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Detrás de los mapas

Fuente de datos

Todos los datos de los mapas interactivos proceden del marco CORDEX-CORE, una normalización de los resultados de los modelos climáticos regionales. Actualmente utilizamos los modelos climáticos regionales REMO2015 y REGCM4. REMO2015 y REGCM4 son los dos únicos RCM que se han ejecutado en todos los dominios en CORDEX-CORE, un esfuerzo que reduce la escala de los datos de múltiples GCM en el conjunto CMIP5 de modelos climáticos globales. Seguiremos estudiando la inclusión de otros modelos a medida que estén disponibles.

Días de más de 32°C (90°F) a 1°C de calentamiento

Número de días a más de 32°C (90°F)
  • 0
  • 1-7
  • 8-30
  • 31-90
  • 91-180
  • 181-365

Estos dos mapas muestran la diferencia de resolución de los datos entre los modelos de circulación general (MCG) y los modelos climáticos regionales (MCR). La mayoría de los MCG tienen una cuadrícula de aproximadamente 250 km de lado. Los MCR utilizan los datos de los MCG como entrada y luego los reducen utilizando dinámicas específicas de cada región. El resultado es un modelo de mayor resolución. Las cuadrículas de los MCR suelen tener entre 10 y 50 km de lado. Fuente de datos: CMIP5, Cordex-Core, REMO2015 y RegCM4. Procesados por el Woodwell Climate Research Center.

Cobertura geográfica

  • Una de las primeras cosas que puede notar es la falta de datos sobre el Ártico, la Antártida y todos los océanos en la mayoría de los mapas de Probable Futures . CORDEX-CORE no incluye datos sobre el Ártico, la Antártida y algunas islas. Además, hemos optado por no mostrar datos sobre los océanos para aumentar la eficiencia en el "back end" de los mapas y mejorar la experiencia del usuario. En raras ocasiones, hemos eliminado datos en celdas individuales debido a anomalías en los resultados del modelo o en la cobertura geográfica. En nuestros mapas de sequía, hemos optado por omitir los datos sobre los desiertos, ya que están secos todo el año.

Estilo del mapa

  • Toda representación bidimensional de nuestra Tierra esférica va a sufrir distorsiones. Hay mapas que minimizan mejor las distorsiones, como la proyección Equal Earth. Cuando presentamos mapas estáticos, a menudo empleamos Equal Earth. Para los mapas interactivos utilizamos la Proyección Mercator. Esta proyección convierte la Tierra esférica en un rectángulo forzando las líneas longitudinales curvas hacia arriba y hacia abajo. La distorsión resultante hace que las zonas alejadas del ecuador parezcan mucho más grandes de lo que son en realidad. Por ejemplo, Groenlandia y Sudamérica parecen tener aproximadamente el mismo tamaño. En realidad, Sudamérica es unas 8 veces mayor que Groenlandia. También disponemos de una vista del globo terráqueo en los mapas interactivos.

Escenarios de calentamiento

  • Las líneas de base son importantes como punto de referencia del pasado y para comprender la escala y el ritmo del cambio a medida que se calienta el planeta. En la climatología y la política climática internacional, un periodo de referencia estándar es el comprendido entre 1850 y 1900. Este intervalo suele denominarse "temperatura preindustrial". Los "escenarios de calentamiento" de 0,5, 1, 1,5, 2, 2,5 o 3 °C representan las temperaturas medias mundiales en relación con la media preindustrial.
  • Probable Futures utiliza los datos CORDEX-CORE, disponibles para el periodo 1970-2100. Dado que entre 1971 y 2000 se registró una temperatura media global en superficie de 0,5 °C por encima de las temperaturas preindustriales, ese periodo constituye una buena referencia para nuestros mapas. 
  • Cada escenario de calentamiento por encima de 0,5 °C representa un lapso de tiempo de veintiún años. Hay un par de razones para tomar datos de varios años a cada lado de un escenario específico. En primer lugar, proporciona una gama de temperaturas en torno a cada umbral. Este rango es valioso porque incluso cuando el clima está "a" una determinada temperatura media, habrá variaciones en torno a esa media, por ejemplo, años más cálidos y años más fríos. En segundo lugar, los fenómenos poderosos que se producen con regularidad pero no anualmente, sobre todo El Niño y La Niña, tienden a ocurrir cada 2 a 7 años y pueden durar menos de un año o varios años. Al incluir 10 años a cada lado del año umbral, nuestros resultados incluirán algunos fenómenos El Niño y La Niña de cada uno de los modelos subyacentes. 

Celdas de cuadrícula

  • Los datos que hay detrás de los mapas de Probable Futures se representan en cuadrados de 22 kilómetros llamados "celdas de cuadrícula". La mayoría de las celdas de cuadrícula muestran tres valores que ayudan a resumir la distribución de las simulaciones del modelo dentro de esa celda. El valor medio es el promedio de toda la distribución. La mediana es el punto medio de la distribución, lo que significa que la mitad de los resultados están por encima o por debajo de este número. La mediana representa el resultado que cabría esperar a lo largo del tiempo con ese nivel de calentamiento. Los valores de los percentiles 5 y 95 pueden considerarse resultados poco frecuentes que dan una idea de la gama de resultados posibles. Es importante subrayar que la gama de resultados posibles se extiende más allá de esos valores. Por ejemplo, el 5% de los valores de los años simulados tienen valores inferiores (superiores) al valor del percentil 5 (95) mostrado. Los resultados extremos que pueden tener enormes repercusiones se sitúan más allá de los valores de los percentiles 5 y 95.

