Assessing dengue fever risk in Costa Rica by using climate variables and machine learning techniques.

Dengue fever is a vector-borne disease affecting millions yearly, mostly in tropical and subtropical countries. Driven mainly by social and environmental factors, dengue incidence and geographical expansion have increased in recent decades. Therefore, understanding how climate variables drive dengue outbreaks is challenging and a problem of interest for decision-makers that could aid in improving surveillance and resource allocation. Here, we explore the effect of climate variables on relative dengue risk in 32 cantons of interest for public health authorities in Costa Rica. Relative dengue risk is forecast using a Generalized Additive Model for location, scale, and shape and a Random Forest approach. Models use a training period from 2000 to 2020 and predicted climatic variables obtained with a vector auto-regressive model. Results show reliable projections, and climate variables predictions allow for a prospective instead of a retrospective study.

Cambios climáticos proyectados de modelos CMIP5 en La Cruz, Guanacaste, Costa Rica

Introducción: La Cruz está localizada en el noroeste de Costa Rica, y está caracterizada por una estación seca bien definida y un clima tropical seco. Este cantón en los últimos 45 años ha reportado impactos de eventos hidrometeorológicos, en particular los húmedos como las inundaciones que han afectado viviendas, calles y cultivos, pero también algunas sequías han perjudicado a la población y sus actividades. Objetivo: El objetivo de este artículo es proveer información acerca de posibles cambios climáticos durante el siglo XXI asociados con un escenario pesimista de emisiones en el cantón de La Cruz en Guanacaste, Costa Rica. Métodos: Se utilizó la base de datos DesInventar para identificar los impactos y agruparlos según su mes de ocurrencia para relacionarlo con el régimen de precipitación. Simulaciones cambiadas de escala del Proyecto de Intercomparación de Modelos Climáticos 5 (CMIP5) fueron estados para simular cambios pasados y futuros (1979-2099) en temperatura y precipitación. Adicionalmente, un modelo hidrológico fue usado para calcular las proyecciones de escorrentía usando los datos meteorológicos. Resultados: Los resultados mostraron que un futuro más seco y caliente será característico del clima del siglo XXI, especialmente después del 2040. La escorrentía se espera que será reducida significativamente siguiendo las tendencias meteorológicas. Conclusiones: Algunos de los impactos más recurrentes históricamente son las inundaciones, daños a viviendas, calles y cultivos, sin embargo, también se han registrado algunas muertes en la zona. Se espera que una aridez mayor estará presente en el futuro, afectando sistemas humanos y ambientales.

Introduction: La Cruz is located in northwestern Costa Rica, and it is characterized by a dry tropical climate with a well-defined dry season. This municipality has reported many impacts of hydrometeorological events during the last 45 years, mostly associated with wet events such as floods that affected roads, housing, and crops; as well as some droughts that have impacted the population and their livelihoods. Objective: The objective of this article is to provide information regarding possible future climate changes during the 21st century associated with a pessimistic emission scenario in the municipality of La Cruz in Guanacaste, Costa Rica. Methods: We used DesInventar database to identify the hydrometeorological impacts in La Cruz and classified them by month. Downscaled simulations from the Climate Model Intercomparison Project 5 (CMIP5) were used to simulate past and future changes (1979-2099) in temperature and precipitation. In addition, a hydrological model was used to calculate runoff projections from meteorological data. Results: Floods, and housing, roads and agricultural damages are the most recurrent impacts. In addition, some human deaths are reported during this time. Results show that a drier and warmer future will be characteristic of the climate in La Cruz in the 21st century, especially after 2040. Runoff is also expected to be reduced significantly following the meteorological trends. Conclusions: It is expected that higher aridity will be present in the future, affecting human and environmental systems.

Humedales del Parque Nacional Chirripó, Costa Rica: características, relaciones geomorfológicas y escenarios de cambio climático / Wetlands of the Chirripó National Park, Costa Rica: characteristics, geomorphological relationships and climate change scenarios

Resumen Los humedales, también llamados altoandinos, han sido poco estudiados y caracterizados en Costa Rica. En este estudio se analizan las características geomorfológicas, climatológicas e hidrológicas de los humedales altoandinos del Parque Nacional Chirripó (PNCh), ubicado al centro-sur de Costa Rica, América Central. Para ello se parte de un levantamiento geomorfológico a escala 1:25 000 de formas de relieve particularmente de origen glaciar, el Inventario Nacional de Humedales llevado a cabo por el Proyecto Humedales (PNUD-SINAC-GEF), y la determinación de distintos escenarios de cambio climático para los periodos 2039-2059 y 2079-2099. El objetivo de este trabajo es caracterizar el estado actual de estos ecosistemas, explicar cómo y porqué se forman, así como valorar las posibles implicaciones en el ciclo hidrológico y la provisión de agua de estos reservorios debido a las variaciones del clima a futuro. Los resultados denotan la gran importancia de estos humedales para mantener la dinámica ecológica en el PNCh, así como los servicios de provisión de agua y regulación del ciclo hidrológico en las cuencas que derivan de esta área protegida.(AU)

