Escenarios de Cambio Climático

Oct 17, 2019 Cambio climático, General

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En un post anterior detallamos algunos de los retos principales que afrontan los proyectos de adaptación al cambio climático. En este segundo post, queremos profundizar en siete aspectos técnicos fundamentales a la hora de usar proyecciones y escenarios de cambio climáticos en proyectos de resiliencia climática o adaptación.

La primera premisa importante es que los datos climáticos siempre serán necesarios para cualquier proyecto de adaptación. El cambio climático es un fenómeno global, de escala planetaria, pero sus impactos son locales y es por ello que, para implementar medidas de adaptación, se necesita profundizar en el conocimiento local. Para mejorar este conocimiento de los impactos climáticos a nivel local, es muy útil trabajar con modelos climáticos en forma de proyecciones “a futuro” hacia escalas temporales de cambio climático. Por todo lo anterior, es un requisito básico de todo proyecto de adaptación hacer referencia explícita al tipo de datos climáticos necesarios para el proyecto. De igual manera, parece razonable que dentro de los Términos de Referencia del proyecto se deban incluir expertos en el manejo y análisis de datos climáticos (Físicos, Meteorólogos, Ingenieros Civiles o Ambientales especializados, etc.)

Un segundo punto importante es que las variables climáticas a utilizar (temperatura, precipitación, humedad relativa, viento, etc.) deben ser relevantes para los objetivos del proyecto de adaptación en cuestión, es decir, para un plan nacional de adaptación seguramente se requerirán todas las variables climáticas disponibles, pero para un proyecto sectorial muy enfocado en el sector del agua, será clave enfocarse sobre todo en la variable de precipitación. De esta afirmación se deriva que debe existir una selección de los modelos más adecuados para las variables climáticas específicas que se consideren necesarias, actividad esta que sólo puede ser realizada por expertos climáticos como los mencionados en el punto anterior.

La tercera premisa a destacar es que nunca contaremos con datos climáticos perfectos para iniciar un proyecto de adaptación; siempre se pueden mejorar el conocimiento de los impactos futuros y el grado detalle de los mismos, pero hay que llegar a un equilibrio razonable. En este sentido, nos gustaría insistir en que todo modelo utilizado en la toma de decisiones debe al menos validarse con datos de observación para garantizar que es capaz de reproducir la climatología básica de la zona del proyecto donde se pretende actuar. Por ejemplo, en un clima tropical con un tipo de precipitación bimodal (dos picos anuales) el modelo climático debería ser capaz de reproducir “hacia el pasado” dicha curva, o de lo contrario, no servirá para el propósito deseado.

En este orden de ideas, y volviendo también a la necesidad del conocimiento local, otro de los aspectos técnicos fundamentales es especificar la resolución espacial mínima de las proyecciones climáticas a utilizar en un proyecto de adaptación. La resolución espacial de un modelo es el grado de detalle del mismo (distancia entre puntos de la malla tridimensional). Este concepto se puede asimilar mejor para el profano con la analogía del tamaño de “pixel” de una fotografía; a mayor tamaño de pixel, menor detalle de la imagen y a menor tamaño de pixel, mayor detalle en la calidad de la imagen. La resolución espacial de los modelos globales (GCM) actuales es de entre 200 y 100 km, mientras que con los modelos regionales (RCM) obtenidos a través de Downscaling, a menudo se puede bajar a resoluciones de pocos km, mucho más adecuados para la comprensión de los impactos a nivel local.

Otro aspecto adicional es el horizonte temporal de las proyecciones climáticas, el cual puede ser desde las próximas décadas hasta final de siglo, y para ello recomendamos tener en cuenta el alcance de los planes de adaptación y el ciclo de vida del proyecto si se trata de inversiones. Puede ser un gasto innecesario de recursos realizar costosas simulaciones hasta el año 2100 si un proyecto, por su ciclo de vida natural no va a durar más que tres o cuatro décadas.

Además de los anteriores aspectos comentados, es muy importante tener en el número de escenarios de emisión (RCP, del inglés “radiative concentration pathaways”) que debe considerarse en el análisis. Los escenarios de emisión tratan de definir los caminos en que las emisiones de Gases de Efecto Invernadero se reducirán en las próximas décadas. Por ejemplo, existen escenarios muy optimistas, escenarios intermedios y escenarios pesimistas de reducción que consideran que las emisiones sigan más o menos el mismo curso que hasta ahora (“business as usual”). Esta decisión sobre los RCP es especialmente importante cuando se trata de realizar proyecciones hacia finales de siglo, donde las emisiones y el forzamiento radiativo claramente divergen entre diferentes escenarios RCP.

Para concluir, aceptando que ningún modelo climático es 100% acertado, debemos entender que el uso de diversos modelos de forma conjunta (Ensemble de modelos), pueden dar una idea muy adecuada de las tendencias y del nivel de dispersión e incertidumbre para una determinada variable climática, como la temperatura o la precipitación, aportando información de gran valor para los proyectos. Precisamente, tomar en cuenta el concepto de incertidumbre y tratarlo dentro de los talleres y capacitaciones del proyecto de forma pedagógica y entendible, es una buena práctica muy necesaria para todo tipo de proyectos relacionados con la adaptación al cambio climático.

Meteosim, empresa consultora perteneciente a la red de Naciones Unidas CTCN, ha participado en numerosos proyectos de adaptación y resiliencia climática desarrollado escenarios climáticos en países como Colombia, Costa Rica, Perú, Nicaragua y Mozambique y está comprometida en seguir apoyando a países en desarrollo para mejorar la información climática en los proyectos que puedan surgir en el futuro.

En el siguiente post de esta serie climática hablaremos de los diferentes tipos de modelos climáticos existentes y las metodologías de downscaling.

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