El Hidroclima del Siglo XX en Norte América según los

Modelos del IPCC Alfredo Ruiz-Barradas

Sumant NigamDepartment of

Atmospheric and Oceanic ScienceUniversity of Maryland

Xalapa, Veracruz, MEXICOJulio 20 del 2007

Motivación

Conocer la estructura y mecanismos de variabilidad de la precipitation en los modelos del clima mas sofisticados

A investigar:– Validación de los Modelos (en una región

favorable)– Contribución relativa de las fuentes de humedad

local (evapotranspiración) vs remota (flujos de humedad).

Contenido• El Sistema Climático y el Ciclo Hidrológico• Datos• Ciclo Anual de la Precipitación• Variabilidad de la Precipitación sobre las Grandes

Planicies de los EU.• Estructura del hidroclima asociado a anomalías de

precipitación.• Reciclado de la Precipitación• Efectos remotos• Conclusiones• Bibliografía

El Sistema Climático: lo que los modelos intentan simular

El Ciclo del Agua:

El Ciclo Hidrológico

Ciclo Hidrológico

Rama Atmosférica: transporte atmosféricode (principalmente) vapor de agua.

Rama Terrestre: Entrada, salida y almacenamientode agua en los continentes y oceanos.

P

E

• E>P sobre regiones subtropicales (anticiclones semipermanentes)• P>E sobre regiones ecuatoriales (ZCIT), y latitudes medias (disturbios del frente polar)• Vapor de agua, liberado principalmente sobre los oceanos tropicales, es transportado hacia el ecuador y los polos para mantener el suministro de humedad de los cinturones de precipitacion.

Así, la atmósfera y su circulación general juegan un papel fundamental en mantaner el ciclo hidrológico.

La Rama AtmosféricaW

tQ E P

W qdp

g

P sfc

0

Q qV

dp

g

P sfc

0

: Agua Precipitable

: 2-D Verticalmente Integrado Flujo de Humedad

E: Evaporación P: Precipitación

Q : Verticalmente Integrada Convergencia del Flujo de Humedad

q : Humedad Específica

V : 2-D Viento

Datos

• Analisis retrospectivo de precipitación sobre Estados Unidos y México (US-MEX):1951-1998.

• Reanalisis Regional de Norte América (NARR): 1979-1998.

• Simulaciones del Clima del siglo XX: 1951-1998.– Forzamiento Histórico:

• Radiación Solar• Aerosoles Volcanicos y antropogenicos (profundidad óptica)• Ozono, Dioxido de Carbono• Otros gases de efecto invernadero

• Resolución:– Horizontal: R30 (96x80) Rejilla Gausiana– Vertical: 17 niveles de presión

MODELOSAtmosphere Ocean Atmos. Ocean

GFDL (CM2.1)

2.5x2 (144x90 N45L24)

AM2

1x1 Equatorward of 30 as fine

as 1/ 3 (360x200) MOM4P0 or

OM3

24

50 (Top of 220m has 22 levels)?

Jan 1861 to Dec 2000

Jan 1951 to Dec

2000(mrso and mrro look

suspect..)

Delworth et. al. (submitted 2004)

http:/ / nomads.gfdl.noaa.gov

GFDL (CM2.0)

2.5x2 (B grid? 144x90 N45L24)

AM2

1x1 Equatorward of 30 as fine

as 1/ 3 (360x200) MOM4P0 or

OM3

24 (Sigma?)

50 (Top of 220m has 22 levels)

Jan 1861 to Dec 2000

Jan 1951 to Dec 2000

Delworth et. al. (submitted 2004)

http:/ / nomads.gfdl.noaa.gov

GISS (C4x3)4x3

(B grid 90x60)

4x3?? 12 16Jan 1850 to Dec 1999

Jan 1951 to Dec 2000

http:/ / aom.giss.nasa.gov/ doc4x3.html

GISS (E-H)5x4

(B Grid 72x45)

2x2 HYCOM 20 16Jan 1880 to Dec 1999

Jan 1950 to Dec 1999

http:/ / www.giss.nasa.gov/ tools/ modelE/ modelE.html

GISS (E-R)5x4

(B Grid 72x45)

