Evaluation and projection of extreme temperature percentiles by means of statistical and dynamical downscaling methods

• Ana Casanueva ^[1] ; Sixto Herrera ; María Dolores Frías ^[1] ; Jesús Fernández ^[1] ; José Manuel Gutiérrez ^[1]
  1. [1] Universidad de Cantabria

     Universidad de Cantabria

     Santander, España

     
• Localización: Cambio climático. Extremos e impactos: [ponencias presentadas al VIII Congreso Internacional de la Asociación Española de Climatología] / coord. por Concepción Rodríguez Puebla , Antonio Ceballos Barbancho, Nube González Reviriego, Enrique Morán Tejeda, María Ascensión Hernández Encinas , 2012, ISBN 978-84-695-4331-3, págs. 43-52
• Idioma: inglés
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    El estudio de eventos extremos se ha convertido recientemente en un tema de gran interés debido a su impacto directo en la sociedad. Los extremos pueden ser evaluados por medio de la Teoría de Valores Extremos o mediante indicadores de extremos, estos últimos basados en los estadísticos de la cola de la distribución de probabilidad (típicamente percentiles). En este estudio analizamos uno de los percentiles más altos en temperatura máxima (95) y de los más bajos en la mínima (5) obtenidos a partir de diferentes métodos de regionalización (estadísticos y dinámicos) en la Península Ibérica. En particular, hemos analizado los resultados de los proyectos esTcena y ESCENA, dos acciones estratégicas del Plan Nacional de I+D+i 2008-2011 financiado por el Gobierno de España, que contribuyen a la nueva versión del programa de escenarios regionales de cambio climático Escenarios-PNACC 2012 dentro del Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático. En primer lugar, se ha probado la habilidad de los métodos de regionalización a la hora de reproducir los percentiles extremos en clima presente, usando simulaciones anidadas a datos de reanálisis. La comparación entre los distintos métodos se ha realizado en términos del bias estacional, considerando la nueva rejilla pública Spain02, una rejilla regular (de aproximadamente 20km) de precipitación y temperatura que cubre España continental y las Islas Baleares. A continuación, se han analizado proyecciones de futuro en distintos escenarios de cambio climático para conocer los incrementos e incertidumbre de los resultados a mediados del siglo XXI. También se ha estudiado el efecto de anidar los métodos a diferentes Modelos de Circulación General (GCMs), usando el escenario 20C3M como referencia. Analizando esos cambios, somos capaces de atribuir esas diferencias al método de regionalización o al GCM.

  • English

    The study of extreme events has become of great interest in the recent years due to their direct impact on society. Extremes can be evaluated by using either extreme value statistics or extreme indicators, the latter being based in order statistics on the tail of the probability distribution (typically percentiles). In this study we analyze the highest (95p) and the lowest (5p) percentiles in maximum and minimum temperatures, respectively, derived from different downscaling methods (statistical and dynamical) in the Iberian Peninsula. In particular, we analyze the results of the esTcena and ESCENA projects, two strategic actions of Plan Nacional de I+D+i 2008-2011 funded by the Spanish government, which contributed to the new version of the regional climate change scenarios program Escenarios-PNACC 2012 within Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático. First, the skill of the downscaling methods to reproduce extreme percentiles is tested in present climate conditions, using reanalysis-driven simulations. The comparison among the different methods is performed in terms of the seasonal bias, considering the public gridded dataset Spain02, a new regular (approximately 20km) daily gridded precipitation and temperature dataset covering continental Spain and Balearic Islands. Secondly, we analyze future projections in different climate change scenarios to check the increments and the uncertainty of the results up to the mid of the century. We also study the effect of nesting the methods to different Global Circulation Models (GCMs), using the 20C3M historical scenario as reference. By analyzing th ese changes, we are able to extract differences due to the downscaling method and to the driving GCM.