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Taller Centroamericano y del Caribe sobre Predictibilidad Subestacional-a-Estacional de la Canícula
Desde Lunes, 3. Diciembre 2018
Hasta Viernes, 7. Diciembre 2018
Accesos : 388

UN ENTRENAMIENTO PRÁCTICO DE UNA SEMANA SOBRE CARACTERÍSTICAS Y PREDICCIÓN DE LA CANÍCULA 

 

 Antigua, Guatemala  3 - 7 Diciembre 2018

 

Introducción                                                          

Los institutos hidrometeorológicos de todo el mundo están buscando formas de mejorar su capacidad para producir y entregar predicciones confiables de eventos extremos de alto impacto a una escala de tiempo subestacional (20-90 días) a estacional (~3-9 meses). Mejorar las predicciones sub-estacionales y estacionales, evaluar sus habilidades e incertidumbres, y explorar formas de comunicar sus beneficios a los tomadores de decisiones son desafíos significativos. El proyecto  WWRP / WCRP de predicción subestacional-a-estacional (S2S) (http://s2sprediction.net(link is external)) está adoptando todos estos desafíos y, para promover esta investigación, ha creado una nueva base de datos con un conjunto de pronósticos S2S multi-modelos,  libremente disponibles para la comunidad.

La disponibilidad de los servicios climáticos S2S es clave para muchas decisiones administrativas en agricultura y seguridad alimentaria, reducción del riesgo de desastres, energía y salud. Debido a su relevancia, existe un gran interés en las agencias hidrometeorológicas nacionales de Centroamérica y el Caribe en adquirir los conocimientos y herramientas necesarios para comenzar a producir productos confiables en este período de tiempo.

En particular, la sequía de mediados de verano, o canícula, presente en varios lugares de América Central y la cuenca del Caribe, es de suma importancia para la seguridad del agua y los alimentos, y los responsables de la toma de decisiones requieren información sobre su ocurrencia, inicio y fin. La sequía de mediados de verano es un fenómeno que ocurre típicamente en julio-agosto, pero sus características (por ejemplo, la duración) se modulan por el efecto independiente o conjunto de los impulsores del clima como El Niño-Oscilación del Sur (ENSO), el Subtropical Alto del Atlántico Norte (NASH) y la Oscilación Madden-Julian (MJO).

Para avanzar en la comprensión de los mecanismos físicos S2S y las fuentes de predicibilidad relacionadas con las características de la canícula, el Taller Centroamericano y del Caribe sobre Predicibilidad Subestacional-a-Estacional se enfocará especialmente en estos temas. Los participantes estarán expuestos a diferentes herramientas para monitorear y analizar las características de la canícula, y para evaluar su capacidad de predicción y habilidad s escalas S2S. El taller está diseñado para tener un fuerte componente (aproximadamente 70%) de sesiones prácticas y “ejercicios del mundo real”. Las clases se impartirán en inglés y español.

El taller está co-organizado por el Instituto Internacional de Investigaciones del Clima y la Sociedad (IRI), parte del Instituto de la Tierra de Columbia University, el Centro Internacional de Física Teórica (ICTP), el Programa Internacional Hidrolgico (IHP) de la UNESCO, el Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) en nombre del Programa de Investigación del CGIAR en Cambio Climático, Agricultura y Seguridad Alimentaria (CCAFS) para América Latina, y con fondos del Flanders UNESCO Trust Fund y la Agencia Española de Cooperación Internacional (AECID), que provee soporte logístico y financiero a través de su Centro de Entrenamientos en Antigua, Guatemala.

 

Objectivo

El objetivo del taller es fortalecer las capacidades de las agencias nacionales de hidrometeorología en América Central y el Caribe, y de los participantes en general, para fortalecer la comprensión de las características de sequía a mediados del verano (p. Ej., Inicio, desaparición y duración), los mecanismos físicos implicados y el potencial de predicción de la Canícula utilizando el marco de modelización Subseasonal-Seasonal.

 

Toda la información en el siguiente enlace:

https://es.unesco.org/climwar/capacity/prediction

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