AVALUACIÓ DELS EFECTES DEL CANVI CLIMÀTIC A LA COSTA BRAVA

Anna Ribas Palom Josep Calbó Angrill Albert Llausàs Pascual

Joan Albert López Bustins Institut de Medi Ambient de la Universitat de Girona

INFORME FINAL DELS RESULTATS

29 de desembre de 2008

1

ÍNDEX 1. Introducció 2 2. El canvi climàtic observat 3 3. El clima futur 26 4. Recursos naturals i activitat econòmica actual 40 5. Impactes del canvi climàtic 69 6. Conclusions 86 7. Estratègies d’adaptació al canvi climàtic 91 Annex 95 Referències bibliogràfiques 111

2

1. Introducció

La regionalització de les prediccions del canvi climàtic i llurs efectes encara és actualment molt incerta tot i l’interès científic internacional que té passar dels escenaris de canvi climàtic generats a partir dels diferents escenaris socioeconòmics de l’IPCC, treballats fins ara a una escala regional, a uns àmbits d’aplicació amb un major grau de resolució espacial. Pel cas de Catalunya, han proliferat en els darrers anys els estudis realitzats entorn als impactes previsibles del canvi climàtic a escala catalana (Informe sobre el canvi climàtic a Catalunya, CADS, 2005; Aspectes econòmics del canvi

climàtic a Espanya, Caixa Catalunya, 2007; Impactos sobre la costa española por el

efecto del cambio climático, MMA, 2004) però són pocs els que incideixen en unitats territorials de major resolució espacial. Aquesta va ser la principal motivació que ens va guiar a un equip de geògrafs i físics vinculats a l’Institut de Medi Ambient de la Universitat de Girona: estudiar els efectes que pot tenir el canvi climàtic en un àmbit del litoral català, com és la Costa Brava , amb unes característiques geogràfiques, climàtiques i socioeconòmiques força homogènies que li donen molta coherència com a unitat territorial d’estudi, i sobre el qual podíem suposar que els efectes del canvi climàtic poden comportar unes singularitats específiques respecte a la resta del territori català. Metodològicament, hem pretès posar en comú coneixements i formes de treball diferents d’aproximar-nos, des de la física i des de la geografia, a una mateixa realitat: la del canvi climàtic i indirectament la del canvi global. La física ambiental ha aportat mesuraments científics i escenaris sobre la possible evolució del clima a la Costa Brava. La geografia ha analitzat l’estat actual dels municipis de la Costa Brava i les implicacions que les prediccions realitzades podrien comportar. Finalment, des de la interdisciplinarietat que s’ha fomentat, s’integren els diferents resultats per acabar raonant quines són les millors estratègies que la Costa Brava pot adoptar davant els canvis que s’anticipen. És d’acord amb aquesta metodologia que s’estructura el present estudi. Així, l’informe es divideix en sis parts. En primer lloc, es realitza una aproximació al clima observat durant la segona meitat del segle XX a través de les variables temperatura, precipitació, insolació i evolució del nivell del mar. A continuació es presenten diferents projeccions climàtiques futures per a la Costa Brava a través de l’anàlisi dels resultats obtinguts de l’aplicació de diferents models climàtics que incorporen tots aquells factors que poden arribar a condicionar el clima. En tercer lloc, es descriuen quins són els principals recursos i les activitats econòmiques que trobem actualment a la Costa Brava, centrant l’interès sobre quatre àmbits de treball que presumiblement poden veure’s més afectats pel canvi climàtic: l’agricultura, la disponibilitat hídrica, la morfologia de la costa i el turisme. En quart lloc, s’estudien els possibles efectes del canvi climàtic a la Costa Brava i per a cada un dels àmbits de treball determinats a l’apartat anterior, una qüestió molt complexa en la qual s'interrelacionen múltiples factors i també escales de treball, dificultant l'obtenció d'una conclusió senzilla i inequívoca. Per últim es realitza una síntesi de les principals conclusions obtingudes i es presenten algunes estratègies d’adaptació o recomanacions a considerar per aquesta àrea de la Costa Brava per tal de fer front als efectes del canvi climàtic.

3

2. El canvi climàtic observat L’evolució del clima en les darreres dècades ha estat molt accelerada si hom ho compara amb les reconstruccions climàtiques del darrer mil·lenni (Trenberth et al., 2007). L’escalfament global del planeta de l’últim quart del segle XX és un fet evident. La temperatura és la variable climàtica que ens anuncia més clarament un canvi climàtic com a conseqüència de les activitats humanes (Karoly et al., 2003; Meehl et al., 2004). Altres variables com la insolació o la nuvolositat també semblen estar indirectament relacionades amb les emissions de gasos d’efecte hivernacle i la contaminació atmosfèrica en general. La precipitació és una gran incògnita quant al seu comportament i evolució. No s’ha trobat evidències clares d’una influència de l’activitat humana sobre la precipitació, i els seus règims i tendències són molt heterogenis espacialment. El clima observat a analitzar en aquest estudi de la Costa Brava (CB) correspon al de la segona meitat del segle XX, que és un dels períodes més interessants climatològicament parlant, ja que per primera vegada l’home altera directament algunes pautes climàtiques. Les variables a estudiar seran la temperatura i la precipitació, com a indicadors principals del clima i la seva evolució cap a un canvi climàtic. De l’única variable que se’n fan unes anàlisis noves, és a dir, no publicades prèviament, és de la precipitació. La temperatura és una de les variables climàtiques més homogènies espacialment i es poden treure conclusions dels múltiples estudis que ja s’han fet per a Catalunya i la Península Ibèrica. En canvi, la precipitació té un comportament més localitzat i pot tenir evolucions molt diferents dins la mateixa àrea d’estudi. Per tant, es requereix una anàlisi de detall de la zona de la CB, tant per ser un àrea d’estudi molt local com per la importància que tenen els recursos hídrics en un estudi de vulnerabilitats com és aquest. Per últim, es donaran algunes referències de la insolació, per complementar el clima observat, i de l’evolució del nivell mar, per l’amenaça que pot arribar a ser per als municipis litorals com els de la CB. 2.1. Evolució de la temperatura a la Costa Brava (1951-2000) Aquesta anàlisi es basa en una revisió bibliogràfica. Que se sàpiga, no existeixen estudis climàtics de la temperatura a una escala tan local com la de la CB, però sí per al conjunt de Catalunya (Brunet et al., 1999; 2001a). No obstant, cal esmentar que els patrons de temperatura són regionalitzables perquè és una variable que tendeix a ser més homogènia que altres com ara la precipitació. Així, les pautes temporals de l’evolució de la temperatura solen coincidir en àmplies àrees. Els treballs anteriorment citats parteixen de la base de dades NESATv2 (Temperatures Ajustades del Nord-Est d’Espanya, versió 2), elaborada pel Grup de Recerca del Canvi Climàtic de la Universitat Rovira i Virgili, i permeten extreure algunes conclusions de l’evolució recent de la temperatura a la CB. La base de dades consisteix de 23 sèries de temperatura llargues i de qualitat d’arreu de Catalunya. Les sèries han estat degudament homogeneïtzades (Brunet et al., 2001a). Són sèries d’observatoris que no estan ubicats en grans poblacions, i per tant, no tenen cap mena d’efecte urbà en els registres. Moltes de les sèries contenen dades des de primers del segle XX (1910), i totes elles, a partir de

4

1950. De les 23 sèries, 2 són de la CB o properes a aquesta: Vilobí d’Onyar (aeroport) (la Selva) i l’Estartit (el Baix Empordà). L’evolució de la temperatura mitjana a Catalunya està representada a la Figura 1. Cal comentar que entre mitjans del segle XIX i mitjans del segle XX hi ha un augment de temperatura significatiu, però molt més moderat que el de finals del segle XX. És aquest darrer període (des de l’any 1950) el que analitzarem amb una mica més de detall.

Figura 1. Evolució temporal de les anomalies tèrmiques anuals (ºC) durant el període 1869-1998, respecte al període 1961-1990. Base de dades NESATv2 (Brunet et al., 2001a).

Així, des de la meitat del segle XX i fins a mitjans dels anys 70, la temperatura mitjana anual a Catalunya va disminuir a un ritme aproximat de 0,3ºC per dècada. Aquest descens era molt significatiu a la primavera, però pràcticament nul a l’hivern. Aquesta tendència estava d’acord amb el pensament general de la comunitat científica respecte a que ens dirigíem cap a un nou període glacial. En canvi, a partir de 1975 aproximadament s’inicia una etapa, sense precedents, caracteritzada per un ascens molt pronunciat de les temperatures a escala planetària, que també s’observa a Catalunya, així com al conjunt d’Espanya (De Castro et al., 2005; Brunet et al., 2007). Concretament, a partir de la dècada dels 1980 es comencen a acumular els anys més càlids mai registrats a Catalunya en els darrers 150 anys aproximadament. Això dóna com a resultat una tendència ascendent de l’ordre de 0,7ºC per dècada. L’estació primaveral i estival registren els ascensos més significatius. L’augment de temperatura més moderat té lloc a la tardor, tot i que també és significatiu. Les evolucions de les temperatures màximes i mínimes diàries tenen una pauta similar a la de la temperatura mitjana diària, però amb certs matisos (Brunet et al., 2001b). En el primer subperíode (tercer quart del segle XX), hi ha una davallada d’ambdues variables, però només significativa en el cas de les mínimes. La davallada més notable d’ambdues és a la primavera, com passava amb la temperatura mitjana. En el segon subperíode (últim quart del segle XX), hi ha un augment significatiu de les temperatures màximes i mínimes. Seguint la mateixa pauta que les temperatures mitjanes, l’increment

5

significatiu té lloc a la primavera i a l’estiu, i el més moderat a la tardor, essent fins i tot no significatiu en el cas de les màximes. Per últim, cal comentar que les temperatures mínimes s’han incrementat lleugerament més (0,7ºC per dècada) que les màximes (0,6ºC per dècada) en el darrer quart de segle. Això implica una certa tendència a la reducció de l’amplitud tèrmica diària, fenomen que està tenint lloc en la majoria registres de temperatura continentals d’arreu del món (Easterling et al., 1997). Encara que no hi ha treballs publicats sobre les tendències de temperatura a Catalunya que incloguin dades més recents, sí que n’hi ha almenys un sobre les tendències a Espanya, que cobreix el període 1850-2005 (Brunet et al., 2007). En aquest treball es confirma que la tendència a l’augment de la temperatura mitjana anual continua en anys recents. Així, tots els anys entre 2000 i 2005 han presentat temperatures més altes que la normal climàtica (mitjana del període 1961-1990), i la tendència en el període 1973-2005 és de 0,5ºC per dècada. També es confirma un augment més important a la primavera i l’estiu, que no pas a la tardor o l’hivern (en aquesta darrera estació l’augment no és significatiu). Pel que fa a estudis d’escala més local i de la zona que estem analitzant, podem esmentar un treball realitzat a partir de les dades mesurades a l’observatori meteorològic de l’Estartit (Salat i Pascual, 2006). En aquest treball (Figura 2) es mostra com la temperatura ha pujat més de 2ºC entre 1970 i 2005, a un ritme d’uns 0,6ºC per dècada. També es confirma que l’escalfament durant la primavera (0,8ºC per dècada) és més gran que durant l’hivern (0,5ºC per dècada). Amb això corroborem l’afirmació feta al començament, és a dir, que les tendències detectades per la temperatura a una escala relativament gran (Catalunya o Espanya) es poden aplicar aproximadament per la zona d’interès, la CB.

Figura 2. Anomalia de la temperatura mitjana mensual, entre 1970 i 2005, a l’Estartit, i la recta ajustada que mostra la tendència a l’augment (Salat i Pascual, 2006).

