PROJETOMetodologia, ferramentas e bases de dados 

para gestão de riscos às mudanças do clima em zonas costeiras: Uma proposta de aplicação para costa brasileiraUma proposta de aplicação para costa brasileira

PERIGOS:PERIGOS: VENTO, ONDAS, NÍVEL DO MAR

Melisa Menéndez ( menendezm@unican.es )

Novembro‐2015

VIENTO Y VARIABLES ATMOSFÉRICAS:

‐ SeaWind (SWSW)

OLEAJE:

‐ Olas en el océano Global Ocean Waves (GOWGOW) Olas en costa Downscaled Ocean Waves (ROWROW)‐ Olas en costa Downscaled Ocean Waves (ROWROW)

NIVEL DEL MAR Y CORRIENTES:‐ Nivel Medio del Mar (MSL)  (GOST)

‐Marea astronómica (GOT) 

‐Marea meteorológica Global Ocean Surge (GOS)

PROJETOMetodologia, ferramentas e bases de dados 

para gestão de riscos às mudanças do clima em zonas costeiras: Uma proposta de aplicação para costa brasileiraUma proposta de aplicação para costa brasileira

PERIGOS:PERIGOS: 

ONDAS

Melisa Menéndez ( menendezm@unican.es )

Novembro‐2015

¿Cómo afectará el Cambio Climático en el Oleaje de una región/localización costera de Brasil ?

Proyecciones ClimáticasProyecciones Climáticas Regionales del Oleaje

Climate Projection approachIPCC

•RCP8.5

Climate Projection approach

2070‐21002010‐2040 2040‐20701960‐1990Mid‐term Long‐term

5•RCP4.5

Short‐term20C3M

4 4 7

Probabilistic Multi‐model Projection : mean(dfj(H)), std(dfj(H))

40 GCMs(from CMIP5)( )

N id d d P i M lti d l

2070‐21002010‐2040 2040‐2070

ECHAM 

Necesidad de Proyecciones Multi-model

∆Hs (cm)

run1ECHAM 5

( )

run2ECHAM 5

EGMAMEGMAM

HADCM3C

Climate Models

Un aspecto elemental en cuánto a proyecciones Climáticas de Oleaje:  Qué  Modelos Climáticos tienen mayor destreza  para simular la circulacíón Qué ode os C át cos t e e ayo dest e a pa a s u a a c cu ac óatmosférica  en la región de estudio?

ProyeccionesProyecciones de de cambiocambio climáticoclimáticoMetodologíaMetodología para la para la evaluarevaluar el el desempeñodesempeño de los GCMsde los GCMs

Reanálisis atmosférico Global Climate Models

Clasificación sinópticaTipos de tiempo

(Weather types, WTs)

Frecuencia históricaobservada de WTs

Frecuencia históricasimulada deWTs

Frecuencia futurasimulada deWTsobservada de WTs simulada de WTs simulada de WTs

SIMILITUD VARIABILIDAD CONSISTENCIA

ProyeccionesProyecciones de de cambiocambio climáticoclimáticoMetodologíaMetodología basadabasada en en tipostipos de de tiempotiempo (WTs) para la (WTs) para la proyecciónproyección del del oleajeoleaje

ATMOSPHERIC CIRCULATION(predictor X: SLP)

MULTIVARIATE WAVE CLIMATE (predictand Y H T Dir)(predictor X: SLP) (predictand Y, H, T, Dir)

Regional atmospheric climatology (X) Local wave climatology (Y)

ProyeccionesProyecciones de de cambiocambio climáticoclimáticoMetodologíaMetodología basadabasada en en tipostipos de de tiempotiempo (WTs) para la (WTs) para la proyecciónproyección del del oleajeoleaje

É DATOS OLEAJE(PREDICTAND)

DATOS ATMOSFÉRICOS (PREDICTOR)

X= SLP Y= {Hs,Tm,Dir,..}Informaciónhistórica

1

PREPROCESADO PREDICTOR(Dominio espacial, cobertura temporal, gradientes, ..)

2

CLASIFICACIÓN GUIADA Y XB

TIPOS DE TIEMPO ESTADOS DE MAR ASOCIADOS

Calibración(Downscalingestadístico) 4

5

1)  REGRESIÓN LINEAL MULTIVARIADA2)  K‐MEDIAS (1 ) ;Z X Y

3

p1 p3

p2 p4

5

pi (WTi) f(y)=∑pi fi(Y)

NUEVAS PROBABILIDADES ESTADOS DE MAR INFERIDOSValidación6

k i

ki

X C i

XWTn

pi ‘ (WTi) f’(Y)=∑pi’ fi(Y)Hindcast oleajePredicción oleaje

Proyecciones oleaje

p1’ p3

’

P2’ P4

’

6

Perez et al 2014, ClimDyn

Camus et al 2014, JGR

[Perez et al. 2015]. 

CaracterizaciónCaracterización del del climaclima marítimomarítimo relaciónrelación con los WTscon los WTs

ProyeccionesProyecciones de de cambiocambio climáticoclimáticoPatronesPatrones ClimáticosClimáticos conocidosconocidos

PATTERN I: Cyclogenesis in the southernArgentinean coast with a displacement to theeast and a trajectory between 47.5 ⁰S and 57.5⁰S

PATTERN II: Cyclogenesis in the southernUruguayan coast with a displacement to the eastand a trajectory between 28ºS and 43⁰S;

PATTERN III: Cyclogenesis in the southernUruguayan coast with a displacement to thesoutheast and a trajectory between 32⁰S and57 5 ⁰ S57.5 ⁰ S;

PATTERN IV: High-pressure center generatingan easterly wind.

Validación del método de proyecciones

Training Validation

2010201020102010

X=(WT1,WT2,WT3,WT4) Yf1(H) f3(H)

p1 p3

f2(H) f4(H)

p2 p4

f2(H) f4(H)

p2 p4

WT= Weather-typeWT Weather typepi=ocurrence probability of WTi

R i d l /St t D liS

Regression model /Stat. Downscaling:Y=g(X)

Project multivariate wave climate (Y) at a particular location S for a given GCM in a given time slice (X’) 

210020101950

X’=new predictor Y = g(X’)

p’1 p’3p’1+p’2+p’3+p’4=1

p 1 p 3f’S(H)=p’1f1(H)+p’2f2(H)+p’3f3(H)+p’4f4(H)

p’2 p’4 df(H)=f’S(H)-fS(H)

Escenarios: RCP4.5 / RCP8.5Periodos tiempo: 2016-2035

2046-20652070 2099 t 1986 2005

CambiosCambios en los WTsen los WTs

2070-2099, respecto a 1986-2005

Downscaling de Oleaje

Regional Wave Reanalysis (ROWROW)Downscaling de Oleaje 

(aumento de la resolución y calidad con respecto a bases de datos históricas existentes)