El Hidroclima del Siglo XX en Norte Am é rica según los Modelos del IPCC

1. El Hidroclima del Siglo XX en Norte América según los Modelos del IPCC Alfredo Ruiz-Barradas Sumant Nigam Department of Atmospheric and Oceanic Science University of Maryland Xalapa, Veracruz, MEXICO Julio 20 del 2007

2. Motivación Conocer la estructura y mecanismos de variabilidad de la precipitation en los modelos del clima mas sofisticados A investigar: • Validación de los Modelos (en una región favorable) • Contribución relativa de las fuentes de humedad local (evapotranspiración) vs remota (flujos de humedad).

3. Contenido • El Sistema Climático y el Ciclo Hidrológico • Datos • Ciclo Anual de la Precipitación • Variabilidad de la Precipitación sobre las Grandes Planicies de los EU. • Estructura del hidroclima asociado a anomalías de precipitación. • Reciclado de la Precipitación • Efectos remotos • Conclusiones • Bibliografía

4. El Sistema Climático: lo que los modelos intentan simular

5. El Ciclo del Agua:

6. El Ciclo Hidrológico Rama Atmosférica: transporte atmosférico de (principalmente) vapor de agua. P Ciclo Hidrológico E Rama Terrestre: Entrada, salida y almacenamiento de agua en los continentes y oceanos. • E>P sobre regiones subtropicales (anticiclones semipermanentes) • P>E sobre regiones ecuatoriales (ZCIT), y latitudes medias (disturbios del frente polar) • Vapor de agua, liberado principalmente sobre los oceanos tropicales, es transportado hacia el ecuador y los polos para mantener el suministro de humedad de los cinturones de precipitacion. • Así, la atmósfera y su circulación general juegan un papel fundamental en mantaner el ciclo hidrológico.

7. La Rama Atmosférica q :Humedad Específica :Agua Precipitable :2-D Verticalmente Integrado Flujo de Humedad :2-D Viento : Verticalmente Integrada Convergencia del Flujo de Humedad E:Evaporación P:Precipitación

8. Datos • Analisis retrospectivo de precipitación sobre Estados Unidos y México (US-MEX):1951-1998. • Reanalisis Regional de Norte América (NARR): 1979-1998. • Simulaciones del Clima del siglo XX: 1951-1998. • Forzamiento Histórico: • Radiación Solar • Aerosoles Volcanicos y antropogenicos (profundidad óptica) • Ozono, Dioxido de Carbono • Otros gases de efecto invernadero • Resolución: • Horizontal: R30 (96x80) Rejilla Gausiana • Vertical: 17 niveles de presión

9. MODELOS

10. MODELOS

11. Precipitación: Ciclo Anual & Promedio Anual (1979-1998) El ciclo anual disminuye y ocurre mas temprano en el verano desde México tropical hasta el centro de EU Máximo debil sobre el sureste de los EU en los meses de invierno/primavera Máximo sobre el noroeste de EU en Enero

12. JJA Precipitación Climatología

13. Región de las Grandes Planicies se define por el promedio superficial de precipitación en el área de 100°-90°W,35°-45°N (GPP) Precipitación: JJA DST US-MEX 0.91 mm/day Como se dan esos Maximos en la DST? 1.00 mm/day 0.63 mm/day 1.12 mm/day 0.92 mm/day 0.78 mm/day 0.72 mm/day

14. Histograma de Eventos de Precipitación de acuerdo a los Indices GPP (1951-1998) 0.91 mm/day 76<0 68>0 0.63 mm/day 1.00 mm/day DST pequeña debido a la concentración de eventos pequeños 67<0 77>0 77<0 67>0 1.12 mm/day 0.92 mm/day DST grande debido a eventos extremos 72<0 72>0 75<0 69>0 0.72 mm/day 0.78 mm/day 73<0 71>0 73<0 71>0

15. GPP Indices Suavizados Correlations entre GPP Indices Suavizados US-MEX CCSM3 GFDL-CM2.1 GISS-EH PCM UKMO-HadCM3 MIROC3.2(hires) US-MEX 1 -0.11 0.10 0.34 -0.25 0.54 -0.11 Significantes al nivel del 0.05

16. Regresión de Anomalías de Precipitación sobre los Indices GPP en verano (JJA) 0.89 mm/day 1.04 mm/day 0.63 mm/day 1.13 mm/day 0.92 mm/day 0.78 mm/day 0.73 mm/day Significantes al nivel del 0.05