2.2. Evolució de la precipitació a la Costa Brava (1951-2000) La precipitació és una variable molt irregular espacialment i temporalment. Tant l’estudi del seu comportament climàtic passat com les seves projeccions futures són molt més complexes que els d’altres variables com la temperatura. La precipitació mitjana anual de la CB es troba entre els 600 i els 700 mm, segons l’Atles Climàtic Digital de Catalunya per al període 1951-1999 (Pons, 1996; Ninyerola

6

et al., 2000), i presenta un màxim a la tardor. Aquests valors representen el llindar que distingeix la Catalunya humida de la menys humida. Així, la Costa Brava s’ubica dins la meitat humida de Catalunya, però alhora és l’àrea menys humida d’aquesta meitat. El present estudi es basa principalment en l’anàlisi de dades instrumentals de diferents fonts de dades. Es divideix el període d’estudi 1951-2000 en dos subperíodes (1951-1975 i 1976-2000) per establir comparacions i mirar de detectar canvis o tendències. S’usa un sistema d’informació geogràfica (SIG) per calcular la mitjana i la variabilitat pluviomètrica. Es tenen en compte patrons de variabilitat de baixa freqüència com l’oscil·lació de l’Atlàntic Nord (NAO, North Atlantic Oscillation) i l’oscil·lació de la Mediterrània Occidental (WeMO, Western Mediterranean Oscillation). També s’avaluen les seves tendències i es posen en relació amb les de la precipitació de la CB. Es porta a terme una anàlisi que distingeix entre la costa pròpiament dita, la CB, i les dues conques més grans de la demarcació de Girona, el Ter i el Fluvià. La primera àrea és la zona d’estudi on avaluem els impactes, la CB, i la segona és on interessa saber l’evolució del clima perquè és d’on provenen principalment els recursos hídrics dels què s’abasteix la població de la CB. 2.2.1. La franja costera de les comarques de Girona 2.2.1.1. Selecció de les sèries i definició de l’àrea d’estudi S’han localitzat 29 sèries instrumentals homogènies i completes (≥85% de les dades) a resolució mensual per al període 1951-2000 a la CB i rodalies (Figura 3). Les sèries són de les bases de dades NESAP (Precipitacions Ajustades del Nord-Est d’Espanya), elaborada pel Grup de Recerca del Canvi Climàtic de la Universitat Rovira i Virgili, MOPREDAmes (González-Hidalgo et al., 2008), Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) i Météo France. D’aquestes 29 sèries, una és a resolució diària: Sant Feliu de Guíxols (el Baix Empordà). Aquesta sèrie ens permetrà estudiar l’evolució de la torrencialitat en un enclavament concret de la CB. Per fer els càlculs mitjançant un SIG s’empren les sèries de les regions I, II i III, que són les que es troben dins la franja litoral de 30 km (Figura 3). Es tracta de 23 sèries (14 a la regió I –cap de Biarra, Port de la Selva, Cadaqués, Castelló d’Empúries, l’Estartit, Torroella de Montgrí, Begur, Palafrugell, Santa Cristina d’Aro, Solius, Sant Feliu de Guíxols, Tossa de Mar, Blanes i Tordera–; 5 a la regió II –Figueres, Pontós, Jafre, Sils i Hostalric–; i 4 a la regió III –Darnius, Girona, Vilobí d’Onyar i Santa Coloma de Farners–). Per a la resta d’anàlisis només es consideren les 12 sèries estrictament de la CB, que són les de la regió I menys el cap de Biarra (el Rosselló) i Tordera (el Maresme). Les altres 6 sèries, de les regions IV (Sant Martí de Llémena i Amer) i V (el Tec, Castellfollit de la Roca, Bas i les Planes d’Hostoles) s’han desestimat en les anàlisis per la seva llunyania (>30 km) a la línia costa, però es tindran en compte en l’estudi de la pluviometria de les conques fluvials del Ter i el Fluvià (apartat 2.2.2.). S’estableix la regió I dins les comarques gironines com l’àrea d’estudi on s’analitzarà l’evolució de la precipitació pel que seria estrictament la CB. Es tracta d’una franja litoral de 10 km d’ample que recorre poc més de 200 km de costa des de Portbou (frontera amb França) fins a Blanes (desembocadura de la Tordera) (Figura 4). La seva extensió és de 1.163 km2 i està conformada principalment per les comarques de l’Alt

7

Empordà (41%) (CB nord) i el Baix Empordà (42%) (CB centre), i en menor proporció per la Selva (13%) i el Gironès (4%) (CB sud). Aquesta última és una comarca d’interior, on només una part del municipi de Llagostera s’inclou a la delimitació de l’àrea de la CB.

Figura 3. Definició de les regions d’estudi i localització dels punts d’observació.

Figura 4. Delimitació de l’àrea d’estudi de la Costa Brava estricta.

2.2.1.2. Mètode Primerament, es calcula la variació de la precipitació mitjana i la seva variabilitat entre ambdós subperíodes. A partir de les 23 sèries de les regions I, II i III es porta a terme una interpolació de les variables i es calcula la precipitació mitjana en funció de tots els píxels (imatge ràster) compresos dins l’àrea d’estudi de la CB. La variabilitat de la precipitació es mesura amb el coeficient de variació (CV) i l’índex de disparitat consecutiva (S1). El CV és una mesura de dispersió relativa per comparar les variabilitats pluviomètriques de diferents observatoris i es defineix com el simple quocient entre la desviació típica S i la mitjana X, i es pot optar per expressar-ho en percentatge: CV = (S/X)·100 (%). El S1 és un índex d’irregularitat temporal que fou proposat per Martín-Vide (1987) per avaluar l’ordre temporal de la pluviometria, i es defineix com la mitjana dels valors absoluts dels logaritmes neperians dels quocients de cada valor (Pi+1) i el precedent (Pi), essent n el nombre de valors: S1 = (∑│ln (Pi+1 / Pi)│)/(n-1). Aquest índex ofereix una representació espacial de la irregularitat pluviomètrica amb certs matisos interessants respecte a la del CV, realçant el pes pluviomètric amb origen a la conca mediterrània, que es caracteritza per una elevada irregularitat temporal (Martín-Vide, 2003). En segon lloc, es calculen les tendències de la precipitació del conjunt de les 12 sèries dins l’àrea d’estudi de la CB, així com dels índexs dels patrons de teleconnexió. La

8

significació d’aquestes tendències s’avalua segons el t-test i el Mann-Kendall test mitjançant el programari AnClim (Stepanek, 2005). Tanmateix, s’indica el % de variació de la precipitació del conjunt de les 12 sèries de la CB mitjançant la metodologia proposada per Jones i Hulme (1996) juntament amb la representació de l’evolució d’aquesta pluviometria al llarg de tot el període d’estudi (1951-2000). A continuació, la precipitació mitjana de les 12 sèries de la CB es correlaciona amb els patrons de variabilitat de baixa freqüència1, com ara la NAO, la WeMO i l’oscil·lació de l’Àrtic (AO, Arctic Oscillation). Aquests patrons o índexs de teleconnexió s’utilitzen habitualment per explicar variacions de la distribució espacial i tendències de la precipitació i d’altres variables climàtiques. Aquests índexs reflecteixen la variabilitat dels camps de pressió atmosfèrica a Europa. Hi ha molts altres índexs similars al planeta, però es considera que aquests tres són els que podrien tenir una incidència directa en el clima de la CB (López-Bustins, 2007). L’estudi de les tendències d’aquests índexs podria ajudar a esbrinar com serà la futura precipitació de la CB. Per últim, amb la sèrie de Sant Feliu de Guíxols es pot calcular l’índex de concentració de Gini de la precipitació diària (CI, concentration index) (Martín-Vide, 2004) i la intensitat diària (ID). La torrencialitat de la precipitació es caracteritza tant per una alta irregularitat, com per una alta intensitat, a resolució diària. No sempre convergeixen ambdós factors per definir el caràcter torrencial de la pluviometria d’un determinat emplaçament. No obstant, la presència destacada d’un o de l’altre caracteritzarà la precipitació del punt d’observació. Per avaluar la irregularitat, és preferible emprar el CI perquè avalua la dependència de la pluviometria total de l’escaïment d’episodis torrencials, esdevenint com un indicador d’irregularitat pluviomètrica a resolució diària. Martin-Vide (2004) quantifica l’àrea de la corba de concentració, o de Lorenz, resultant de l’acumulació de nombre de dies de precipitació vers la quantitat de precipitació acumulada, i la recta d’equidistribució. Una major àrea representa una major irregularitat o concentració diària. Per portar-ho a terme adapta l’índex de concentració de Gini (I = 2 S / 10.000) a corbes exponencials

1 La majoria dels climes tenen unes variacions cícliques que sovint es defineixen pels índexs de teleconnexió climàtica. El més conegut és El Niño, pel gran impacte planetari. Aquests índexs es calculen amb una simple resta entre les pressions atmosfèriques a nivell del mar de dos punts, connectant dues àrees geogràfiques relativament allunyades; d’aquí prové el terme de teleconnexió. La resta entre la pressió superficial de l’arxipèlag de les Açores i d’Islàndia permet de formular l’índex que regula el clima a Europa Occidental, sobretot a l’hivern, que s’anomena North Atlantic Oscillation (NAO). Aquest índex s’empra molt per fer previsions del temps a termini mitjà per a diversos països d’Europa. Malauradament, la NAO, tot i que és molt útil per explicar la variabilitat pluviomètrica de la major part de la península Ibèrica, aporta poca informació de la precipitació als Països Catalans i a la franja del Cantàbric. En conseqüència, es va pensar en la formulació d’un nou índex, més regional, delimitat a la Mediterrània Occidental, que permetés d’estudiar el comportament de la pluja en aquelles àrees on la NAO no ens aportava informació. Aquest índex fou formulat a partir de dues sèries de pressió de les més llargues i fiables de tot Europa: San Fernando (Cadis) i Pàdua (nord d’Itàlia). La primera reflecteix la variabilitat de l’anticicló de les Açores al olf de Cadis i la segona la de la depressió de la mar Lígur al golf de Gènova. (Text de López-Bustins al número 1.196 de la revista “El Temps”, http://www.eltemps.net/art2.php?sec_id=cit).

9

del tipus y = a×ebx, on S és l’àrea compresa entre la recta d’equidistribució, la corba exponencial i les ordenades 0 i 100 (Martín-Vide, 2003). Aquest mateix autor considera una irregularitat pluviomètrica baixa, si el CI té un valor inferior a 0,56, moderada (0,56-0,59), alta (0,60-0,69) i molt alta si és superior o igual a 0,70. El CI augmenta en l’evolució temporal d’una sèrie de precipitació si els episodis de precipitació torrencial esdevenen més freqüents. D’altra banda, en l’estudi de l’altra característica de la torrencialitat, la intensitat, es calcula l’índex de la intensitat diària (ID) de la precipitació, que es basa en calcular la intensitat mitjana dels episodis diaris de precipitació dividint el total pluviomètric del període d’estudi en qüestió pel nombre total de dies de precipitació igual o superior a 0,1 mm (Rodrigo i Trigo, 2007). Es considera que un valor de la ID inferior a 2,5 mm/dia és baix, moderat (2,5-4,9 mm/dia), alt (5-9,9 mm/dia) i molt alt (≥10 mm/dia) (López-Bustins, 2007). A diferència del CI, que depèn força dels episodis més torrencials, la ID és molt sensible a la variació del nombre total de dies de precipitació, on també s’inclouen els episodis de caràcter dèbil. 2.2.1.3. Resultats A continuació es presenten els resultats de les anàlisis anteriorment descrites, en un conjunt de figures i taules, primer per als totals anuals i després per a cadascuna de les estacions de l’any. En tots els casos, com s’ha comentat, es comparen els subperíodes 1951-1975 i 1976-2000. L’estructura és la mateixa en tots els casos. Aquí només es presenten les figures referents als valors pluviomètrics anuals. Les figures i taules per estacions es troben en l’annex. Anual

La precipitació mitjana anual no ha variat en general. En algunes zones ha augmentat (muntanyes de Begur) i en altres s’ha reduït (massís de l’Ardenya i desembocadura de la Tordera) (Figura 5a). Segons la mitjana de les 12 sèries estrictament de la CB hi ha una lleugera reducció de les precipitacions tot i que no significativa (Figura 6, a dalt i al centre). La variabilitat pluviomètrica de la CB es caracteritza per ser elevada, per sobre de la mitjana de Catalunya que és moderadament elevada. Les Terres de l’Ebre i la CB són les regions amb una variabilitat pluviomètrica més elevada a Catalunya; concretament, es podria dir que la CB nord és el punt amb una major variabilitat de Catalunya. No obstant, la variabilitat s’ha reduït arreu de la CB segons ambdós indicadors (CV i S1) (Figura 5b i 5c). Segons el CV on s’ha reduït més és a la part més meridional de la Plana de l’Empordà; i segons el S1, al tram baix del Ter i al Cap de Creus. Tant les evolucions dels totals com dels règims de precipitació no es poden justificar mitjançant les tendències dels valors dels patrons de teleconnexió perquè no hi ha una correlació significativa entre aquests i la precipitació de la CB a resolució anual (Figura 6, a baix). D’altra banda, la torrencialitat ha romàs invariable (Taula 1).

10

1951-1975 1976-2000 (1976-2000) – (1951-1975)

CV (%)

S 1

Figura 5. (A) Mitjana pluviomètrica anual per al subperíode 1951-1975 (columna esquerra), subperíode 1976-2000 (columna central) i diferència entre ambdós subperíodes (columna dreta). (B) Ídem, però pel coeficient de variació (CV) anual en %.. (C). Ídem, però per l’índex de disparitat consecutiva (S1) anual. En tots els cassos, els valors provenen d’una interpolació a partir de les 23 sèries de les regions I, II i III.

