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Desarrollos en Predicción Subestacional Á.G. Muñoz Atmospheric and Oceanic Sciences (AOS). Princeton University International Research Institute for Climate and Society (IRI). Columbia University WWRP/WCRP S2S Prediction Project – NOAA’s SubX Project [email protected] Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
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Desarrollos en PredicciónSubestacional
Á.G. MuñozAtmospheric and Oceanic Sciences (AOS). Princeton University
International Research Institute for Climate and Society (IRI). Columbia UniversityWWRP/WCRP S2S Prediction Project – NOAA’s SubX Project
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Antes de empezar
Predicibilidad: capacidad predictiva intrínseca del sistema, determinada por
mecanismos físicos e interacciones, independiente de qué tan bueno o malo sea
un modelo.
Habilidad predictiva (skill): capacidad predictiva de un modelo dinámico,
estadístico o híbrido.
Servicios climáticos: “Servicios climáticos involucran la generación, provisión y
contextualización de información y conocimiento derivados de la investigación
climática para la toma de decisión a todos los niveles de la sociedad”
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Vaughan and Dessai (2014)
Contenido
• La Escala Temporal S2S• Proyecto de Predicción Internacional S2S y SubX de NOAA• ¿Podemos incrementar la habilidad predictiva a escala
subestacional? Algunos Ejemplos Concretos
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Contenido
• La Escala Temporal S2S• Proyecto de Predicción Internacional S2S y SubX de NOAA• ¿Podemos incrementar la habilidad predictiva a escala
subestacional? Algunos Ejemplos Concretos
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Escala Temporal S2S: Habilidad Predictiva
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
andA.Tompkins
Escala Temporal S2S: Habilidad Predictiva
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
IRI Comm TeamWhite et al. 2017
Escala crítica: ¿condiciones iniciales o de frontera? ¿Ambas?
Escala Temporal S2S: Fuentes de Predicibilidad
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
• Interacciones entre trópico y extra-trópico (dispersión de ondas Rossby porcalentamiento troposférico tropical [e.g., Hoskins y Karoly, 1981]).
• Persistencia de regímenes atmosféricos (ejemplo: blocking [Hoskins y Woolings, 2015]).
• Persistencia condiciones oceánicas tanto en el trópico [e.g., Alexander, 1992] como enel extra-trópico [e.g., Hartmann, 2015].
• Persistencia en anomalías de humedad del suelo que alteran flujos superficiales y estabilidad de la capa de frontera planetaria [e.g., Koster et al., 2011; Guo et al., 2012]
• Modos climáticos a escala sub-estacional, especialmente la Oscilación de Madden-Julian (MJO), y otros modos regionales, como SACZ y SIS [e.g., Carvalho et al., 2004; Alvarez et al., 2014]
• Interacciones entre modos sub-estacionales y modos climáticos a otras escalastemporales [e.g., Muñoz et al., 2015, 2016]
Escala Temporal S2S: Fuentes de Predicibilidad
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
+ Oscilación (onda) planetaria de escala sub-estacional.+ Periodicidad típica: 30-60 días.+ Se propaga siemprehacia el Este, amplificandoo suprimiendoprecipitaciones de maneraorganizada.+ 8 fases.+ Componente atmosféricay oceánica.
Escala Temporal S2S: Fuentes de Predicibilidad
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Habilidad predictiva de pronósticos del ECMWF
Precipitación promediosemanal
Correlación de anomalíaspara Jun–Ago
Habilidad predictiva proviene deMJOycondiciones de borde superficiales}
Habilidad predictiva proviene de condiciones iniciales atmosféricas
Li y Robertson, 2015
Escala Temporal S2S: Fuentes de Predicibilidad
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
Muñoz, 2017 (NOAA’s ENSO blog)Muñoz et al., 2015, 2016
Contenido
• La Escala Temporal S2S• Proyecto de Predicción Internacional S2S y SubX de NOAA• ¿Podemos incrementar la habilidad predictiva a escala
subestacional? Algunos Ejemplos Concretos
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
El Proyecto de Predicción S2S
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
• Mejorar la habilidad de pronóstico y comprensión de procesos en la escalatemporal sub-estacional a estacional (2 semanas a 2 meses) con especial énfasisen eventos meteorológicos de alto impacto
• Promover la asimilación de la iniciativa porlos centros operacionales y la explotaciónde los productos por la comunidad de aplicaciones
• Sacar provecho a la experticia de las comunidades de investigación en tiempo y clima para atender temas de importanciapara la Infraestructura Global para serviciosClimáticos (Global Framework for Climate Services)
Proyecto de 5 años, iniciado en Nov 2013
La Base de Datos S2S, albergada enECMWF y Agencia de Meteorología de China (CMA), está en línea desde Mayo2015. Oficina Internacional de Coordinación en la Agencia Koreana de Meteorología (KMA).
