Visor de escenarios de Cambio Climático de adapteCCa.es

Visor de escenarios de Cambio Climático de adapteCCa.es

Proyecciones regionales de Cambio Climático sobre España

Dentro del proyecto adapteCCa.es, Predictia ha desarrollado un nuevo visor de escenarios de cambio climático en España. Este visor permite visualizar y descargar datos de las proyecciones regionales de cambio climático sobre España de última generación. Están disponibles tanto las proyecciones producidas con métodos estadísticos dentro del Plan Nacional Para la Adaptación al Cambio Climático (PNACC), así como las elaboradas con modelos regionales de la atmósfera dentro de la rama europea del meta-proyecto internacional CORDEX (Euro-CORDEX).

AdapteCCa.es es una Plataforma de intercambio y consulta de información en materia de adaptación al cambio climático. Se creó a iniciativa de la Oficina Española del Cambio Climático, la Fundación Biodiversidad y sus equivalentes en las Comunidades Autónomas.

Características destacadas

Visualización de datos
Uso de estándares de Sistemas de Información Geográfica
Proyecciones regionales de cambio climático de última generación
Índices climáticos para diferentes sectores
Descarga de datos

Contexto y objetivos

Este visor, desarrollado en el marco del PNACC y del proyecto LIFE SHARA Sensibilización y Conocimiento para la Adaptación al Cambio Climático, cuyo objetivo general es mejorar la gobernanza de la adaptación al cambio climático y aumentar la resiliencia en España y Portugal. El proyecto LIFE SHARA está coordinado por el Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente, a través de la Fundación Biodiversidad, dirigido técnicamente por la Oficina Española de Cambio Climático y participan también la AEMET, el Organismo Autónomo de Parques Nacionales -a través del Centro Nacional de Educación Ambiental (CENEAM)- y la Agencia Portuguesa de Medio Ambiente.

El objetivo del visor es facilitar el acceso a las proyecciones climáticas regionales de última generación sobre España. Para ello, se pretende abstraer al usuario de los formatos de datos específicos usados por los modelos (por ejemplo, netCDF) y facilitar algunas de las operaciones de transformación de datos más demandadas por usuarios finales: filtrado espacial, agregaciones temporales, cálculo de índices específicos o cálculo de anomalías.

Datos disponibles

Se han incorporado en el visor datos las proyecciones regionales de cambio climático sobre España más actualizadas. Además, se han añadido dos fuentes de datos de observaciones a modo de referencia:

  • Datos en rejilla (~11 km de resolución) de proyecciones regionales de cambio climático (regionalización dinámica), elaborados en el marco del proyecto internacional Euro-CORDEX. Se compone de un conjunto de simulaciones de 16 combinaciones de modelos diferentes.
  • Datos puntuales (estaciones) de proyecciones de cambio climático (regionalización estadística) elaborados por AEMET
  • Datos observados puntuales (estaciones) provenientes de AEMET
  • Datos observados en rejilla (~11 km de resolución) provenientes de la Universidad de Cantabria (Spain011)

Se han habilitado dos escenarios futuros (las Trayectorias de concentración representativas RCP8.5 y RCP4.5) además del escenario de referencia (historical).

Variables disponibles

Se encuentran disponibles variables climáticas estándar como temperatura, precipitación, humedad y velocidad del viento. Además, los usuarios pueden acceder a un conjunto de índices climáticos derivados de estas variables de especial interés para muchos sectores de impacto. A continuación se muestra el listado completo de las variables e índices disponibles actualmente:

  • Temperatura mínima
  • Temperatura máxima
  • Percentil 5 de la temperatura mínima diaria
  • Percentil 95 de la temperatura máxima diaria
  • Nº de días con temperatura mínima < 0ºC
  • Nº de días con temperatura mínima > 20ºC
  • Nº noches cálidas
  • Nº días cálidos
  • Duración de olas de calor
  • Cooling Degree Days
  • Heating Degree Days
  • Precipitación
  • Nº de días con precipitación < 1mm
  • Percentil 95 de la precipitación diaria
  • Precipitación máxima en 24h
  • Máximo Nº de días consecutivos con precipitación <1 mm
  • Nº de días de lluvia
  • Velocidad del viento
  • Velocidad máxima del viento
  • Humedad relativa

Todas estas variables pueden visualizarse a escala anual o filtradas para una de las cuatro estaciones del año. También es posible visualizar la anomalía (la desviación respecto a la media de un periodo de referencia) y la anomalía relativa en lugar de los datos absolutos.

Elementos de visualización

Gracias al uso de las tecnologías de los Sistemas de Información Geográfica es posible visualizar la información en un mapa interactivo que se alimenta de un servidor WMS con soporte para datos climáticos. Además, puede representarse la evolución temporal de las variables en forma de gráficos de lineas que, al incluir datos de un conjunto de proyecciones, permiten visualizar la incertidumbre en la evolución futura de la variable. La incertidumbre, definida como la dispersión de los datos del conjunto de proyecciones considerado, también puede representarse mediante diagramas de cajas.

Filtrado espacial de la información

Una de las funcionalidades más importantes es la capacidad de seleccionar el visualizar los datos en una región concreta. Para ello, el usuario puede seleccionar alguna de las regiones predefinidas o dibujar un polígono arbitrario sobre el mapa. Las regiones predefinidas consideras en la actualidad son las siguientes:

  • Comunidades Autónomas
  • Provincias
  • Municipios
  • Cuencas hidrográficas
  • Subcuencas hidrográficas
  • Lugares propuestos de importancia comunitaria (LIC)
  • Zonas de especial protección para las aves (ZEPA)
  • Zonas agrícolas
  • Rejilla del proyecto EURO-Cordex
  • Estaciones de precipitación de AEMET
  • Estaciones de temperatura de AEMET

Tecnologías utilizadas

El visor consta de varios módulos para ofrecer las funcionalidades antes descritas:

  • Un servidor WMS basado en el sistema ADAGUC.
  • Un componente de descarga y postproceso de proyecciones climáticas implementado con python y librerías como xarray. Este componente es el encargado de realizar operaciones como conversión de unidades, agregaciones temporales, cálculo de índices y concatenación de simulaciones para la generación de ficheros multi-modelo.
  • Un componente back-end basado en Java y varios componentes del proyecto Spring que habilita diversos servicios web para el acceso a la información incluyendo funcionalidades como, por ejemplo, el filtrado espacial de los datos, la generación de informes o la gestión de procesos en segundo plano para la descarga de grandes cantidades de información.
  • Una base de datos PostgreSQL con soporte para datos espaciales mediante el módulo PostGIS.
  • Un componente web front-end que permite visualizar la información mediante los distintos componentes antes descritos. Se hace uso de diversas librerías JavaScript como Leaflet, jQuery o HighCharts.

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