33 % alt 27 % (-6 punts) moderat-alt

0,43 molt alt 0,27 (-0,16) moderat

B

C

11

Tendència (1951-2000) Z(†)/ dècada Significació segons

t-test (95%)

Significació segons Mann-Kendall test

(95%) Precipitació Costa Brava (12 sèries) -0,040 NO NO

WeMOi (índex de la WeMO) -0,114 SÍ SÍ NAOi (índex de la NAO) +0,008 NO NO AOi (índex de l’AO) +0,115 SÍ SÍ

Coef. Corr. Pearson (1951-2000)

WeMOi NAOi AOi

Precipitació Costa Brava (12 sèries) -0,15 -0,07 -0,06

Significativa (95% del nivell de confiança) NO NO NO

Figura 6. (A dalt) Tendències de la precipitació anual de la mitjana de les 12 sèries estrictament de la CB, de l’índex de la WeMO (WeMOi), de l’índex de la NAO (NAOi) i de l’índex de l’AO (AOi). (Al centre) Representació gràfica de l’evolució de la precipitació mitjana de les 12 sèries de la CB. (A baix) Coeficient de correlació de Pearson entre la mitjana pluviomètrica de les 12 sèries de la CB i el WeMOi, NAOi i AOi. (†) Valor Z en el cas la precipitació: mitjana de la precipitació normalitzada de les 12 sèries estrictament de la CB; en el cas dels patrons de teleconnexió: valor de l’índex.

Anual 1951-1975 1976-2000 Diferència CI (índex de concentració) 0,59 (moderat) 0,59 (moderat) 0 ID (intensitat diària) (mm/dia) 9,4 (alta) 9,6 (alta) +0,2

Taula 1. Càlcul de l’índex de concentració (CI) i de la intensitat diària (ID) anual per als subperíodes 1951-1975, 1976-2000 i la diferència entre ambdós períodes per a la sèrie de Sant Feliu de Guíxols (el Baix Empordà).

Primavera

Mentre al conjunt de Catalunya hi ha una preocupant reducció de la precipitació primaveral a les capçaleres dels rius (Saladié, 2003), sobretot al mes de març (López-Bustins, 2006), la CB incrementa molt lleugerament la seva pluviometria, sobretot, al tram baix de la Muga. D’altra banda, es detecten reduccions destacades, concordants amb la resta de Catalunya, al massís de Cadiretes i a la baixa Tordera. El conjunt de les 12 sèries de precipitació de la CB mostren una reducció (-3,5% per dècada) que està d’acord amb la resta de Catalunya. Aquesta tendència negativa no és significativa perquè el NAOi tampoc en té. El NAOi és l’índex de teleconnexió que té una correlació significativa amb la precipitació primaveral de la CB.

ANUAL

12

La variabilitat pluviomètrica es redueix indiscutiblement arreu del territori, més destacadament, en aquelles àrees on ha augmentat més la precipitació, la Plana de l’Empordà i les desembocadures del Fluvià i la Muga. I la torrencialitat roman sense variacions, només una molt lleugera reducció de la ID.

Estiu

La precipitació augmenta molt lleugerament a la major part de la CB, sobretot, a les muntanyes de Begur, emperò, la precipitació conjunta de les 12 sèries mostra una no variació absoluta. Els patrons de teleconnexió no tenen cap influència en la pluviometria estival perquè aquesta depèn més aviat de circulacions locals de vents (brises) que desencadenen precipitacions de tipus convectiu (Azorin-Molina i Lopez-Bustins, 2008). És l’única estació en què hi ha una certa discrepància entre ambdós indicadors de torrencialitat. Segons el CV la irregularitat és elevada i segons el S1 és moderada. A més, la variabilitat augmenta segons el CV i es redueix segons el S1. En general, es pot dir que la variabilitat es redueix a la CB nord, no varia a la CB centre i s’incrementa a la CB sud. Es detecta un cert augment de la torrencialitat, sobretot, en la ID.

Tardor

Hi ha una clara reducció de la precipitació arreu de la CB, sobretot, a la CB sud. Només algunes zones de la CB centre tenen certs increments. La variabilitat pluviomètrica de la tardor segons el S1 és la més moderada de totes les estacions. És explicable des del punt de vista climàtic, ja que es tracta de l’estació més plujosa de l’any a la CB. Hi ha una reducció generalitzada de la variabilitat tot i que el CV indica un cert augment al Cap de Creus. Aquesta estació es troba sota el domini total de la WeMO. De fet, és en aquesta estació quan aquest patró de teleconnexió esdevé en la seva fase més negativa de l’any. Les llevantades que porten importants precipitacions a la CB són representatives d’aquesta fase negativa de la WeMO (Martin-Vide i Lopez-Bustins, 2006). La precipitació mitjana de les 12 sèries òbviament es redueix (-1,8% per dècada), encara que no significativament, d’acord amb la tendència no significativa del WeMOi. La torrencialitat roman invariable. Hivern

És l’estació amb un augment més notable de la precipitació, sobretot, a la meitat nord de la CB. Només a l’extrem sud de la plana empordanesa es detecta una certa davallada. La pluviometria hivernal és la més variable de l’any, en concordança amb la resta de Catalunya, perquè hi ha una clara alternança d’hiverns secs (predomini de situacions anticiclòniques hivernals) i humits (poden ocórrer episodis de llevantades com a la tardor) (López-Bustins, 2007). Hi ha una forta reducció de la variabilitat pluviomètrica a la CB en aquesta estació, sobretot, a la CB centre. La precipitació hivernal de la CB es troba sota el domini tant de la WeMO com de la NAO. Es detecta un cert increment pluviomètric de la mitjana de les 12 sèries de la CB

13

(2,0% per dècada), no significatiu, que podria anar relacionat amb la tendència negativa i significativa del WeMOi. Anteriorment s’havien detectat increments de precipitació significatius als Pirineus Orientals als mesos de gener i febrer (López-Bustins et al., 2008a).

El patró de circulació atmosfèrica amb una variació més significativa a l’estació hivernal sobre Europa Occidental al llarg de les darreres dècades del segle XX és el de la Figura 7 (Lopez-Bustins et al., 2008b). La seva freqüència ha augmentat molt significativament que és consistent amb els increments de pressió atmosfèrica detectats a Europa Central (Maugeri et al., 2004; Trigo, 2006; Stefanicki et al., 2008,) Es tracta d’una fase negativa típica de la WeMO controlada per un anticicló hivernal (tèrmic) centreeuropeu. Tot i que afavoreix un tipus de temps anticiclònic sobre la Península Ibèrica, pot comportar certs episodis de llevantades a la CB. Això últim dependrà de la trajectòria dels fluxos de vent del NE sobre el golf de Lleó i la mar Catalanobalear. L’increment de la seva freqüència podria estar relacionada amb canvis a termini mitjà en la circulació atmosfèrica a la baixa-mitja estratosfera a causa dels gasos d’efecte hivernacle (Shindell et al., 2001; Labitzke i Kunze 2005; López-Bustins, 2006).

-30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20

30

35

40

45

50

55

60

65

70

Figura 7. Un dels 3 patrons de circulació atmosfèrica més freqüents sobre Europa Occidental a l’hivern. (Extret de Lopez-Bustins et al., 2008b).

Per últim, comentar que la torrencialitat no ha variat en aquesta estació. 2.2.2. Les conques del Ter i el Fluvià 2.2.2.1. Selecció de les sèries i definició de l’àrea d’estudi

La CB sustenta un important nombre de població, que es multiplica considerablement a l’estiu, la qual s’abasteix d’aigua principalment de dues conques hidrogràfiques: el Ter i el Fluvià. S’han seleccionat aquestes dues conques davant la Tordera perquè són les que abasteixen la major part de la població a la CB. La Muga es considera dins els càlculs de l’apartat 2.2.1. anterior perquè les dues sèries disponibles d’aquesta conca aigües amunt (Darnius i Figueres) ja s’han emprat per fer les interpolacions de les anàlisis de la pluviometria de la CB. S’han localitzat 19 sèries instrumentals homogènies i completes de la base dades MOPREDAmes (González-Hidalgo et al., 2008). Són sèries dins les regions IV i V de

D

A

14

la Figura 3. Per tant, aquestes sèries es troben com a mínim a 30 km de la línia de costa. Són sèries de la Garrotxa (les Planes d’Hostoles, la Vall d’en Bas, Castellfollit de la Roca), el Gironès (Sant Martí de Llémena), Osona (Balenyà, Santa Maria de Besora, Borgonyà, Torelló, Vic seminari, Vic Sant Cristòfol, Gurb, Vilanova de Sau), el Ripollès (Vallter, Camprodon, Ribes de Freser, Campdevànol, Ripoll, Pardines) i la Selva (Amer) (Figura 8). Corresponen a les zones de les capçaleres del rius Ter i Fluvià, que es troben entre els relleus de les Guilleries (Serralada Transversal) i el Pirineu Oriental.

Figura 8. Localització de les sèries de la base MOPREDAmes per a l’anàlisi de la pluviometria de la CB durant la segona meitat del segle XX. (Els punts verds són aquelles sèries que s’han emprat en la primera anàlisi, la franja litoral, i en negre són aquelles sèries que s’utilitzen en la segona, la dels trams mig i alt de les conques del Ter i el Fluvià).

2.2.2.2. Mètode S’ha seguit un procés metodològic semblant al desenvolupat en l’anàlisi de la pluviometria de l’àrea costanera (veure secció 2.2.1.2), però sense emprar tècniques SIG. En una anàlisi estacional, es detectaran aquelles tendències per al conjunt de les sèries de les conques i se’n calcularà el percentatge de variació al llarg de la segona meitat del segle XX. A més, també s’estudiaran canvis en la regularitat de la precipitació mitjançant el CV i el S1 comparant els dos subperíodes 1951-1975 i 1976-2000. Els canvis que se’n puguin derivar es relacionaran amb les evolucions i tendències recents dels índexs de teleconnexió directament vinculats amb la precipitació de Catalunya: el WeMOi, el NAOi i l’AOi.

15

2.2.2.3. Resultats

A continuació es presenten els resultats de les anàlisis, acompanyats d‘un conjunt de figures i taules. Primer per als totals anuals i després per a cadascuna de les estacions de l’any. En tots els casos, com s’ha comentat, es comparen els subperíodes 1951-1975 i 1976-2000. L’estructura és la mateixa en tots els casos. Aquí només es presenten les figures referents als valors pluviomètrics anuals. Les figures i taules per estacions es troben en l’annex.

Anual

Els patrons de teleconnexió a resolució anual no poden explicar l’evolució de la precipitació mitjana anual de les principals conques fluvials que abasteixen la CB. A la major part de Catalunya, també succeeix el mateix (Figura 9, a baix). La mitjana de les 19 sèries dels trams mig i alt de les conques indica que els totals pluviomètrics estan propers als 1.000 mm i per tant, bastant superiors als de la franja litoral (Figura 9, al centre).

Es detecta una reducció de la precipitació (no significativa) del conjunt de les 19 sèries, essent més notable que a l’àrea litoral de la CB (Figura 9, a dalt i a baix). No es pot posar en relació amb les variacions dels patrons en no haver-hi una correlació significativa entre aquests i la precipitació de les capçaleres del Ter i el Fluvià. Tant el CV com el S1 indiquen que la precipitació és moderadament regular al conjunt de les conques del Ter i el Fluvià. Hi ha una menor irregularitat de la precipitació respecte a la CB. És un resultat obvi perquè hi ha una major distància a la mar Mediterrània, i el clima deixa de ser estrictament mediterrani per tornar-se més continental i de muntanya (Taula 2). Com a la franja de la CB, hi ha un clar descens de la irregularitat de la precipitació segons el S1. No obstant, el CV no varia i, fins i tot, augmenta lleugerament en alguns observatoris de les Guilleries.

Tendència (1951-2000) Z(†)/ dècada Significació segons

t-test (95%)

Significació segons Mann-Kendall test

(95%) Precip. capç. CB (19 sèries) -0,099 NO NO

WeMOi (índex de la WeMO) -0,114 SÍ SÍ

NAOi (índex de la NAO) +0,008 NO NO AOi (índex de l’AO) +0,115 SÍ SÍ

16

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

1951 1956 1961 1966 1971 1976 1981 1986 1991 1996

-2,3 % / dècada

Coef. Corr. Pearson (1951-2000)

WeMOi NAOi AOi (Arctic Oscillation

index)

Precipitació capçaleres CB (19 sèries) -0,14 -0,16 -0,03

Significativa (95% del nivell de confiança) NO NO NO

Figura 9. (A dalt) Tendències de la precipitació anual de la mitjana de les 19 sèries de les capçaleres de la CB, de l’índex de la WeMO (WeMOi), de l’índex de la NAO (NAOi) i de l’índex de l’AO (AOi). (Al centre) Representació gràfica de l’evolució de la precipitació mitjana de les 19 sèries de les capçaleres de la CB i mitjana pluviomètrica de les 19 sèries. (A baix) Coeficient de correlació de Pearson entre la mitjana pluviomètrica de les 19 sèries de les capçaleres de la CB i el WeMOi, NAOi i AOi. (†) Valor Z en el cas la precipitació: mitjana de la precipitació normalitzada de les 19 sèries dels trams mig i alt de les conques del Ter i Fluvià; en el cas dels patrons de teleconnexió: valor de l’índex.

