*Cultura Conciencia (...) Arredor do Cambio Climático (...)

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8 de novembro 谩s 20 hora na Escola Universitaria de Formaci贸n do Profesorado de Lugo 1


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3


4


5


6


7


8


El clima es el conjunto de los valores promedio de las condiciones atmosf茅ricas que caracterizan una regi贸n

9


EL CLIMA: NUMEROSOS FACTORES

10


UN SISTEMA RELEVANTE NO TAN SIMPLE

SISTEMA FÍSICO CLIMÁTICO

Dinámica/Física atmosférica S O L

VOLCANES

FUERZAS EXTERNAS F

D DINÁMICA/QUÍM MICA ESTRATOSFÉRICA

DINÁMICA OCEÁNICA

ENERGÍA/HUMEDAD TERRESTRE

HUMEDAD GLOBAL

BIOGEOQUÍMICA MARINA

CAMBIO CLIMÁTICO

SUELOS

ECOSISTEMAS TERRESTRES

QUÍMICA TROPOSFÉRICA

CICLOS BIOGEOQUÍMICOS

CO2 ACIVIDADES HUMANAS

USO DE LOS SUELOS

CO2 CONTAMINANTES

11


12


•CALENDARIO DE EVENTOS •Enero 1 - Nace la Galaxia •Septiembre 4 -Sistema Solar •Septiembre 13 -La Tierra •Octubre 10 – Vida Primitiva •Diciembre 23 –Plantas Terrestres •Diciembre 30 – Extinción

Dinos •Diciembre 31, un poquito antes de medianoche aparece el primer HOMBRE (Equivalencia: 1 Ma son 26

13


14


15


William I King of the English; Duke of Normandy William II Rufus By the Grace of God, King of the English Quizás el más memorable evento en la vida de William Rufus fué su muerte, que ocurrió cuando William cazaba en ell New N Forest. F L mataron de Lo d un flechazo fl h que le l atravesó ó ell pulmón. Las circunstancias aún no están claras. 16


HELIOCÉNTRICA TERRACÉNTRICA

EXOCÉNTRICA

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20


21


22


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Siegfried Frederick Singer (born September 27, 1924 in Vienna) is an electrical engineer and physicist. He is best known as President and founder (in 1990) of the Science & Environmental Policy Project, which disputes the prevailing scientific opinion on climate change

24


25


` `

Después del TAR, se han producido progresos en la comprensión de cómo el clima está cambiando en el espacio y en el tiempo. M j Mejoras y ampliaciones li i d de numerosas b bases d de d datos t y de los análisis de datos obtenidos Más amplia cobertura geográfica Mejor comprensión de las incertidumbres, y una variedad más amplia de mediciones 26


El calentamiento del sistema climĂĄtico es inequĂ­voco, como es evidente que en la actualidad las observaciones del aumento de la media mundial de la temperatura del aire y de los ocĂŠanos, la fusiĂłn g generalizada de la nieve y el hielo, y el aumento medio mundial del nivel del mar mar..

27


28


29


30


12 AÑOS M MÁS CÁLIDOS: L D 1998,2005,2003,2002,2004,2006, 2001,1997,1995,1999,1990,2000

Period

Rate

50

0.128±0.026

100 0.074±0.018

Years °/decade

31


SST Temp. Sup mar Land Tierra

32


`

` `

`

Grandes cambios de temperaturas p extremas observados Días fríos, fríos noches frías y heladas menos frecuentes Días cálidos, noches calurosas, y olas de calor más frecuentes Evidencias observables del aumento de intensidad d lla actividad de i id d d de llos ciclones i l tropicales i l en ell Atlántico Norte desde aproximadamente 1970, l d con ell aumento d correlacionadas de lla temperatura de la superficie de los mares tropicales. 33


Increases

Decreases

AnomalĂ­as anuales suavizadas para las precipitaciones (%) desde 1900 a 2005; Otras regiones estĂĄn dominadas por la variabilidad.

