RESPUESTA DEL MODELO ECHO-G AL CLIMA DE PATAGONIA ...

RESPUESTA DEL MODELO ECHO-G AL CLIMA DE PATAGONIAReinaldo A. Maenza (1) (2) , rmaenza@at.fcen.uba.ar(1) (2)Rosa H. CompagnucciDaniel Ariztegui (3)(1) Universidad de Buenos Aires, Facultad de ciencias Exactas y Naturales, Departamento de Ciencias de laAtmósfera y los Océanos, 2do. Piso, Pabellón II, Ciudad Universitaria CP C1428EHA - Ciudad de BuenosAires, Argentina.(2) CONICET, Avenida Rivadavia 1917 - CP C1033AAJ - Ciudad de Buenos Aires, Argentina.(3) Section of Earth and Environmental Sciences, University of Geneva, 1205 Geneva, Switzerland.ResumenEl objetivo del trabajo es investigar la capacidad del Modelo de Circulación General ECHO-G(ECHO-G) de reproducir el clima en la región de Patagonia. Para ello se utilizan los datos del re-análisisNCEP/NCAR como referencia del clima del período 1961-1990.Dado que ambos grupos de datos tienen distinta resolución espacial, previamente se realizó una interpolaciónpara obtener dos grupos con una resolución comparable. Para confrontar las diferencias en la temperaturamedia del período se calcularon las diferencias entre promedios y desvíos estándar entre los valores delECHO-G y del NCEP/NCAR. Los mayores valores de ambas diferencias se presentan en el centro y oestedel país mientras que para Patagonia la simulación del ECHO-G es semejante a los datos del re-análisis delNCEP/NCAR.En el centro norte del país el modelo ECHO-G simula temperaturas superiores a las del re-análisisNCEP-NCAR. Este efecto podría deberse a una representación menos realista de la Cordillera de los Andesen el modelo ECHO-G que en el NCEP/NCAR. Al mismo tiempo los resultados de las simulacionesobtenidas con el modelo ECHO-G para los últimos 1000 años pueden ser utilizadas para analizar lavariabilidad paleoclimática de la Patagonia. Se presentan los escenarios para los Mínimos solares deMaünder y Dalton obtenidos con el ECHO-G como anomalías respecto al período 1961-1990. Ambosescenarios resultaron similares en caso de las anomalías de temperatura.Las láminas alternantes claras y oscuras (ritmitas anuales o varves) de los testigos sedimentarios delLago Cardiel en Patagonia central han sido previamente interpretadas como el resultado de la intensidad delos vientos regionales. En éste trabajo se compararon los espesores de dichas láminas con los valores de lacomponente zonal del viento y la temperatura en 1000hPa para el período comprendido entre los años 1000 a1990 de nuestra era. Las series filtradas con promedios móviles de 80 años, que realzarían el efecto del ciclosolar de Gleissberg y otras periodicidades de menor frecuencia, muestran una correlación significativainversa principalmente entre la componente zonal del viento y los espesores de las láminas oscuras. Esteprimer resultado indicaría que la serie de espesores de láminas oscuras podría ser utilizada como “Proxy”dato de la intensidad de la componente zonal del viento sobre la Patagonia.Palabras claves: MCG ECHO-G; NCEP-NCAR; Mínimo de Maünder, Mínimo de Dalton; Patagonia.ECHO-G MODEL RESPONSE TO PATAGONIA CLIMATEAbstractThe goal of this research is to investigate the ability of the General Circulation Model ECHO-G(ECHO-G) to reproduce the climate of Patagonia. The NCEP/NCAR Reanalysis data set has been used toobtain the climate of the 1961-1990 reference period.A space interpolation was carried out in order to have comparable spatial resolution data since bothdata sets have different spatial resolution. Differences between means and Standard deviations for theECHO-G and the NCEP/NCAR values were calculated to compare the mean temperature differences of theperiod. Both model results show that the highest difference values occur in central and west Patagonia. As aresult the simulation obtained from ECHO- G for this region is significantly similar to the NCEP/NCAR

eanalysis data. Conversely, in northern and central Argentina, temperature simulations with the ECHO-Gmodel are higher than those of the NCEP-NCAR reanalysis. This effect might be due to the fact that theECHO-G model represents less realistically the Andes than the NCEP / NCAR model. Thus, simulations ofthe ECHO-G model for the last 1000 years can be used to analyze paleoclimatic variability in Patagonia.Scenarios for the Maünder and Dalton Solar Minimum obtained from the ECHO-G model are presented asanomalies from the period 1961-1990 and are similar for temperature anomalies.The alternating light and dark laminae (annual rythmites or varves) from Lago Cardiel sediments incentral Patagonia have been previously interpreted