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Resumen C3 A 05 2011

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Resumen del proyecto C3A

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Resumen C3 A 05 2011

  1. 1. Estudio Regional de los efectos del Cambio Climático en lasCostas de América Latina y el Caribe (ALyC)
  2. 2. 1. Objetivo2. Metodología general3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC4. Análisis de impactos5. Análisis de vulnerabilidad6. Determinación del riesgo7. Conclusiones
  3. 3. OBJETIVO DEL ESTUDIO ~72.400 kmsÁmbito de estudio:América Latina y CaribeEvaluar : 1. Dinámicas 2. Tendencias de las dinámicas 3. Vulnerabilidad frente a CC 4. Impactos en las costas asociados al CC 5. Riesgo asociado al CC
  4. 4. 1. Objetivo2. Metodología general3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC4. Análisis de impactos5. Análisis de vulnerabilidad6. Determinación del riesgo7. Conclusiones
  5. 5. Metodología desarrollada para la evaluación del RiesgoRIESGO: “La probabilidad de pérdidas catastróficas o las pérdidas esperadas debido a los efectos sufridos como consecuencia de la actuación de un agente sobre una región en un periodo de tiempo determinado.” Agente (hazard): evento, fenómeno físico o humano, que puede provocar daños Incertidumbre (likelihood): Probabilidad de que un agente se produzca con una magnitud dada en una región y en un intervalo de tiempo determinado. Exposición (exposure): zona física que se ve afectada ante un evento del agente. Vulnerabilidad (vulnerability): Características de la región que condicionan la sensibilidad y la resiliencia de la zona a los impactos de los agentes. 2. Metodología General
  6. 6. Metodología desarrollada para la evaluación del RiesgoDefinición matemática genérica: R f Z ( z )E ( z )V ( z )dz , Esperanza del daño f z ( z) Vulnerabilidad Exposición Valor del agente 2. Metodología General
  7. 7. Metodología desarrollada para la evaluación del Riesgo Peligrosidad Riesgo Exposición Vulnerabilidad Dinámicas Impactos = x x Incertidumbre Tipología Escenarios Funciones del costera de Tendencias debidas al cambio climático tramo de costa interésExtrapolación de Playas, puertos, V física tendencias corales, frente urbano, etc. V ecológica Escenarios V socioeconómica 2. Metodología General
  8. 8. ESCALAS ESPACIALES DE LOS ESTUDIOS DE RIESGO 90 m1. Cálculos aresolución de 90x90m2 (resolución delMDT) 2. Resultados de agentes, impactos y vulnerabilidad, a 5 kms 3. Agregación de resultados a 50 kms y países 2. Metodología
  9. 9. ESCALAS TEMPORALES DE LOS ESTUDIOS DE RIESGO Año inicial - Año horizonte 2010 2040 2070 2100 LONG-TERM TRENDS A1B, A2, B1 1948 1990 2000 GCM 2010 2025 2055 2085Técnicas estadísticas utilizadas: Ventajas de las tendencias estadísticas:- Regresión lineal Basadas en datos del pasado- Regresión no lineal Incluye la determinación de la incertidumbre asociada- Análisis Componentes Principales Pueden incluir patrones espaciales (T-EOFs)- Modelos extremos no estacionarios Permite el análisis en términos de probabilidad- Redes neuronales autoorganizativas- Regresión espacial (trend-eofs) Desventajas:  Sólo aplicables para un periodo en el futuro tan largo como el considerado hacia el pasado1950 2011  No reflejan cambios futuros que no estén ocurriendo en los Extrapolación de tendencias registros de las observaciones actualmente  ¿Realmente son tendencias o pueden ser fluctuaciones aleatorias de largo-plazo? (se necesitan series temporales muy largas)