34


35


N. Atlantic hurricane record best after 1944 Marked increase after with aircraft 1994 surveillance. (1944-2005)

SST

Global number and percentage of intense hurricanes is increasing 36


Ola d Ol de C Calor l Extrema E Verano 2003 Europa

37


Cobertura de nieve en primavera muestra 5% de caída durante 1980s

Hielo del mar Ártico ha descendido un 27% por década década. (Verano: -7.4%/década)

38


39


Glaciar de San Rafael . Patagonia Chilena

40


1999

2000

2006

Glaciar de San Rafael . Patagonia Chilena 41


Observaciones directas de los Cambios Climรกticos recientes

42


43


NCAR/CGD

44


Concentraciones de CO2, CH4 y N2O -Muy superiores a los valores medios previos a la era industrial. - Aument贸 notablemente desde1750 debido a las actividades humanas.

Relativamante poca variabilidad antes de la Era Industrial Industrial.

45


CO2 CH4

La concentración atmósférica de CO2 y CH4 en 2005 excede en 650 000 muchísimo el rango natural de los últimos 650.000. 46


COMPONENTES DE LAS FUERZAS RADIATIVAS

47


48


49


Best estimate for low scenario (B1) is 1.8°C (likely range is 1.1°C to 2 9 C) and 2.9°C), d ffor high scenario (A1FI) is 4.0°C (likely lik l range is i 2.4°C to 6.4°C).

50


51


Un ensayo escéptico del An Inconvenient Truth de Al Gore Unilateral, engañoso, exagerado, especulativo, erróneo

52


53


EN LOS ÚLTIMOS 45 AÑOS, NO HA HABIDO UN INCREMENTO SIGNIFICATICVO DE LA LLUVIA PARA EL MÉS DE JULIO J

54


LAS PROVINCIAS DE SHANDONG Y SICHUAN PADECIERON PEORES INUNDACIONES EN EL S S.XIX XIX Y A PRINCIPIOS DEL S.XX: SHANGDONG EN 1887 Y SICHUAN EN 1954.

55


EL SISTEMA FLUVIAL DE ASIA ES ALIMENTADO POR EL DESHIELO ANUAL Y LA SUPERFICIE DE NIEVE DE LOS 46.000 46 000 GLACIARES DE LA CHINA MERIDIONAL (MESETA TIBETANA) HA AUMENTADO EN LA ÚLTIMA MITAD DE SIGLO XX.

56


LOS DATOS ACTÚALES MUESTRAN QUE SE TRATA DE UN DESASTRE LIGADO MÁS, MÁS A UNA

COMBINACIÓN

DE

VARIABILIDAD

CLIMÁTICA REGIONAL Y A FACTORES SOCIALES COMO EL SOBREPASTOREO Y LA HIPEREXPLOTACIÓN Ó DE SUS AGUAS PARA RIEGO DUPLICADA EN LOS ÚLTIMOS 30 AÑOS.

57


LOS ÚLTIMOS DATOS PARECEN MOSTRAR QUE SE TRATÓ DE UN EVENTO EXTRAORDINARIO NO LIGADO A NINGÚN PATRÓN CLIMÁTICO, Y SI A UNA CIRCULACIÓN ATMOSFÉRICA ANÓMALA

58


LA GRAN EVOLUCIÓN DE LA BARRERA EN EL PASADO SE PRODUJO JUSTO CUANDO LA TEMPERATURA

DE AQUELLAS

AGUAS ERA 10-15º MÁS ALTA QUE EN NUESTROS DÍAS

59


UN PANEL DE EXPERTOS LAS ATRUBUYE A ÁLTISIMAS CONCENTRACIONES DE FÓSFORO BAJAS DE FÓSFORO, NITROGENO Y A PATRONES DE VIENTO REGIONALES

60


deMenocal, P., J. Ortiz, T. Guilderson, and M. Sarnthein, “Coherent C highg and low-latitude climate variability during the Holocene warm period,” Science 288 (2000): 2198-2202 2198 2202, han

demostrado que las aguas de la Costa Oeste de África y las de Bermudas fueron mucho más calidad durante el “Periodo Cálido Medieval”.

