A hazai regionális klímamodellek eredményeinek együttes kiértékelése

Átírás

1 A hazai regionális klímamodellek eredményeinek együttes kiértékelése Horányi András,, Csima Gabriella, Krüzselyi Ilona, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Bartholy Judit, Pieczka Ildikó, Pongrácz Rita, Torma Csaba ELTE Meteorológiai Tanszék 36. Meteorológiai Tudományos Napok, Budapest, 2010

2 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

3 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

4 Történeti és szakmai háttér : klímadinamikai projekt ( Magyarország éghajlatának dinamikai vizsgálata, és a numerikus modelleken alapuló regionális klíma-elırejelzések módszertanának megalapozása ) Regionális klímamodellek adaptálása Magyarország térségére (ALADIN-Climate, PRECIS, RegCM, REMO) : az adaptált modellek validációja, fejlesztése és együttes kiértékelése A klímamodellek projekcióiban rejlı bizonytalanságok számszerősítése (multi-modell megközelítés) : a közös kiértékelés eredményeinek alkalmazása éghajlati hatásvizsgálatokra (adaptációs stratégiák kidolgozására) Az eredmények megfelelı értelmezésének és felhasználásának biztosítása 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 4

5 Miért szükséges az együttes kiértékelés? A modellek projekciói kisebb-nagyobb, többféle forrásból származó bizonytalanságokkal terheltek A bizonytalanságokat számszerősíteni lehet és szükséges Multi-modell megközelítés Mindegyik modell egyformán lehetséges kimenete az éghajlatnak (azaz nem szükséges a modellek beazonosítása) Eszköz: valószínőségi (együttes) diagnosztikák elıállítása A bizonytalansági (megbízhatósági) információt fel kell használni a döntések meghozatalában (mert ez egy fontos plusz információ!!) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 5

6 Nagypolitikai (európai) kontextus Az ENSEMBLES EU projekt ( ) már kísérletet tett regionális klímamodellek együttes kiértékelésére Mit tud (tud-e egyáltalán) a magyar mini-ensemble (ALADIN-Climate, PRECIS, RegCM és REMO) hozzátenni az ENSEMBLES eredményekhez? Fontos a helyben elérhetı teljes adatbázis lehetısége! Finomabb felbontás (10km), nagyobb pontosság Fókuszálás a csapadékkal kapcsolatos változásokra (nagyobb bizonytalanság)! 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 6

7 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

8 A regionális klímamodellek és szimulációik Regionális klímamodellek ALADIN- Climate PRECIS RegCM REMO Felbontás 10 km 25 km 10 km 25 km Szintek száma Validáció, határfeltételek ERA ERA ERA ERA40 Referencia, határfeltételek ARPEGE HadCM ECHAM5/MPI-OM RegCM ECHAM5/MPI-OM Projekciók : A1B : A2, B : A1B : A1B : A1B 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 8

9 Az alkalmazott modellek tartományai ALADIN PRECIS RegCM REMO 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 9

10 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

11 A klímamodellek validációja Tesztelés a közelmúlt éghajlatára Tökéletes peremfeltételekkel (re-analízis: pl. ERA40) Kizárólagosan a modell tesztelésére (egyes évek azonosíthatóak) Globális klímamodellekkel meghajtva (hisz a jövıre csak ezek állnak rendelkezésre) A modell és a határfeltételek tesztelésére (az egyes évek nem azonosíthatóak, csak a teljes idıszak elemezhetı) Modellfejlesztés a tesztelési információk alapján (nehézség: a két tesztelési mód más eredményeket ad, azaz nem egyértelmő a hibák eredetének beazonosítása, s így a hibák kiküszöbölése sem) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 11

12 Hımérséklet validáció ( , 1990, CRU) Éves Tél Tavasz Nyár İsz A modellek inkább kissé felülbecslik a hımérsékletet (kivéve tavasszal) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 12

13 Hımérséklet validáció ( , 1990, CRU) Éves Tél Tavasz Nyár İsz MAGYARORSZÁG ÁTLAG ÉVES TÉL (DJF) TAVASZ (MAM) NYÁR (JJA) İSZ (SON) 0.48 C 0.4 C C 1.23 C 0.4 C A modellek inkább kissé felülbecslik a hımérsékletet (kivéve tavasszal) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 13

14 Csapadék validáció ( , 1990, CRU) Éves Tél Tavasz Nyár İsz A modellek inkább felülbecslik a csapadékot (kivéve ısszel) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 14

15 Csapadék validáció ( , 1990, CRU) Éves Tél Tavasz Nyár İsz MAGYARORSZÁG ÉVES TÉL (DJF) TAVASZ (MAM) NYÁR (JJA) İSZ (SON) ÖSSZESEN +50% +51% +143% +34% -17% A modellek inkább felülbecslik a csapadékot (kivéve ısszel) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 15

16 Validáció: következtetések Átlagosan a modelljeink inkább melegebbek és csapadékosabbak, mint a valóság (természetesen az egyes modellek ettıl eltérıen viselkedhetnek) Ez az információ hogyan használható fel a projekciók kiértékelésénél? Szubjektív érzés az, hogy egy tökéletes modell a múltra tökéletes lesz a jövıre is (és fordítva!), de erre törekszünk a modellfejlesztések végrehajtásával A gyakorlatban a delta-módszert használjuk, azaz a modellek változás értékeit ugyanannak a modellnek a jövıbeli és múltbeli értékeinek különbségébıl származtatjuk ( kiküszöbölve a szisztematikus modellhibákat) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 16