  10. 10. Cálculo de tendencias Régimen mediof ( x) • Análisis lineal y cuadrático • Local y Trend-EOF Trend-EOF: x - Reduces uncertaintyf ( x) - Empirical ortogonal functions, widely used in atmospheric science, are unable in general to capture trends. - Excludes induced effects of inter-annual variability in trends estimation like ENSO related variations. - Identifies: (1) the trend as the signal of the geo-physical variable with x maximum monotonicity (capturing trends with their local slow variation feature) and (2) the related spatial pattern Extremos 1/ x H ( x; , , ) exp 1 t t 0 LT 1/ 0 Distribución generalizada de Pareto (GPD) – Poisson (P) x Pr max Yi x exp 1 0 1 i N Hannachi, 2007 International Journal o Climatology, 27, 1-15. Pattern hunting in climate: a new method for finding trends in gridded climate data. Menéndez et al. 2008. Variability of extremes wave heights in the northeast Pacific Ocean based on buoy measurements
  11. 11. Dinámicas • Inundación costera Impactos • Oleaje • Marea meteorológica (Storm surge) • Erosión de playas • Ascenso del Nivel del mar • Actividad portuaria y fiabilidad de obras marítimas • Temperatura superficial del mar • Blanqueo de coralPeligrosidad • Temperatura del aire en superficie • Salinidad • Tranporte sedimentario potencial (marino y(Dinámicas & eólico) •… Impactos) •… • Distribución de la población • Usos del suelo y superficie afectada • Tipología de la costa (características de las playas, defensas costeras, infraestructuras porturarias, frente marítimo urbanizado, etc. ) • Clasificación y distribución de los ecosistemas • Índices de vulnerabilidad ecológicaExposición & • Infraestructuras (Carreteras & Ferrocarriles)Vulnerabilidad •… • Inundación costera • Erosión de playas (Afección al turismo y a la protección costera) • Puertos (operatividad y fiabilidad) • Blanqueo del coral • … Riesgo ACTUAL Y FUTURO
  12. 12. Influencia de la variabilidad climática interanualSITUACIÓN ACTUAL DE INFLUENCIAS CLIMÁTICAS DE ESCALA INTERANUAL: • Alta incertidumbre en la predecibilidad a largo plazo (proyecciones de escenarios) • No hay conclusiones sobre el aumento o disminución de la frecuencia e intensidad de eventos ENSO • Es fundamental considerar el ENSO en el análisis del riesgo • Propuesta: Descripción actual y análisis del riesgo actual SAM NIÑO3 SOI AMO TSA NTA CAR Hs Análisis Influencia actual HS95 HSmax FE MM95% Desfase temporal NMM
  13. 13. Técnica de análisis de los cambios IMPACTO Variables implicadas de largo plazoInundación permanente Subida del nivel del mar (SLR) Tendencias estadísticas de largo plazoInundación temporal Storm surge, subida del nivel del mar, marea astronómica, Tendencias estadísticas de largo plazo setup del oleaje y estacionalidad del nivel del marErosión de playas Hs12, subida del nivel del mar, dirección del flujo medio de Tendencias estadísticas de largo plazo energíaActividad portuaria Rebase y condiciones de oleaje Tendencias estadísticas de largo plazoSeguridad de obras marítimas Alturas de ola extremas Modelos de extremos no estacionariosBlanqueo de coral Temperatura superficial del mar Tendencias estadísticas de largo plazoTransporte potencial sedimentario Oleaje y viento Tendencias basadas en perturbaciones Situaciones consideradas para los impactos Escenario Año objetivo Método Dinámicas consideradas A 2040 Tendencias estadísticas Todas las analizadas B 2050 Tendencias estadísticas Todas las analizadas C 2070 Tendencias estadísticas Todas las analizadas D 2100 IPCC escenario1 SLR=0.5 m E 2100 IPCC escenario2 SLR = 1 m F1 2010 Niño98 SLR F F2 2100 Niño98 + IPCC escenario SLRN + 1 m G1 2010 Niña89 SLR G G2 2100 Niña89 + IPCC escenario SLRN + 1 m H1 2010 Huracanes Nivel de inundación H H2 2100 Huracanes + IPCC escenario Nivel de inundación + 1 m 1) Considerando 0.5 m como valor medio del escenario IPCC A1F1 en 2100 2) Considerando 1 m como el nivel más alto de los intervalos de confianza de los escenarios IPCC AR4 y según Vermeer and Rahmstorf 2009
