| Revista: | Atmósfera |
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| Número de sistema: | 000602724 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autores: | Bello Jiménez, Brenda Liliana1 Raga, Graciela B.2 Wurl, Jobst1 |
| Instituciones: | 1Universidad Autónoma de Baja California Sur, La Paz. México 2Universidad Nacional Autónoma de México, Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, Ciudad de México. México 3Universidad Autónoma de Baja California Sur, Departamento Académico de Ciencias de la Tierra, La Paz. México |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 38 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | Este estudio se enfoca a identificar modulaciones de gran escala por oscilaciones sinópticas, interanuales y decenales sobre la precipitación extrema en el estado de Baja California Sur y propone modelos estadísticos para proyectar su evolución futura. La zona de estudio es árida, registra el 70% de precipitación acumulada anual entre julio y octubre, y es impactada por sistemas tropicales que pueden provocar lluvias moderadas a intensas. Se obtuvieron siete conglomerados mediante el método de Ward aplicado a datos climatológicos controlados por calidad desde 1950 hasta 2014. La precipitación extrema normalizada (percentil 95) muestra un aumento en las últimas décadas (1995-2004 y 2005-2014), con valores totales mayores en comparación con los 50 años anteriores. Se desarrollaron cuatro modelos lineales multivariados (MLM) usando como predictores los índices de la Oscilación Decenal del Pacífico (PDO) y El Niño-Oscilación del Sur (ENOS) en la región 3.4, que demostraron modular la precipitación extrema en la región. El MLM basado en PDO, ENSO y la fracción del número de ciclones tropicales (TC) en un radio de 300 km con centro en la península (identificado como M4), tiene una mejor correlación con la lluvia extrema que las simulaciones históricas del Proyecto de Intercomparación de Modelos Acoplados versión 5 (CMIP5). Su proyección futura se evaluó en función de las simulaciones de MLM y CMIP5 con los escenarios RCP4.5 y RCP8.5, para horizontes de mediano y largo plazo. El modelo M4 proyecta más eventos extremos que los modelos CMIP5, y todos proyectan tendencias negativas en precipitaciones extremas de 2041 a 2100 con el escenario RCP8.5. Este estudio proporciona información valiosa sobre las precipitaciones extremas futuras en una región árida en presencia de topografía escarpada, lo que podría resultar en daños potenciales a los ecosistemas y la infraestructura. |
| Resumen en inglés | This study focuses on identifying modulations by large-scale synoptic, inter-annual, and decadal oscillations on the extreme rainfall in the state of Baja California Sur, and provides statistical models to forecast future evolution. The region is arid, with 70% of precipitation from July to October, and is affected by tropical systems that may lead to moderate and even intense precipitation. Seven clusters were obtained using the Ward method applied to quality-controlled climatological data from 1950 to 2014. Normalized extreme precipitation (95th percentile) shows an overall increase in the last decades (1995-2004 and 2005-2014), with total values much larger than in any of the previous 50 years. Multivariate linear models (MLMs) were developed based on indices for the Pacific Decadal Oscillation (PDO) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO) in Region 3.4, which were shown to modulate extreme precipitation. The MLM based on PDO, ENSO, and the fraction of tropical cyclones (TC) within a radius of 300 km to the peninsula (M4), has a better correlation with observed rainfall than the historical simulations of the Coupled-Model Inter-comparison Project version 5 (CMIP5) models; moreover, M4 outperforms all other MLMs in six of the seven clusters. Projections were evaluated based on the MLMs and CMIP5 simulations under scenarios RCP4.5 and RCP8.5 for mid- and long-term horizons. Model M4 projects more extreme events than CMIP5, and all MLM projects negative trends in extreme precipitation from 2041 to 2100 under RCP8.5. This study provides valuable information on future extreme precipitation in an arid region in the presence of steep topography, which could result in potential damage to ecosystems and infrastructure. |
| Keyword: | Hydroclimatic extremes, Climate change projections, Pacific Decadal Oscillation, El Niño-Southern Oscillation, Multivariate models, Precipitation |
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