ANUAL Mitjana pluviomètrica de les 19 sèries: 917 mm

17

Comarca CV (%)

1951-1975

CV (%)

1976-2000 S1 1951-1975 S1 1976-2000

Balenyà Osona Moderat Moderat-alt Moderat-alt Moderat

Vallter el Ripollès Moderat Alt Baix Alt

Camprodon el Ripollès Baix Moderat Baix Baix

Ribes de Freser el Ripollès Baix Moderat Moderat Moderat

Campdevànol el Ripollès Moderat Moderat Moderat Moderat

Ripoll el Ripollès Moderat Moderat Moderat Moderat

Santa Maria de

Besora Osona Moderat Moderat Moderat Baix

Borgonyà Osona Moderat Moderat Moderat-alt Baix

Torelló Osona Moderat Moderat Moderat-alt Baix

Vic (seminari) Osona Moderat Moderat Moderat-alt Moderat

Vic (Sant Cristòfol) Osona Moderat Moderat-alt Moderat Moderat

Gurb Osona Moderat Moderat Moderat Baix

Vilanova de Sau Osona Moderat-alt Alt Moderat-alt Moderat

les Planes

d’Hostoles la Garrotxa Moderat Moderat Moderat Baix

Amer la Selva Moderat Moderat-alt Moderat-alt Moderat

Sant Martí de

Llémena el Gironès Moderat Moderat-alt Moderat Moderat-alt

la Vall d’en Bas la Garrotxa Moderat Moderat Moderat Baix

Castellfollit de la

Roca la Garrotxa Moderat Moderat Baix Baix

Pardines el Ripollès Baix Moderat Baix Moderat

ANUAL Molt baix Baix Moderat Moderat-alt Alt Molt alt

CV (%) <15 15-19 20-24 25-29 30-34 ≥35

S1 <0,20 0,20-0,24 0,25-0,29 0,30-0,34 0,35-0,39 ≥0,40

Taula 2. Coeficient de variació (CV) en % i índex de disparitat consecutiva (S1) de les 19 sèries de precipitació de les capçaleres de la CB per als subperíodes 1951-1975 i 1976-2000 a resolució anual.

Primavera

Hi ha un clar predomini del NAOi sobre la precipitació de les capçaleres de les conques igual que sobre la precipitació de la CB. Es detecta una reducció de la precipitació (-4,8% per dècada), més notable que al litoral, que és gairebé significativa. És un reflex del que ha passat a la segona meitat del segle XX a l’interior de Catalunya i al Pirineu Occidental en què la precipitació s’ha reduït molt significativament per una major circulació zonal, sobretot, al mes de març (Paredes et al., 2006). El CV indica que la precipitació és moderadament i altament irregular, i el S1 que és moderadament irregular. Al litoral, òbviament, era una mica més irregular la precipitació. Hi ha un clar descens de la irregularitat de la precipitació segons el S1, més acusat que a la CB. Pot estar relacionat amb una major descens de la precipitació

18

primaveral. El CV no mostra canvis en la variabilitat de la precipitació, només un lleuger augment al tram mig del Ter. Estiu

Igual que la precipitació del litoral, els patrons de teleconnexió no tenen cap influència sobre la pluviometria estival de les capçaleres perquè la precipitació és de tipus convectiu i molt abundant al Pirineu Oriental. De fet, és l’estació més plujosa a les capçaleres d’aquestes conques fluvials. Hi ha una certa dependència de les circulacions locals de vents (Azorin-Molina i Lopez-Bustins, 2008). Hi ha una reducció molt acusada de la precipitació al llarg de la segona meitat del segle XX (-5,0% per dècada), gairebé significativa, que no es detecta gens al litoral de la CB. Podria ser preocupant des del punt de vista que es tracta de l’estació més plujosa de l’any en aquesta àrea. La reducció de la precipitació prelitoral mediterrània estival de tipus convectiu sembla ser un fenomen arreu del Mediterrani. S’ha detectat un debilitament de la penetració de la brisa per un canvi antròpic dels usos del sòl al litoral (Millán et al., 2005). A més, aquest estudi apunta que aquesta reducció és més acusada a les àrees interiors o prelitorals. Hi ha certa discrepància entre ambdós indicadors de variabilitat, com passava també amb la precipitació del litoral de la CB. El CV ens indica que es tracta d’una precipitació més aviat bastant irregular i el S1 més aviat regular. Aquesta certa regularitat segons el S1 es podria explicar amb el fet que l’estiu és l’estació més plujosa al Pirineu Oriental. En general, segons ambdós indicadors, no hi ha una variació destacable de la regularitat de la precipitació entre els dos subperíodes. Tardor

No hi ha un domini clar de la WeMO com a la precipitació del litoral de la CB. Els valors dels índexs dels patrons de teleconnexió no mostren cap tendència i la precipitació té una evolució sense una tendència definida. Segons el CV la precipitació és moderada i altament irregular a les capçaleres, igual que la precipitació litoral de la CB. En canvi, el S1 indica que la precipitació té un comportament bastant més regular que la precipitació de la costa. Es detecta una lleugera davallada de la irregularitat pluviomètrica segons el CV, i una no variació segons el S1. Només la zona del Ripollès té un cert augment de la irregularitat de la precipitació. A la costa també es detectà un lleuger descens de la irregularitat de la precipitació a la tardor. Hivern

Hi ha un domini igualat entre la WeMO i la NAO sobre la precipitació. És similar al que passava a la precipitació de la costa en aquesta estació de l’any. El WeMOi mostra una tendència negativa i significativa que podria explicar, com a la CB, el cert ascens de precipitació a les conques del Ter i el Fluvià (4% per dècada)..

19

És l’única estació de l’any que té un cert augment de la precipitació al llarg de la segona meitat del segle XX. A la zona litoral, també només és a l’hivern quan s’està detectant un cert ascens de la precipitació. La pluviometria hivernal és la més irregular a Catalunya. A les latituds mediterrànies s’alternen hiverns secs amb hiverns plujosos. Mentre la precipitació del litoral de la CB reduïa la seva irregularitat, a les capçaleres es detecta un clar augment. Aquest ascens pot estar vinculat amb la tendència positiva de la precipitació en aquesta estació. La precipitació torrencial podria estar esdevenint més freqüent a l’hivern per un augment dels fluxos del NE (Figura 7). 2.3. Evolució de la insolació a la Costa Brava (1951-2000) Encara que les principals variables que defineixen el clima d’un lloc són la temperatura i la precipitació, n’hi ha d’altres que poden ser igualment interessants. Entre elles, la quantitat de radiació solar que arriba a la superfície és especialment destacable, sobretot, en el cas de la CB. El motiu és que és ben sabut que bona part de l’activitat econòmica d’aquest territori es basa en el turisme, i concretament, en un turisme que té el Sol com un dels principals atractius. Per tant, quantificar la radiació solar i la seva possible variabilitat i tendència temporal és en aquest cas força important. Per mesurar la quantitat d’energia (radiació) que ens arriba del sol, s’han d’utilitzar uns aparells anomenats piranòmetres. Aquests, tot i que no són aparells altament sofisticats, només s’han instal·lat en les estacions meteorològiques, de manera general, en els darrers 10 o com a molt, 20 anys. Per tant, és difícil determinar tendències a partir de les mesures d’aquesta variable, i menys quan el territori és tant restringit com la Costa Brava. Una alternativa per estimar l’evolució de la radiació solar és utilitzar les mesures de la insolació, entesa com el nombre d’hores en què el Sol ha brillat per sobre d’un llindar, de manera que ha estat capaç de cremar un paper situat en el punt focal d’una esfera de vidre. Aquest és el principi de funcionament dels anomenats heliògrafs, que es troben instal·lats en estacions meteorològiques des de fa molts anys (en alguns casos des de finals del segle XIX). Per tant, en aquest document es presentarà, en base a informació bibliogràfica prèviament publicada, la climatologia de la radiació solar; per continuar amb l’evolució temporal, al llarg dels darrers 50 anys, de la insolació. En tots els casos, els treballs ja publicats fan referència a escales espacials més grans (Catalunya o Península Ibèrica), però s’intentarà particularitzar l’anàlisi, en la mesura que sigui possible, per la zona de la CB. Cal també esmentar que l’anàlisi de la insolació pot donar pistes també del comportament de la nuvolositat, ja que aquesta és el principal factor que l’afecta.

A la Figura 10 es presenta la irradiació solar global diària, sobre superfície horitzontal, en mitjana anual, per a la zona d’estudi. Aquesta figura és un tall de la que, a l’Atles de radiació solar a Catalunya (ICAEN, 2001), cobreix tota Catalunya. Observem que els valors es troben compresos entre poc menys de 14 MJ/m2 i fins gairebé els 14,5 MJ/m2. Aquests valors són relativament alts en un context europeu, però relativament baixos en el context català. De fet, la zona del Cap de Creus, i l’Alt Empordà en general, presenta un mínim de radiació solar a Catalunya, només superat per valors més baixos a l’àrea de Montseny-Guilleries. La radiació solar lògicament presenta una gran oscil·lació al llarg

20

de l’any. Al mes de juny, a la Costa Brava, els valors són al voltant dels 22,5 MJ/m2, mentre que al desembre no superen els 5,5 MJ/m2. Durant els mesos d’estiu (juny, juliol i agost) els valors de la Costa Brava són en general una mica inferiors als de la Costa Daurada, però sempre acostant-se o superant els 20 MJ/m2.

Figura 10. Mapa d’irradiació global diària, mitjana anual (isolínies en MJ/m2) (ICAEN, 2001).

Els resultats presentats en l’Atles de radiació solar a Catalunya, és a dir, els que aquí s’estan comentat, es varen obtenir a partir de les dades de moltes estacions catalanes (i de regions frontereres) però la majoria d’aquestes estacions tenien pocs anys de dades. En concret, per la zona de la CB es varen considerar 3 estacions: Sant Feliu de Guíxols (dades entre 1985 i 1990); Llançà (1992-1997); i Sant Pere Pescador (1989-1997). Per tant, es corrobora la impossibilitat d’establir tendències a partir d’aquestes dades. Igualment, cal prendre els resultats de l’Atles amb una certa precaució, ja que atès que el seu objectiu és el de l’aprofitament energètic, i no es tracta d’un treball estrictament climatològic, els filtres aplicats a les dades i els criteris d’homogeneïtzació són relativament simples. Recentment, s’ha estat estudiant el comportament de la insolació a la Península Ibérica durant bona part del segle XX (Sanchez-Lorenzo et al., 2007). Aquest estudi s’ha fet a partir de les dades d’estacions meteorològiques de l’AEMET, que s’han seleccionat, filtrat, i homogeneïtzat amb molta cura. Encara que per tota la Península es disposa de més de 70 estacions, a la zona que ens interessa (CB) no n’hi ha cap, i les més properes són les de Girona i Perpinyà. Per tant, els comentaris que farem a continuació s’han d’entendre com a aplicables a una àrea més gran que el que és estrictament la CB. De totes maneres, la insolació és una variable relativament homogènia espacialment, com la temperatura. Concretament, l’estudi ja citat distingeix quatre regions a la Península Ibèrica, una de les quals (Est) cobreix Catalunya, Aragó, el País Valencià i part de Castella - La Manxa.

21

En aquesta àrea, la insolació anual és al voltant de les 2.500 hores, encara que concretament a les dues estacions més properes a la CB, la insolació queda clarament per sota d’aquest valor (2.100 h a Girona i 2.280 h a Perpinyà). Aquests darrers valors confirmen que l’extrem NE de la Península Ibèrica (i per tant, la CB) es troben en una zona de mínims de radiació solar, comparat amb el seu entorn més immediat. Més interessant és, però, l’evolució que ha tingut la insolació en els darrers decennis. Es presenta en la Figura 11, amb unes gràfiques per a la mitjana anual i per a cadascuna de les estacions de l’any. En totes les gràfiques destaca clarament l’evolució en forma de “V”, corresponent a un període de disminució de la insolació entre els anys 1960 i 1985 aproximadament, mentre que des d’aquest darrer any fins al present, la insolació ha tendit a recuperar-se. Aquesta evolució és especialment evident a escala anual i a la primavera, però també en la resta d’estacions, llevat potser de la tardor. Cal esmentar que aquesta evolució trobada en aquesta àrea de la Península Ibérica es troba semblantment a la resta de la península, a Europa i a molts altres llocs del món, i de fet se li ha donat un nom específic: el global dimming and brightening (enfosquiment i brillantor global). Per tant, podríem dir que en l’actualitat, els nivells d’insolació (i per tant, presumiblement també els de radiació solar) són semblants als de mitjans del segle passat, encara que hagin patit canvis relativament importants en aquests darrers 50 anys. Comentar també que aquests canvis poden tenir alguna relació amb els de nuvolositat, encara que segons anàlisis recents (Calbó et al., 2008) la nuvolositat ha disminuït de forma general i contínua a la Península Ibèrica, a escala anual i especialment a la primavera, en el període 1961-2004. Aleshores, hom pensa que encara que la recuperació recent de la insolació pugui en part ser a causa de la disminució de la nuvolositat, l’evolució mostrada té molt a veure amb la presència d’aerosols d’origen antropogènic a l’atmosfera, que va ser màxima entre els anys 1960-1980 per anar disminuint amb l’entrada en vigor de diverses lleis i regulacions de protecció del medi atmosfèric.