  14. 14. 1. Objetivo 2. Metodología general 3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyCPELIGROSIDAD 4. Análisis de impactos 5. Análisis de vulnerabilidad 6. Determinación del riesgo 7. Conclusiones
  15. 15. 1. Objetivo 2. Metodología general 3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC PELIGROSIDAD 4. Análisis de impactos Celdas de 5 Km 5. Análisis de vulnerabilidad 6. Determinación del riesgo 7. ConclusionesDINAMICAS. SITUACION ACTUAL
  16. 16. RELACIONES ENTRE DINÁMICAS Y VARIABLESVariables climáticas atmosféricos Variables climáticas oceánicos Geometría de la costaTemp Humedad Precip. Viento SLP SST SLR Nivel z Costa Batimetria Escorrentía M.Meteor. NMM RSLR Marea astronómica Nivel del mar Clima marítimo-Offshore Clima marítimo costa Nivel de inundación
  17. 17. DINÁMICAS CONSIDERADAS Covertura DINÁMICAS Impactos sobre Fuente de información Tipo de datos temporal Nivel medio del mar Erosión de las playas, Observaciones de satélite, inundación costera y actividad registros de mareógrafos 1950-2009 Instrumental portuaria (UHSLC), CSIROVariables meteo-oceanográficas Temperatura superficial del Blanqueo de coral ERSSTv3 - NOAA 1950-2009 Instrumental mar Salinidad - Reanálisis NCEP-GODAS 1948-2008 Numérico Temperatura del aire en GISS-NASA y reanálisis Numérico& - 1948-2008 superficie atmosférico NCEP-NCAR Instrumental Transporte potencial de Reanálisis atmosférico NCEP- Numérico Viento 1948-2008 sedimentos NCAR Oleaje (media mensual, Variables costeras Coastal flooding, coastal Reanálisis GOW (IHC) máxima mensual, Hs12, Numérico& erosion, port activity, potential Boyas (NOAA and OPPE) 1948-2008 dirección del flujo medio de Instrumental sediment transport Datos de satélites energía) Reanálisis GOS (IHC) Numérico& Storm surge Coastal flooding 1948-2008 Mareógrafos (UHSLC) Instrumental Marea astronómica Coastal flooding TPXO Numérico Coastal flooding and port Numérico&extremosEventos Oleaje Reanálisis GOW (IHC) 1948-2008 design Instrumental Reanálisis GOS (IHC) 1948-2008 Numérico& Storm surge Coastal flooding Mareógrafos (UHSLC) Instrumental Derivados de registros de Viento - 1950-2008 Numérico parámetros (NOAA) Huracanes Coastal flooding and port Derivados de registros de Oleaje 1950-2008 Numérico activity and design parámetros (NOAA) Derivados de registros de Storm Surge Coastal flooding 1950-2008 Numérico parámetros (NOAA)
  18. 18. Reanálisis de oleaje GOW BASES DE DATOS GENERADAS Base de datos númérica (desde 1948) que incorpora identificación y filtrado de outliers y correcciónes con datos de satélite 1.5ºx1º Validación preliminar en boyas Caribe: 0.25x0.25 Atlántico y Pacífico: 0.5x0.5 Validación con satéliteMinguez et al. 2011a. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. DirectionalCalibration of Wave Reanalysis Databases using Instrumental Data.Minguez et al. 2011b. Regression Models for Outlier Identification (Hurricanes andTyphoons) in Wave Hindcast Databases. Submitted to JTECH.