Surface Temperature of the Atlantic Ocean

61


1979

2003

SIN EVIDENCIAS CIENTĂ?FICAS CLARAS. Ice already submerged in water does not cause water levels to rise (as melted ice in a glass does not) 62


63


64


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67


68


69


70


LA COMPLEJIDAD DE LOS MODELOS CLIMÁTICOS SE HA INCREMENTADO CON EL TIEMPO. LA FÍSICA ADICIONAL INCORPORADA EN LOS MODELOS SE COMPRUEBA GRÁFICAMENTE EN LOS DIFERENTES MODELOS DEL MUNDO REPRESENTADOS 71


72



CLIMATE IMPACTS LINK PROJECT (DEFRA CONTRACT EPG 1/1/124) Climate Research Unit University of East Anglia, Anglia UK Universidad de Córdoba, España GENERAL CLIMATE MODEL (GCM) 417x278 km grids (E) Year 2099 Mediterranean area

Met Office, Hadley Cent e Be Centre Berkshire, kshi e UK

REGIONAL CLIMATE MODEL (RCM) 50x50 km grids (E) Year 2099 Mediterranean area

(*) The construction and application of climate change data for impacts and policy assessments: communicating uncertainty Dr David Viner

HadRM3A2a x 2CO2 ( (*) ) Este modelo predice un incremento de las temperaturas mínimas en la Península Ibérica desde 6ºC hasta 11ºC


Previsi贸n incremento temperatura, 2009

Santiago Vigo g Ourense

Leon

Girona Lleida

Madrid

Cordoba

Tarragona

Jaen Jae

Priego Granada Malaga

Regional Climate Model HadCM3A2a

Barcelona


Impactos Directos 1) Ampliación del periodo de actividad vegetativa / reproductora

CO2

Tº +

Crecimiento vegetativo y reproductor

Tº + Producción polínica


2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

1984

1983

1982

Índice Polínico

20000 18000

16000

14000

12000

10000

8000

6000

4000

2000

0


2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1988

1987

1986

1985

1984

1983

1982

Duraci贸n Estaci贸n

200

150

100

50

0


2) Cambios fenol贸gicos, comportamiento diferente entre especies: p a) Ascenso general de la temperatura, ciertas diferencias estacionales significativas g Adelanto floraci贸n en especies arb贸reas Inicio Estaci贸n 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