22

Figura 11. L’evolució de la insolació (presentada en forma d’anomalia respecte de la mitjana pel període 1970-2000) a la regió Est de la Península Ibèrica. A dalt, la insolació anual, a baix, la insolació en cadascuna de les estacions (hivern, primavera, estiu i tardor, d’esquerra a dreta). La línia gruixuda és el resultat d’aplicar un filtre per suavitzar la variabilitat interanual (Sanchez-Lorenzo et al., 2007). 2.4. Evolució del nivell mar a la Costa Brava (1951-2000) L’augment del nivell del mar és una de les conseqüències directes de l’escalfament global que més interès ha despertat en la població en general. Encara que habitualment es creu que el nivell del mar està augmentant (i ho seguirà fent) a causa de la fosa de les masses de gel als pols, el cert és que la principal contribució a l’elevació del mar és l’expansió tèrmica (dilatació) de l’aigua provocada per l’augment de la seva temperatura. De totes maneres, és normal que un possible canvi del nivell del mar resulti preocupant. A més, una part molt important de la població global resideix a les costes dels continents, i moltes de les zones més fèrtils corresponen a deltes de rius o altres territoris que són altament vulnerables a petits canvis del nivell del mar, per no parlar dels ecosistemes costaners, que també patirien l’impacte d’una crescuda. A la CB, l’augment del nivell del mar pot preocupar principalment per dues raons: l’afectació directa a la superfície total de les platges (i el conseqüent impacte sobre el turisme) així com a les infraestructures més properes a la línia de costa, i el possible increment de la intrusió marina en els aqüífers propers a la costa. Per això, aquest capítol analitza breument l’evolució del nivell del mar, en base a informació bibliogràfica de diferents escales, de la global a la local, gràcies, aquesta darrera, a l’existència d’una estació de mesura a la població de l’Estartit (el Baix Empordà). El darrer informe de l’IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) estableix amb tota seguretat que el nivell mitjà (per a tota la Terra) del mar ha estat augmentat en

23

les darreres dècades. Per al conjunt del segle XX, l’increment ha estat de 1.7 ± 0.5 mm/any (això vol dir uns 17 cm en total per tot el segle), mentre que entre 1961 i 2003, l’augment ha estat una mica més ràpid, de 1.8 ± 0.5 mm/any (Bindoff et al., 2007). El mateix informe reconeix que aquests augments del nivell del mar són poc homogenis espacialment, de manera que en alguns llocs s’han enregistrat augments molt més importants, mentre que en d’altres, el nivell del mar fins i tot ha disminuït. Tampoc ha estat constant en el temps, de manera que durant la dècada més recent (1993-2003), i sempre en mitjana global, l’augment ha estat de 3.1 ± 0.7 mm/any. Aquests augments del nivell del mar no són del tot ben explicats a partir de les estimacions que es fa dels diferents factors que hi intervenen. Així, per al període 1993-2003, s’estima que a causa de l’expansió tèrmica, relacionada amb l’augment de temperatura de l’aigua (que es coneix força bé a partir de mesures) l’augment hauria de ser de 1.6 ± 0.5 mm/any. La contribució de la fosa de les geleres de muntanya i altres masses de gel (excepte Grenlàndia i l’Antàrtida) s’estima en 0.77 ± 0.22 mm/any, i la contribució d’aquests darrers territoris, en 0.42 ± 0.36 mm/any. Tot plegat suma 2.8 ± 0.7 mm/any, que no correspon al valor mesurat, encara que tampoc es pot dir que estan en desacord si es consideren les incerteses de tots els valors. A escala regional o local hi ha altres factors igual o més importants sobre el nivell del mar, especialment si es tracta d’un mar relativament petit i tancat com el Mediterrani: la pressió atmosfèrica (efecte del baròmetre invers), la salinitat (afectada per exemple per l’evaporació), i l’aportació dels rius que hi desemboquen.

Segons un treball del Instituto Español de Oceanografía (Vargas Yañez et al., 2007), i les diverses referències que allí es citen, el nivell del mar Mediterrani va disminuir des dels anys 1950 fins a mitjans del 1990, a causa de la presència, durant aquells anys, de pressions atmosfèriques anòmalament elevades. En efecte, aquells anys varen coincidir amb un índex de la NAO (North Atlantic Oscillation) positiu i creixent, cosa que correspon a pressions més elevades sobre la Mediterrània (especialment a la part occidental) i a menys precipitacions (cosa que redueix l’aportació hídrica dels rius al mar). Recentment, la pressió ha tornat a valors més normals i això ha coincidit amb augments del nivell del Mediterrani d’entre 2.5 mm/any i 10 mm/any. Es consideren com a factors explicatius d’aquest increment recent, l’escalfament i la conseqüent dilatació, i la possible aportació d’aigua extra (a causa de la fosa de gels principalment). Si ens centrem en el que ha passat a les costes més properes, cal comentar dos aspectes abans de mostrar els resultats. Per una banda, indicar que els llocs on es mesura el nivell del mar són escassos, i encara ho eren més fa uns anys. A les costes mediterrànies espanyoles, les estacions d’Algecires, Màlaga, Ceuta i Tarifa, daten dels anys 1940, mentre que més recentment s’han afegit les estacions de l’Estartit (1990) i Palma de Mallorca (1997). Així, l’escassetat de dades influirà en la incertesa al moment de determinar tendències significatives. Per altra banda, el nivell del mar, en aquesta escala regional, varia per moltes causes, cosa que dificulta la detecció de les esmentades tendències. Concretament, hi ha les marees astronòmiques, els agents meteorològics (pressió, vent), l’efecte estèric (expansió o contracció causades per canvis de temperatura, però també de salinitat), les variacions de la massa total d’aigua (canvis en el cicle hidrològic o per desgel), i els efectes de la circulació oceànica. La primera causa és determinista i fàcilment predictible, per tant és fàcil d’eliminar dels registres (de fet,

24

fent mitjanes mensuals és suficient). Altres dues (meteorologia i circulació oceànica) tenen una contribució nul·la en promig global, però no en les variacions regionals. Dit això, l’esmentada publicació (Vargas Yañez et al., 2007) indica que el nivell del mar no va variar a les costes de Màlaga des del 1943 fins als anys 90 (Figura 12). Això va ser a causa de les ja comentades altes pressions atmosfèriques i també a l’augment de salinitat de les aigües mitjanes i profundes. En canvi, des dels anys 90, el fort augment de les temperatures i la debilitació (relativa) de les altes pressions han provocat un augment del nivell del mar, fet al que també haurien contribuït la fusió de geleres i els canvis en la circulació del Mediterrani.

Figura 12. L’evolució del nivell del mar a Màlaga durant els darrers 60 anys (Vargas Yañez et al., 2007).

Les dades mesurades a l’Estartit corresponen a aquest darrer període, i per tant, mostren també un augment del nivell del mar. Concretament, entre 1990 i 2005 s’ha detectat un augment de 3,4 ± 1.7 mm/any, encara que si es corregeix pels efectes de la pressió atmosfèrica, aquest augment es redueix a 2,5 mm/any (Figura 13.A). Bona part d’aquest increment del nivell del mar (però no pas tot el valor mesurat) es pot explicar per l’augment de la temperatura (Figura 13.B), i més concretament, pel conseqüent augment de calor emmagatzemada i la dilatació que això provoca.

Figura 13. A. L’evolució del nivell del mar, un cop ja corregit l’efecte de la pressió atmosfèrica, a l’Estartit (Salat i Pascual, 2006). B. Les tendències a l’augment de la temperatura de l’aigua del mar, a l’Estartit, a diverses fondàries, i per les tres darreres dècades (Vargas Yañez et al., 2007).

Finalment, cal comentar que els creixements, com s’observa en les figures anteriors, no són pas constants. De fet, destaquen algunes disminucions importants a partir del 1998 que coincideixen amb hiverns freds. Aquests factors, juntament amb un augment de

A B

25

salinitat, han fet que a d’altres llocs, com ara Mallorca, la tendència del nivell del mar durant els darrers 10 anys hagi estat negativa (disminució de 4,1 ± 3.1 mm/any, Figura 14).

Figura 14. L’evolució del nivell del mar a Mallorca al llarg dels darrers 10 anys (Vargas Yañez et al., 2007).

En resum, podríem dir que encara que el nivell del mar a l’estació de la Costa Brava (l’Estartit) hagi pujat uns 4 cm entre 1990 i 2005, la sèrie de dades és relativament curta, i ha coincidit precisament amb l’únic període en què una sèrie més llarga (la de Màlaga) també mostra un augment del nivell del mar. La complexitat dels factors que influeixen en el nivell del mar fa que en un lloc relativament proper, com és Mallorca, en el període 1997-2006 el nivell del mar hagi disminuït. Es requereix, doncs, seguir atentament l’evolució més recent i futura per poder definir amb més seguretat quina està essent la resposta del mar Mediterrani, a la CB, davant el canvi climàtic.

26

3. El clima futur

Les projeccions climàtiques futures s’efectuen amb els anomenats models climàtics. que no són més que models matemàtics que contemplen tots aquells factors que poden arribar a condicionar el clima. La denominació més precisa d’aquests models, quan simulen el clima de tot el globus, és la de Models Acoblats de Circulació General Atmosfèrica i Oceànica (AOGCM). Per poder deduir el clima futur d’una àrea tan local com és la CB, s’ha de tenir en compte la resolució espacial dels diferents models. Els que tenen una resolució més elevada són els models regionals, que actualment s’utilitzen amb una resolució al voltant dels 50 km. No obstant, s’usa sempre la sortida d’un model global (resolució d’uns 200-300 km) per establir les condicions de contorn dels models regionals. Els models globals són força limitats per fer projeccions climàtiques a escala local. Però tenen una sortida contínua temporalment al llarg del segle XXI, mentre que els models regionals que actualment estan disponibles normalment només ofereixen períodes concrets de trenta anys del segle XXI. En general, els models climàtics presenten serioses limitacions per simular fenòmens extrems com les onades de calor, sequeres, o pluges torrencials. 3.1. La temperatura de la Costa Brava al segle XXI La futura evolució de la temperatura a la CB es descriu aquí a partir d’una revisió bibliogràfica dels resultats obtinguts en el projecte PRUDENCE (Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects; Christensen et al., 2005), un projecte de referència impulsat per la Unió Europea per potenciar la recerca climàtica a Europa. Els resultats d’aquest projecte es complementen amb un treball de l’Instiuto Nacional de Meteorología (actualment AEMET) (INM, 2007) que mostra, entre altres resultats, l’evolució prevista de les temperatures màxima i mínima durant el segle XXI a Catalunya usant diverses tècniques de regionalització. El projecte PRUDENCE presenta els resultats de 10 models regionals per al període 2071-2100, avalats per una simulació de control per al període 1961-1990. El model global que estableix les condicions de contorn és el HadAM3 (atmosfèric, 150 km de resolució) desenvolupat en el Regne Unit. El treball INM (2007), considerant una part dels resultats del projecte PRUDENCE, però també altes resultats de recerca pròpia, presenta resultats per als períodes 2011-2040 i 2071-2100. El més interessant és que dels resultats d’ambdós treballs s’ha pogut arribar a distingir tres àrees geogràfiques per a Catalunya: interior, muntanya (Pirineus) i costa o litoral. Aquesta darrera àrea s’emprarà com a referència pel que fa a la Costa Brava. La dels Pirineus també és important tenir-la en compte perquè les capçaleres del riu Ter i Fluvià es troben al Pirineu Oriental. Les projeccions es fan en funció d’una sèrie de possibles escenaris d’emissions de gasos d’efecte hivernacle. En efecte, hi ha un ventall molt ampli de futures emissions; la incertesa associada es tracta a partir de la descripció de diversos escenaris d’emissions, que corresponen a diferents hipòtesis pel que fa al creixement demogràfic i econòmic i al desenvolupament tecnològic. En concret, hi ha 4 famílies d’escenaris: l’A1, A2, B1 i

27

B2. Els A són els que vetllen per un creixement econòmic basat en energies a partir de combustibles fòssils i els B en un creixement més sostenible amb certes energies alternatives. Els 1 són els de caràcter global i els 2 de caràcter regional. Dins d’aquestes 4 famílies es subdivideixen fins a 40 possibles escenaris que s’han de considerar igual de probables. Per fer les projeccions sempre se n’han de seleccionar uns quants, que s’anomenen com a indicatius o il·lustratius. Dins el subgrup d’escenaris A1, són coneguts i sovint seleccionats com a indicatius l’A1FI, que és el més pessimista perquè es considera un ús intensiu dels combustibles fòssils, i l’A1B, que considera altres fonts d’energia per complementar les basades en els combustibles fòssils. En els treballs citats amb anterioritat es contempla també l’escenari A2, que és més aviat pessimista i se simula un món futur molt semblant a l’actual amb un creixement poblacional sostingut i unes grans desigualtats econòmiques i tecnològiques entre el Primer i Tercer Món; es tracta d’un món amb un creixement regionalitzat i amb una manca de relacions internacionals. A partir dels resultats de diverses tècniques de regionalització presentades al treball INM (2007) es presenten les variacions de les temperatures màxima, mínima i mitjana respecte al període convencional 1961-1990 per les tres àrees que s’han pogut distingir de Catalunya (Taula 3).