  19. 19. Reanálisis de oleaje GOW BASES DE DATOS GENERADAS
  20. 20. Reanálisis de marea met. (storm surge) BASES DE DATOS GOS GENERADASBase de datos númérica (desde 1948) ALyC: 0.25ºx0.25º Validación con mareógrafos
  21. 21. Generador de series horarias de marea BASES DE DATOS astronómica GOT (TOPEX) GENERADAS
  22. 22. Representación gráfica de los resultados en BASES DE DATOS un sistema WEB/GIS) GENERADAS
  23. 23. Resumen de dinámicas punto a punto ~1.500 puntos y 100 puertos
  24. 24. Atlas de dinámicasDirección del Flujo medio de energía del oleaje
  25. 25. 1. Objetivo 2. Metodología general 3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC PELIGROSIDAD 4. Análisis de impactos Celdas de 5 Km 5. Análisis de vulnerabilidad 6. Determinación del riesgo 7. ConclusionesDINAMICAS. TENDENCIAS
  26. 26. Church et al. (2004)) ASCENSO DEL NIVEL DEL MAR Nivel medio global Subsidencia (mm/yr) 2010-2040 2040-2070 Tendencia media de SLR (mm/yr)Peltier, W.R., 2000. ICE4G (VM2) Glacial Isostatic Adjustment Corrections, in SeaLevel Rise; History and Consequences, Douglas, B.C., Kearney, M.S.,and S.P.Leatherman (Eds.), Academic Press, San Diego.
  27. 27. TENDENCIAS Ejemplo: Tendencias en el clima marítimo GOW Tendencias en la altura media Tendencias en la dirección anual del flujo medio de energíaGow – IHC 2011.Young et al. 2011. Global Trends in Wind Speed and Wave Height.Science.
  28. 28. En términos relativos, estas tendencias significan: dHs12/Hs12 (%) 2040 2050 2070 Rio Janeiro (BRA) 7.32 9.76 14.64 Santos (BRA) 8.54 11.39 17.09 Montevideo (URY) 20.18 26.91 40.36 Machala (ECU) 10.01 13.35 20.02 Ensenada (MEX) 12.29 16.39 24.58 Cancun (MEX) 7.76 10.34 15.52 Caracas (VEN) -1.74 -2.32 -3.49 P.Sta Cruz (ARG) -2.81 -3.74 -5.61 Hs12 está relacionada con el perfil de equilibrio de las playas. Cambios en la Hs12 significan erosión costera.
  29. 29. EXTREMOS, Hs Ejemplo: Variación de la función de densidad de probabilidad en La Libertad (MEX):Análisis comparativo de los extremos Tr ( Hs Tr=50 años) [años] Tr ( Hs Tr=100 años) [años] Tr ( Hs Tr=500 años) [años]en 5 puntos: 2010 2025 2055 2085 2010 2025 2055 2085 2010 2025 2055 2085 - Barbados Barbados 50 47 42 37 100 94 82 72 500 461 391 333 - Montevideo Montevideo 50 46 38 32 100 92 79 66 500 470 415 364 - Sao Paulo Sao Paulo 50 29 11 5 100 56 20 8 500 247 70 24 La Libertad 50 29 10 4 100 56 18 6 500 267 79 24 - La Libertad Baja California 50 41 27 18 100 82 55 36 500 408 272 181 - Baja California Análisis basado en un análisis de extremos GEV de máximos mensual Menéndez et al. 2008. Variability of extremes wave heights in the northeast Pacific Ocean based on buoy measurements
  30. 30. Storm SurgeGOS – IHC 2011
  31. 31. Influencia sobre las dinámicas de diferentes índices climáticos Correlación con el nivel del mar Altacorrelación del nivel del mar con el fenómeno ENSO
  32. 32. Influencia sobre lasCorrelación con la dirección del flujo dinámicas de diferentes medio de energía índices climáticos
  33. 33. 1. Objetivo 2. Metodología general 3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC PELIGROSIDAD 4. Análisis de impactos Celdas de 5 Km 5. Análisis de vulnerabilidad 6. Determinación del riesgo 7. ConclusionesIMPACTOS
  34. 34. Técnica de análisis de los cambios IMPACTO Variables implicadas de largo plazoInundación permanente Subida del nivel del mar (SLR) Tendencias estadísticas de largo plazoInundación temporal Storm surge, subida del nivel del mar, marea astronómica, Tendencias estadísticas de largo plazo setup del oleaje y estacionalidad del nivel del marErosión de playas Hs12, subida del nivel del mar, dirección del flujo medio de Tendencias estadísticas de largo plazo energíaActividad portuaria Rebase y condiciones de oleaje Tendencias estadísticas de largo plazoSeguridad de obras marítimas Alturas de ola extremas Modelos de extremos no estacionariosBlanqueo de coral Temperatura