KLÍMAPOLITIKA. Klímaváltozási forgatókönyvek a Nemzeti Éghajlatváltozási Stratégiához

KLÍMAPOLITIKA Klímaváltozási forgatókönyvek a Nemzeti Éghajlatváltozási Stratégiához

Klimatológiai forgatókönyvek a Nemzeti Éghajlatváltozási Stratégiához Készítette: Országos Meteorológiai Szolgálat ELTE Meteorológiai Tanszék 2006.

Tartalom 1. AZ ÉGHAJLAT MODELLEZÉSE 3 2. AZ ÉGHAJLATI MODELLEK EREDMÉNYEINEK INTERPRETÁLÁSA ÉS KIÉRTÉKELÉSE 7 3. NEMZETKÖZI PROJEKTEK AZ ÉGHAJLAT REGIONÁLIS ELŐREJELZÉSÉRE, A PRUDENCE PROJEKT 9 4. A PRUDENCE PROJEKT LEGFONTOSABB EREDMÉNYEI 11 4.1. Európára vonatkozó eredmények 11 4.2. Magyarországra vonatkozó eredmények 16 5. AZ A2, ILLETVE A B2 SZCENÁRIÓ ESETÉN VÁRHATÓ KLÍMAVÁLTOZÁS MÉRTÉKE TÉRKÉPES FORMÁBAN 19 5.1. Átlaghőmérséklet 19 5.2. Maximumhőmérséklet 22 5.3. Minimumhőmérséklet 24 5.4. Csapadékösszeg 27 6. A TÉRKÉPEK ALAPJÁN MEGHATÁROZOTT ÁTLAGOS VÁLTOZÁSOK MÉRTÉKE TÁBLÁZATOS FORMÁBAN 29 6.1. Szélsőségek vizsgálata 30 7. ÖSSZEFOGLALÁS ÉS KITEKINTÉS 41 2

1. Az éghajlat modellezése Földünk éghajlatának jelenleg uralkodó állapotát, a múltban bekövetkezett változásokat, illetve a klímaállapot jövőben várható módosulásait globális éghajlati modellekkel szimulálhatjuk. Ezeknek a modelleknek a segítségével lehetővé válik annak eldöntése, hogy milyen érzékenyen reagál az éghajlati rendszer a reá ható kényszerekre, továbbá mód nyílik a rendszer folyamatainak és kölcsönhatásainak objektív elemzése révén egy klímaállapot kialakulásának és megváltozásának oksági értelmezésére. A modellekkel numerikusan szimulálhatjuk a többi között a légköri áramlásokat és az óceánok mozgásait, a felhő- és csapadékképződési folyamatokat, leírhatjuk a hidrológiai ciklus elemeit, valamint elemezhetjük a tengeri jégmezők, a sarki jégsapkák és a gleccserek kiterjedésének változásait. Az éghajlat globális, illetve regionális előrejelzése terén módszertani szempontból alapvetően kétféle eljárással operálhatunk. Az egyik módszer a direkt távprognózis, amely módszertanilag hasonlít az időjárás rövid távú előrejelzéséhez, azzal a lényeges eltéréssel, hogy nem egy adott időpillanat várható légköri állapotát, hanem egy-egy véges időszak (például hét, hónap vagy évszak) jellemző időjárásának a normálistól számított várható eltérését (tehát a várt éghajlati anomáliát) hivatott prognosztizálni. Ezeknek a hosszabb távra szóló előrejelzéseknek az elkészítéséhez a fizikai alapot az a hatás teremti meg, amelyet az éghajlati rendszer lassan változó komponensei (például a tengerfelszín hőmérsékletének anomáliái, vagy a hó- és jégmezők kiterjedése) a légköri folyamatokra gyakorolnak. Csatolt légkör óceán modellek segítségével ilyen távprognózisok készülnek például az Európai Középtávú Időjárás Előrejelző Központban (ECMWF: European Centre for Medium-Range Weather Forecasts; www.ecmwf.int). Az éghajlati előrejelzések másik csoportját, amely sokkal hosszabb időtávokra (évekre vagy évtizedekre, gyakran a XXI. század végére) vonatkozik, és amellyel a következőkben foglalkozunk, az ún. feltételes prognózisok alkotják. Az elnevezés onnan származik, hogy ebben az esetben egy éghajlati modell segítségével egy-egy jövőben várható, feltételezett éghajlati kényszerhez rendelünk hozzá egy azzal egyensúlyba került (vagy az egyensúlyhoz közel álló) klímaállapotot. A WMO (World Meteorological Organisation, Meteorológiai Világszervezet; www.wmo.ch) ajánlása nyomán ezekre a produktumokra gyakran hivatkoznak éghajlati projekciók néven is. A jövőben várható legfontosabb és a legszélesebb körben alkalmazott módosult éghajlati kényszer a légköri szén-dioxid koncentrációjának az emberi tevékenységre visszavezethető feltételezett megváltozása. Ehhez kibocsátási forgatókönyveket állítanak elő, amelyek a kibocsátások optimista, reális és pesszimista változatait vetítik előre, és ezekkel a kényszerekkel futtatják le a globális éghajlati modelleket (tehát ily módon az éghajlat megváltozásának pesszimista, realista, illetve optimista forgatókönyvét jellemzik). Az IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) Harmadik Helyzetértékelő Jelentése négy fő globális forgatókönyvet (A1, A2, B1, B2) határozott meg és értékelt a vizsgálatok során. A négy alapszcenáriót (I. táblázat) a következő címszavakkal jellemezhetjük: A1: dinamikus gazdasági növekedést feltételez, az emberiség lélekszámának gyors emelkedését jelzi, amely a XXI. század közepére éri el maximumát, majd csökkenni kezd; új, hatékony technológiákat vezetnek be, és egyre több kulturális kölcsönhatás érvényesül a különféle társadalmak között, aminek következtében csökkennek a különböző földrajzi régiók közötti eltérések A2: a világ sokféleségének megmaradását és a helyi értékek megőrzését tételezi fel, az emberiség számának állandó, de lassú növekedésével párosulva; a gazdasági 3