as the result of variable wind intensity. In this work theirthickness have been compared with the values of the zonal wind component and temperature at 1000 mb,between 1000 AD and 1990 AD. A centered 80-years moving average has been applied to these time seriesto enhance the effect of the Gleissberg solar cycle and other lower frequency periodicities. These resultsshow a significant reverse correlation between the zonal wind component and the thickness of the darklaminae. The latter indicates that the thickness of the dark laminae can be used as a proxy for the strength ofthe zonal wind component over Patagonia.Keywords: GCM ECHO-G; NCEP-NCAR; Maünder Minimum; Dalton Minimum; Patagonia.1. IntroducciónLa identificación y comprensión de cambios climáticos ocurridos en el pasado permiten un mejorentendimiento de la variabilidad climática actual y futura del sistema climático y de los procesosinvolucrados. El período conocido como la Pequeña Edad de Hielo (aproximadamente entre los siglos XIV aXIX, PEH de ahora en más) es de particular interés ya que presenta algunas ventajas tales como: i)disponibilidad de datos meteorológicos históricos especialmente en el continente europeo, ya que es unaépoca reciente; ii) existencia de diversidad de Proxy datos sobre el globo; iii) es un período previo a laPrimera Revolución Industrial, con lo cual el impacto del efecto antropogénico sobre el sistema climático esconsiderado despreciable.Una forma de analizar el clima y la circulación atmosférica del pasado es la utilización de Modelosde Circulación General (MCG). La mayoría de las investigaciones sobre la PEH se han focalizadoprincipalmente en el intervalo llamado Mínimo de Maünder (~1645 a 1715, de aquí en más MM),caracterizado por un prolongado período de baja actividad solar con un mínimo número de manchas solaresy gran actividad volcánica. Diversos MCG con distintas condiciones forzantes fueron empleados paraobtener las simulaciones, tales como el GISS de NASA usado por Shindell et al., (2001), el modelo 3-dimensional OAGCM por Fischer-Bruns et al., (2002), el modelo acoplado ECHAM4-HOPE-G por Zoritaet al., (2004), el FUB-CMAM por Langematz et al., (2005), el NCAR CSM versión 1.4 por Ammann et al.,(2007), el GISS Model-E por Field et al., (2009), entre otros. Pero es de destacar que para estas simulacionesmayormente se analizaron las anomalías del Hemisferio Norte. Recientemente, Varma et al., (2010)simularon el corrimiento de los oestes del Hemisferio Sur producido por el forzado solar propio del MMempleando el CCSM3. A su vez, Maenza y Compagnucci (2010) simularon las anomalías del MM respectoa las condiciones de las dos últimas décadas del siglo XX, utilizando el GISS Model-II considerando elforzado producido por el cambio en la irradiancia solar y de los gases invernadero. A pesar de laslimitaciones del GISS Model-II entre las que se encuentra su baja resolución espacial, los resultadosobtenidos para las anomalías de temperatura fueron congruentes con la información de los Proxy datos parael cono sur de Sudamérica.El objetivo de éste trabajo es investigar la capacidad del modelo acoplado océano-atmósfera ECHO-G de reproducir el clima del sur de Sudamérica. Este modelo fue utilizado para realizar las simulacionestransientes del clima del período 1000-1990 AD al forzarlo con estimaciones realistas de cambios anuales envarios factores externos tales como la irradiancia solar, la actividad volcánica y las concentraciones de losgases de efecto invernadero (Zorita et al., 1998; vonStorch et al., 2009). El resultado de estas simulacionespermite comparar las condiciones actuales del clima determinadas por el promedio 1961-90 de lainformación del re-análisis NCEP/NCAR con las simuladas por el ECHO-G en la región estudiada. Tambiénse comparan las anomalías climáticas del MM y del Mínimo de Dalton (~1790 a 1830, de aquí en más MD)simuladas mediante el modelo. Finalmente, se analiza la relación entre las series climáticas simuladas por elECHO-G y las series de los testigos sedimentarios del Lago Cardiel en Patagonia central (Gilli et al., 2001;Markgraf et al., 2003; Beres et al., 2007; Gilli et al., 2007). Dichos testigos contienen sedimentos finamentelaminados con resolución anual (varves) los cuales proveen un Proxy dato de alta resolución temporal para

