Utilidad de las proyecciones climáticas generadas por AEMET para estudios de impacto del cambio climático sobre avenidas a escala nacional

Abstract

[EN] The preliminary assessment of flood risk should take into account the effect of climate change on flood hazards, according to the EU Floods Directive. Some climatic variables supplied by a set of global climate models have been regionalized by the Spanish Meteorological Agency (Agencia Estatal de Meteorología, AEMET) in Spain, by using two statistical downscaling methods. The usefulness of this regionalization can be assessed by their fitting to the observed data in the control period (1961-2000). A comparison based on a set of statistics has been conducted. Results show that although the fit is good for annual mean values, annual maximum values for both regionalization are not adequately simulated by AEMET models, since they provide lower extremes with a smaller variability. In addition, a great uncertainty in the characterization of these extremes values, in comparison with the observations, is observed.

[ES] La evaluación preliminar del riesgo de inundación deberá tener en cuenta el efecto del cambio climático en la incidencia de inundaciones, según la Directiva de Inundaciones. La Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) española ha regionalizado algunas variables suministradas por varios modelos climáticos globales en España, mediante dos métodos de regionalización estadística. La utilidad de esta regionalización, en cuanto a las precipitaciones, reside en el ajuste que tengan a los datos observados en el periodo de control (1961-2000). Para ello, se ha realizado una comparación en base a una serie de estadísticos. Los resultados muestran que, aunque el ajuste es bueno para valores medios anuales, los valores máximos anuales de precipitación para ambas regionalizaciones no son adecuados, ya que los modelos simulan un clima con precipitaciones máximas anuales inferiores, menor variabilidad de los extremos y una gran incertidumbre en la caracterización de los valores más extremos.