Este mapa de Australia muestra la metodología de celdas cuadriculadas utilizada en los modelos climáticos para proyectar condiciones localizadas. El continente australiano está dividido en celdas cuadriculadas de 250 kilómetros de lado, cada una de las cuales muestra la media de la distribución de valores detrás de cada celda. En otras palabras, los modelos proyectan muchos resultados diferentes para los "días por encima de 32°C" en cada celda. Lo que se ve aquí es la media de esos resultados para cada celda con 1 °C de calentamiento.

  • Los modelos calculan las condiciones medias en cada área de 22 kilómetros cuadrados. Por ejemplo, si una celda de la cuadrícula abarca parte de una montaña y un valle adyacente, o se extiende a caballo entre la tierra y el océano, el valor de esa celda representa la media de esas dos condiciones climáticas diferentes.
  • Piense que los valores específicos de cada cuadrícula no son precisos, sino que indican la dirección y la magnitud del cambio. La variabilidad natural del clima se producirá en cualquier año, y los resultados pueden ser superiores o inferiores a la media, incluida la posibilidad de que se produzcan fenómenos extremos más allá de los rangos representados en los mapas. Los fenómenos extremos son críticos a la hora de considerar el cambio climático, pero los modelos climáticos simulan mejor los promedios que los extremos. 

Clave

  • La clave se encuentra en la esquina inferior izquierda de cada mapa. En ella se explica la relación entre los valores de los datos y los colores del mapa. 
  • Los colores de los mapas de Probable Futuresno representan fenómenos climáticos como el calor o las precipitaciones. Esta elección fue intencionada. En primer lugar, no queremos enviar señales sutiles al usuario sobre qué color es "bueno" o "malo". Cada uno de nosotros aporta connotaciones y prejuicios al mirar un mapa y asocia colores distintos con ideas y sentimientos diferentes. Elegimos colores que no se correspondieran fácilmente con prejuicios comunes. En segundo lugar, elegimos colores que funcionaran bien para muchas personas que tienen dificultades para ver los colores. En tercer lugar, buscamos combinaciones de colores que permitieran al espectador ver distinciones y cambios. Esperamos que la paleta de colores le anime a mirar con atención y a leer los recursos de apoyo para comprender mejor los datos.
  • Cada mapa incluye un botón de información junto al cuadro desplegable de mapas. Este botón proporciona el contexto y la metodología del conjunto de datos específico que hay detrás de cada mapa.

Navegue por

  • Le animamos a que empiece con una visión global. Nuestro clima es un sistema global, y el tiempo en cualquier lugar se conecta con el resto del sistema. Del mismo modo, vivimos en un mundo globalizado, y es probable que los efectos del cambio climático en una región determinada tengan ramificaciones en otros lugares. 
  • A continuación, desplázate a una gran región, quizás una con la que estés familiarizado. Desplázate por los escenarios de calentamiento y observa cómo se relacionan las tendencias con la topografía, la proximidad a masas de agua y otras características naturales.
  • A continuación, haga clic en una celda para comprender la distribución de valores que hay detrás de ella. Haz lo mismo con las celdas circundantes y observa lo similares o diferentes que son, y qué puede influir en esas diferencias. Pocas personas han conocido los bosques tropicales o la tundra, pero te animamos a que examines los cambios en esas zonas porque son vitales para la estabilidad de nuestro clima. 

Considere

  • Podemos dividir la Tierra en patrones de temperatura y precipitaciones denominados zonas climáticas. Por ejemplo, puede haber lugares muy alejados entre sí pero con condiciones climáticas muy similares (por ejemplo, el norte de California, la costa de Australia y partes de Sudáfrica). Por el contrario, dos lugares pueden estar muy cerca en el mapa, pero una cadena montañosa puede dividirlos. En tal caso, una zona tropical podría estar justo al lado de una zona desértica. Estas zonas climáticas fueron estables durante más de 10.000 años, pero ya están cambiando. El cambio climático seguirá modificando los patrones de temperatura y tiempo, a medida que las condiciones más cálidas se desplacen hacia el norte desde el ecuador. Piensa en lo que podría ocurrir cuando los climas locales cambien radicalmente. Piensa en cómo el cambio climático afectará a las plantas, los animales, las infraestructuras y la agricultura, y cómo las plantas, los animales y los seres humanos podrían adaptarse o migrar.
  • De una región a otra, el clima puede diferir drásticamente en función de la topografía y otros factores. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las regiones están muy integradas y a menudo comparten poblaciones, infraestructuras, gobiernos, interdependencias económicas y otras conexiones. Los cambios que aparezcan para cualquier región en los mapas de Probable Futures tendrán repercusiones más allá de su área determinada.

Imagínese

  • Mientras exploras, piensa en factores de la sociedad que tengan una duración o que dependan de una planificación a largo plazo, como una escuela, una casa o una granja, o una obligación como una hipoteca o un tratado. A continuación, imagina cómo el cambio climático podría afectar directa o indirectamente a esas cosas.
  • También se puede pensar en términos de umbrales. La salud humana tiene umbrales de supervivencia, las infraestructuras como las carreteras o la red eléctrica tienen umbrales de ingeniería, los ecosistemas contienen umbrales de perturbación cruciales. Muchos de estos umbrales son específicos de una determinada comunidad o región, y las mejores personas para tenerlos en cuenta serán las que tengan conocimientos locales. 
  • Esperamos que pasar tiempo con Probable Futures te anime a ponerte en contacto con la gente de tu entorno, incluidos los responsables y expertos en salud, ecología, infraestructuras y gobierno. Fortalecer la comunidad es quizá la mejor forma de preparación ante el cambio climático.