socioeconomic Pathways (SSPs). These scenarios illustrate projected changes in temperature and precipitation throughout the 21st century under four climate change models, based on approximately 33 low-resolution simulations from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6). The primary objective of these findings is to enable statistical downscaling, generating high-resolution climate projections at the national level. This process adheres to the prediction standards established by the World Meteorological Organization (WMO), which recommend using multiple models calibrated for spatial patterns and delivering forecasts in a flexible format, such as probability density functions. The next generation of climate change scenarios predicts a mean temperature increase of 1.1 °C to 2.0 °C under the SSP1-2.6 scenario and 3.5 °C to 6.2 °C under the SSP5-8.5 scenario by the end of the 21st century, relative to the 1981-2010 reference climatology. The most significant temperature increases are expected in the southern Caribbean, the central and southern Andes, and extensive areas of the Orinoco and Amazon regions. Regardless of the scenario, annual precipitation volumes are not projected to change significantly compared to the current climate. However, according to Lang’s climate classification, these shifts suggest that the Caribbean and parts of the Andean region may transition from semi-arid to arid conditions, while sections of the Amazon could shift from super-humid to humid climates.
Detalles del artículo
Referencias (VER)
Alfaro, E.J. (2007). Uso del análisis de correlación canónica para la predicción de la precipitación pluvial en Centroamérica. Ingeniería y Competitividad, 9(2), 33-48. https://doi.org/10.25100/iyc.v9i2.2486
Amador, J.A. y Alfaro, E.J. (2009). Métodos de reducción de escala: aplicaciones al tiempo, clima, variabilidad climática y cambio climático. Revista Iberoamericana de Economía Ecológica, 11, 39-52. https://redibec.org/ojs/index.php/revibec/article/view/260
Amblar Francés, P., Casado Calle, M. J., Pastor Saavedra, M. A., Ramos Calzado, P. y Rodríguez Camino, E. (2017). Guía de escenarios regionalizados de cambio climático sobre España a partir de los resultados del IPCC-AR5. https://www.aemet.es/documentos/es/conocermas/recursos_en_linea/publicaciones_y_estudios/publicaciones/Guia_escenarios_AR5/Guia_escenarios_AR5.pdf
Arias, P., Ortega G., Villegas, L.D. & Martínez, J.A. (2021). Colombian climatology in CMIP5/CMIP6models: Persistent biases and improvements. Revista Facultad de Ingeniería, (100), 75-96. https://doi.org/10.17533/udea.redin.20210525
Bedoya, M., Cabrera, M., Carrillo, H., Contreras, C., Cuervo, P., Duarte, M., Gómez, C., Jaramillo, O., Lamprea, S., León, G., Lozano, R., Moreno, G., Osorio, S., Pava, J., Piñeres, A., Ruiz, J. F. y Tobón, E. (2010). 2.a Comunicación Nacional ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre Cambio Climático: República de Colombia. Capítulo 4. Vulnerabilidad.
