Impacts of low land use on a tropical montane cloud forest under a changing coastal climate

Abstract

Tropical Montane Cloud Forests (TMCF) are a primary source of fresh water in tropical locations and are highly sensitive to climate changes. Climatic analysis for El Yunque Rain Forest, a TMCF, located in North Eastern of the Island of Puerto Rico 40km south-east of the coastal city of San Juan, reflects changes in the regional meteorology reflected by increasing surface air temperatures in certain regions within this forest. This TMCF is the main water resource of San Juan, one of the largest cities in the Caribbean, and it is surrounded by increasing urban sprawl in the lower elevations; these changes in the low lands have affected atmospheric and surface variables such as sensible heat flux, surface albedo and surface roughness, and the overall energy budget within the forest. It is also hypothesized that increases in sea surface temperatures are also influencing the climate of the forest. The focus of the present research is to quantify the impacts of changes in land use close to coastal TMCFs, characterized by the case of El Yunque in the north-eastern coast of Puerto Rico during the dry season. A climatological and numerical analysis is presented to characterize these land use processes under a changing coastal climate. The research makes use of a high resolution visible imagery from the NASA ATLAS sensor to characterize the current land use conditions of the area. Surface parameters such as albedo and land classes were introduced into a Mesoscale Model RAMS (Regional Atmospheric Modeling System). The atmospheric model was calibrated favorably against a high density network of surface temperature sensors located in and around the TMCF. The coupled and decoupled effects of land use changes and global warming (GW represented by SSTs) are investigated in detail by organizing an ensemble of simulation runs that include reconstructed past land-use, present land use, reconstructed average past atmospheric variables and present climate conditions. Results indicate significant impacts due to GW effects with increasing SSTs, which are highly reflected on a TMCF environment, generating variations in its sensitive variables such as cloud base, cloud cover, air temperature and precipitation. Contrary, Land use changes generate local affects, which are less pronounced than GW, generating variations in physical variables close to the land. The variables that most influence the TMCF fresh water productivity are the GW effects.

Un Bosque Nublado Tropical Montañoso (TMCF), por sus siglas en ingles, es una fuente primaria de agua en zonas tropicales y es altamente sensitivo a los cambios climáticos. El análisis climatológico de El Yunque, un TMCF, localizado al Noreste de la Isla de Puerto Rico, a 40 Km. al Suroeste de la ciudad costera de San Juan, refleja cambios en su meteorología regional, reflejada en el incremento de la temperatura del aire en diversas áreas de este Bosque. Este TMCF es la fuente hídrica más importante de San Juan, una de las ciudades más grandes de El Caribe, y está rodeado por un creciente desparramiento urbano en las zonas de baja elevación; estos cambios en las zonas bajas afectan las variables atmosféricas y superficiales tales como los flux de calor sensible, el albedo superficial, la rugosidad superficial, y el balance total de energía en el bosque. Se establece la hipótesis que el clima del bosque es igualmente afectado por el incremento en la temperatura superficial del océano. La presente investigación se centra en cuantificar los impactos del cambio en uso de tierras en un TCMF costero, caracterizado por el caso de El Yunque en la costa Noreste de Puerto Rico durante la temporada seca. Se presenta un análisis climatológico y numérico para caracterizar el efecto de uso de terrenos sobre un clima costero cambiante. La investigación hace uso de imágenes visibles de alta resolución del sensor NASA ATLAS para caracterizar el uso de terreno actual en el área de interés. Algunos parámetros de superficie tales como el albedo y clases de terrenos fueron introducidos in el modelo de Mesoscala de RAMS (Sistema Regional de Modelado Atmosférico). El modelo atmosférico fue calibrado con el apoyo de una red refinada de sensores de temperatura localizados dentro y en los alrededores del TMCF. Los efectos directos e indirectos acoplados del uso de terreno y del Calentamiento Global (CG, representados por temperaturas del océano) son investigados en detalle mediante una organización de simulaciones matemáticas que incluyen la reconstrucción de uso de terrenos en el pasado, el uso de terrenos en el presente, variables atmosféricas reconstruidas y el clima presente. Los resultados indican impactos significativos debido a los efectos de CG con incrementos en temperaturas del oceano, los cuales son reflejados sobre el TMCF, generando variaciones en sus variables sensitivas, tales come Base de Nube, Cubierta de Nube, Temperatura del aire y Lluvia. De otra manera el cambio en uso de terrenos genera efectos locales, los cuales son menores comparados con los producidos por los efectos de CG, generando solo variaciones en las variables cercanas a la superficie del terreno. Consecuentemente, se implica que la variable mas influyente en la productividad de un TMCF son debido principalmente a CG.