Evaluation and projection of extreme temperature percentiles by means of statistical and dynamical downscaling methods

Abstract

[EN]The study of extreme events has become of great interest in the recent years due to their direct impact on society. Extremes can be evaluated by using either extreme value statistics or extreme indicators, the latter being based in order statistics on the tail of the probability distribution (typically percentiles). In this study we analyze the highest (95p) and the lowest (5p) percentiles in maximum and minimum temperatures, respectively, derived from different downscaling methods (statistical and dynamical) in the Iberian Peninsula. In particular, we analyze the results of the esTcena and ESCENA projects, two strategic actions of Plan Nacional de I+D+i 2008-2011 funded by the Spanish government, which contributed to the new version of the regional climate change scenarios program Escenarios-PNACC 2012 within Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático.

[ES]El estudio de eventos extremos se ha convertido recientemente en un tema de gran interés debido a su impacto directo en la sociedad. Los extremos pueden ser evaluados por medio de la Teoría de Valores Extremos o mediante indicadores de extremos, estos últimos basados en los estadísticos de la cola de la distribución de probabilidad (típicamente percentiles). En este estudio analizamos uno de los percentiles más altos en temperatura máxima (95) y de los más bajos en la mínima (5) obtenidos a partir de diferentes métodos de regionalización (estadísticos y dinámicos) en la Península Ibérica. En particular, hemos analizado los resultados de los proyectos esTcena y ESCENA, dos acciones estratégicas del Plan Nacional de I+D+i 2008-2011 financiado por el Gobierno de España, que contribuyen a la nueva versión del programa de escenarios regionales de cambio climático Escenarios-PNACC 2012 dentro del Plan Nacional de Adaptación al Cambio Climático.