Interpretación de:
Physical and biogeochemical impacts of RCP8.5 scenario in the Peru upwelling system
https://doi.org/10.5194/bg-17-3317-2020Echevin, V., Gévaudan, M., Espinoza-Morriberón, D., Tam, J., Aumont, O., Gutierrez, D., Colas, F., 2020: Physical and biogeochemical impacts of RCP8.5 scenario in the Peru upwelling system, Biogeosciences, 17, 3317-3341, https://doi.org/10.5194/bg-17-3317-2020
Intérprete
Manay Roger
Fecha de interpretación
21/11/2023
Revisor
Montes Torres Ivonne Katherine
Resultados y conclusiones
Respecto al oxígeno, no existe consistencia de los resultados de las proyecciones entre los modelos regionalizados. Cerca a los 95°W, existe discrepancias entre las proyecciones. La simulación del modelo regionalizado R-CNRM mostró un aumento pronunciado del oxígeno disuelto de un 33 %, mientras que las simulaciones de los modelos regionalizados R-GFDL y R-IPSL mostraron una disminución moderada de ~ 5 %. Cerca a la costa peruana, no hay concordancia entre las simulaciones futuras proyectadas. La simulación del modelo R-GFDL presentó un decremento muy modesto (-3 %), mientras que la simulación del modelo R-CNRM mostró un incremento muy fuerte, del 483 %. Respecto a la clorofila superficial, existieron resultados variables para las proyecciones futuras de los modelos regionalizados. Se notó una relativa buena consistencia (en la parte histórica) entre las simulaciones de modelos R-IPSL y R-GFDL con las observaciones del satélite MODIS. Sin embargo, la simulación de R-CNRM mostró una sobreestimación casi del 30 %. Las simulaciones futuras de los modelos regionalizados mostraron en general un incremento entre el 2 % al 17 % de la clorofila superficial, en contraposición a la tendencia encontrada con los datos originales de las simulaciones de los modelos CMIP5, donde se mostró una disminución de la clorofila superficial en todas las simulaciones de los modelos, cuyo rango osciló entre un - 11 % y un - 104 %.
Metodología y datos
Se realizan y analizan 3 simulaciones numéricas regionales acopladas físico-biogeoquímica, en base al downscalling dinámico empleando 3 diferentes modelos del sistema tierra (ESM) de grilla gruesa. Las simulaciones se construyeron en base al modelo hidrodinámico ROMS (Regional Ocean Modelling System) y al modelo biogeoquímico PISCES (Pelagic Interaction Scheme for Carbon and Ecosystem Studies), donde la parte biogeoquímica se acopló a las salidas del modelo hidrodinámico. Los modelos del ESM usados para forzar los modelos regionales, que forman parte del CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5-CMIP5), fueron IPSL-CM5A-MR, CNRM-CM5 y GFDL-ESM2M. Cabe señalar que solo 5 modelos del CMIP5 representaron los parámetros necesarios para correr el modelo ROMS-PISCES: CNRM, GFDL, IPSL, CESM, y Nor-ESM. De estos, a partir de las comparaciones con datos observados del World Ocean Atlas (WOA2009) y su dispersión (sesgo) en relación con este, solo fueron seleccionados IPSL-CM5A-MR, CNRM-CM5 y GFDL-ESM2M, de los cuales se extrajeron las condiciones de frontera, las condiciones iniciales y las forzantes atmosféricas. Para el caso de los forzantes atmosféricos y condiciones de frontera para la biogeoquímica previamente se realizaron una corrección al sesgo para reducir las diferencias pronunciadas en las observaciones y los datos modelados de los modelos globales.
Limitaciones de la investigación
Los modelos de circulación general presentan aún sesgos en la representación de las condiciones físicas del océano Pacífico Tropical este en el sistema acoplado océano-atmósfera, además, las simulaciones biogeoquímicas indican que existe una necesidad de mayor realismo.
Recomendaciones
Se requiere un análisis más detallado de las condiciones físicas de los modelos regionales realizados para evaluar si todas las simulaciones regionales son capaces de simular la dinámica del Sistema de Corrientes de Humboldt en un periodo histórico.
Adaptación: Pesca y acuicultura
Mitigación: ---
Escala: Nacional
Ámbito geográfico: Dominio oceánico del Perú
Palabras clave: Condiciones biogeoquímicas del océano, temperatura del océano, afloramiento costero, modelos regional oceánicos, proyecciones futuras
Cita de la interpretación
Manay, Roger, 2023: Interpretación de Echevin et al. (2020, doi:10.5194/bg-17-3317-2020), Observatorio de Conocimiento Científico sobre Cambio Climático del Perú, IGP, https://cienciaclimatica.igp.gob.pe/entities/interpretation/d8bace65-6f24-41d6-9013-fe2596d24bc1