Benestad, R. E. (2021). A Norwegian approach to downscaling. Geoscientific Model Development Discussion. https://doi.org/10.5194/gmd-2021-176
Cannon, A. J., Sobie, S. R. & Murdock, T. Q. (2015). Bias correction of GCM precipitation by quantile mapping: How well do methods preserve changes in quantiles and extremes? Journal of Climate, 28(17), 6938-6959, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00754.1
Díaz, D. y Villegas, N. (2015). Correlación canónica entre índices macroclimáticos y variables meteorológicas de superficie en Colombia. Revista U.D.C.A Actualidad & Divulgación Científica 18(2), 543-552. https://doi.org/10.31910/rudca.v18.n2.2015.185
Erlandsen, H. B., Parding, K.M., Benestad, R., Mezghani, A. & Pontoppidan, M. (2020). A hybrid downscaling approach for future temperature and precipitation change. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 59(11), 1793-1807. https://doi.org/10.1175/JAMC-D-20-0013.1
García-Valero, J. A. (2021). Redes neuronales artificiales: aplicación a la regionalización de la precipitación y temperaturas diarias. Nota técnica 34 de AEMET. Agencia Estatal de Metereología. https://dx.doi.org/10.31978/666-20-028-5
Giorgi, F. & Mearns, L. (2002). Calculation of average, uncertainty range, and reliability of regional climate changes from AOGCM simulations via the ‘‘Reliability Ensemble Averaging’’ (REA) method. Journal of Climate, 15(10), 1141-1158 https://doi.org/10.1175/1520-0442(2002)015<1141:COAURA>2.0.CO;2
Gutiérrez, J. M., Jones, R. G., Narisma, G. T., Alves, L. M., Amjad, M., Gorodetskaya, I. V., Grose, M., Klutse, N.A., Krakovska, S., Li, J., Martínez-Castro, D., Mearns, L., Mernild, O. H., Ngo-Duc, T. van den Hurk, B. & Yoon, J. H. (2021). Atlas. In Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
Hernanz, A., García-Valero, J. A., Domínguez, M., Ramos-Calzado, P., Pastor-Saavedra, M. A. & Rodríguez-Camino, E. (2022). Evaluation of statistical downscaling methods for climate change projections over Spain: present conditions with perfect predictors. International Journal of Climatology, 42(2), 762-776. https://doi.org/10.1002/joc.7271
Hernanz, A., Correa, C., García-Valero, J. A., Domínguez, M., Rodríguez-Guisado, E. & Rodríguez-Camino, E. (2023). PyClim-SDM: service for generation of statistical downscaled climate change projections supporting national adaptation strategies. Climate Services, 32, 100408. https://doi.org/10.1016/j.cliser.2023.100408
Ideam, PNUD, MADS. (2001). Primera comunicación nacional ante la convención marco de las Naciones Unidas sobre el cambio climático. https://www.car.gov.co/uploads/files/5ade495093144.pdf
Ideam. (2005). Atlas climatológico de Colombia. Parte II: distribución espacio-temporal de las variables del clima.
Ideam. (2015). Atlas climatológico de Colombia. Volumen 1.
Ideam, PNUD, MADS, DNP, Cancillería. (2015). Nuevos escenarios de cambio climático para Colombia 2011-2100. Herramientas científicas para la toma de decisiones -enfoque nacional- regional: tercera comunicación nacional de cambio climático. https://www.undp.org/es/colombia/publicaciones/tercera-comunicacion-nacional-de-cambio-climatico-enfoque-nacional-departamental
Ideam. (2021). Proyecto DL & ENACTS Colombia. Informe n.° 1. Ideam-IRI. Subdirección de Meteorología.
IPCC. (2021). Climate change 2021: the physical science basis. Working Group I Contribution to the IPCC Sixth Assessment Report. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/about/how-to-cite-this-report
Molina, A., Bernal, N., Vega, E., Collantes, J. y Pabón., J. (2003). Cambios en la temperatura del aire en Colombia bajo un escenario de duplicación de dióxido de carbono. Meteorología Colombiana, (7), 21-35.
Muñoz, C. (2009). Variabilidad interanual de la precipitación invernal en Chile central no asociada al ciclo El Niño-Oscilación del Sur. [Tesis para optar al título profesional de Geofísico]. Universidad de Concepción. https://www.dgeo.udec.cl/wp-content/uploads/2012/09/munoz-cristian_tesis.pdf
Oglesby, R. & Rowe, C. (2017). Strengthening institutional capacity to improve the assessment of impacts of climate change in Latin America and the Caribbean. http://rccdp.unl.edu/reports/TechReport_5.pdf
O'Neill, B. C., Tebaldi, C., van Vuuren, D. P., Eyring, V., Friedlingstein, P., Hurtt, G., Knutti, R., Kriegler, E., Lamarque, J. F., Lowe, J., Meehl, G. A., Moss, R., Riahi, K. & Sanderson, B. M. (2016). The scenario model intercomparison project (ScenarioMIP) for CMIP6. Geoscientific Model Development, 9(9), 3461-3482, https://doi.org/10.5194/gmd-9-3461-2016
Pabón, J. D. (2003). El cambio climático global y su manifestación en Colombia. Cuadernos de Geografía: Revista Colombiana de Geografía, 12(1-2), 111-119. https://revistas.unal.edu.co/index.php/rcg/article/view/10277
Pabón, J. D. (2008). Escenarios de cambio climático para las 24 regiones de Colombia. Informe presentado en el marco del proyecto Integrated National Adaptation Pilot (INAP). Conservación Internacional. Departamento de Geografía. Universidad Nacional de Colombia.