Abstract The geomorphological, climatological and hydrological characteristics of the high Andean wetlands of the Chirripó National Park (PNCh) are analyzed. The PNCh is located in south-central Costa Rica, Central America. This analysis includes a geomorphological survey on a 1: 25 000 scale of the relief forms and processes, particularly those of glacial origin. The National Wetland Inventory carried out by the Wetlands Project (UNDP-SINAC-GEF) was also used, along with different climate change projections corresponding to the scenarios for the 2039-2059 and 2079-2099 horizons. The main objective is to characterize the current state of these ecosystems, to explain how and why they are formed, as well as to assess the possible implications in the hydrological cycle and the water supply of these wetlands due to future climate variations. The results showed the relevance of these natural reservoirs in maintaining the ecological dynamics of the PNCh. We also studied the services of water provision and regulation of the hydrological cycle in the basins that compose this protected area.(AU)

Global Model selection for evaluation of Climate Change projections in the Eastern Tropical Pacific Seascape / Selección del Modelo Global para la evaluación de las proyecciones de Cambio Climático en el Paisaje Marino del Pacífico Tropical Oriental

Two methods for selecting a subset of simulations and/or general circulation models (GCMs) from a set of 30 available simulations are compared: 1) Selecting the models based on their performance on reproducing 20th century climate, and 2) random sampling. In the first case, it was found that the performance methodology is very sensitive to the type and number of metrics used to rank the models and therefore the results are not robust to these conditions. In general, including more models in a multi-model ensemble according to their rank (of skill in reproducing 20th century climate) results in an increase in the multi-model skill up to a certain point and then the inclusion of more models degrades the skill of the multi-model ensemble. In a similar fashion when the models are introduced in the ensemble at random, there is a point where the inclusion of more models does not change significantly the skill of the multi-model ensemble. For precipitation the subset of models that produces the maximum skill in reproducing 20th century climate also showed some skill in reproducing the climate change projections of the multi-model ensemble of all simulations. For temperature, more models/simulations are needed to be included in the ensemble (at the expense of a decrease in the skill of reproducing the climate of the 20th century for the selection based on their ranks). For precipitation and temperature the use of 7 simulations out of 30 resulted in the maximum skill for both approaches to introduce the models.

Se emplearon dos métodos para escoger un subconjunto a partir de treinta simulaciones de Modelos de Circulación General. El primer método se basó en la habilidad de cada uno de los modelos en reproducir el clima del siglo XX y el segundo en un muestreo aleatorio. Se encontró que el primero de ellos es muy sensible al tipo y métrica usada para categorizar los modelos, lo que no arrojó resultados robustos bajo estas condiciones. En general, la inclusión de más modelos en el agrupamiento de multi-modelos ordenados de acuerdo a su destreza en reproducir el clima del siglo XX, resultó en un aumento en la destreza del agrupamiento de multi-modelos hasta cierto punto, y luego la inclusión de más modelos/simulaciones degrada la destreza del agrupamiento de multi-modelos. De manera similar, en la inclusión de modelos de forma aleatoria, existe un punto en que agregar más modelos no cambia significativamente la destreza del agrupamiento de muti-modelos. Para el caso de la precipitación, el subconjunto de modelos que produce la máxima destreza en reproducir el clima del siglo XX también mostró alguna destreza en reproducir las proyecciones de cambio climático del agrupamiento de multi-modelos para todas las simulaciones. Para temperatura, más modelos/simulaciones son necesarios para ser incluidos en el agrupamiento (con la consecuente disminución en la destreza para reproducir el clima del siglo XX). Para precipitación y temperatura, el uso de 7 simulaciones de 30 posibles resultó en el punto de máxima destreza para ambos métodos de inclusión de modelos.

Human-induced changes in the hydrology of the western United States.

Observations have shown that the hydrological cycle of the western United States changed significantly over the last half of the 20th century. We present a regional, multivariable climate change detection and attribution study, using a high-resolution hydrologic model forced by global climate models, focusing on the changes that have already affected this primarily arid region with a large and growing population. The results show that up to 60% of the climate-related trends of river flow, winter air temperature, and snow pack between 1950 and 1999 are human-induced. These results are robust to perturbation of study variates and methods. They portend, in conjunction with previous work, a coming crisis in water supply for the western United States.