1997

1996

1995

1994

1993

1992

1991

1990

1989

1988

1987

1986

1985

1984

1983

1982

0


SANTIAGO VIGO ORENSE LEON

BARCELONA

MADRID CORDOBA

PRIEGO GRANADA

MALAGA


Inicio Estación Polínica 115 105 95 85 75

125

65

19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04

55

Leon

y = -0.8636x + 109.000

R2 = 0.0412

Madrid

y = -1,8566x 1 8566x + 96 96.508 508

R2 = 0 0.2155 2155

Day y from 1st January

Day from 1st Janu uary

125

115 105 95 85 75 65

19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04

55

Cordoba Granada Priego Jaén Malaga

115 105 95 85 75 65 55 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04

Day frrom 1st January

125

S ti Santiago

y = -0.1818x 0 1818x + 79 79.864 864 R2 = 0 0.0087 0087

Ourense

y = -0.2063x + 71.964 R2 = 0.0137

Vigo

y = -0.6788x + 71.970 R2 = 0.0464

y y y y y

= -1.2967x = -1.2912x = -0.5455x 0 5455 = -0.3333x = -1.2967x

+ 78.538 R2 + 82.731 R2 + 79 79.727 727 R2 + 83,222 R2 + 80.385 R2

= 0.3279 = 0.5068 = 0.0341 0 0341 = 0.0082 = 0.4293


inicio estaciรณn

previsiรณn

diferencia

g Santiago

70

75

+5

Barcelona

83

77

-6

Leรณn

116

110

-6

Madrid

61

74

+13

Cรณrdoba

64

65

+1

P i Priego

70

74

+4 4

Granada

75

72

-3

Mรกlaga

68

74

+6

Media

5,5


Previsi贸n Siglo XXI

Santiago Vigo Ourense

Leon

Girona Lleida

Madrid

Cordoba

Jaen

Priego Granada Malaga

Tarragona

Barcelona


Prev visi贸n n Siglo o XXII

Inicio 90

Inicio s.XXI

Inicio s.XXIinicio 90

2025

2050

2075

2099

2099-inicio s.XXI

Santiago

82

80

-2

80

79

77

77

-3

Vigo

74

65

-9 9

55

50

36

32

-33 33

Ourense

73

69

-4

54

48

33

29

-40

Barcelona

90

80

-10

77

76

74

75

-5

Girona

85

80

75

70

72

-13

Lleida

84

80

77

75

71

-13

Tarragona

90

80

76

76

75

-15

Le贸n

115

105

-10

90

64

47

31

-74

Madrid

106

82

-24 24

65

47

27

26

-56 56

C贸rdoba

90

80

-10

71

58

31

23

-57

Priego

91

75

-16

59

50

25

25

-50

50

49

27

28

-43

31

30

-45

34

39 -39

45

-34

71

Jaen Granada

82

75

-7

64

54

M谩laga

81

73

8 -8

68

54

Media

88

79

-9

43


Índice Polínico Anual vs Parámetros Meteorológicos R2

p

PI=-22885+19(RfF1)+460(MeanF2)+1086(MxJ2)+270(MxJ1)

0.99

0.02

PI=11345+4(RfJ2)+1610(MnF2)+434(MnJ2)-1652(MxF2)

0.99

0.02

PI=2905+5.4(RfJ1)+3.6(RfJ2)+(MnF1)-274(MnJ1)-238(MeanF2)

0.99

0.03

Barcelona

PI=4401-61(RfF1)+28(RfJ2)-150(Rf2)

0.99

0.00

Tarragona

PI=36344-2423(MxE2)+228(RfF1)

0.99

0.00

Girona

PI=35221-2023(MxM1)+1238(MeanF2)-76(RfJ1)+40(RfJ2)

0.99

0.00

Lleida l d

PI 5075 45(M M1) 139(M M1) 121(RfM1) 205(RfF1) PI=5075-45(MxM1)-139(MnM1)-121(RfM1)+205(RfF1)

0.99

0.00

PI=9047-888(MxJ2)+8(MxF2)+5.3(RF1)

0.98

0.00

Madrid

PI=26098+1955(MnF1)+3909(MnM1)+996(MeanJ1)+1005(MeanJ2)

0 99 0.99

0 02 0.02

Córdoba

PI=32909+1652(MxF2)+1082(MeanF1)+100(RfF1)+415(MnE2)

0.98

0.00

PI=757+1367(MnF2)+52(RfF2)

0.99

0.01

PI=-37045-3571(MeanM1)+6664(MnM1)+2391(MxJ1)

0.99

0.02

PI=3731-1002(MeanF1)+1002(MnF1)-64(RfM1)21(MeanF2)+10 6(RfJ1)-170(MeanJ1) 21(MeanF2)+10.6(RfJ1) 170(MeanJ1)

0.99

0.05

PI=5576+648(MxF2)+9.4(RfJ1)+409(MeanF2)+303(MxM1)

0.99

0.00

Santiago Vigo Ourense

León

Priego Jaén Granada Málaga


Previsi贸n, IP Santiago

Vigo

Ourense

Barcelona

Tarragona

Girona

Lleida

Leon

Previsi贸n

Real

Dif (Prev-Real)