Pabón, J. D. (2012). Cambio climático en Colombia: tendencias en la segunda mitad del siglo XX y escenarios posibles para el siglo XXI. Revista Académica Colombiana de Ciencias, 36(139), 261-278. http://www.scielo.org.co/pdf/racefn/v36n139/v36n139a10.pdf
Petisco de Lara, S. E. (2008a). Método de regionalización de precipitación basado en análogos. Explicación y validación. AEMET nota técnica 3A, área de evaluación y modelización del cambio climático. AEMET.
Petisco de Lara, S. E. (2008b). Método de regionalización de temperatura basado en análogos. Explicación y validación. AEMET nota técnica 3B, área de evaluación y modelización del cambio climático. AEMET.
Richardson, C. W. (1981). Stochastic simulation of daily precipitation, temperature, and solar radiation. Water Resources Research, 17(1), 182-190, https://doi.org/10.1029/WR017i001p00182
Ruiz, J. F. (2007). Escenarios de cambio climático, algunos modelos y resultados de lluvia para Colombia bajo el escenario A1B. http://bit.ly/44fSxUI
Ruiz, J. F. (2010). Cambio climático en temperatura, precipitación y humedad relativa para Colombia usando modelos de alta resolución (panorama 2011-2100). Nota Técnica de IDEAM. N.° IDEAM-METEO/005-2010. https://www.scirp.org/reference/referencespapers?referenceid=1787880
Switanek, M. B., Troch, P. A., Castro, C. L., Leuprecht, A., Chang, H. I., Mukherjee, R. & Demaria, E.M. (2017). Scaled distribution mapping: A bias correction method that preserves raw climate model projected changes. Hydrology and Earth System Sciences, 21(6), 2649-2666. https://doi.org/10.5194/hess-21-2649-2017
Themeßl, M. J., Gobiet, A. & Leuprecht, A. (2011). Empirical-statistical downscaling and error correction of daily precipitation from regional climate models. International Journal of Climatology, 31(10), 1530-1544. https://doi.org/10.1002/joc.2168
Thomson, M. & Mason, S. (2018). Climate informatiom for public health action. Routledge. https://www.routledge.com/Climate-Information-for-Public-Health-Action/Thomson-Mason/p/book/9781138069640
Tufa, D., Faniriantsoa, R., Cousin, R., Khomyakov, I., Vadillo, A., Hansen, J. & Grossi, A. (2022). ENACTS: Advancing climate services across Africa. Frontiers in Climate, 3(787683). https://doi.org/10.3389/fclim.2021.787683
Wilby, R., Dawson, C. & Barrow, E. M. (2002). SDSM-a decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software, 17, 145-157. https://doi.org/10.1016/S1364-8152(01)00060-3
Wilks, D. S. (2006). Statistical methods in the atmospheric sciences (2nd ed.). Elsevier.
World Meteorological Organization [WMO]. (2020). Guidance on operational practices for objective seasonal forecasting. https://library.wmo.int/idurl/4/57090
World Bank, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology, INE, Ideam, Senamhi & Inamhi. (2007). Visualizing future climate in Latin America: results from the application of the earth simulator. https://www.senamhi.gob.pe/pdf/estudios/PublicacionesDMA/2007/SDWP_Future_Climate.pdf
Descargas
Datos de publicación
Declaraciones de autoría
- Sociedad académica
- Universidad Ean
- Editorial
- Universidad Ean