El Proyecto de Predicción S2S
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• Pronósticos y re-pronósticosdiarios en tiempo real
• Ofrecidos 3 semanas luegodel tiempo real (embargo)
• Retícula común (1.5x1.5 grados)
• Variables archivadas: cerca de 80 variables incluyendooceánicas, nivelesestratosféricos y humedad y temperatura del suelo
El Proyecto de Predicción S2S
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Vitart et al., 2017
El Proyecto de Predicción S2S
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http://s2sprediction.net
El Proyecto SubX
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http://cola.gmu.edu/kpegion/subx/index.html
Contenido
• La Escala Temporal S2S• Proyecto de Predicción Internacional S2S y SubX de NOAA• ¿Podemos incrementar la habilidad predictiva a escala
subestacional? Algunos Ejemplos Concretos
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Habilidad Predictiva
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
IRI Comm TeamWhite et al. 2017
En general, NO hay aún suficiente habilidad predictiva en pronósticos sub-estacionales para ser usados directamente en la toma de decisiones. Existen algunas excepciones.
NOAA-CPO news
Cortesía de A. Robertson
Correcciones Estadísticas (MOS)
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Si tenemos series largas de tiempo tanto en las salidas de modelos como en observaciones, podemos intentar corregir errores sistemáticos
¿Por qué usarreforecasts (pronósticosretrospectivos)?
Correcciones Estadísticas (MOS)
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Predictor (salida de modelo)
Predictando
Pronóstico probabilístico
Regresión Logística Extendida
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Example: Above-normal rainfall in Europe for Jan 14-21,2015Obs Probabilities (XLR) Probabilities (HXLR)
Materia and Muñoz (in prep.)
mm %
Wilks (2009)
RCP y ACC (con CPT)
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Sem
ana
3Se
man
a4
Sem
ana
1Se
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a3
Sem
ana
2Se
man
a4
Grupo de Trabajo 2 en la I Escuela Sudamericana de Predicibilidad y Pronósticos Sub-estacionales
Usando Patrones de Circulación
Model: GFDL’s FLOR (~CM2.5)
Muñoz et al (2015) Muñoz et al (2017a,b)
Escenarios Sub-estacionales
s2s extreme rainfall scenarios
k-medoids
composites
select temporal window
then produce composite maps
cd
123456
WT
Klee diagram s2s statesa b
Muñoz et al. (2016, J. Clim)
Conclusiones
• Aún los pronósticos sub-estacionales no están listos para serutilizados directamente para la toma de decisiones. Se requiere másinvestigación sobre fuentes de predicibilidad y mejoras en modelos. • El Proyecto de Predicción S2S es un esfuerzo internacional por
avanzar el conocimiento en mecanismos y el desarrollo de pronósticos sub-estacionales. • SubX provee salidas de modelos en un modo sistemático para llevar
a cabo estudios a escala sub-estacional, incluyendo pronósticos entiempo real.• El uso de MOS en la escala de tiempo sub-estacional es promisorio.
Workshop on Water, Food and Energy Nexus for Climate Risk Management: Advanced Seasonal Forecasting Systems to Support Decision Making in Colombia. Bogotá, 30 Oct, 1 Nov 2017
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http://iri.columbia.edu
@climatesociety
/climatesociety