%Error

2001

209

282

-73

25

2004

792

685

107

15

2001

520

629

-109 109

17

2004

1972

1742

-230

1

2001

1386

1387

-1

0,07

2004

2168

2578

410

15

2001

2424

5965

-3541

59

2004

4289

6002

-1713

28

2001

1410

1412

-2

0,14

2004

2647

3931

-1284 1284

32

2001

1837

1411

426

30

2004

20933

19113

-1820

9

2001

1122

1119

3

0,26

2004

3225

5429

-2204

40

2000

1197

822

-375

41

2004

1244

1405

-161

11


Previsi贸n Siglo XXI

Santiago Vigo Ourense

Leon

Girona Ll id Lleida

Madrid

Cordoba

Jaen

Priego Granada Malaga

Tarragona

Barcelona


Previs sión, IIP

Última década IPM

Última década Rango del factor de variación (IP1n/IPM)

Última década Factor de variación promedio

IP 2025

IP 2050

IP 2075

IP 2099

Factor de variación (IP 2099/IPM)

Santiago

825

(0.3-2.5)

1.4

870

870

880

880

1.1

Vigo

2044

(0 4 2 2) (0.4-2.2)

13 1.3

2100

2100

2200

2250

11 1.1

Ourense

1500

(0.9-2.2)

1.5

2050

5600

9650

10800

7.2

Barcelona

4500

(0.4-1.2)

0.8

5100

5900

6200

6100

1.4

Girona

3000

(0.7-1.4)

1.05

3510

4100

4650

4640

1.5

Lleida

9850

(0.2-1.7)

0.95

10530

13730

14800

15410

1.5

Tarragona

3500

(0.4-1.7)

1.05

5080

7550

7900

8000

2.3

León

900

(0.5-2.3)

1.4

2500

3740

3970

4100

4.5

Madrid ad d

7500

(0 4-2 (0.4 2.0) 0)

12 1.2

9000

16750

21200

23800

32 3.2

Córdoba

8000

(0.3-2.3)

1.3

11210

16600

23500

24500

3.1

Priego

6000

(0.3-2.4)

1.35

6400

10500

17320

17600

3.0

Jaen

4400

(0.3-1.8)

1.05

6500

7540

8500

9800

2.2

Granada

3200

(0.5-1.3)

0.9

4870

5600

5600

5600

1.8

Mál Málaga

5000

(0 4 1 6) (0.4-1.6)

1

5090

5500

6210

6600

13 1.3

Mean

4300

(0.4-1.9)

1.16

5340

7580

9470

10005

2.5


Se ha observado un adelanto en el inicio de floración durante los últimos años en la Península Ibérica de un promedio de 2 semanas.. semanas Se ha observado una relación muy clara entre la acumulación de calor fisiológico y el inicio de floración, permitiendo realizar modelos de p previsión con un cierto g grado de validez validez..

Las condiciones meteorológicas durante el mes anterior a la floración determinan la intensidad de la misma, siendo la precipitación la variable con mayor importancia en los modelos de p pronóstico.. pronóstico

El impacto del p posible cambio climático sobre la floración de las p distintas especies de Quercus será diferente dependiendo de la zona de estudio, siendo más marcado en el interior interior.. Se prevé un adelanto de la floración y un aumento en la emisión polínica para el futuro futuro..


CONTAMINACIÓN AMBIENTAL

EXPLOSIÓN DEMOGRÁFICA

Ó DISMINUCIÓN DE LOS RECURSOS NATURALES

PÉRDIDAD DE BIODIVERSIDAD

EL AGUA COMO RECURSO EL AGUA COMO GEI CRISIS ENERGÉTICA

90


91


Zea es una voz de origen griego, de zeo = vivir. Mays, deriva del taíno mahís con que los indios del Caribe llamaban a esta planta. taíno mahís con que los indios del Caribe llamaban a esta planta

92


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