superficial del mar Tendencias estadísticas de largo plazoTransporte potencial sedimentario Oleaje y viento Tendencias basadas en perturbaciones Situaciones consideradas para los impactos Escenario Año objetivo Método Dinámicas consideradas A 2040 Tendencias estadísticas Todas las analizadas B 2050 Tendencias estadísticas Todas las analizadas C 2070 Tendencias estadísticas Todas las analizadas D 2100 IPCC escenario1 SLR=0.5 m E 2100 IPCC escenario2 SLR = 1 m F1 2010 Niño98 SLR F F2 2100 Niño98 + IPCC escenario SLRN + 1 m G1 2010 Niña89 SLR G G2 2100 Niña89 + IPCC escenario SLRN + 1 m H1 2010 Huracanes Nivel de inundación H H2 2100 Huracanes + IPCC escenario Nivel de inundación + 1 m 1) Considerando 0.5 m como valor medio del escenario IPCC A1F1 en 2100 2) Considerando 1 m como el nivel más alto de los intervalos de confianza de los escenarios IPCC AR4 y según Vermeer and Rahmstorf 2009
  35. 35. EVENTOS DE INUNDACIÓN COSTERA Cota de inundación (t) = Nivel medio + Marea astronómica + Storm Surge + Set-up oleaje Series temporales horarias del reanálisisPeriodo de retorno: 500 años GOS (IHC) cm/yr m Cambio en el periodo de retorno 2010 2040 2070 Rio Janeiro (BRA) 500 83.1 18.8 Montevideo (URY) 500 237.6 113.0 Valparaiso (CHL) 500 180.9 71.1 Veracruz (MEX) 500 448.4 401.6 Cancun (MEX) 500 437.0 381.2 Caracas (VEN) 500 140.2 46.8 Los periodos de retorno disminuyen
  36. 36. Ascenso relativo del nivel del mar para 2070 INUNDACIÓN PERMANENTE (SLR y subsidencia) Población afectada por la subida del nivel del mar Ascenso de 1m Ascenso de 2 m Rio Janeiro (BRA) 0 0 Santos (BRA) 0 0 Montevideo (URY) 3716 3992 S.Jose (CRI) 40 104 Bridgetown (BRB) 1341 2148 Fortaleza (BRA) 787 791Población afectada por un aumento Población afectada por el valor de la del nivel del mar de 1 m tendencia del nivel del mar en 2070 persons
  37. 37. ACTIVIDAD PORTUARIA
  38. 38. EROSIÓN DE PLAYAS Valor medio de erosión (m) 2040 2050 2070 Rio Janeiro (BRA) 18.7 24.9 37.4 Santos (BRA) 19.0 25.3 37.9 Montevideo (URY) 19.6 26.1 39.1 La Libertad (ECU) 13.9 18.5 27.8 Acapulco (MEX) 19.5 26.0 39.0 Ensenada (MEX) 11.1 14.8 22.1 Cancun (MEX) 15.3 20.4 30.6 Fortaleza (BRA) 15.5 20.6 30.9 m/yr 0.15 0.3 0.8 ¿Cuál es la probabilidad de erosión >25 m con un D50 (mm) aumento del nivel del mar de 1m? (Dependiendo de la variación de Hs12)
  39. 39. 1. Objetivo2. Metodología general3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC4. Análisis de impactos5. Análisis de vulnerabilidad6. Determinación del riesgo7. Conclusiones
  40. 40. ¿Cómo determinar la Vulnerabilidad? Medio Físico (VF) [Modelado] Vulnerabilidad Medio Ecológico (VECO) Medio Socioeconómico (VSE) F ECO SE ECO SE SI ECO SEVnm f (Vnm , Vnm , Vnm ) f (Vnm , Vnm ) I nm Dnm Dnm Ecológica Socio-Económica ECO SI V nm I nm ECO Dnm es el valor de los ecosistemas ($ m-2año-1)(1) que tiene la celda n,m; SE ECO SE Vnm Dnm Dnm SE Dnm es el valor de las actividades y usos (($ m-2año-1) que tiene la celda n,m
  41. 41. Análisis de vulnerabilidadCorales Análisis EspacialesLimites AdministrativosEcosistemasTipos de sueloMDT, …..Mundo Real
  42. 42. Datos analizados SECTOR TIPO DE DATOS FUENTE DE INFORMACIÓNSocioeconómica Usos del suelo Land CoverSocioeconómica Tipos de suelo Glob CoverEcológica Áreas protegidas WDPA y UNEPEcologic Ecosystem types UNEP-WCMC and RAMSAR SitesEcológica Amenaza de los ecosistemas WWFSocioeconómica Densidad de población CIESINSocioeconómica PIB CIESIN & World BankSocioeconómica Estadísticas nacionales CEPAL-STATSocioeconómica Ranking de puertos en ALyC CEPALSocio-economic Roads Digital Chart of the WorldSocio-economic Railways Digital Chart of the WorldSocioeconómica Producción y explotación agrícola y FAO & ONU medereraSocioeconómica Accesibilidad a núcleos de población ONUEcológica y Socieconómica Arrecifes de coral WRIConfiguración física Configuración costera IHCConfiguración física Tipologías de playas IHCConfiguración física Ciudades con frente marítimo IHCConfiguración física Principales obras de defensa portuarias IHC& socioeconómicaConfiguración física Desembocaduras IHC