fejlődés és a technológiai váltás várhatóan minden földrajzi régióban érvényesül, de az összes forgatókönyv közül itt a leglassabban B1: az A1-hez hasonlít, ugyanakkor feltételezi a szolgáltatási és információs szektor gyors előretörését, valamint a fenntartható fejlődés irányába mutató, környezetbarát technológiák mielőbbi bevezetését is; a felmerülő problémákat ez a forgatókönyv globális szinten kívánja megoldani B2: a felmerülő környezeti és társadalmi problémák regionális és helyi megoldását helyezi előtérbe; a földi népességszám növekszik, de még az A2 feltételezésénél is lassabban; a gazdasági növekedés közepes gyorsasággal zajlik, a technológiai változások visszafogottabbak, ugyanakkor szerteágazóbbak, mint akár az A1, akár a B1 szcenárió esetén. A forgatókönyvekhez kapcsolódó szén-dioxid kibocsátási és koncentráció adatokat az 1. ábra szemlélteti. A jelen tanulmányban bemutatott eredmények a széles körben alkalmazott A2 forgatókönyvre vonatkoznak (ami egy viszonylag pesszimista jövőképet vázol fel az éghajlati rendszer állapotának megváltozása szempontjából). A1 nagyon gyors gazdasági növekedés népesség növekedése a XXI. sz. közepéig, utána csökkenés új és hatékony technológiák gyors megjelenése az egyes régiók közötti kiegyenlítődés fokozott kulturális és társadalmi hatások a regionális jövedelem különbségek csökkenése A2 heterogén világkép helyi önkormányzatok, önszerveződések hangsúlyosabb működése folyamatosan növekvő népesség regionális gazdasági fejlődések lassú és térben nem egyenletes technológiai változások B1 kiegyenlítődő világ felé fejlődés, az A1-hez hasonló népességváltozások a gazdasági szerkezet gyors eltolódása a szolgáltatási és információs ágazatok felé környezetbarát és energia hatékony technológiák bevezetése a gazdasági, társadalmi és környezeti problémákra globális megoldások kidolgozása B2 a gazdasági, társadalmi és környezeti problémák lokális szinten kezelése folyamatosan növekvő globális népességváltozás közepes mértékű gazdasági fejlődés az A1, B1-hez képest lassabb és sokoldalúbb változások I. táblázat: A globális változás (emisszió) négy forgatókönyv családjának fontosabb jellemzői 1. ábra: A globális emisszió legfontosabb forgatókönyv családjának széndioxid kibocsátási (bal) és koncentrációs (jobb) mutatói a XXI. századra 4

