Comparación entre CMIP5 y CMIP6 en la proyección de temperatura y precipitación: cuencas Chillón, Rímac, Lurín y Alto Mantaro

Abstract

Esta tesis evalúo y comparó el desempeño de los modelos climáticos globales de las fases CMIP5 y CMIP6 en las cuencas Chillón, Rímac, Lurín y Alto Mantaro, así como sus proyecciones de precipitación mensual y temperatura media mensual hacia mediados y finales del siglo XXI. Se aplicaron técnicas de reducción de escala mediante quantile mapping y linear scaling, y se construyeron rankings multiescala basados en los estadísticos KGE, RMSE y los coeficientes de correlación Spearman. En precipitación, los modelos INMCM4, BCC-CSM1-1-M y CESM1-CAM5 mostraron el mejor desempeño dentro de CMIP5, mientras que en CMIP6 destacaron TaiESM1, FIO-ESM-2-0 e INM-CM5-0 en todas las cuencas analizadas. Para temperatura, los modelos CESM1-BGC (RCP 4.5) y CCSM4 (RCP 8.5) sobresalieron en CMIP5, en tanto que INM-CM5-0, INM-CM4-8, CNRM-CM6-1-HR, FGOALS-g3 y CAMS-CSM1-0 presentaron el desempeño más robusto en CMIP6. Las proyecciones indican que, a mediados de siglo, los incrementos de precipitación se sitúan entre 58 y 141 mm según la cuenca y el conjunto de modelos, mientras que a finales del siglo las diferencias se amplían, con aumentos de 100 a 218 mm en CMIP5 y de 80 a 354 mm en CMIP6, siendo este último más intenso bajo el escenario SSP5–8.5. En cuanto a temperatura, todas las cuencas mostraron incrementos proyectados entre +2 y +4 °C, alcanzando valores cercanos a +3.8–4.0 °C bajo los escenarios de mayor forzamiento. En conjunto, los resultados confirmaron que CMIP6 tiende a reproducir señales más intensas de cambio climático en coherencia con la mayor sensibilidad climática reportada esta generación de modelos. Finalmente, la selección de subconjuntos optimizados de modelos permitió reducir la dispersión intermodelo y mejorar la confiabilidad de las proyecciones, aportando insumos clave para la gestión de los recursos hídricos y el diseño de medidas de adaptación climática en la región central del Perú.

This thesis evaluated and compared the performance of global climate models from the CMIP5 and CMIP6 phases in the Chillón, Rímac, Lurín, and Alto Mantaro basins, as well as their projections of monthly precipitation and monthly mean temperature for the mid- and late-21st century. Statistical downscaling techniques were applied using quantile mapping and linear scaling, and multiscale rankings were constructed based on KGE, RMSE and Spearman correlation coefficients. For precipitation, the INMCM4, BCC-CSM1-1-M, and CESM1-CAM5 models showed the best performance within CMIP5, whereas TaiESM1, FIO-ESM-2-0, and INM-CM5-0 stood out in CMIP6 across all basins. For temperature, CESM1-BGC (RCP 4.5) and CCSM4 (RCP 8.5) were the top-performing CMIP5 models, while INM-CM5-0, INM-CM4-8, CNRM-CM6-1-HR, FGOALS-g3, and CAMS-CSM1-0 exhibited the most robust performance in CMIP6. Projections indicated that, by mid-century, precipitation increases range from 58 to 141 mm depending on the basin and model ensemble. By late century, these differences widen, with increases of 100 to 218 mm in CMIP5 and 80 to 354 mm in CMIP6, the latter showing stronger changes under SSP5-8.5. For temperature, all basins exhibit projected increases between +2 and +4 °C, reaching values close to +3.8–4.0 °C under the highest forcing scenarios. Overall, the results confirm that CMIP6 tends to reproduce more intense climate change signals, consistent with the higher climate sensitivity for this generation of models. Finally, the optimized model subsets reduced inter-model spread and improved the reliability of the projections, providing relevant inputs for water resources management and climate adaptation planning in central Peru.