La serie de láminas alternantes claras y oscuras (ritmitas anuales o varves) de los testigossedimentarios del Lago Cardiel a 49ºS en Patagonia central (Figura 1) proveen un Proxy dato de altaresolución temporal para los últimos 1500 años. Dado que las simulaciones del ECHO-G cubren los últimos1000 años, para ese período se contrastan las series de los valores de T y U medios anuales y semestralesprevia estandarización de las mismas ya que las variables involucradas poseen diferentes órdenes demagnitud. Son calculados los valores de correlación lineal y su correspondiente test de significancia(Canavos, 1997) entre las series de las láminas de los sedimentos y la composición de las series temporalesde T y U de cuatro puntos del enrejado del ECHO-G localizados al norte y sur de la región del Lago Cardiel(71,25ºO-46,4ºS; 71,25ºO-50,1ºS; 67,5ºO-46,4ºS; 67,5ºO-50,1ºS). También son analizados dos grupos deseries, las filtradas con un promedio de 11 años para eliminar las mayores frecuencias involucradas en lavariabilidad interanual y las filtradas con una ventana de 80 años para retener sólo las menores frecuenciastal como el ciclo de Gleissberg de ~80-100 años, el de Vries (o Suess) de ~210 años (Braun et al., 2005) yposibles variaciones seculares debidas al ciclo de Hallstatt de ~2300 años (Vasiliev et al., 2002).3. Resultados3. 1. ECHO-G versus re-análisis NECEP/NCARLos valores medios del período 1961-90 son tomados como referencia del clima actual. Lasdiferencias entre los valores simulados por el modelo ECHO-G y los valores del re-análisis NCEP/NCARpara la Temperatura en 1000hPa que se muestran en el panel izquierdo de la Figura 1, indican que el modelosobrestima las temperaturas en latitudes subtropicales y las subestima considerablemente sobre el altiplanoAndino.-20 26 34 -4.2 9.5 22 24 -60 -6 0.98 3.1 1.6 -7.6 -11 -3.4515 36 2.1 11 37 32 -46 3 8.5 16 13 0.93 -7.2 -4.14.5-252.1 21 11 13 36 31 12 13 22 23 18 3.2 -12 -7.943.5-30 -0.93 3.4 2.7 11 31 25 15 21 31 25 15 -4.9 -17 -8.732.57.6-355 -4.2 -1.6 12 11 8.3 15 26 21 5.1 -13 -19 -8.329.2 11 0.89 -0.64 8 4 -0.79 1.5 10 9.1 -4.4 -17 -18 -7.31.51-404 8.7 7.4 11 13 5.3 -3.4 -6.4 0.2 2.2 -7 -16 -16 -80.50-454.85.6 6.4 12 12 3.8 -5 -9.2 -5.1 -3.9 -10 -15 -13 -6.7-0.5-13.7-503.3 4 8.4 8.2 4.1 -1.6 -5.6 -6.8 -7.9 -12 -12 -9.4 -4.5-1.511 15 19 22 22 19 13 7.7 -2.4 -8.3 -9.3 -10 -9.3 -7.9-2-2.5-5516 15 9.5 9.6 8.6 13 11 7.9 3.8 0.25 -2.6 -4.1 -4 -3-3-3.5-604.1-0.52 -0.3 0.12 0.49 1.1 5.3 6.7 7.7 6.5 7.5 7.8 8.1 8.5-4-4.57.2-659.6 11 12 14 13 13 12 11 11 11 13 15 18 -5-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -40-20 1.81.31.71.41.11.21.41.21121.12.33.61.11.21.511.81.11.41.411.61.11.21.31.20.30.2-250.11.4 1 1.2 1 1.8 1 1.8 1.4 1.3 1.5 1.2 1.7 1.2 1.10-301.11.2 1 1.1 1.1 1.3 1.9 1.5 1.4 1.5 1 1.1 1 1.1-0.1-0.21 1.2 1 1.1 1.1 1.1 1.1 1 1.3 1.6 1.4 1.5 1.7 1.9-0.3-35-0.41.3-401.5 2.3 2.4 1.2 1.5 1.9 1.2 1.6 2 1.7 2.3 3 3.5-0.5-0.61.9-451.12.31.52.622.22.41.11.91.51.31.911.21.311.51.61.41.82.52.23.333.93.34.4-0.7-0.8-0.9-11.1 1 1 1.1 1 1.3 1 1.3 1.2 1.5 2.3 3.7 4.9 5.5-50-1.11.1-551.2 1.2 1.2 1.1 1.3 1.6 1.4 1.1 1.6 2.9 3.4 3.4 3.7-1.2-1.31.2 1.2 1.2 1.1 1.1 1.2 1.4 1.7 1.8 1.8 1.6 1.2 1 1.1-1.4-1.5-602.72.4 2 1.6 1.1 1.2 1.4 1.5 1.6 1.9 2.4 2.8 3.1 3.1-1.6-1.71.3-651.8 2.6 3.5 4.6 5.2 5.1 4.6 4.5 4.7 5.2 4.8 3.7 2.6 -1.8-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -40Figura 2: Diferencias de Temperatura (T) media anual entre las simulaciones del ECHO-G yvalores del re-análisis NCEP/NCAR para el período 1961-90: a) panel izquierdo: valores medios-con isolíneas cada 0,5 ºC- y del t-student -con valores en puntos de enrejado- (a dos colas con α:0,05 tc=|2,0|; α: 0,10 tc= |1,7|); b) panel derecho: diferencia de varianzas –sombreado, conisolíneas cada 0,1- y valores de F -en puntos de enrejado- (α: 0,05 - Fc=1,85; α: 0,10 - Fc=1,62 ).Sobre la región Patagónica se registran los menores valores que son del orden ± 0,5ºC. En latitudespolares nuevamente existe una gran sobrestimación de la temperatura. Los valores del estadístico t-studen ados colas para diferencia de medias muestrales ponen de manifiesto las diferencias significativas entre ambosgrupos de datos, ya que sólo para tres puntos del grillado localizados sobre el sur y norte de Patagonia, losvalores no permiten rechazar la Ho de igualdad de medias, con un valor de α: 0,1 (valores menores que tc=|1,7|). A su vez, la diferencia entre las varianzas simuladas y las del re-análisis (Figura 2 panel derecho)presenta los mayores valores en altas latitudes. Los valores del test F indican que para casi todo el sectorcontinental no resulta posible rechazar Ho de igualdad de varianzas muestrales, ya que los valores resultanmenores que el crítico. Por lo cual es posible suponer que el modelo reproduce razonablemente lavariabilidad interanual de la temperatura media anual.