Taula 3. Increments de temperatura, en ºC, respecte al trentenni internacional 1961-1990 per a les tres zones de Catalunya, per a l’escenari A2 i els períodes 2011-2040 i 2071-2100, a partir dels resultats presentats al treball INM (2007). En general, les temperatures a la CB, que és una part de la costa catalana, s’incrementaran en menor mesura que a l’interior i a la muntanya. Al contrari de la tendència global (Easterling et al., 1997), augmentarà l’amplitud tèrmica diària perquè les màximes presenten un major increment que les mínimes. Per al subperíode de la primera meitat del segle XXI hi haurà un increment d’1ºC aproximadament a la CB i d’1,5ºC a les capçaleres dels rius. Per al segon període, els augments serien més notables, 4ºC i 4,5ºC, respectivament. Usant les mateixes tècniques de regionalització, i afegint els resultats obtinguts per al PRUDENCE, es detecta que el major increment de temperatures tindrà lloc a l’estiu i el més moderat, a l’hivern (Taula 4). En aquesta línia, alguns treballs apunten a un augment dels extrems climàtics a l’estiu arreu de Catalunya per a finals de segle segons l’escenari A2 (Sánchez et al., 2004; Beniston et al., 2007).

Zona geogràfica Variable 2011-2040 2071-2100 Costa Temperatura màxima 0,5-1,5 3,5-5,0 Costa Temperatura mínima 0,0-1,0 3,5-5,0 Costa Temperatura mitjana 0,2-1,3 3,5-5,0 Interior Temperatura màxima 1,0-2,0 4,0-6,0 Interior Temperatura mínima 0,5-1,5 4,0-5,0 Interior Temperatura mitjana 0,7-1,8 4,5-5,0 Pirineus Temperatura màxima 1,0-2,0 4,5-6,0 Pirineus Temperatura mínima 0,5-1,5 3,5-5,0 Pirineus Temperatura mitjana 0,7-1,8 4,5-5,0

28

Hivern (DGF) Primavera (MAM) Estiu (JJA) Tardor (SON) Costa 2.5-3.5 3.0-4.0 5.0-6.5 3.5-5.0 Interior 2.5-4.5 3.5-5.0 6.0-7.5 4.5-6.5 Pirineus 2.5-4.5 3.0-5.0 6.5-7.5 5.0-6.0

Taula 4. Increments de temperatura màxima, en ºC, respecte al trentenni internacional 1961-1990 per a les tres zones de Catalunya per a l’escenari A2 i el període 2071-2100 a partir dels resultats presentats al treball INM, incloent els resultats de PRUDENCE 3.2. La precipitació de la Costa Brava al segle XXI Per estudiar la futura evolució de la precipitació a la CB, utilitzarem les dades simulades per un model climàtic. El model en qüestió és el HadGEM1, que és la nova generació del HadCM3 (la versió acoblada oceà-atmosfera del model global HadAM3), que ens permet veure quin clima tindrem al voltant del 2050 amb una resolució espacial que es va acostant a la d’un model regional. La resolució espacial és 1.875º longitud i 1.25º latitud. Els resultats obtinguts es compararan amb aquells del projecte PRUDENCE i el treball de l’INM (2007). Recordem que en l’anàlisi del clima observat (Capítol 2), s’empraven índexs de teleconnexió per estudiar l’evolució i la variabilitat de la precipitació a la CB. En aquesta anàlisi del clima futur, seria interessant estudiar quina pot ser la futura evolució i tendència d’aquests índexs. Els dos patrons a estudiar són la NAO i la WeMO, que són els que tenen una influència més directa en la precipitació de la CB. En conseqüència, interessen els resultats (pel que fa a la pressió) en les cel·les on s’hi inclouen els nodes dels dipols: Reykjavík (extrem nord NAO), Gibraltar (extrem sud NAO), San Fernando (extrem sud-oest WeMO) i Pàdua (extrem nord-est WeMO). La cel·la assignada a San Fernando i a Gibraltar és la mateixa perquè es troben a una distància molt propera tenint en compte la resolució espacial del model HadGEM1 (Taula 5 i Figura 15). Per tant, la cel·la 36.25N - 5.625W serà la baula entre la NAO i la WeMO.

Coordenades Node i patró Cel·la assignada

Reykjavík 64,13N - 21,93W Extrem nord NAO 63,75N – 22,5W

Gibraltar 36,12N - 5,35W Extrem sud NAO 36,25N – 5,625W

San Fernando 36,28N - 6,12W Extrem sud-oest WeMO 36,25N -5,625W

Pàdua 45,40N - 11,78E Extrem nord-est WeMO 45,0N – 11,25E

Taula 5. Coordenades, node, patró i cel·la assignada de cada un dels enclavaments que configuren els índexs de teleconnexió de la NAO i la WeMO. El problema sorgeix amb la cel·la que ha de representar la CB, i d’on extraurem els resultats pel que fa a la precipitació. L’àrea d’estudi es troba just a cavall entres dues cel·les quant a longitud: 42.5N – 1.875E i 42.5N – 3.75E. La primera cel·la cau sobre les capçaleres dels rius que abasteixen la CB, però la cel·la arriba fins a longituds del Pirineu Occidental de Catalunya on la influència de l’Atlàntic és notable. I la segona cel·la es troba massa centrada sobre el Golf de Lleó (Figura 15). Per tant, per poder trobar una mesura intermèdia el millor és fer una mitjana de les precipitacions simulades en ambdues cel·les. L’objectiu d’una primera anàlisi és comparar els subperíodes 1961-1990 i 2031-2060 dels índexs de teleconnexió WeMOi i NAOi, i els valors de la mitjana de precipitació d’aquestes dues cel·les. Per estudiar la significació de les diferències de les mitjanes i la variabilitat dels valors tant dels índexs com de la precipitació s’empren la distribucions t

29

de Student i la F de Snedecor, respectivament. Entre els resultats disponibles del model esmentat, s’han analitzat els que corresponen als següent escenaris:

- 20C3M (és la simulació de control pel segle XX i comprèn el període 1860-1999). D’aquí traurem els valors del subperíode 1961-1990.

- A2 (és una previsió de caire pessimista descrit en el subapartat anterior 3.1). És l’escenari més emprat en la majoria de treballs citats. Comprèn el període 2000-2099). D’aquí traurem els valors del subperíode 2031-2060.

- A1B (és una previsió moderadament pessimista ja que s’introdueixen millores tecnològiques en el consum energètic). Comprèn el període 2000-2099). D’aquí traurem els valors del subperíode 2031-2060.

Figura 15. Els punts negres són els enclavaments de referència dels dipols de la NAO i de la WeMO, i les cel·les acolorides en tons rojos són les cel·les assignades. Les dues cel·les considerades per a determinar la precipitació de la Costa Brava estan acolorides en verd fosc (més interior) i verd clar (més marítima).

Abans, però, s’ha fet una validació de les dades de precipitació del model fent una comparació amb dades instrumentals. S’han emprat les 42 sèries de precipitació de la franja litoral (23 sèries) i de les capçaleres (19 sèries) de la CB, ja comentades en Capítol 2 per calcular la mitjana, la desviació i el CV per al període de referència 1961-1990. S’han comparat aquests resultats amb els equivalents obtinguts a partir de les dades baixades del model per al mateix període (amb l’escenari 20CM3) i fent la mitjana de les dues cel·les. Totes les diferències són bastant raonables i validen les dades baixades del HadGEM1 (Taula 6). Les majors diferències de mitjana són a l’estiu i, òbviament, anualment. Pel que fa a la variabilitat, es detecten les majors diferències tant per la desviació com per el CV a l’hivern, cosa que s’explica perquè és l’estació de l’any amb una major variabilitat (Cernocky et al., 2008; López-Bustins et al., en premsa).

Diferència neta (HadGEM1-instrumental) Hivern Primavera Estiu Tardor Anual

Mitjana (mm) 3 -17 -83 41 -58

Desviació (mm) -25 -5 -26 12 -2

CV (%) -17 1 2 -2 1

Taula 6. Diferència neta en la mitjana, la desviació i el CV entre les dades instrumentals i les del model HadGEM1 per al període de referència 1961-1990, per estacions i anualment.

30

Seguidament, cal veure quina influència tenen els patrons de teleconnexió en la precipitació de les cel·les seleccionades del model per poder fer una correcta interpretació dels resultats. Es calcula el coeficient de correlació de Pearson entre el WeMOi i NAOi i la precipitació per al període de referència 1961-1990, segons l’escenari 20CM3, i per al 2031-2060, segons els escenaris A2 i A1B (Taula 7). Anualment, es detecta una influència negativa de la NAO durant el període de referència. A l’hivern, les correlacions són negatives entre la precipitació i ambdós patrons, però només significativa en el cas de la NAO. A la primavera, hi ha un clar predomini de la NAO sobre la WeMO. A l’estiu, com era d’esperar, no hi ha correlacions significatives. A la tardor, hi ha una correlació superior al 99% del nivell de confiança entre la precipitació i el NAOi amb els escenaris 20CM3 i A2. Sorprèn la nul·la influència de la WeMO sobre la precipitació en aquesta estació quan a les anàlisis fetes en el clima observat en l’apartat 2, aquest patró es detectava com a dominant de la precipitació de la CB. La resolució espacial del model no permet dissenyar una variabilitat de la precipitació a la Mediterrània que es correlacioni satisfactòriament amb la WeMO, en part possiblement per haver fet la mitjana de dues cel·les. De fet, les correlacions obtingudes amb la precipitació de la cel·la més oriental, la de la costa, sí que eren significatives amb el WeMOi a les estacions de la tardor i l’hivern. Un pas de malla superior a 1º pot descuidar fenòmens locals de precipitació que són els que es correlacionen amb la WeMO, sobretot, algunes pertorbacions mesoescalars que tenen lloc a la Mediterrània. En definitiva, haurem de posar una major atenció en l’evolució del NAOi per poder explicar alguns canvis de la precipitació de la CB al llarg del segle XXI.

HIVERN r precipitació CB simulada

Precipitacio CB 1961-1990 (20CM3) 2031-2060 (A2) 2031-2060 (A1B)

WeMOi -0,26 -0,35 0,20

NAOi -0,12 -0,38 -0,27

PRIMAVERA r precipitació CB simulada

Precipitacio CB 1961-1990 (20CM3) 2031-2060 (A2) 2031-2060 (A1B)

WeMOi 0,15 0,34 -0,37

NAOi -0,41 -0,46 -0,22

ESTIU r precipitació CB simulada

Precipitacio CB 1961-1990 (20CM3) 2031-2060 (A2) 2031-2060 (A1B)

WeMOi 0,14 -0,01 -0,05

NAOi -0,30 0,00 0,00

TARDOR r precipitació CB simulada

Precipitacio CB 1961-1990 (20CM3) 2031-2060 (A2) 2031-2060 (A1B)

WeMOi 0,02 0,02 -0,12

NAOi -0,55 -0,47 -0,25

ANUAL r precipitació CB simulada

Precipitacio CB 1961-1990 (20CM3) 2031-2060 (A2) 2031-2060 (A1B)

31

WeMOi 0,24 0,14 0,07

NAOi -0,45 -0,14 -0,03

Taula 7. Coeficients de correlació de Pearson entre els patrons de teleconnexió i la precipitació de la CB a partir de les dades baixades del model HadGEM1 per als períodes 1961-1990 (escenari 20CM3) i 2031-2060 (escenaris A2 i A1B). (Les correlacions significatives al 95% del nivell de confiança estan en negreta, i aquelles que ho són al 99% estan en negreta i subratllades).

