Fiabilidad de los modelos del CMIP5 para la cuenca del río Usumacinta bajo el método REA

Abstract

Las proyecciones de cambio climático apuntan, de manera general para México, a un incremento de temperatura y una disminución de la precipitación. Sin embargo, para llevar a cabo estudios de impacto a nivel regional es necesario aumentar la resolución espacial de estas proyecciones en algo que se conoce como reducción de escala. En este trabajo se presenta la aplicación del método Reliability Ensemble Averaging (REA) en la cuenca del río Usumacinta, utilizándolo como método de reducción de escala para las proyec­ciones de temperatura y precipitación con los escena­rios generados por el Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados Fase 5. El REA permite identifi­car modelos climáticos globales que cuentan con una mayor fiabilidad en una región de estudio dada. De esta forma, el presente estudio presenta un análisis cuali­tativo del comportamiento del factor de fiabilidad para los modelos climáticos globales en la región de estu­dio para tres Trayectorias Representativas de Concen­tración (RCP, por sus siglas en inglés). Los resultados muestran que no hay un solo modelo con alta fiabili­dad para toda la región de estudio, sino que la fiabilidad varía tanto espacial como temporalmente. La fiabi­lidad se determina para las variables de temperatura máxima y precipitación, para la primera, se mantiene la fiabilidad del modelo por RCP para los dos periodos de tiempo, mientras que para la precipitación no. Los resultados muestran que no hay un solo modelo con alta fiabilidad para toda la región de estudio, sino que la fiabilidad varía tanto espacial como temporalmente.