  43. 43. Cota Inundación 10m Cota Inundación 5m Cota Inundación 1m Línea de Costa Unidades de Estudio 15 kmModelo Digital del Terreno 5. Análisis de vulnerabilidad
  44. 44. 11 - Irrigated croplandsTipos de suelo 14 - Rainfed croplands 20 - Mosaic Croplands/Vegetation 30 - Mosaic Vegetation/Croplands 40 - Closed to open broadleaved evergreen or semi-deciduous forest 50 - Closed broadleaved deciduous forest 60 - Open broadleaved deciduous forest 70 - Closed needleleaved evergreen forest 90 - Open needleleaved deciduous or evergreen forest 100 - Closed to open mixed broadleaved and needleleaved forest 110 - Mosaic Forest-Shrubland/Grassland 120 - Mosaic Grassland/Forest-Shrubland 130 - Closed to open shrubland 140 - Closed to open grassland 150 - Sparse vegetation 160 - Closed to open broadleaved forest regularly flooded (fresh-brackish water) 170 - Closed broadleaved forest permanently flooded (saline-brackish water) 180 - Closed to open vegetation regularly flooded 190 - Artificial areas 200 - Bare areas 210 - Water bodies 220 - Permanent snow and ice 230 - No data Inundación 10m Tipos de Suelo Afectados por 10m de Inundación EVALUACIÓN DEL RIESGO
  45. 45. Distribución de la población Ferrocarriles(en número de unidades de estudio afectadas)
  46. 46. 1. Objetivo2. Metodología general3. Dinámicas y tendencias en las costas de ALyC4. Análisis de impactos5. Análisis de vulnerabilidad6. Determinación del riesgo7. Conclusiones
  47. 47. Rhmj o RhmkTramo de costa: Impacto del Agente “h” en el Sector “j”m=1,…, Nm en toda la costa Tramos de un país: m c Impacto del Agente “h” en el tramo “m” Impacto del Cambio climático en el Sector “j” en el tramo “m”
  48. 48. Riesgo en infraestructuras portuarias (diques) Peligrosidad Exposición Vulnerabilidad Diques de abrigo de los puertos Nivel de riesgoProbabilidad de fallo
  49. 49. Riesgo en playasRecurso: playas tratadas como obras marítimas que “defienden” una población adyacenteValoración: en términos de personas afectadas (hasta cota 10m) 2040 2070
  50. 50. Riesgo por ascenso del Nivel del Mar(SLR) of 1 m or more by 2100 Nicholls, 2010
  51. 51. Celdas de 5 KmCONCLUSIONES
  52. 52. 1. Se ha definido el clima marítimo Offshore en ALyC determinando el Régimen Medio y el Régimen extremal de oleaje, Storm Surge, Cota de inundación y Marea Astronómica en aprox. 1500 puntos, entre ellos los 100 puertos de mayor producción en la región.2. Esta información constituye el mejor paquete de datos, a efectos de análisis de clima marítimo, en América Latina y el Caribe respecto a oleaje y Storm Surge, hasta ahora inexistente.3. Con el estudio de la influencia de varios patrones climáticos se caracteriza y colabora al conocimiento sobre la variabilidad climática en ALyC y la influencia de patrones climáticos sobre el nivel del mar, oleaje y Storm Surge en la región.4. Se han evaluado tendencias estadísticas de largo plazo de las dinámicas, tanto las generadas propias como otras disponibles de fuentes externas para configurar la dinámica costera en conjunto en ALyC. Frente a otras alternativas, las técnicas usadas están especialmente indicadas para el análisis de tendencias espaciales.5. Se ha analizado la vulnerabilidad frente a Cambio Climático en la región, en el marco de un estudio de alcance de Macro-escala.6. Se han analizado impactos en las costas de ALyC frente a diversos agentes costeros, estudiando entre otros impactos los asociados a las playas, puertos, ecosistemas, poblaciones, etc.7. Igualmente, se ha realizado una análisis del riesgo actual y el asociado a Cambio Climático de los impactos estudiados, en aplicación de una metodología integral de análisis del riesgo, aplicable a cualquier escala de estudio y fenómeno físico.