Entrant a comentar els canvis entre els subperíodes 1961-1990 i 2031-2060, segons l’escenari A2 (Taula 8), cal destacar que hi haurà una reducció generalitzada de la precipitació, més pronunciada i significativa a l’estiu i molt moderada a l’hivern. En els totals anuals es detecta una reducció de la precipitació significativa. Aquestes reduccions de precipitació es podrien explicar per la previsió d’unes fases més positives dels patrons de teleconnexió per al conjunt de les estacions per a mitjan del segle XXI. A l’estiu, però, ja hem dit que la influència dels patrons és inexistent (Taula 7). Hi ha una reducció de la variabilitat també significativa a resolució anual. De fet, el CV passa de moderat (1961-1990) a baix (2031-2060). Totes les estacions tenen una variació modesta, a excepció de la primavera que augmenta, tot i que no significativament. Això es podria explicar perquè en aquesta estació és l’única on es detecten variacions significatives dels patrons de teleconnexió: la WeMO seria més negativa i la NAO més positiva. Aquest increment de la irregularitat primaveral podria anar vinculat a una actual creixent tendència de l’ocurrència de tempestes de calamarsa (Piani et al., 2005). Segons l’escenari A1B (Taula 9) es confirma una reducció molt significativa de la precipitació a l’estiu, però la reducció anual és més aviat lleu. Fins i tot, a la tardor s’indica un augment de la precipitació amb una major irregularitat. En general, no hi ha variacions destacades de la irregularitat, tot i que el CV indica un augment important de la irregularitat a l’estiu que podria vincular-se a la forta reducció de precipitació que es preveu en aquesta estació de l’any. Recordem que també hi ha un augment notable de la irregularitat de la precipitació estival en l’escenari A2 segons el CV (Taula 8). Quant als patrons de teleconnexió, es confirmen unes fases més negatives de la WeMO a la primavera i unes de més positives de la NAO a l’hivern per a mitjan del segle XXI. Això està d’acord amb els resultats de Shindell et al. (2001), que van simular amb el model climàtic de l’atmosfera mitjana GISS (Goddard Institute for Space Studies), i van trobar que l’emissió de gasos d’efecte hivernacle és el principal forçament per afavorir fases positives de l’AO i de la NAO a l’hivern. Una segona anàlisi es basa en estudiar les tendències per al període 2000-2050 i 2000-2100 de la precipitació i dels valors dels índexs de teleconnexió, per ambdós escenaris A2 i A1B. Per detectar la significació de les tendències s’apliquen el t-test i el test no paramètric de Mann-Kendall (Sneyers, 1992). Segons l’escenari A2 (Taula 10) es detecta una reducció general de la precipitació, tant estacionalment com anualment, encara que no significativa entre el 2000 i el 2050. Només a l’estiu la tendència negativa és al llindar de la significació. A la segona meitat del segle XXI, les davallades de precipitació s’aturen a totes les estacions i anualment, a excepció de l’estació estival que s’agreuja. Els patrons no mostren variacions destacades. Només el WeMOi a la primavera i el NAOi a l’estiu, però són períodes que

32

aquests patrons no tenen influència sobre la precipitació de la CB. El NAOi i el WeMOi mostren un cert increment a l’hivern fins a mitjan de segle, que és coherent amb les diferències de les mitjanes entre ambdós períodes mostrats a la Taula 8. Segons l’escenari A1B (Taula 11) es corrobora un descens de la precipitació estival, tot i que de forma més agreujada. Aquesta davallada ara sembla més important a la primera meitat de segle en comptes de la segona meitat com amb l’escenari A2. També es confirma la reducció de precipitació anual, essent fins i tot significativa per al conjunt de tot el segle XXI. D’altra banda, hi ha una tendència positiva significativa del NAOi a la tardor que es correspon amb la diferència positiva entre els subperíodes a la Taula 7. En conseqüència, hi ha una reducció significativa de la precipitació tardorenca al llarg del segle XXI, tot i que a la Taula 7 indicava més aviat un augment per a mitjan de segle. La tendència positiva del WeMOi a l’estiu durant el període 2000-2100 no té rellevància.

ES

CE

NA

RI

A2

SIM

ULA

T 2

0C

3M

S

IMU

LA

T 2

0C

3M

C

V p

recip

itació

n (

%)

SIM

ULA

T A

2

SIM

ULA

T A

2

CV

pre

cip

itació

n (

%)

DIF

ER

ÈN

CIA

D

IFE

RÈ

NC

IA

Mit

jan

a 1a

. i 2

a.

cel·l

a p

reci

p

M

itja

na 1

961-1

990

Desvia

ció

196

1-1

990

196

1-1

990

Mitja

na 2

031-2

060

Desvia

ció

203

1-2

060

203

1-2

060

Mit

jan

a (p

reci

p e

n %

) D

esvi

ació

Hiv

ern

P

recip

itació

CB

162,3

mm

71,1

mm

44

153,4

mm

73,8

mm

48

-5,5

3,9

Hiv

ern

W

eM

Oi

0,0

9

0,4

6

Modera

t-alt

0,2

5

0,5

2

Modera

t-alt

0,1

6

0,0

6

Hiv

ern

N

AO

i -0

,23

1,0

1

0,1

9

0,9

7

0,4

2

-0,0

3

Prim

avera

P

recip

itació

CB

192,9

mm

76,0

mm

39

172,1

mm

92,3

mm

54

-10,8

21,5

Prim

avera

W

eM

Oi

0,2

2

0,5

6

Modera

t -0

,10

0,5

8

Alt

-0,3

2 0,0

2

Prim

avera

N

AO

i 0,0

3

0,8

5

0,3

8

0,4

7

0,

35

-0,3

8

Estiu

Pre

cip

itació

CB

97,2

mm

34,8

mm

36

61,2

mm

28,6

mm

47

-37,

0 -1

7,7

Estiu

WeM

Oi

-0,1

1

0,5

1

Modera

t -0

,11

0,5

6

Modera

t-alt

0,0

1

0,0

4

Estiu

NA

Oi

0,1

1

0,7

7

-0

,32

0,7

9

-0

,43

0,0

2

Tard

or

Pre

cip

itació

CB

286,0

mm

116,8

mm

41

274,2

mm

107,6

mm

39

-4,1

-7

,9

Tard

or

WeM

Oi

0,0

0

0,5

8

Modera

t-alt

0,1

2

0,5

0

Modera

t 0,1

2

-0,0

9

Tard

or

NA

Oi

-0,0

6

1,1

4

0,0

7

1,0

5

0,1

4

-0,0

9

Anual

Pre

cip

itació

CB

736,8

mm

170,5

mm

23

661,3

mm

103,8

mm

16

-10,

3 -3

9,1

Anual

WeM

Oi

0,0

5

0,2

4

Modera

t 0,0

4

0,2

1

Baix

-0

,01

-0,0

3

Anual

NA

Oi

-0,0

3

0,5

2

0,0

8

0,5

0

0,1

0

-0,0

2

Tau

la 8. Comparació de la mitjana, la desviació i el CV entre el període de referència 1961-1990 i el de mitjan de segle XXI (2031-2060) de la precipitació i els valors dels

índexs de teleconnexió a partir de les dades baixades del model HadGEM1 amb l’escenari 20CM3 i A2. L’escala de colors dels valors del CV es poden consultar a les taules

del subapartat 2.2.2.3. Les diferències significatives entre les mitjanes s’avaluen amb la distribució t-test i les desviacions amb la F de Snedecor; les diferències significatives

estan en negreta. (Estandardització de les sèries de pressió dels índex a partir de tot el període: 1860-2099; sinó la mitjana dels valors dels índexs per al període 1961-1990

hagués estat 0).

3

4

ES

CE

NA

RI

A1B

S

IMU

LA

T 2

0C

3M

S

IMU

LA

T 2

0C

3M

C

V p

recip

itació

n (

%)

SIM

ULA

T A

2

SIM

ULA

T A

2

CV

pre

cip

itació

n (

%)

DIF

ER

ÈN

CIA

D

IFE

RÈ

NC

IA

Mit

jan

a 1a

. i 2

a.

cel·l

a p

reci

p

M

itja

na 1

961-1

990

Desvia

ció

196

1-1

990

196

1-1

990

Mitja

na 2

031-2

060

Desvia

ció

203

1-2

060

203

1-2

060

Mit

jan

a (p

reci

p e

n %

) D

esvi

ació

Hiv

ern

P

recip

itació

CB

162,3

mm

71,1

mm

44

145,3

mm

68,6

mm

47

-10,5

-3

,5

Hiv

ern

W

eM

Oi

0,0

9

0,4

6

Modera

t-alt

0,0

1

0,5

3

Modera

t-alt

-0,0

8

0,0

7

Hiv

ern

N

AO

i -0

,23

1,0

1

0,1

5

1,0

3

0,3

8

0,0

3

Prim

avera

P

recip

itació

CB

192,9

mm

76,0

mm

39

175,8

mm

64,4

mm

37

-8,9

-1

5,2

Prim

avera

W

eM

Oi

0,2

2

0,5

6

Modera

t -0

,14

0,6

4

Modera

t -0

,37

0,0

8

Prim

avera

N

AO

i 0,0

3

0,8

5

-0

,14

0,7

4

-0

,17

-0,1

1

Estiu

Pre

cip

itació

CB

97,2

mm

34,8

mm

36

57,0

mm

28,9

mm

51

-41,

4 -1

7,0

Estiu

WeM

Oi

-0,1

1

0,5

1

Modera

t 0,0

6

0,5

2

Alt

0,1

8

0,0

0

Estiu

NA

Oi

0,1

1

0,7

7

0,1

4

0,7

2

0,0

4

-0,0

6

Tard

or

Pre

cip

itació

CB

286,0

mm

116,8

mm

41

321,9

mm

150,8

mm

47

12,5

29

,1

Tard

or

WeM

Oi

0,0

0

0,5

8

Modera

t-alt

0,0

3

0,5

8

Modera

t-alt

0,0

3

0,0

0

Tard

or

NA

Oi

-0,0

6

1,1

4

0,2

4

0,9

7

0,3

0

-0,1

7

Anual

Pre

cip

itació

CB

736,8

mm

170,5

mm

23

699,7

mm

186,8

mm

27

-5,0

9,5

Anual

WeM

Oi

0,0

5

0,2

4

Modera

t -0

,01

0,2

5

Modera

t-alt

-0,0

6

0,0

1

Anual

NA

Oi

-0,0

3

0,5

2

0,1

0

0,3

2

0,1

2

-0,2

0

Tau

la 9. Ídem que Taula 8, però per a l’escenari A1B.

3

5

Ten

dèn

cia

2000

-205

0 S

IMU

LA

CIÓ

A2

Z/ 1

0 an

ys

% v

aria

ció

T

end

ènci

a 20

00-2

100

SIM

UL

AC

IÓ A

2 Z

/ 10

anys

%

var

iaci

ó

Hiv

ern

P

recip

itació

CB

-6

,6 m

m

-21,2

H

ivern

P

recip

itació

CB

0,7

mm

4,4

Hiv

ern

W

eM

Oi

0,1

1

H

ivern

W

eM

Oi

0,0

1

Hiv

ern

N

AO

i 0,1

6

H

ivern

N

AO

i -0

,02

Prim

avera

P

recip

itació

CB

-5

,7 m

m

-16,1

P

rim

avera

P

recip

itació

CB

-0

,5 m

m

-2,8

Pri

mav

era

WeM

Oi

-0,1

3

Pri

mav

era

WeM

Oi

-0,0

6

Prim

avera

N

AO

i 0,0

7

P

rim

avera

N

AO

i 0,0

0

Estiu

Pre

cip

itació

CB

-6

,2 m

m

-40,4

E

stiu

P

reci

pit

ació

CB

-7

,1 m

m

-119

,6

Estiu

WeM

Oi

-0,0

5

E

stiu

WeM

Oi

0,0

0

Est

iu

NA

Oi

-0,2

0

Est

iu

NA

Oi

-0,1

2

Tard

or

Pre

cip

itació

CB

-1

8,3

mm

-3

0,7

T

ard

or

Pre

cip

itació

CB

-6

,5 m

m

-22,3

Tard

or

WeM

Oi

0,0

3

T

ard

or

WeM

Oi

-0,0

2

Tard

or

NA

Oi

-0,0

8

T

ard

or

NA

Oi

0,0

2

Anual

Pre

cip

itació

CB

-3

6,4

mm

-2

5,8

A

nual

Pre

cip

itació

CB

-1

2,7

mm

-1

8,5

Anual

WeM

Oi

-0,0

1

A

nual

WeM

Oi

-0,0

2

Anual

NA

Oi

-0,0

2

A

nual

NA

Oi

-0,0

3

Tau

la 10. Tendències de la precipitació i dels índexs de teleconnexió per al període 2000-2050 i 2000-2100 segons l’escenari A2. S’avaluen la

significació de les tendències segons el t-test i el test no paramètric de Mann-Kendall (les tendències significatives al 95% del nivell de

confiança estan en negreta).

Ten

dèn

cia

2000

-205

0 S

IMU

LA

CIÓ

A1B

Z

/ 10

anys

%

var

iaci

ó

Ten

dèn

cia

2000

-210

0 S

IMU

LA

CIÓ

A1B

Z

/ 10

anys

%

var

iaci

ó

Hiv

ern

P

recip

itació

CB

-9

,16 m

m

-29,2

H

ivern

P

recip

itació

CB

-0

,66 m

m

-4,1

Hiv

ern

W

eM

Oi

0,0

0

H

ivern

W

eM

Oi

-0,0

2

Hiv

ern

N

AO

i 0,0

4

H

ivern

N

AO

i 0,0

4

Prim

avera

P

recip

itació

CB

-0

,12 m

m

-0,3

P

rim

avera

P

recip

itació

CB

-1

,5 m

m

-8,3

Prim

avera

W

eM

Oi

0,0

0

P

rim

avera

W

eM

Oi

-0,0

3

Prim

avera

N

AO

i -0

,09

P

rim

avera

N

AO

i -0

,01

Est

iu

Pre

cip

itac

ió C

B

-12,

43 m

m

-75,

3 E

stiu

P

reci

pit

ació

CB

-8

,33

mm

-1

36,1

E

stiu

WeM

Oi

0,0

3

E

stiu

W

eMO

i 0,

03

Estiu

NA

Oi

0,0

0

E

stiu

NA

Oi

-0,0

4

Tard

or

Pre

cip

itació

CB

-1

,33 m

m

-2,0

T

ard

or

Pre

cip

itac

ió C

B

-9,9

mm

-3

2,3

Tard

or

WeM

Oi

0,0

3

T

ard

or

WeM

Oi

0,0

0

Tard

or

NA

Oi

0,0

9

T

ard

or

NA

Oi

0,08

Anual

Pre

cip

itació

CB

-2

3,0

1 m

m

-15,0

A

nu

al

Pre

cip

itac

ió C

B

-19,

42 m

m

-27,

3 A

nual

WeM

Oi

0,0

1

A

nual

WeM

Oi

0,0

0

Anual

NA

Oi

0,0

1

A

nual

NA

Oi

0,0

0

Tau

la 11. Ídem que Taula 10, però per a l’escenari A1B.