-20 13 9.63 5.95 4.54 19.1 12.8 -12.3-17.1-7.13-17 -13 -12 -13.4-11.558.89 10.5 13.7 16.1 26 8.32 -19.7-10.9-2.22-21.2-18.9-16.1-11.2-2.384.5-254.64 5.29 9.87 10.9 17.7-0.724-7.232.61-0.203-9.88-18 -17.6 -6.9 2.1443.5-30 5.21 2.87-0.325-1.733.66-0.158-0.156.17 3.82 -4.01-7.02-3.074.87 3.1132.54.99 4.37 3.51 1.8 5.47 8.04 7.13 4.49 4.55 -5.9 -4.3 8.56 13.2 7.35-357.67 7.33 8.87 10.3 9.79 7.29 3.580.6674.73-3.26-7.473.42 9.46 6.5921.51-406.5 6.1 6.31 5.96 4.6 -0.613-4.12-1.765.25 3.93 -1.270.2643.993.120.50-45 1.32 2.35 3.35 3.81 4.41 1.02 -1.71-0.0786.766.27 1.940.1810.092-0.643-0.5-1-1.26-0.7490.5482.584.48 3.550.891-0.4221.640.351-2.59-4.25-4.56-4.48-50-1.5-2-4.25-4.47-3.92-2.47-1.04-0.549-1.02-1.78-2.49-3.46-4.27-4.47-4.13-3.62-2.5-55-3-10.4-10.3-10.1-9.27-8 -6.46-5.15-4.44-4.34-4.64-4.66-4.27-3.67-3.34-3.5-60 -8.56-9.57-10.9-11.8-11.9-11.1-10 -9.39 -9.1 -9.01-8.55-7.65-6.5 -5.25-4-4.5-3.32 -5.2 -7.03-8.02-8.19-7.94-7.59-7.55-7.47-7.35-6.78-5.87-4.74-3.48 -65-5-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -40-20 1.17 1.14 1.94 8.45 5.78 2.08 7.82 7.68 8.51 2.11 1.95 4.12 9.8 2.840.31.15 1.07 1.42 2.47 2.2 2.25 2.86 4.79 8.31 1.45 1.8 2.79 3.44 1.550.2-250.11.1 1.03 1.28 2.27 3.42 5.94 12.7 2.95 4.87 3.52 3.75 3 1.94 1.310-30-0.11.05 1.16 1.11 1.63 1.38 3.09 3.04 1.17 1.64 1.33 1.28 1.07 1.12 1.19-0.21.41 1.24 1 1.25 3.24 4.25 3.6 2.34 1.03 1.07 1.67 1.3 1.1 1.18-0.3-35-0.41.03 1.04 1.19 1.29 1.67 2.25 1.56 1.09 1.26 1.02 1.21 1.28 1.16 1.24-40-0.5-0.61.12 1.03 1.02 1.06 1.41 1.69 2.07 2.49 1.88 1.02 1.05 1.02 1.11 1.12-0.7-0.8-45 1.12 1.03 1.05 1.14 1.33 1.71 1.76 1.32 1.08 1.23 1.18 1.31 1.54 1.65-0.9-11.29 1.33 1.26 1.25 1.29 1.4 1.64 1.75 1.63 1.65 1.77 1.93 1.98 2.1-50-1.11.87 2.1 2.28 2.56 2.81 2.6 2.05 1.69 1.66 2.02 2.47 2.51 2.31 2.25-1.2-1.3-551.69 1.69 1.6 1.45 1.27 1.18 1.12 1.08 1.05 1.07 1.11 1.16 1.23 1.36-1.4-1.5-60 1.08 1.01 1.1 1.23 1.25 1.17 1.04 1.08 1.19 1.24 1.21 1.12 1.01 1.13-1.6-1.71.28 1.06 1.08 1.07 1.05 1.19 1.32 1.4 1.44 1.36 1.23 1.07 1.06 1.26-65-1.8-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -40Figura 3: (izquierda) Diferencias de componente zonal del viento (U) medio anual entre lassimulaciones del ECHO-G y valores del re-análisis NCEP/NCAR para el período 1961-90: a) panelizquierdo: valores medios -sombreado, con isolíneas cada 0,5m/s- y del t-student (a dos colas con α:0,05 tc=|2,0|; α: 0,10 tc= |1,7|); b) panel derecho: diferencia de varianzas –sombreado, conisolíneas cada 0,1- y valores de F -en puntos de enrejado- (α: 0,05 - Fc=1,85 ; α: 0,10 - Fc=1,62 ).Las diferencias de medias de la componente zonal del viento (Figura 3) resultan mínimas sobre laregión de Patagonia y en una franja de la región central de Argentina. Los valores del t-student indican laimposibilidad de rechazar Ho de igualdad de medias para estas regiones. Las varianzas no resultansignificativamente diferentes en la región central y sur de Patagonia y para altas latitudes mientras queresultan significativamente diferentes en el norte de Patagonia y sobre el continente en latitudes menores a35ºS.3.2. Escenarios de Temperatura (T) y componente zonal del viento (U) para los mínimos solaresLas simulaciones del ECHO-G de las anomalías de T media anual para el período del MM y MD conrespecto a la simulación para el promedio 1961-90 se presentan en la Figura 4. Los patrones de anomalíaspara MM y MD son similares y presentan los mayores enfriamientos sobre la región continental de lasprovincias del centro oeste de Argentina. Sobre la región del noroeste, correspondiente al área del Altiplanopresenta anomalías muy débiles. Es de destacar que es más intenso el enfriamiento para el MM lo cualcoincide con la reconstrucción de la temperatura global y del Hemisferio Norte del último milenio (Moberget al., 2005; Loehle y McCulloch, 2008; Mann et al., 2009; Ljungqvist, 2010; entre otros). También sedestaca que el modelo simula anomalías positivas en latitudes polares sobre los océanos Pacífico y elAtlántico sur, salvo en el entorno de la península Antártica donde muestra anomalías negativas.-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3Figura 4: Anomalías de T media anual del Mínimo de Maünder (izquierda) y del Mínimo de Dalton(derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,2 ºC).

