Regional drought variability assessment over Spain using WRF model

This study assesses the ability of the Weather Research & Forecasting (WRF) model to reproduce dry and wet periods in a complex terrain region such as Spain. For this end, we have computed two different drought indices: the Standardized Precipitation Index (SPI) and the Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI), which is able to identify the drought patterns in a context of global warming. For comparative purposes, we also computed the drought indices using two different data sources as observational data: the monthly rainfall from MOPREDAS and the (maximum and minimum) monthly temperature from MOTEDAS gridded datasets. ERA-Interim data were also used to calculate the drought indices in order to determinate the improvement obtained using dynamical downscaling regarding to the driving data. Results show that WRF provides an improvement over ERA-Interim in term of droughts simulations, presenting higher temporal correlations with respect to observational data. This fact suggests that WRF outputs may be more suitable than larger-scale fields from General Circulation Models (GCMs) to perform future projections of droughts events.Este estudio evalúa la habilidad del modelo Weather Research & Forecasting (WRF) para reproducir periodos húmedos y secos en terrenos geográficamente complejos como España. Con este objetivo se han calculado dos índices de sequía diferentes: el Índice Estandarizado de Precipitación (SPI) y el Índice Estandarizado de Precipitación Evapotranspiración (SPEI), capaz de identificar patrones de sequía en el contexto de calentamiento global. Con propósitos comparativos, se calcularon también los índices de sequía usando dos bases de datos diferentes como datos observacionales: las precipitaciones mensuales de los datos en rejilla de MOPREDAS y las temperaturas (máximas y mínimas) mensuales de MOTEDAS. Los resultados muestran que las salidas del modelo WRF suponen una mejora con respecto a los datos de ERA-Interim en cuanto a las simulaciones de sequías presentando mayores coeficientes de correlación temporal con los datos observacionales. Este hecho sugiere que las salidas de WRF pueden ser más idóneas que los datos de Modelos Climáticos Globales (GCMs) a la hora de realizar proyecciones futuras para episodios de sequía.This work has been financed by the projects P11-RNM-7941 (Junta de Andalucía-Spain) and CGL2013-48539-R (MINECO-Spain, FEDER)