4x5 20 13Jan 1880 to Dec 2003

Jan 1950 to Dec 2003

http:/ / www.giss.nasa.gov/ tools/ modelE/ modelE.html

NCAR(CCSM3)

~1.4x1.41 (Spectral

T85 256x128)

(gx1v3??) POP1.4.3

26Jan 1870-Dec

1999Jan 1950 to Dec 1999

Collins, W.D. et al. ,(2005) J. climate

http:/ / www.ccsm.ucar.edu

NCAR(PCM)

128x64 ( Spectral

T42) CCM3.6.6

384x288 POP1.0

18 32Jan 1890-Dec

1999Jan 1950 to Dec 1999

Washington, W.M,et. al. (2000) Climate Dynamics

http:/ / www.cgd.ucar.edu/ pcm

Web ReferenceVertical ReferenceModelTime period

Data Available at PCMDI

Data Retrieved

HorizontalRepresentation/ Resolution

MODELOS

Atmosphere Ocean Atmos. Ocean

HADCM3, UK~3.75x2.5(96x73)

1.25x1.25 19 20Jan 1860-Dec 1999

Jan 1950-Dec 1999 (note Dec 1999 is missing for Ua,Va,ta and hus). Also, 950 is the level instead of 925..and 70mb and 20mb are missing ie. there are 15 vertical levels only)

Gordon, et al (2000) (16, 147-168); Johns, C.T, (1997) Clim. Dyn (13, 103-134).

http:/ www.metoffice.com/ research/ hadleycentre/ models/ HadCM3.html

MICRO3 HIRES

T106L56~1.25x1.125(320x160)

0.28125 X 0.1875 47 vertical levels

56 47Jan 1900-Dec 2000

Jan 1950-Dec 1999

http:/ / www.ccsr.u-tokyo.ac.jp/ kyosei/ hasumi/ MIROC/ tech-repo.pdf

Web ReferenceVertical ReferenceModelTime period

Data Available at PCMDI

Data Retrieved

HorizontalRepresentation/ Resolution

Precipitación: Ciclo Anual & Promedio Anual(1979-1998)

El ciclo anual disminuye y ocurre mas temprano en el verano desdeMéxico tropical hasta el centro de EU

Máximo sobre el noroeste de EUen Enero

Máximo debil sobre el sureste de los EU en los meses de

invierno/primavera

JJA Precipitación Climatología

US-MEX0.91 mm/day

1.00 mm/day

1.12 mm/day

0.72 mm/day

0.63 mm/day

0.92 mm/day

0.78 mm/day

Precipitación: JJA DST

Como se dan esosMaximos en la DST?

Región de las Grandes Planicies se define por el promedio superficial de precipitación en el área de100°-90°W,35°-45°N(GPP)

Histograma de Eventosde Precipitación de acuerdo a los Indices GPP (1951-1998)

DST grande debido a eventosextremos

DST pequeña debido a la concentración de eventospequeños

76<0 68>0

67<0 77>0

72<0 72>0

77<0 67>0

75<0 69>0

73<0 71>0 73<0 71>0

0.91 mm/day

1.00 mm/day

1.12 mm/day

0.72 mm/day

0.63 mm/day

0.92 mm/day

0.78 mm/day

US-MEX CCSM3 GFDL-CM2.1 GISS-EH PCM UKMO-HadCM3 MIROC3.2(hires)

US-MEX 1 -0.11 0.10 0.34 -0.25 0.54 -0.11

Correlations entre GPP Indices Suavizados

GPP Indices Suavizados

Significantes al nivel del 0.05

Significantes al nivel del 0.05

Regresión de Anomalías de Precipitación sobre los Indices GPPen verano (JJA)

0.89 mm/day

1.04 mm/day

1.13 mm/day

0.73 mm/day

0.63 mm/day

0.92 mm/day

0.78 mm/day

Regresión de Anomalías de Precipitation Convectivasobre los Indices GPP en verano (JJA)

Regresión de Anomalías de Precipitation Estratiformesobre los Indices GPP en verano (JJA)

Valores muyaltos!