-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3Figura 5: Anomalías de T media del semestre cálido (Octubre-Marzo) del Mínimo de Maünder(izquierda) y del Mínimo de Dalton (derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,2 ºC).-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4021.81.61.41.210.80.60.40.20-0.2-0.4-0.6-0.8-1-1.2-1.4-1.6-1.8-2-2.2-2.4-2.6-2.8-3Figura 6: Anomalías de T media del semestre frío (Abril-Septiembre) del Mínimo de Maünder (izquierda)y del Mínimo de Dalton (derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,2 ºC).Las anomalías de T simuladas para los semestres cálido y frío, en las figuras 5 y 6 respectivamente,para el MM y para el MD muestran patrones similares al de las anomalías anuales. Los mayoresenfriamientos aparecen durante el semestre cálido sobre el centro-oeste de Argentina donde llegan a valoresmenores a -2,2ºC en el MM y -2ºC en el MD. Al igual que para las anomalías anuales, la región del Altiplanopresenta anomalías débiles, casi nulas. Durante el semestre frío (Figura 6) los centros de anomalías negativasse hallan desplazados hacia menores latitudes. Sobre el continente en latitudes subtropicales-tropicales losvalores alcanzan -1,5ºC o aún menos.Las anomalías anuales de la componente zonal del viento U, muestran gran similitud entre el MM yel MD. La componente U se fortalece en latitudes subtropicales 40ºS con centros de mayor intensidad sobrela región de los océanos Pacífico y Atlántico sur y se debilita hacia el sur, con un centro de menor intensidadlocalizado sobre el Pasaje Drake (Figura 7). Este patrón de anomalías implica el desplazamiento haciamenores latitudes del flujo de los oestes, y también de los estes subpolares que se encuentran desplazadoshacia el Pasaje Drake.Durante el semestre cálido (figura 8), las anomalías de U son más intensas y es notorio eldesplazamiento hacia menores latitudes tanto de los oestes de latitudes medias como de los estes subpolares.Para el semestre frío las anomalías son menores pero también implican el desplazamiento hacia menoreslatitudes de la componente zonal del sistema de vientos. En este caso, en la región del Pasaje Drake, para elMM las anomalías resultan algo más intensas que para el MD.

-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3Figura 7: Anomalías de U media anual del Mínimo de Maünder (izquierda) y del Mínimo de Dalton(derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,3 m/s).-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3Figura 8: Anomalías de U media del semestre cálido (Octubre-Marzo) del Mínimo de Maünder(izquierda) y del Mínimo de Dalton (derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,3 m/s).-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3-20-25-30-35-40-45-50-55-60-65-90 -85 -80 -75 -70 -65 -60 -55 -50 -45 -4032.72.42.11.81.51.20.90.60.30-0.3-0.6-0.9-1.2-1.5-1.8-2.1-2.4-2.7-3Figura 9: Anomalías de U media del semestre frío (Abril-Septiembre) del Mínimo de Maünder(izquierda) y del Mínimo de Dalton (derecha) respecto al período 1961-90 (isolíneas cada 0,3 m/s).

3.3. Series simuladas de Temperatura media y componente zonal del viento U versus ritmitas anualesdel Lago CardielLa variabilidad interanual de T y U en el entorno del Lago Cardiel (Figura 1) estimada mediante elECHO-G, se calcula como la composición de las simulaciones para los cuatro puntos de enrejado localizadossobre Patagonia al este de la Cordillera, tal que dos de ellos tienen latitudes algo menores y los otros dos algomayores que las del Lago Cardiel.En la región considerada la variabilidad interanual de T parece estar bien representada por lasimulación del ECHO-G (Figura 2 panel izquierdo), dado que los valores del test F son considerablementeinferiores a 1,62 (α= 0,10), mientras que los valores del t-student son superiores al valor crítico 2(correspondiente a α= 0,05) salvo en el punto del extremo sudeste (67,5ºO - 50,1ºS), cuyo módulo es inferiora 1,7 (α= 0,10) (Figura 2). Sin embargo los valores medios de T están insuficientemente representados paraese nivel de significancia. Esto puede deberse al bajo valor del estimador combinado de la varianza (Sp)involucrado en el cálculo del t-student, lo que incrementa el valor de este último por más que la diferencia demedias muestrales sea pequeña (como las obtenidas que son inferiores a |0,5ºC|).Por otra parte, la simulación de U (Figura 3) ajusta bien con el re-análisis dado que los valores deltest F son inferiores a 1,85 (α= 0,05) en los cuatro puntos, incluso es inferior a 1,62 (α= 0,10) en el punto delextremo sudoeste (71,25ºO - 50,1ºS) (Figura 3 panel izquierdo) y los valores del t-student sonconsiderablemente inferiores a 1,7 (α= 0,10) en los puntos noroeste y sudeste (71,25ºO - 46,4ºS; 67,5ºO -50,1ºS), inferior a 2 (α= 0,05) en el extremo noreste y mayor a 2 en el extremo sudoeste (Figura 3 panelderecho), lo que indica que en tres de los cuatro puntos tanto la Ho de igualdad de medias como la deigualdad de varianza no pueden ser rechazadas.abFigura 10: Series estandarizadas y filtradas con una media móvil de 80 años de los espesores de las láminasclaras (línea roja) y temperatura media estacional simulada con el ECHO-G (línea azul) para los semestresfrío (a) y cálido (b).abFigura 11: Series estandarizadas y filtradas con una media móvil de 80 años de los espesores de las láminasoscuras (línea roja) y temperatura media estacional simulada con el ECHO-G (línea azul) para lossemestres frío (a) y cálido (b).

