Los modelos climáticos globales son esenciales para la predicción del clima y la evaluación de los impactos del cambio climático en grandes áreas, pero un equipo dirigido por Dartmouth College ha desarrollado un nuevo método para proyectar escenarios climáticos futuros a nivel local.
El método se puede usar en cualquier área montañosa o montañosa con un número razonable de estaciones meteorológicas que midan la temperatura y la precipitación.
Los hallazgos aparecen en el Revista de Hidrometeorología . El equipo incluye investigadores de Dartmouth, la Universidad de Vermont y la Universidad de Columbia.
Los modelos globales pueden simular el clima de la Tierra cientos de años en el futuro, y se han utilizado para evaluar los impactos climáticos en el agua, la temperatura del aire, la salud humana, las precipitaciones extremas, los incendios forestales, la agricultura, las nevadas y otras aplicaciones.Los modelos, y los modelos globales que se han reducido para aumentar la resolución espacial de los datos, análogos al aumento de la cantidad de píxeles utilizados en una imagen digital, no son precisos a nivel local y regional, lo que los hace insuficientes para modelar el clima potencial.impactos en pequeñas cuencas hidrográficas, como las del montañoso noreste de los Estados Unidos, que son un recurso socioeconómico crítico para Vermont, Nueva York, New Hampshire, Maine y el sur de Quebec.
Para abordar esta limitación, los investigadores desarrollaron un método para generar conjuntos de datos climáticos de alta resolución para evaluar los impactos locales del cambio climático en la cuenca del lago Champlain en Vermont, incluidos los cambios en la cantidad y calidad del agua que fluye hacia el lago Champlain. Lo hicieron al encontrarlas relaciones entre temperatura y elevación y entre precipitación y elevación, y luego usar esas relaciones para crear un conjunto de datos de temperatura y precipitación de alta resolución a partir de un conjunto de datos de resolución relativamente gruesa y datos de elevación de alta resolución.
"En comparación con las observaciones de la estación meteorológica, nuestro conjunto de datos de alta resolución captura mejor la temperatura y la precipitación, especialmente en los casos en que hay un gran error en el conjunto de datos de resolución gruesa y el ajuste de elevación es grande", dice el autor principal Jonathan Winter,un profesor asistente de geografía cuya investigación explora la predicción climática y los impactos de la variabilidad climática y el cambio en los recursos hídricos y la agricultura. "Los conjuntos de datos climáticos mejorados en resoluciones más altas hacen que las evaluaciones de la variabilidad climática y los impactos del cambio climático sean más precisos y más específicos para la ubicación".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Dartmouth College . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :