Resumen de Evaluación de datos interpolados para la detección de índices de extremos térmicos

María Ascensión Hernández Encinas , María Araceli Queiruga Dios , Concepción Rodríguez Puebla

• español

  En este trabajo realizamos una comparación de índices climáticos extremos observados e interpolados. En las investigaciones sobre las consecuencias del cambio climático en eventos extremos, se utilizan simulaciones de los índices de extremos que se obtienen en una malla regular. Para evaluar las simulaciones es preciso interpolar los datos observados a la correspondiente malla regular. Uno de los problemas que plantea la interpolación es el efecto de suavizamiento, ya que produce atenuación de las variaciones y puede dar lugar a pérdida de identificación de los eventos extremos. Por lo tanto, es interesante desarrollar este estudio para comprobar la utilidad de los datos interpolados en estudios de impacto. Por una parte, se realizan comparaciones espaciales y temporales de los datos de temperaturas máximas y mínimas diarias y, por otra parte, los índices extremos derivados: días de verano y días de helada. Las fuentes de datos son los de una malla regular E-OBS desarrollados en el marco del proyecto Europeo ENSEMBLES, los datos observados en lugares de la península Ibérica han sido proporcionados por la AEMeT para España y completados con los datos European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) para Portugal. La comparación propuesta considera el control de calidad de los datos diarios. Los resultados son consistentes con las consecuencias de aumento de gases efecto invernadero, dando lugar a un aumento de días de verano y disminución de días de helada. Las tendencias y variaciones interanuales obtenidas muestran buena relación entre ambos tipos de datos pero se han obtenido sesgos en los valores medios para zonas de alta montaña. Estos resultados deben tenerse en cuenta en las proyecciones de extremos en climas futuros.

• English

  In this study we perform a comparison of extreme indices from observed and interpolated dataset. In evaluation studies on simulated data is required to have grid datasets. However, observed data are irregularly distributed and the interpolation procedure may cause some smoothing on datasets mainly in the extreme indices. Therefore, it is interesting to learn about the effect of interpolation on extreme indices to assess their applicability for impact studies. Spatial and temporal analyses were applied to daily maximum and minimum temperatures and also to the derived extremes, summer and frost days. The dataset used are E-OBS from the ENSEMBLES European Project and observations from the Spanish Meteorological Agency (AEMeT), completed with European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) observations from Portugal. Before making the comparison, a control analysis was applied. The results are consistent with the increase greenhouse gases causing more summer days and fewer frost days. The trend and inter-annual variability show good agreement between both dataset. Nevertheless, biases of the mean values are obtained in higher elevation places. These results have to be considered in future climate extreme projections.