Las series compuestas de T y U comparadas con las series de espesores de láminas claras y oscurastienen valores de correlación que resultan significativamente distintos de cero sólo las series filtradas (verTabla 1). Los mayores valores de correlación corresponden a las series filtradas con un promedio móvil de80 años las cuales se muestran en las figuras 10 a 13.Las series de láminas claras del Lago Cardiel son comparadas con las series de T media de lossemestres fríos y cálidos en la Figura 10. El máximo aumento de los espesores claros a principios del sigloXVII coincide con un gran y prolongado mínimo en las anomalías de T más destacado para el semestre frío.Fuera de ese período el comportamiento conjunto varía de directo (i.e. a partir de 1800 a 1990 AD) ainverso (i.e. antes del 1200 AD) para diferentes subperíodos. Esto hace que la relación resulte altamente noestacionaria.La correlación con las láminas claras para el largo total de las series, es r= 0,18 para el semestrecálido (ver Tabla 1), lo que indica relación significativa directa que podría implicar deshielo en regiones deaporte de agua a la cuenca del Lago Cardiel. En el semestre frío la correlación r= -0,15 es inversa y menor,resultando aún incierto el modelo causal de este débil comportamiento conjunto.La relación de la T con los espesores de las láminas oscuras (Figura 11) también resulta altamenteno-estacionaria. Sin embargo, los valores de correlación (ver Tabla 1) resultan significativos y negativos parael semestre frío r= -0,3 con valores mayores que los obtenidos para las láminas claras. En el semestre cálidolos valores disminuyen (r= -0,11) resultando la correlación más débil.abFigura 12: Series estandarizadas y filtradas con una media móvil de 80 años de los espesores de las láminasclaras (línea roja) y componente zonal del viento, media estacional simulada con el ECHO-G (línea azul)para los semestres frío (a) y cálido (b).abFigura 13: Series estandarizadas y filtradas con una media móvil de 81 años de los espesores de las láminasoscuras (línea roja) y componente zonal del viento, media estacional simulada con el ECHO-G (línea azul)para los semestres frío (a) y cálido (b).La relación entre la componente U del viento y los espesores de las láminas oscuras como clarasresulta directa en el invierno con valor de 0,25 y negativa en verano. Este último resultado confirma lahipótesis previamente formulada por Ariztegui et al., 2011. Los autores proponen que las láminas oscuras se

forman durante el verano como producto del transporte y deposición de sedimentos ricos en minerales dehierro, provenientes de afloramientos localizados al oeste del lago. Los mismos son transportados por losfuertes vientos con componente oeste que caracterizan la zona para luego depositarse en la cuenca lacustre.Cuando la componente oeste resulta intensa los sedimentos son transportados fuera del área del lago hacia eleste del mismo. Por el contrario, cuando dicho agente eólico es comparativamente más débil el material ricoen Fe - más denso - se deposita en el lago. El mencionado modelo sedimentológico permite la correlacióndirecta entre el espesor de las láminas oscuras y la intensidad del viento validando los resultados del modelo.Variable climática Lámina oscura Lámina claraTem. anual -0.0088056 0.032911Tem. AMJJAS -0.0077462 0.005939Tem. ONDJFM -0.029369 0.056272Tem. Anual; filtrada 11 años -0.02937 0.13*Tem. AMJJAS; filtrado de 11 años -0.1061* 0.056566Tem. ONDJFM; filtrado de 11 años 0.030151 0.17259*Tem. Anual; filtrada 80 años -0.18913* 0.055359Tem. AMJJAS; filtrado de 80 años -0.29641* -0.14913*Tem. ONDJFM; filtrado de 80 años -0.11495* 0.18398*U1000hPa anual -0.007075 -0.038751U1000hPa AMJJAS -0.0055448 -0.0046469U1000hPa ONDJFM -0.033673 -0.018121U1000hPa anual; filtrado 11 años -0.017607 -0.10695*U1000hPa AMJJAS; filtrado de 11 años 0.040233 0.077904U1000hPa ONDJFM; filtrado de 11 años -0.064815 0.031283U1000hPa anual; filtrado 80 años 0.025935 -0.092766*U1000hPa AMJJAS; filtrado de 80 años 0.24873* 0.24645*U1000hPa ONDJFM; filtrado de 80 años -0.12731* -0.29847*Tabla 1: Valores de correlación lineal entre las láminas oscuras y claras de sedimentos versus laTemperatura y la componente zonal del viento U de 1000hPa simuladas por el modelo ECHO-G parael período 1000-1990 AD. Las series en “bruto” y las suavizadas con un filtro de 11 y 80 años. Conasterisco son señalados los coeficientes de correlación significativamente distintos de cero para unnivel de significancia α=0,01 para un test a dos colas.Los pares de datos para calcular los valores de correlación son n1=990, n2= 979 y n3= 910 para lasseries sin filtrar (en “bruto”), las filtradas con una ventana de 11 años y con 80 años respectivamente, por locual el test de la distribución Normal es el indicado para determinar el valor crítico r c a partir del cual esposible determinar qué valores de correlación resultan ser significativamente distintos de cero. Para un nivelde significancia α = 0,01 en un test a dos colas es ⏐r c ⏐= 2,57 * 1/√n-2 ≅ 0,081 para la serie en “bruto” y0,085 para la serie filtrada con una ventana de 80 años.Los valores de correlación de las series en “bruto” no son significativamente diferentes de cero. Lasseries filtradas con una ventana de 11 años tienen valores de correlación mayores, pero sólo la T del semestrefrío con las láminas oscuras y la T del semestre cálido con las láminas claras resultan significativamentedistintos que cero. Para las series filtradas con una ventana de 80 años que permite retener sólo las ondas máslargas las correlaciones para los valores semestrales resultan todas significativamente distintas de cero.4. ConclusionesLos valores medios anuales y semestrales de temperatura y de la componente zonal del viento de1000hPa, simulados con el ECHO-G (Zorita et al., 1998; vonStorch et al., 2009) para el período 1961-90resultan comparables a las obtenidas del re-análisis NCEP/NCAR sólo para la región central-sur dePatagonia. En latitudes subtropicales del cono sur de Sudamérica y en regiones subpolares el modelosobreestima los valores de temperatura y subestima la intensidad de la componente zonal del viento. Por otra