17. Regresión de Anomalías de Precipitation Convectiva sobre los Indices GPP en verano (JJA)

18. Regresión de Anomalías de Precipitation Estratiforme sobre los Indices GPP en verano (JJA) Valores muy altos!

19. Regresión de Anomalías de Flujos de Humedad Y su convergencia sobre los Indices GPP en verano (JJA) 0.66 mm/day 0.45 mm/day 0.46 mm/day 0.40 mm/day 0.83 mm/day 0.91 mm/day 0.66 mm/day Significant at the 0.05 level

20. Regresión de Anomalías de Evapotranspiración sobre los Indices GPP en verano (JJA) 0.22 mm/day 0.69 mm/day 0.04 mm/day 0.59 mm/day 0.14 mm/day 0.06 mm/day -0.04 mm/day Significant at the 0.05 level

21. Hasta aqui, tenemos la siguiente idea respecto a los controles relativos de la variabilidad de la precipitación: • Evapotranspiración domina sobre la Convergencia de los Flujos de • Humedad: • CCSM3, GFDL-CM2.1 • Convergencia de los Flujos de Humedad domina ampliamente sobre • Evapotranspiración: • GISS-EH, MIROC3.2(hires) • Convergencia de los Flujos de Humedad domina sobre Evapotranspiración: • NARR/US-MEX • PCM,UKMO-HadCM3 Es el reciclado de la precipitación el mismo en CCSM3 y GFDL-CM2.1?

22. Autocorrelación de los Indices GPP Error Estandar Significancia al nivel del 0.05 CCSM3 & GFDL-CM2.1 no reciclan precipitación de la misma manera!!

23. Correlación de Anomalías de la Temperatura de la Superficie del Océano (SST) con los Indices Suavizados GPP en verano (JJA) Estructura parecida al Patrón de variabilidad Decadal del Pacifico (PDV)

24. Cual es el impacto de la región escogida en definir los Indices GPP en los modelos? 1.28 mm/day 0.50 mm/day 0.67mm/day Correlation Junio-Julio De los GPP Indices es 0.8!! Refuerza los resultados!! Significante al nivel del 0.05

25. Conclusiones • NARR/US-Mexico sugieren que las fuentes remotas de humedad (flujos de humedad) dominan sobre las fuentes locales de humedad (evapotranspiración) en la generación de variabilidad interanual de la precipitación sobre las Grandes Planicies de los EU durante el verano. • Existe una estructura coherente, y semejante al patrón de variabilidad decadal en el Pacífico en observaciones de SST, esta asociado con variabilidad de la precipitación de las Grandes Planicies de los EU. • Modelos vienen en tres diferentes sabores: • MFC >> E: MIROC3.2(hires), GISSEH, GISS-ER • MFC > E: UKMO-HadCM3, PCM • E > MFC: CCSM3, GFDL-CM2.1, GFDL-CM2.0, GISS-AOM • Deficiente simulación de los flujos de humedad que alimentan a las Grandes Planicies. • El modelo inglés, UKMO-HadCM3, es el que mejor reproduce las estructuras observadas. • En consecuencia: las simulations regionales del hidroclima (y sus prediciones) aun presentan un gran reto para los modelos globales (al menos en el contexto de variabilidad sobre las Grandes Planicies de los EU).

26. Bibliografía • Ruiz-Barradas, A. S. Nigam, 2006: IPCC's 20th Century Climate Simulations: Varied Representations of North American Hydroclimate Variability. J. Climate, 19, 4041-4058. • Ruiz-Barradas. A., S. Nigam, 2006: Great Plains hydroclimate variability: the view from North American Regional Reanalysis. J. Climate, 19, 3004-3010. • Nigam, S., and A. Ruiz-Barradas, 2006: Seasonal Hydroclimate Variability over North America in Global and Regional Reanalyses and AMIP Simulations: A Mixed Assessment. J. Climate, 19, 815-837. • Ruiz-Barradas, A., S. Nigam, 2005: Warm-season rainfall variability over the US Great Plains in observations, NCEP and ERA-40 reanalyses, and NCAR and NASA atmospheric model simulations. J. Climate , 18, 1808-1829.

27. Gracias

28. Invierno

29. DJF Precipitation Climatology

30. Precipitation: DJF STD SE NW

31. NWPI SEPI

32. Regressed Convective Precipitation on NWPI Regressed Precipitation on NWPI

33. Regressed Moisture Flux on NWPI Regressed Evaporation on NWPI

34. Regressed Convective Precipitation on SEPI Regressed Precipitation on SEPI

35. Regressed Moisture Flux on SEPI Regressed Evaporation on SEPI

36. México