Los sectores de energía, agua, agricultura y salud necesitan acceder a información sobre el clima local para la toma de decisiones. Estos sectores son vulnerables a los cambios negativos del cambio climático y necesitan herramientas para mejorar la resiliencia y el manejo de los riesgos asociados al clima.

Mientras que los modelos climáticos globales pueden describir los impactos del cambio climático tales como el aumento de la temperatura de la superficie o la variación futura de la precipitación, ellos no están diseñados para proveer detalles a alta resolución. Una mayor resolución de las proyecciones puede revelar los impactos en extremas climáticas (e.g. olas de calor y precipitaciones de alta frecuencia) sobre áreas específicas como zonas urbanas y regiones costeras. Esta mayor resolución es especialmente relevante en regiones de topografía compleja como Chile.

En respuesta a esta necesidad, el gobierno de Australia, a través de CSIRO, desarrolló el modelo climático de alta resolución CCAM (Conformal Cubic Atmospheric Model). CCAM puede simular el clima y el tiempo a resoluciones muy finas (hasta 200m). Emplea una grilla de resolución variable, es decir, que modela el clima global a una resolución alta sobre el área de interés mientras que aplica una resolución baja en el resto del globo.

CCAM consta de una serie de ecuaciones que modelan la mayor parte de los fenómenos físicos que determinan el clima y lo hace a través de un conjunto de sub-modelos que describen aspectos como la fotosíntesis, la transferencia de calor entre la superficie y la atmosfera, y la velocidad y dirección del viento en toda la atmósfera. En la configuración de los parámetros de superficie del área de interés, CCAM es capaz de describir la vegetación local de una manera realista que describe el intercambio de energía entre el suelo, la canopia y las interacciones bidireccionales entre ambos. En conjunto estos flujos de calor se acoplan con aquellos flujos en la parte baja, intermedia y alta de la atmósfera para simular las interacciones entre sus distintas componentes.

Investigaciones alrededor del mundo han puesto de manifiesto que relevancia de este modelo en la descripción del clima cuando se comparan con datos observacionales como imágenes satelitales y estaciones meteorológicas.

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