Az éghajlati modelleknek három alapvető típusát különböztethetjük meg: globális kapcsolt légkör-óceán általános cirkulációs modellek (AOGCM: Coupled Atmospheric-Ocean General Circulation Models), globális általános légkörzési modellek (GCM: General Circulation Models), és regionális korlátos tartományú klímamodellek (RCM: Regional Climate Models). A légkör-óceán általános cirkulációs modellek (AOGCM) tipikus horizontális felbontása (rácspontok közötti távolsága) jelenleg 300 km körül van, míg az általános légkörzési modelleké (GCM) 100 km körüli (és ahogy erre fentebb utaltunk, mindkét modellfajta esetében lehetőség nyílik arra, hogy a globális kényszerek megváltozását is figyelembe vegyük). A globális modellek eredményei természetesen kizárólag globális, átlagos képet adhatnak (már csak a jellemző felbontásukból adódóan is), és nem tükrözhetnek regionális sajátosságokat a szimulációikban (ráadásul a regionális változások iránya akár ellentétes is lehet a globális változásokéval, azaz helytelen az az interpretáció, amely szerint a globális változásokból egyértelműen, intuitív módon következnek a regionális trendek is). Ma már nagy számban hozzáférhetők a jövőre vonatkozó éghajlati projekciók akár Európa térségére is, de ezek sem a változás mértéke, sem a regionális részletek szempontjából nem tartalmazzák a kívánt információkat. Mindazonáltal a világ nyolc legnagyobb nemzeti kutatóközpontjában közel húsz globális éghajlati modell már képes megközelítőleg jó fizikai közelítést adni a légköri és az óceáni folyamatokra különböző jövőbeli emissziós szcenáriókból kiindulva. Mindezek ellenére és ezekkel együtt a gyenge felbontás ma még egyrészt kizárja az extrém események reális és teljes mértékben megbízható szimulációját, másrészt a heterogén felszínek (mint például Alpok, Kárpátok, mediterrán-térség) pontos leírását. A globális éghajlati előrejelzések regionális pontosításának alapvető feltétele az, hogy már a globális előrejelzéseink is megfelelően pontosak legyenek, mivel azok minden esetben kiindulási paraméterei a regionális projekcióknak (ez természetesen szükséges, de nem elégséges feltétele a regionális szimulációk sikerességének). Napjainkra a globális előrejelzéseket készítő általános légkörzési, illetve kapcsolt légköróceán általános cirkulációs modellek megfelelően megbízhatóak a nagyskálájú folyamatok leírásában, azaz megfelelő alapot képeznek a regionális leskálázás vonatkozásában (ugyanakkor regionális térskálára vonatkoztatva nem képesek pontos, regionális projekciókat szolgáltatni). A globális eredmények kisebb térségekre történő vetítése, ún. leskálázása alapvetően három módszerrel történhet. Az elmúlt években gyakran használt eljárás a statisztikai leskálázás, amikor a múltbeli éghajlatra vonatkoztatott globális-regionális statisztikai kapcsolatokat érvényesnek tekintjük a jövő klímájára is (ez a feltételezés azonban csak nagy jóindulattal tartható, mivel éppen az emberi beavatkozás miatt nem tételezhetjük fel az éghajlati rendszer állapotának állandóságát, s ráadásul a módszer nem állít fel fizikai, ok-oksági kapcsolatokat az éghajlat nagy és kis térskálái között; ugyanakkor a módszer számítási igénye alacsony), és ezt a statisztikai kapcsolatot alkalmazzuk globális előrejelzések regionalizálására. A másik eljárás az ún. változó felbontású globális modellek alkalmazása, amikor tulajdonképpen a regionális előrejelzést is egy globális modellel valósítunk meg, azonban ennek a modellnek a felbontása változó: nagy felbontású a számunkra érdekes területeken, és kis felbontású a Föld másik oldalán (ebben az esetben nem merül fel az előbb említett statisztikai leskálázás elvi problémája, illetve a globális határfeltételek figyelembe vételének numerikus problémaköre, viszont az eljárás számítógépes költsége igen magas lehet). A harmadik módszer a numerikus időjárás előrejelzésben jól ismert beágyazási technika, amikor globális modellekbe korlátos tartományú modelleket (LAM: Limited Area Models) illesztünk, és a határfeltételekként használt globális előrejelzések dinamikai alapú leskálázását a korlátos 5

