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Proyecciones climáticas a medida

CLIMADJUST

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Resumen

Incendios más virulentos, sequías más prolongadas, calor extremo, tifones más potentes, pérdida de biodiversidad o empeoramiento de la calidad del aire. Son solo algunos de los impactos del cambio climático que afectan a todo el planeta, aunque de manera distinta en cada lugar. Para tratar de mitigar y adaptarnos a estos cambios, las proyecciones climáticas facilitan información clave sobre cómo evolucionarán las condiciones climáticas en las próximas décadas.

Sin embargo, los datos en bruto proporcionados por los modelos climáticos globales (MCG) o los modelos climáticos regionales (MCR) no se pueden utilizar de manera directa: su resolución no suele ser lo suficientemente alta y ciertos aspectos de los modelos están simplificados (por ejemplo, la parametrización de ciertas variables físicas). El resultado es que, si bien los MCG y los MCR nos otorgan una buena imagen general, sus resultados muestran sesgos en comparación con las observaciones históricas locales o regionales. Para resolver esto, los investigadores utilizan el ajuste de sesgo: un conjunto de técnicas estadísticas que les permite utilizar observaciones pasadas para ajustar proyecciones futuras. Este es un proceso que consume tiempo y recursos, y además requiere de conocimientos técnicos.

Climadjust es un servicio web que permite aplicar técnicas de ajuste de sesgos a las proyecciones climáticas de una forma sencilla y validada.

Caracteristicas destacadas

  • Emplea tus propios datos climáticos
  • Proyecciones climáticas listas para su uso
  • Altamente configurable
  • De uso rápido y sencillo
  • Validación científica de los datos
CLIMADJUST CONTACTO

    A medida

    A través de una interfaz fácil de usar y un conjunto de pasos predefinidos, quien lo usa puede:

    • Cargar sus propios datos de observaciones para ajustar las proyecciones.
    • Acceder a datos climáticos de última generación, provenientes de fuentes confiables como el Servicio de Cambio Climático de Copernicus o la Federación de Redes del Sistema Terrestre.
    • Elegir entre seis técnicas de ajuste de sesgo diferentes, todas ellas a la vanguardia de las técnicas existentes.
    • Obtener proyecciones listas para ser utilizadas, en formatos estandarizados: JSON y NetCDF.
    • Validar las técnicas de ajuste de sesgo en períodos históricos.

    El servicio también proporciona acceso a API, para integrarlo fácilmente en los flujos de trabajo ya existentes.

    Descripción detallada

    Climadjust ofrece cobertura a nivel mundial y permite a quien lo use utilizar sus propios datos para ajustar las proyecciones climáticas. Para aquellos casos en los que no se disponga de datos propios, Climadjust brinda acceso a conjuntos de datos climáticos provenientes de fuentes fidedignas, como Copernicus Climate Data Store. En particular, ofrece acceso a:

    • Datos de proyección: proyecciones climáticas de CMIP5, CMIP6 o EURO-CORDEX. Otros conjuntos de datos, como otros dominios CORDEX, se incluirán próximamente.
    • Datos de referencia: conjuntos de datos de observación y reanálisis como ERA5, que proporciona estimaciones por hora de un gran número de variables climáticas atmosféricas, terrestres y oceánicas, que abarcan desde 1979 hasta 5 días en tiempo real.

    Para ajustar los datos, Climadjust emplea las capacidades de ajuste de sesgo del marco de acceso abierto Climate4R, mantenido y actualizado continuamente por una comunidad de climatólogos. Esto permite un uso transparente de los datos climáticos. En particular, Climadjust ofrece seis técnicas diferentes de ajuste de sesgo, que incluyen técnicas paramétricas y empíricas, así como opciones que preservan la tendencia:

    • ISIMIP3 [1]
    • Empirical Quantile Mapping [2]
    • Detrended Quantile Matching [3]
    • Quantile Delta Mapping [4]
    • Parametric Quantile Mapping
    • Generalised Parametric Quantile Mapping [5]

    Las técnicas de validación que ofrece Climadjust aseguran que todo el proceso sea transparente, proporcionando información de procesamiento verificable. Los protocolos de validación se desarrollaron de la mano del Grupo de Meteorología de Santander de la Universidad de Cantabria y siguen los métodos de validación estándar definidos en la acción VALUE COST europea.

    Financiación y colaboración europeas

    Climadjust fue financiado como un proyecto de caso práctico del Servicio de Cambio Climático de Copernicus (C3S). El C3S es uno de los seis servicios del Programa Copernicus de la UE desarrollados por el Centro Europeo de Previsión Meteorológica a Medio Plazo (ECMWF). Además, el desarrollo de Climadjust se hizo en colaboración con el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), a través del Grupo de Meteorología de la Universidad de Cantabria.

    Servicios adicionales

    Aunque Climadjust se puede utilizar como software como servicio (SaaS), ofrecemos funciones adicionales para brindar un servicio más personalizado:

    • Cálculo de índices climáticos: proporcionamos apoyo adicional para calcular índices climáticos que son relevantes para diferentes sectores.
    • Proyectos personalizados: desde estudios ambientales hasta análisis de riesgos, las proyecciones climáticas son útiles para una gran cantidad de usuarios. Ofrecer un enfoque personalizado para casos particulares, para proporcionar los datos climáticos que requiere cada desafío.
    • Capacitación: ofrecemos servicios de capacitación a medida para organizaciones que deseen integrar Climadjust en su flujo de trabajo, para aprovechar todas las capacidades: integración de la API, conocimiento técnico y mucho más.

    Referencias y documentación técnica

    • [1] ISIMIP3: Lange, S. (2019) . Trend-preserving bias adjustment and statistical downscaling with ISIMIP3BASD (v1.0), Geoscientific Model Development , 12: 3055–3070. doi: 10.5194/gmd-12-3055-2019
    • [2]Empirical Quantile Mapping: Déqué, M. (2007) . Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario: model results and statis-tical correction according to observed values. Global and Planetary Change , 57: 16 – 26, doi: 10.1016/j.gloplacha.2006.11.030
    • [3]Detrended Quantile Mapping: Cannon, A.J., S.R. Sobie and T.Q. Murdock (2015) . Bias Correction of GCM Precipitation by Quantile Mapping: How Well Do Methods Preserve Changes in Quantiles and Extremes? Journal of Climate, 28, 6938–6959, doi: 10.1175/JCLI-D-14-00754.1
    • [4] Quantile Delta Mapping: Cannon, A.J., S.R. Sobie and T.Q. Murdock (2015) . Bias Correction of GCM Precipitation by Quantile Mapping: How Well Do Methods Preserve Changes in Quantiles and Extremes? Journal of Climate, 28, 6938–6959, doi: 10.1175/JCLI-D-14-00754.1
    • [5] Generalised Parametric Quantile Mapping: Gutjahr, O. and Heinemann, G. (2013) . Comparing precipitation bias correction methods for high-resolution regional climate simulations using COSMO-CLM, Theoretical and Applied Climatology , 114, 511-529. doi: 10.1007/s00704-013-0834-z

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