Significant at the 0.05 level

Regresión de Anomalías de Flujos de HumedadY su convergencia sobre los Indices GPPen verano (JJA)

0.66 mm/day

0.45 mm/day

0.40 mm/day

0.91 mm/day 0.66 mm/day

0.83 mm/day

0.46 mm/day

Significant at the 0.05 level

Regresión de Anomalías de Evapotranspiración sobre los Indices GPPen verano (JJA)

0.22 mm/day

0.69 mm/day

0.59 mm/day

-0.04 mm/day

0.04 mm/day

0.14 mm/day

0.06 mm/day

Hasta aqui, tenemos la siguiente idea respecto a los controles relativos de la variabilidad de la precipitación:

•Evapotranspiración domina sobre la Convergencia de los Flujos de Humedad:

CCSM3, GFDL-CM2.1

•Convergencia de los Flujos de Humedad domina ampliamente sobre Evapotranspiración:

GISS-EH, MIROC3.2(hires)

•Convergencia de los Flujos de Humedad domina sobre Evapotranspiración:NARR/US-MEXPCM,UKMO-HadCM3

Es el reciclado de la precipitación el mismo en CCSM3 y GFDL-CM2.1?

Significancia al nivel del 0.05

Error Estandar

Autocorrelación de los Indices GPP

CCSM3 & GFDL-CM2.1 no reciclanprecipitación dela misma manera!!

Correlación de Anomalías de la Temperatura de la Superficie del Océano (SST)con los Indices Suavizados GPP en verano (JJA)

Estructura parecida al Patrón de variabilidad Decadal del Pacifico(PDV)

Significante al nivel del 0.05

Cual es el impacto dela región escogida en definir los Indices GPPen los modelos?

1.28 mm/day

0.50 mm/day

0.67 mm/day

Correlation Junio-Julio De los GPP Indices es0.8!!

Refuerza los resultados!!

Conclusiones• NARR/US-Mexico sugieren que las fuentes remotas de humedad (flujos de humedad) dominan

sobre las fuentes locales de humedad (evapotranspiración) en la generación de variabilidad interanual de la precipitación sobre las Grandes Planicies de los EU durante el verano.

• Existe una estructura coherente, y semejante al patrón de variabilidad decadal en el Pacífico en observaciones de SST, esta asociado con variabilidad de la precipitación de las Grandes Planicies de los EU.

• Modelos vienen en tres diferentes sabores: MFC >> E: MIROC3.2(hires), GISSEH, GISS-ER MFC > E: UKMO-HadCM3, PCM E > MFC: CCSM3, GFDL-CM2.1, GFDL-CM2.0, GISS-AOM

• Deficiente simulación de los flujos de humedad que alimentan a las Grandes Planicies.

• El modelo inglés, UKMO-HadCM3, es el que mejor reproduce las estructuras observadas.

• En consecuencia: las simulations regionales del hidroclima (y sus prediciones) aun presentan un gran reto para los modelos globales (al menos en el contexto de variabilidad sobre las Grandes Planicies de los EU).

Bibliografía• Ruiz-Barradas, A. S. Nigam, 2006: IPCC's 20th Century Climate

Simulations: Varied Representations of North American Hydroclimate Variability. J. Climate, 19, 4041-4058.

• Ruiz-Barradas. A., S. Nigam, 2006: Great Plains hydroclimate variability: the view from North American Regional Reanalysis. J. Climate, 19, 3004-3010.

• Nigam, S., and A. Ruiz-Barradas, 2006: Seasonal Hydroclimate Variability over North America in Global and Regional Reanalyses and AMIP Simulations: A Mixed Assessment. J. Climate, 19, 815-837.

• Ruiz-Barradas, A., S. Nigam, 2005: Warm-season rainfall variability over the US Great Plains in observations, NCEP and ERA-40 reanalyses, and NCAR and NASA atmospheric model simulations. J. Climate , 18, 1808-1829.

Gracias

Invierno

DJF Precipitation Climatology

Precipitation: DJF STD

NWSE

NWPI

SEPI

Regressed Convective Precipitation on NWPI

Regressed Precipitation on NWPI

Regressed Evaporation on NWPI

Regressed Moisture Flux on NWPI

Regressed Precipitation on SEPI

Regressed Convective Precipitation on SEPI

Regressed Moisture Flux on SEPI

Regressed Evaporation on SEPI

México