tartományú modell valósítja meg. Ebben az esetben a globális modellek előrejelzéseit kezdeti- és oldalsó peremfeltételekként használjuk fel a regionális korlátos tartományú modellünk futtatása során (ez egy ún. peremérték probléma, mivel modellünk eredményeit a modell belső tulajdonságai, illetve a felszíni jellemzők pontosabb figyelembevétele mellett elsősorban az oldalsó peremfeltételek határozzák meg). A globális modellek eredményeit bemenő paraméterként felhasználó korlátos tartományú beágyazott modellek tehát képesek a nagyskálájú változásokat lebontani területileg finomabb skálára (az éghajlati skálán ezek tehát a regionális klímamodellek, az RCM-ek). A regionális modellek felbontása mára akár 5-10 km is lehet, kisebb térségek pontosabb éghajlati leírását is lehetővé téve. 6

2. Az éghajlati modellek eredményeinek interpretálása és kiértékelése Az éghajlat előrejelzése során elsősorban arra a kérdésre kell választ találnunk, hogy az alkalmazott modell mennyire pontosan képes leírni a légkörnek egy hosszabb, de véges időszakra vonatkozó átlagos viselkedését, tehát a kiválasztott időintervallumra érvényes klímaállapotot, illetve annak egy éghajlati kényszer nyomán bekövetkező megváltozását. A klímaállapot (éghajlat) jellemzésére statisztikai paramétereket használunk; ilyenek a többi között a légkör állapotjelzőinek (pl. hőmérséklet, légnyomás, légnedvesség, szélirány és szélsebesség) átlagértékei, a csapadék átlagos mennyisége, az átlagos napfénytartam és borultság, vagy a szélsőséges állapotok előfordulásának gyakorisága. A feladat megoldásához (a változás értelmezéséhez) természetesen ki kell jelölnünk egy vonatkoztatási alapot, amit normál éghajlati állapotnak tekintünk, és amelyhez a változást viszonyítani tudjuk. Ilyen referencia éghajlatként a WMO évtizedenként egy 30 éves időszakot választ meg. Jelenleg ezt a szakaszt az 1961 és 1990 közötti évek képviselik, és a következőkben mi is ezt az időszakot tekintjük referenciának. Az éghajlat szimulálása és az eredmények értelmezése során figyelembe kell vennünk, hogy a modellezett légkör a rendszer nemlineáris jellegéből és kaotikus dinamikájából adódóan nagyfokú érzékenységet mutat az alkalmazott kiindulási feltételekre, azaz a kezdeti állapot kis bizonytalanságai nagy előrejelzési (szimulációs) hibákhoz vezethetnek. Ebből a körülményből azt a következtetést vonhatjuk le, hogy egyetlen kategorikus előrejelzés önmagában csak korlátozott érvényességgel bírhat, mivel az előrejelzés mellé annak a beválási valószínűségét is társítanunk kell annak érdekében, hogy a tudomány jelenlegi állása szerinti lehető legtöbb információt adhassuk át a felhasználók számára. A felhasználóknak tehát tudomásul kell venniük, és alkalmazkodniuk kell ahhoz a tényhez, hogy előrejelzéseink szükségszerűen valószínűségi jellegűek lesznek. Itt jegyezzük meg azt is, hogy az IPCC ajánlásai között kiemelten szerepel, hogy a Föld kisebb régióira is mind több modellel készüljenek klímabecslések, és ezek kerüljenek összehasonlításra. A többféle modell bizonyosan nem adja pontosan ugyanazt a becslést egy-egy térségre, de az elemzés során kirajzolódnak a Föld azon régiói, amelyekre csak nagy bizonytalansággal, vagy éppen nagyobb megbízhatósággal tudjuk a jövő éghajlatát megbecsülni. Szintén alapvető az éghajlati modellek tesztelésének kérdésköre. A tesztelés során első feladatunk annak az ellenőrzése, hogy a modellben nem találunk-e olyan látszólag apró, de szisztematikus hibát, amely a modell hosszú távú integrálása során felhalmozódva tönkreteheti a szimuláció eredményét. A tesztelés következő fázisa a múlt éghajlatának rekonstruálására tett kísérletünk (mivel természetesen akkor és csak akkor van reményünk az éghajlat jövőbeli változásának nyomon követésére, ha a múltban lezajlott eseményeket már jól tudtuk modellezni, ugyanakkor a múlt sikeres jellemzése önmagában még nem biztosíték arra, hogy a jövőbeli projekciók is eredményesek lesznek). A múlt vizsgálata során alapvető a megfelelő megfigyelési adatbázisok használata éppen azért, hogy a múlt légköréről alkotott ismereteinket elegendően pontosan tudjuk számszerűsíteni. A múlt jellemzésére többféle lehetőség áll előttünk: globális adatbázisok (például Climatic Research Unit CRU : www.cru.uea.ac.uk; amely a Kelet-Angliai Egyetem Éghajlatkutató Osztálya által összeállított globális éghajlati adatbázis, vagy az ECMWF ERA40 re-analízis adatbázisa, amely az Európai Középtávú Időjárás Előrejelző Központ újra-analizált 40 éves adatsora), illetve helyi, nemzeti adatok tárháza. Azonban a múlt ezen adatokból való jellemzése sem egyöntetű: a különböző adatbázisok segítségével kis mértékben eltérő múltbeli éghajlat vázolható. Ezzel talán már jellemeztük is a múlt rekonstruálásának egyik legnagyobb nehézségét: nem rendelkezünk elegendő ismeretekkel ahhoz, hogy egy egyértelmű feladat 7