parte el modelo produce valores de varianzas de estas variables, que se ajustan razonablemente bien a las delre-análisis, en especial para la región de Patagonia.Las anomalías de los Mínimos de Maünder y Dalton, con respecto al promedio del período 1961-90,producto de las simulaciones del ECHO-G de la temperatura media y U anuales y semestrales, tienenpatrones similares. Las anomalías de T son negativas sobre la región continental y positivas sobre el sur delOcéano Pacífico Sur, posiblemente debido a la incapacidad del modelo de resolver adecuadamente ladiscontinuidad entre la superficie con hielo y la superficie marítima libre de hielo. Se aprecia otra región conanomalías positivas, en los promedios anuales y del semestre cálido, sobre la región del Altiplano. Lasanomalías anuales parecen ser moduladas por el semestre cálido, ya que ambas presentan característicassimilares con las mayores anomalías negativas en la región centro oeste de Argentina. Sin embargo, lasanomalías son mucho más intensas para el semestre cálido. Esto se debe a que para el semestre frío lasanomalías se desplazan, como era de esperarse, hacia menores latitudes resultando también negativas y másdébiles sobre el Altiplano. Cabe destacar que para el período del MM las anomalías son más intensas quepara el MD. Las anomalías de U resultan totalmente similares en los semestres y en ambos períodos. Tantopara el Mínimo de Maünder como el de Dalton se presenta la disminución de U en latitudes medias ysubpolares con centro de máxima disminución en la región del Pasaje de Drake. Por otra parte U aumenta enlatitudes al norte de ~ 45ºS y presenta dos máximos sobre el Océano Pacifico y Atlántico sur centrados en30ºS y 35ºS respectivamente. Este patrón de anomalías de U implica el desplazamiento hacia menoreslatitudes de la componente oeste del flujo que acompaña la disminución de la temperatura sobre la Argentinadurante la ocurrencia de dichos mínimos solares.La región de Patagonia central para la cual el ECHO-G simula razonablemente bien la T y U de1000hPa, cuenta con un Proxy dato de altísima resolución temporal para los últimos 1000 añoscorrespondiente a los testigos sedimentarios del Lago Cardiel (Gilli et al., 2001; Markgraf et al., 2003; Bereset al., 2007; Gilli et al., 2007). Las series de láminas oscuras y la de láminas claras se relacionaronsignificativamente con las series de T y U semestrales luego de ser filtradas con un promedio móvil de 80años, el cual dejaría presente en las series la variabilidad potencialmente debida al los ciclos solares demenor frecuencia tales como el ciclo de Gleissberg de ~80-100 años, el de Vries (o Suess) de ~210 años(Braun et al.,2005) o las variaciones seculares debidas al ciclo de Hallstatt de ~2300 años (Vasiliev et al.,2002). Es de destacar que el valor mayor de correlación con r=-0,3 que indica una dependencia significativae inversa, ocurre entre las series de U y la de láminas oscuras para el semestre cálido. PreviamenteAriztegui et al. (2011) propusieron que las láminas oscuras son producto de la depositación de lossedimentos ricos en hierro transportados por acción eólica sobre el espejo de agua del lago. Como resultado,los espesores de las láminas oscuras variarían inversamente a la intensidad de la componente zonal U delviento. La comparación de los resultados entre las simulaciones de U y los espesores de las láminaspresentadas en éste trabajo confirman dicha hipótesis. De ésta manera es posible considerar la serie deespesores de las láminas oscuras como indicadora de la intensidad de la componente oeste del viento en laregión para el total de los 1500 años contenidos en el testigo sedimentario del Lago Cardiel. Por otra parte,análisis más detallados son aún necesarios para comprender el proceso de formación de las láminas clarasque son potencialmente otra fuente de información para la reconstrucción de variables climáticas en la zona.AgradecimientosAgradecemos a Eduardo Zorita por facilitarlos la información de las simulaciones realizadas con elECHO-G en el “Max-Planck-Institute for Meteorology”. Los testigos sedimentarios fueron obtenidos en elmarco del proyecto PaLaTras financiado por la Fundación Suiza para la Investigación Científica (D.Ariztegui) y el proyecto PATO de la Fundación Nacional para la Investigación Científica de los EstadosUnidos (V. Markgraf). Los autores agradecen a los científicos participantes en dichos proyectos por suinvaluable ayuda en la obtención de los sedimentos. Agradecemos particularmente a Cristina Recasens de laUniversidad de Ginebra, Suiza, quien realizó el contaje de varves a través del análisis de fotos de altaresolución. El presente trabajo fue realizado con el soporte de los proyectos PICT-2007-00438 de laAGENCIA-MINCYT, PIP 114-201001-00250 del CONICET, el UBACYT Nº:20020100101049 de la UBAy el ARC/11/09 Proyecto bilateral del MINCYT (Argentina)- MEYS (República Checa).

REFERENCIASAmmann, C.M., Joos F., Schimel D., Otto-Bliesner B.L., Tomas, R., 2007. Solar influence on climateduring the past millennium: Results from transient simulations with the NCAR Climate System Model. Proc.Natl. Acad. Sci. U. S. A., 104, 3713– 3718.Ariztegui D., Compagnucci R.H., Recasens C., Gilli A., Maenza R.A., 2011. Wind variability over centraleastern Patagonia during the last 1500 years. XVIII INQUA Congress: Quaternary sciences-the view fromthe mountains, 21-27 de Julio, Berna, Suiza.Beres, M., Gilli, A., Ariztegui, D., Anselmetti, F. S., The Lago Cardiel basin, Argentina (49°S), 2007.Origin and evolution revealed by high-resolution multi-channel seismic reflection studies. Journal of SouthAmerican Earth Sciences 25, 74-85 (doi:10.1016/ j.jsames.2007.08.001).Canavos G.C., 1997. Probabilidad y Estadística - Aplicaciones y Métodos, Eds. Mc Graw Hill, 651p.Field, C.V., Schmidt, G.A., Shindell D.T., 2009. Interpreting 10Be changes during the Maunder Minimum.J. Geophys. Res., 114, D02113, doi:10.1029/2008JD010578.Fischer-Bruns, I., Cubasch, U., von Storch, H., Zorita, E., González-Rouco, F., Luterbacher, J., 2002.Modelling the Late Maunder Minimum with a 3-dimensional OAGCM. CLIVAR Exchanges, 7: 59-61.International CLIVAR Project Office, Southampton, UK, ISSN No. 1026-0471.Gilli, A., Anselmetti, F. S., Ariztegui, D., Bradbury, P. J., Kelts, K. R., Markgraf, V., McKenzie, J. A.,2001.Tracking abrupt climate change in the Southern Hemisphere: A seismic stratigraphic analysis of LagoCardiel, Argentina (49ºS ). Terra Nova 13, 443-448.Gilli, A., Ariztegui, D, Anselmetti, F. S., McKenzie, J. A., Markgraf, V., Hajdas, I., McCulloch, R. D.,2005. Mid-Holocene strengthening of the southern westerlies in South America – Sedimentologicalevidences from Lago Cardiel, Argentina (49°S). Global and Planetary Change 49, 75-93.Gilli, A., Markgraf, V., Anselmetti, F. S., Ariztegui, D., 2007. Comment on: G. Wenzens, Glacier advanceseast of Southern Andes between the Last Glacial Maximum and 5,000BP compared with lake terraces of theendorrheic Lago Cardiel (49°S, Patagonia, Argentina). Z. Geomorph. N. F. (2005) 49:433-454. Z.Geomorph. N. F.Gonzalez-Rouco F., Beltrami H., Zorita E., von Storch H., 2006. Simulation and inversion of boreholetemperature profiles in simulated climates: Spatial distribution and surface coupling. Geophys. Res. Letters33, L01703.Langematz U., Claußnitzer, A., Matthes, K., Kunze, M., 2005. The climate during the Maunder Minimum:A Simulation with the Freie Universität Berlin Climate Middle Atmosphere Model (FUB-CMAM). J.Atmos. Sol. Terr. Phys., 67, 55-69.Ljungqvist, F. C. , 2010. A new reconstruction of temperature variability in the extra-tropical NorthernHemisphere during the last two millennia, Geogr. Ann., 92A, 339–351.Loehle, C., McCulloch, J.H., 2008. Correction to: A 2000-year global temperature reconstruction based onnon-treering proxies. Energy & Environment 19(1): 93-100.Maenza R.A.; Compagnucci, R.H., 2010. Simulación de la Pequeña Edad de Hielo usando el modeloEdGCM” , GEOACTA, 35:2,78-91.Mann, M.E., Zhang, Z., Rutherford, S., Bradley, R.S., Hughes, M.K., Shindell, D., Ammann, C., Faluvegi,G. and Ni, F. 2009. Global signatures and dynamical origins of the Little Ice Age and Medieval ClimateAnomaly. Science 326: 1256-1260.Markgraf, V., Bradbury, P. J., Schwalb, A., Burns, S., Stern, C., Ariztegui, D., Gilli, A., Anselmetti, F. S.,Stine, S., Maidana, N., 2003. Reconstructing Holocene limnological and paleoenvironmental changes inPatagonia : Paleoclimatic history of Lago Cardiel, Argentina (49°S). The Holocene 13/3, 597-607.Moberg A, Sonechkin DM, Holmgren K, Datsenko NM, Karlén W. 2005: Highly variable NorthernHemisphere temperatures reconstructed from low- and high-resolution proxy data. Nature 433: 613-617.Ndiaye, M., Davaud, E., Ariztegui, D. Fall, M., 2012. A Semi Automated Method for Laminated SedimentsAnalysis. International Journal of Geosciences 3, 206-210 (doi:10.4236/ijg.2012. 31023).Shindell, D.T., Schmidt, G.A., Mann, M.E., Rind, D., Waple, A., 2001. Solar forcing of regional climatechange during the Maunder Minimum. Science, 294, 2149-2152.Varma V., Prange M., Lamy F., Merkel U., Schulz M., 2010. Solar-forced shifts of the SouthernHemisphere Westerlies during the late Holocen, Clim. Past Discuss., 6, 369–384, 2010 www.clim-pastdiscuss.net/6/369/2010.von Storch H, Zorita E, Gonzalez-Rouco F., 2009. Relationships between global mean sea-level and globalmean temperature and heat-flux in a climate simulation of the past millennium. Ocean Dynamics 58:227–236.