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Título : Predicting climate change impacts on water resources in the tropical Andes: Effects of GCM uncertainty
Otros títulos : Geophysical Research Letters
Autor: Buytaert, Wouter
Célleri, Rolando
Timbe, Luis
Palabras clave : Climate Change
Water Resources
Tropical Andes
Climate Models
Fecha de publicación : 16-abr-2009
Paginación: Páginas 1-11
Numero / Secuencia : 
volumen 36; número 7
metadata.dc.identifier.doi: doi: 10.1029 / 2008GL037048
Ciudad: 
Cuenca
Tipo: Article
Abstract: 
There is a strong demand from policy makers for predictions about the potential impacts of climate change on water resources. Integrated environmental models, combining climatic and hydrologic models, are often used for this purpose. This paper examines the impact of uncertainties related to GCMs in hydrological impact studies in the tropical Andes. A conceptual hydrological model is calibrated on data from four mesoscale, mountainous catchments in south Ecuador. The model inputs are then perturbed with anomalies projected by 20 GCMs available from the IPCC Data Distribution Centre. The results show that on average, the average monthly discharge is not expected to change dramatically. However, the simulated discharges driven by different global climate model forcing data can diverge widely, with prediction ranges often surpassing current discharge.
Resumen : 
Hay una fuerte demanda por parte de los responsables políticos de las predicciones sobre los posibles impactos del cambio climático sobre los recursos hídricos. Modelos ambientales integradas, combinando modelos climáticos e hidrológicos, a menudo se utilizan para este fin. En este trabajo se analiza el impacto de las incertidumbres relacionadas con los MCG en los estudios de impacto hidrológicos en los Andes tropicales. Un modelo hidrológico conceptual se calibra en los datos de cuatro cuencas de mesoescala, montañoso en el sur de Ecuador. Las entradas del modelo son entonces perturbados con anomalías proyectadas por 20 MCG disponibles en el Centro de Distribución de Datos del IPCC. Los resultados muestran que, en promedio, no se espera que la descarga mensual promedio a cambiar dramáticamente. Sin embargo, las descargas simuladas impulsadas por datos diferentes obligando modelo climático global pueden diferir ampliamente, con la predicción varía a menudo superando descarga de corriente.
URI : http://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/22139
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