lenne, azaz az éghajlati modelljeink múltra vonatkozó tesztelései is bizonytalanságokkal terheltek. 8

3. Nemzetközi projektek az éghajlat regionális előrejelzésére, a PRUDENCE projekt Az elmúlt években mind az Európai Unió különböző testületei, mind az Amerikai Egyesült Államok szenátusa nagy erőfeszítéseket tettek annak érdekében, hogy lehetővé váljon a regionális éghajlati előrejelzések információtartalmának, minőségének és megbízhatóságának növelése. Az eddigiekben jellemző szétszórt, nem kellően koordinált kutatások helyett megjelentek egyrészt az Európai Unió V. és VI. keretprogramjában az egész kontinenst átfogó programok (lásd alább), másrészt az Amerikai Egyesült Államokban külön kormánybizottság létesült a kutatások összehangolására. A fentiek mellett még említést érdemel a Global Earth Observation System of Systems (GEOSS) projekt, amelynek célja az éghajlati rendszer állapotának és folyamatainak teljesebb megismerése a földi rendszer átfogó, koordinált és hosszantartó megfigyelésével (a projekt 10 évre szóló megvalósítási tervét 2005 elején fogadta el hatvanegy ország kormánya és az Európai Bizottság). Az éghajlat modellezése terén tehát az elmúlt kb. 10 évben számos nagy nemzetközi együttműködés került megvalósításra (többnyire Európai Uniós támogatással). Ezen projektek közül az egyik legelső a PROVOST (Prediction of Climate Variations on Seasonal and Interannual Timescales) projekt volt (1996-1999). A PROVOST projekt a direkt távprognózis módszerével tett kísérletet arra, hogy évszakos skálájú előrejelzéseket készítsen (különös tekintettel az El Nino - La Nina jelenségek légköri hatására). Ezzel párhuzamosan indult be az Európai Középtávú Időjárás Előrejelző Központ (ECMWF) irányításával az ERA (European Re-Analyses) projekt, amelynek 15 éves periódusát (ERA15) egy 40 éves re-analízis (ERA40) időszak egészítette ki. Az ERA projektek jelentősége abban áll, hogy a rendelkezésre álló összes mérés, információ és adat felhasználásával, modern adatasszimilációs módszerekkel a légkör múltbeli állapotát térképezi fel. Ez a tehát jelenleg több mint 40 éves (1957-2002), kb. 125 km-es vízszintes felbontású adatbázis felbecsülhetetlen jelentőségű az éghajlati közelmúlt jellemzésére, és így a modellek validálására. Itt jegyezzük meg, hogy a tervek között szerepel egyrészről az ERA adatbázis kiterjesztése egy kb. 60 éves időszakra, másrészről pedig az adatbázis regionális finomítása (EURRA projekt: European Regional Re-Analyses Project). 2000-ben indult útjára és 2003 szeptemberében zárult a DEMETER (Development of a European Multi-model Ensemble System for Seasonal to Interannual Prediction) projekt, amely a PROVOST projekt folytatása volt, és azt a célt tűzte zászlajára, hogy a szezonális előrejelzéseket több modell alkalmazásával valószínűségi alapokra helyezze. Érdemes még említést tenni a MICE (Modelling the Impact of Climate Extremes, 2002-2004), illetve a STARDEX (Statistical and Regional Dynamical Downscaling of Extremes for European Regions, 2002-2005) projektekről is. A MICE (www.cru.uea.ac.uk/cru/projects/mice/) projekt elsősorban a szélsőségekkel foglalkozott klímamodellek eredményei alapján, míg a STARDEX projekt (www.cru.uea.ac.uk/cru/projects/stardex/) a globális előrejelzések leskálázási módszereit hasonlította szisztematikusan össze. A legfontosabb olyan lezárult regionális klímamodellezési projekt, amely már konkrét regionális klíma-előrejelzéseket szolgáltatott Európa térségére, a PRUDENCE (Predicting of Regional Scenarios and Uncertainties for Defining European Climate Change Risks and Effects) projekt. A projekt 2001 és 2004 között került végrehajtásra 21 intézmény részvételével (9 országból) a Dán Meteorológiai Szolgálat vezetésével (projektvezető: Jens Hesselbjerg Christensen, honlap: prudence.dmi.dk). A projekt legfontosabb céljai röviden az alábbiakban foglalhatóak össze: 9