17 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

18 A magyarországi mini-ensemble 2 idıszak különbözı elemszám ; 3 modell; 1 forgatókönyv 1.ALADIN-Climate, A1B 2.RegCM, A1B 3.REMO, A1B A bizonytalanságok forrása: GCM + RCM ; 4 modell; 2 forgatókönyv 1.ALADIN-Climate, A1B 2.RegCM, A1B 3.REMO, A1B 4.PRECIS, B2 (optimista) A bizonytalanságok forrása: GCM + RCM + forgatókönyv 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 18

19 Átlagos változások Magyarországra Hımérséklet Növekedı tendencia (éves és évszakos) A bizonytalanság mértéke nyáron a legnagyobb A bizonytalanság mértéke növekszik az évszázad végére (több RCM) A változások statisztikailag szignifikánsak Csapadék Éves, tavaszi és nyári csökkenés (nyár: az elıjel egyértelmő ) İszi és téli növekedés (bizonytalan elıjel) A modellek közötti változékonyság növekszik az évszázad végére Többnyire nem szignifikáns változások 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 19

20 Hımérséklet változás ( vs ) 1990) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 20

21 Havi csapadékátlagok Magyarországra (megfigyelések, CRU) Maximum júniusban A legnagyobb változékonyság októberben Lehet olyan január, amikor nem esik csapadék Maximum júniusban Január és október: elıfordulhatnak olyan évek, amikor egyáltalán nem esik esı ezekben a hónapokban A legnagyobb változékonyság júniusban Maximum novemberben Októbertıl februárig: elıfordulhatnak olyan évek, amikor egyáltalán nem esik esı ezekben a hónapokban A legnagyobb bizonytalanság novemberben Növekedı szórás a több modell miatt? 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 21

22 Nyár Tél A csapadékváltozás valószínősége -5% -10% -5% -10% +5% +10% Nagyobb csökkenés (>10%) délen Csökkenés (<20%) valószínőbb Némi növekedési valószínőség (<10%) -10% -30% -10% -30% +10% +30% DK: nagyobb mértékő csökkenés (>30%) Növekedés >10% nagyobb 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 22 valószínősíthetı több modell és valószínőséggel északon NEM a több forgatókönyv miatt modell és forgatókönyv miatt!

23 Hımérsékleti szélsıség-indexek várható változása Magyarországra (referencia: ) 1990) Negatív szélsıségek csökkenése (20-40 nap) és a pozitívak növekedése (9-27, illetve nap) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 23

24 Csapadékkal kapcsolatos szélsıség- indexek változása Magyarországra (referencia: ) 1990) Általában téli növekedés és nyári csökkenés Nagyobb változások a század végére Egymást követı száraz napok (CDD): nyári növekedés, téli kis változás 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 24

25 TARTALOM 1. Történeti és szakmai háttér 2. Modellek lek és szimulációk 3. Validáció 4. Projekciók 5. Következtetések, tervek

26 Következtetések Validáció: Modellek múltra vonatkozó viselkedése jelentısen eltér egymástól és nagyban különbözıek ERA40 és GCM meghajtásra (a modellcsalád melegebb és csapadékosabb, mint a megfigyelések) A validációs információ felhasználása a projekciók kiértékelésénél Modellfejlesztés Delta-módszer (modell eredmények közötti különbségképzés) Projekciók: nagy vonalakban az ENSEMBLES projekthez hasonló eredmények Növekedı átlagos és szélsıséges hımérsékletek Csökkenı éves és nyári csapadék mennyiség Számos bizonytalan tényezı (különösen a csapadék esetében) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 26

27 Következtetések A legfontosabb bizonytalansági tényezık Magyarországra: A nyári melegedés mértéke: a modellek közötti eltérés növekszik ra (az ensemble méretének növekedésével) Téli csapadék: Különbözı változási tendenciák a két idıszakra ( : csökkenés, : növekedés) Ennek a valószínősíthetı oka nem a több modell, illetve forgatókönyv alkalmazásában keresendı, hanem a változás nem-lineáris jellegében 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 27

28 Tervek A mini-ensemble modelljeinek folyamatos fejlesztése Jobb modellváltozatok, új futtatások (pl. PRECIS futtatások mindkét idıszakra A1B forgatókönyvvel, 10kmes felbontású REMO, új ALADIN-Climate tartomány stb.) Az ENSEMBLES eredmények alkalmazása az ensemble elemszámának, s így a bizonytalansági intervallum valós terjedelmének behatárolására Az együttmőködés kiterjesztése az éghajlati hatásvizsgálatokra (bizonytalansági információk alkalmazása az éghajlatváltozásra való adaptáció folyamatában) 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 28

29 Az éghajlati modellek eredményeinek felhasználása Modell 1 Modell 2 Modell... 3D meteorológi giai output mezık Bizonytalanságok Modell N Utófeldolgozás: speciális statisztikai és dinamikai alapú leskálázások Objektív alapokon nyugvó hatásvizsgálatok Végfelhasználók: gazdaság, 36. Meteorológiai Tudományos társadalom, Napok, 2010, egészségügy, Budapest politika 29 stb.

30 36. Meteorológiai Tudományos Napok, 2010, Budapest 30