36

Així doncs, s’han trobat algunes discrepàncies entre ambdós escenaris, cosa que també s’ha esmentat en els treballs anteriorment citats (on, a més, també hi ha diferències entre els resultats dels diversos models o tècniques de regionalització). En general, en aquests darrers anys segons el darrer informe de l’IPCC les emissions de gasos d’efecte hivernacle està essent com la prevista per al pitjor dels escenaris, el A1FI. Així, entre els escenaris a dalt comentats, com que l’A2 contempla una major emissió de gasos que el A1B per a finals de segle (IPCC, 2007), sembla que hauríem de fer més cas a les projeccions obtingudes amb aquest escenari A2. Els resultats que fins ara hem presentat es poden comparar amb els que, a partir de diverses tècniques de regionalització, es presenten en el treball INM (2007), per a l’escenari A2 i incloent també resultats de varis models regionals del projecte PRUDENCE. En aquest informe es mostra una clara reducció generalitzada de la precipitació, moderada per a mitjan de segle i agreujada per a finals. La costa és la zona de Catalunya que patiria unes disminucions més importants. Així, són resultats coherents amb els obtinguts en les nostres anàlisis. A més, a l’estiu també és quan es detecten les davallades més pronunciades i a l’hivern unes de més moderades. De fet, Arribas et al. (2004) dedueixen que la precipitació podria augmentar lleugerament a l’hivern per l’impacte dels canvis dels usos del sòl, derivats del canvi climàtic, sobre la precipitació. Canviant d’escala, l’informe del IPCC (Christensen et al., 2007) indica que la Mediterrània és una de les poques regions on hi ha un clar consens entre els models i els escenaris que hi haurà una reducció de la precipitació, sobretot, a la meitat càlida de l’any (Figura 16). També es conclou que per mitjan de segle XXI hi hauria forces anys que es podrien considerar “molt secs” i per finals de segle gairebé la meitat, considerant el clima actual com de referència.

Figura 16. Projeccions de les variacions de precipitació a nivell planetari a partir del conjunt de tots els models globals segons l’escenari A1B per a l’estació hivernal (esquerra) i estival (dreta).

Tot i el descens de precipitacions a l’estiu, s’esperen augments dels episodis torrencials segons l’estudi portat a terme per Christensen i Christensen (2004). Això és coherent amb els augments de la variabilitat pluviomètrica a l’estiu detectats en les nostres anàlisis. En aquesta línia de fenòmens extrems, Lehner et al. (2006) obtenen amb l’escenari A1B, a partir de dos models globals, que a finals de segle les inundacions més catastròfiques podrien reduir el seu període de retorn al litoral català. De fet, Gaertner et al. (2007), a partir dels resultats de l’escenari A2 del projecte PRUDENCE, troben indicis d’una futura formació freqüent de mini ciclons tropicals a la Mediterrània.

37

3.3. La radiació solar a la Costa Brava al segle XXI La radiació solar no és una variable analitzada habitualment en els estudis sobre projeccions futures del clima. No obstant, en el present treball s’ha considerat que era adequat fer-ne una anàlisi, ja que l’abundant radiació solar és un dels elements importants que expliquen la presència del turisme a la Costa Brava. Així, s’han utilitzat els resultats del model HadGEM, igual que pel cas de la precipitació. Concretament, s’han considerat les dades de la irradiància global en superfície, tant les de la simulació de control (20C3M) com les d’un escenari futur (A2). S’han agafat, també com en la variable anterior, els resultats en les dues cel·les més properes a la Costa Brava. Per estudiar si s’esperen canvis en la radiació solar, s’ha analitzat per una banda la tendència (lineal, i la significació segons Mann-Kendall) en el període 2000-2050; per altra banda, s’ha comprovat si la diferència entre les mitjanes del període 1961-1990 i les del període 2031-2060 són o no significatives. A la Taula 12 es donen els resultats de les tendències. S’observa que en tots els casos aquestes són molt petites, i per tant, no significatives. Només en una de les cel·les i per l’estiu, la tendència a l’augment de la radiació és marginalment significativa (només per un dels tests). Des d’aquest punt de vista, podríem afirmar que la radiació solar no està previst que pateixi canvis durant els propers 50 anys, en la zona de la Costa Brava i el seu entorn. A la Taula 13, al seu torn, es presenten els valors mitjans, per cadascuna de les cel·les, pels períodes passat i futur, així com les desviacions típiques en cada períodes, la diferència entre els valors i la seva significació. En base a aquests segons resultats, podríem dir que en general, la radiació solar serà una mica més elevada a meitat del Segle XXI, essent això especialment cert pels mesos de principi d’estiu (maig i juny) i només una mica compensat per molt petits descensos (no significatius) en alguns mesos freds (novembre, desembre, gener, segon la cel·la). Val la pena comentar, en qualsevol cas, que els valors simulats de la radiació solar, si més no en mitjana anual, són força més alts que els mesurats (donats per l’Atlas de radiació solar, veure Capítol 2). En efecte, les quantitats al voltant de 195 Wm-2 que simula el model corresponen a irradiacions solars diàries de 16.5 MJ, força per sobre dels 14.5 MJ observats. Però en tot cas, l’anàlisi de les tendències s’ha fet sempre entre valors simulats, cosa que dóna una mica més de confiança en els resultats.

Cel·la Estació Mitjana (Wm-2)

Tendència (Wm-2/10 a)

Hivern 92.2 -0.24 Primavera 231.9 +0.95 Estiu 315.2 +1.75 Tardor 149.7 +0.87

42.5 N – 1.875 E

Any 197.3 +0.81 Hivern 91.7 -0.03 Primavera 233.4 +0.62 Estiu 318.3 -0.14 Tardor 146.3 +0.62

42.5 N – 3.75 E

Any 197.4 +0.25 Taula 12. Les tendències lineals de la irradiància solar, en el període 2000-2050, per a l’escenari A2. (Les tendències significatives al 95% del nivell de confiança estan en negreta).

38

1960-1999 2031-2060 42.5 N – 1.875 E

Mitjana (Wm-2)

Desv. Est. (Wm-2)

Mitjana (Wm-2)

Desv. Est. (Wm-2)

Diferència / Desv. Est.

Gener 82,2 7,4 79,8 8,7 -0,32 Febrer 122,7 15,1 122,2 12,6 -0,03 Març 176,2 18,9 178,6 17,6 0,13 Abril 230,0 23,2 237,0 27,5 0,30 Maig 264,6 22,8 285,2 23,1 0,90 Juny 305,1 18,2 320,7 17,6 0,86 Juliol 329,6 15,1 338,2 10,8 0,57 Agost 291,7 12,0 298,2 8,2 0,55 Setembre 209,9 18,2 216,1 12,8 0,34 Octubre 137,3 19,6 142,2 11,1 0,25 Novembre 93,3 9,8 91,5 10,2 -0,18 Desembre 74,8 7,5 73,1 7,8 -0,22 Any 193,1 5,8 198,6 5,2 0,93

1960-1999 2031-2060 42.5 N – 3.75 E

Mitjana (Wm-2)

Desv. Est. (Wm-2)

Mitjana (Wm-2)

Desv. Est. (Wm-2)

Diferència / Desv. Est.

Gener 79,6 7,8 79,9 9,4 0,04 Febrer 121,5 17,6 121,8 14,0 0,02 Març 175,5 21,8 174,8 20,7 -0,03 Abril 238,6 24,8 239,0 27,2 0,02 Maig 269,1 25,8 289,4 20,5 0,78 Juny 309,4 19,6 325,0 15,3 0,80 Juliol 335,4 9,7 338,1 7,9 0,28 Agost 294,2 9,3 296,1 7,8 0,20 Setembre 209,3 17,3 212,8 14,3 0,20 Octubre 133,8 18,9 138,8 12,2 0,26 Novembre 90,9 11,1 87,4 12,1 -0,32 Desembre 73,1 7,3 72,3 7,8 -0,11 Any 194,2 5,9 197,9 4,5 0,64 Taula 13. Per cadascuna de les cel·les, característiques de la radiació solar, mensual i anual, en el clima de referència i en el futur, per a l’escenari A2. La darrera columna indica les diferències (relatives a la variabilitat), que podrien ser significatives en els casos marcats en negreta.

3.4. El nivell del mar a la conca occidental de la Mediterrània al segle XXI L’avaluació del canvi del nivell del mar per als propers anys, a l’escala del present estudi (Costa Brava) és remarcablement complicada. De fet, hi ha pocs estudis sobre l’evolució del nivell del mar a escales inferiors a les oceàniques. Així, aquest informe s’elabora a partir de tan sols dos treballs: les conclusions del 4rt informe del IPCC, que corresponen a l’escala global, i un article que analitza el comportament de la Mar Mediterrània (Tsimplis et al., 2008). Segons quin sigui l’escenari d’emissions considerat, els models preveuen uns augments del nivell del mar d’entre 20 i 60 cm de mitjana a nivell planetari. La major part d’aquest increment del nivell del mar serà degut a l’expansió de les masses d’aigua oceàniques en augmentar la seva temperatura (Meehl et al., 2007), mentre que la principal incertesa prové de la manca de comprensió del comportament del casquet de gel sobre Grenlàndia. Sigui com sigui, les variacions del nivell del mar no són gens homogènies espacialment. Sovint els canvis experimentats a l’Oceà Atlàntic no han coincidit amb aquells de la Mar Mediterrània. Actualment, els augments que estan tenint lloc a

39

la Mediterrània són els més baixos (poc més d’1 mm/any) de la forquilla de valors prevista a nivell global. A partir d’un model regional d’acoblament oceà-atmosfera en l’escenari A2 (el mateix escenari que s’ha considerat en els apartats anteriors per a l’estudi de la futura evolució de la temperatura, la precipitació i la radiació solar), Tsimplis et al. (2008) intenten esbrinar la futura evolució del nivell de la Mar Mediterrània. El model es corre per al període 1960-2099. El model inclou, a més del forçament atmosfèric, els canvis en el cabal dels rius mediterranis, canvis en la contribució de les masses d’aigua de l’Oceà Atlàntic i del Mar Negre i la temperatura marina superficial més enllà del Mediterrani. El nivell del mar futur es calcula mitjançant l’impacte dels canvis de temperatura i salinitat a la columna d’aigua. Igual que passa en les estimacions globals, el model no contempla el possible desgel ràpid del casquet de Grenlàndia ni la massa d’aigua afegida provinent del desgel de les geleres en general. Els resultats d’aquest estudi corresponen als canvis entre el nivell del mar observat en el període de referència convencional 1961-1990 i el predit segons el model per al període 2070-2099. A la conca occidental de la Mediterrània, no hi haurà gairebé canvis en la pressió atmosfèrica. Els increments de salinitat i temperatura seran baixos a la conca occidental. A la conca oriental és on es detectaran uns majors increments d’aquestes variables, sobretot, a les capes superiors i mitjanes. Els canvis en el nivell del mar a la conca occidental vindran principalment regulats pels canvis en la circulació oceànica i els canvis del paper de les anomalies de temperatura i salinitat a la massa d’aigua (steric changes). L’augment total del nivell del mar a la conca occidental de la Mediterrània per a finals del segle XXI en comparació amb els nivells actuals seria doncs d’entre 30 i 40 cm com a màxim: 15-20 cm per la incorporació de més massa d’aigua a la conca (aquesta contribució no és calculada pel model emprat pels autors, sinó que es desprèn d’un altre estudi independent i que ells citen), 10-15 cm pels canvis en les anomalies de temperatura i salinitat, 4-6 cm pels canvis de circulació i 0-2 cm (de disminució) per un increment de la pressió atmosfèrica. Cal tenir en compte que els augments seran menors a les àrees costaneres, perquè el model emprat, per no disposar d’un interval prou reduït d’integració vertical, és incapaç de representar correctament els canvis en les costes. D’altra banda, s’espera que el cicle estacional del nivell del mar romangui estable. Finalment, cal comentar que aquests valors, ja prou moderats, serien encara inferiors a mitjans del segle XXI: en base a aquests resultats, per als anys al voltant del 2050 caldria esperar augments del nivell del mar, a la Costa Brava, d’uns pocs (10-25) centímetres.