Evaluación de la Capacidad de los Modelos CMIP6 para Simular la Evapotranspiración y Precipitación en el Norte de Suramérica

Abstract

RESUMEN: El Norte de Suramérica es una de las regiones más vulnerables a la alteración de los ecosistemas y el cambio climático. En especial sobre la cuenca Amazónica, se dan importantes interacciones suelo-atmósfera conducidas por diferentes procesos como la evapotranspiración, la cual se está viendo afectada por procesos como la deforestación y cuyas consecuencias no solo pueden alterar el clima regional, sino también global con impactos socioeconómicos de grandes proporciones. Para poder comprender mejor estas interacciones y el sistema climático en general, se han diseñado Modelos de Circulación General (GCM) considerados como la mejor herramienta para representar el clima presente, pasado y futuro. Este estudio analiza las simulaciones históricas de evapotranspiración y precipitación de 8 modelos del Proyecto de Comparación de Modelos Acoplados – Fase 6 para el norte de Suramérica. Como bases de referencia se usan los datos del reanálisis de ERA5-Land para la evapotranspiración y a TRMM para la precipitación. Los resultados sugieren que aunque los modelos logran representar la estacionalidad de las variables, presentan dificultades en representar la magnitud y ubicación de los centros de mayores valores para ambos flujos. En especial, al norte del continente, sobre las Guayanas, norte de Colombia y Venezuela, y al este de Brasil se presentan los mayores sesgos para ambas variables. La evaluación de correspondencia estacional modelo-observación mediante diagramas de Taylor muestra que los modelos de CMIP6 representan mejor la precipitación que la evapotranspiración, lo cual puede deberse a la dificultad de los modelos en representar adecuadamente procesos de superficie y/o las interacciones suelo-atmósfera que se presentan en la región. Finalmente, se concluye que de los modelos elegidos y las métricas usadas, NorESM2-MM muestra la mejor representación de estas variables durante el periodo histórico en la región de interés.