  53. 53. • Dynamics are changing in ALyC and, as result, impacts will be derived in the next decades.• Wave climate and related variables are changing linearly while other variables (sea temperature, sea level rise, salinity) are experimenting an acceleration in the last decades.• Regarding sea level rise, statistical trends show a widespread increase in the mean sea level reaching less than 0.2 m in average for 2070. However, in a scenario of 1 m of increase, many population and ecosystems will be affected in a non-homogeneous way for each area. Concerning sea level rise, inter- annual variability is an important factor to be taken into account in the region as, for instance, in Ecuador the Niño of 1998 supposed more than 2 times the expected statistical increased in sea level.• Wave climate is changing although an increase will not be generalized. For instance, an increment of 0.5 m in the Hs12 will increase the probability of occurrence in about 0.5 and 0.7 in South of Brazil and Montevideo respectively, for example.• Not only the mean conditions are changing but also wave extremes are being modified. Extreme waves will not be so rare (lower return periods) in the future. This translates in a reduction of port reliability.• Note that the same trend means different consequences in different zones. Uruguay will suffer of higher waves but can not be considered as a severe wave climate region. This translates in an important relative increment in the dynamics.• Storm surge shows changes in the extreme values. Although Montevideo presents the highest values of SS for a return period of 500 years and will experiment the greatest trend, in terms of probability of future extreme surges, it will not be the most affected area. For instance, South of Brazil and Chile, will be more affected in terms of extreme events recurrence.
  54. 54. • Extreme flooding levels will not be so rare in a few decades. South of Brazil and Uruguay, which present the highest return periods in coastal flooding, are also experimenting the greatest increase of the studied domain.• Population distribution is a factor that will imply different consequences in a scenario of 1 m rise of sea level. Argentina presents few people living below 1 m influenced area (though it is the 2nd country with people living in the coastal zone) compared with Brazil where the highest percentage are living in that range.• Beaches will suffer of widespread erosion in long-term induced by a sea level rise and the modification in wave heights intensity and direction. For instance, values between 10 and 20 m of erosion, in the long-term, are expected in most of the domain for 2014. Tourism and defensive functions of beaches will be at risk.• Coastal typology must be taken into account for evaluation of coastal risk, as one function of beaches is the protection of adjacent urbanized and consolidated urban areas. Brazil and the Caribbean areas will be at higher risk of erosion and flooding in the urbanized low-lying areas adjacent to the sea.• Coral reefs, already very stressed in the region, will be exposed to increments in the sea temperature and probability of bleaching will be higher. Coral reefs in other areas, like Brazil, not currently affected by bleaching usually is expected to be as the probability of one degree of increment in the temperature is specially expected in that area.• Port reliability and operability will be affected as the extreme and mean wave regime is being modified.• Inter-annual variability seems to be significant for the variables analyzed. The simple model proposed for the study of the influence of the climate indices can account for changes in the variables per unit of change in the anomaly of a certain index.

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