Nagyfelbontású (50 km) éghajlat-változási forgatókönyvek meghatározása a 2071-2100- as időszakra (néhány alapvető kibocsátási forgatókönyvet vizsgálva). A fenti forgatókönyvek megbízhatóságának jellemzése, különös tekintettel az alkalmazott regionális éghajlati modellekben rejlő különbségekre, illetve az éghajlat belső változékonyságára. Az európai regionális éghajlati forgatókönyvekben meglevő, modellekből adódó bizonytalanságok meghatározása. Az éghajlat regionális változásából adódó kockázatok számszerű becslése, illetve a szélsőséges jelenségek (például árvizek vagy szélviharok) várható változása valószínűségének és mértékének megbízható becslése. Az éghajlat-változási forgatókönyvek alkalmazhatóságának vizsgálata olyan hatástanulmányok elvégzésével, amelyek az alkalmazkodást és az adaptációt szolgálják. Éghajlati forgatókönyvek gazdasági, társadalmi és politikai döntések meghozatalában való alkalmazási lehetőségeinek vizsgálata A projekt eredményeinek széles körben történő, elterjesztése, különös tekintettel a döntéshozókra. A következő fejezetben bemutatásra kerülő eredményeket kizárólagosan a PRUDENCE projekt eredményei alapján állítottuk össze (mivel a hazai nemzeti klímadinamikai program keretében futtatott finomfelbontású regionális dinamikus modellek becsléseire még várni kell; a hazai klímadinamikai tevékenységekről röviden a kitekintés fejezetben teszünk említést). A fenti célok megvalósításához a PRUDENCE projekt során egy egymással kölcsönhatásban álló modell-rendszert alkalmaztak, amelynek legfontosabb elemei a csatolt óceán-légkör modellek (300 km-es légköri felbontáson), általános légkörzési modellek (150 km-es felbontáson), valamint regionális klímamodellek (50 km-es felbontáson) voltak. A csatolt globális óceán-légkör modellek szolgáltatták az éghajlati rendszer nagyskálájú leírását, amelyeket alapvetően két kibocsátási forgatókönyvet (A2 és B2) figyelembe véve futtattak le. A csatolt modellek eredményeit a légkör tekintetében a nagyobb felbontású általános cirkulációs modellek segítségével finomították. Az általános cirkulációs modellek eredményei pedig kezdeti és határfeltétel információkat szolgáltattak a legnagyobb felbontású, az európai régióra koncentráló regionális szimulációk elkészítéséhez. Az előrejelzésekben rejlő bizonytalanságok számszerűsítésére tehát több (szám szerint 10) regionális klímamodell együttes futtatását valósították meg (a különböző résztvevő intézmények révén), és vizsgálták, hogy ezek eredményei mennyiben hasonlóak, vagy éppen eltérőek egymáshoz képest, ily módon rendelve a szimulációkhoz megbízhatósági mutatókat. 10

4. A PRUDENCE projekt legfontosabb eredményei Az eredmények bemutatása előtt fontos még egyszer hangsúlyozni, hogy az alábbiakban elsősorban az A2 kibocsátási forgatókönyvvel kapcsolatos eredményeket mutatjuk be (néhány összevetést bemutatunk a B2 forgatókönyvvel is), illetve az eredmények a 2071-2100-as időszakra vonatkoznak (az 1961-1990-es időszakot referenciaként tekintve). A 2071-2100-as időszakot azért választották a PRUDENCE projektben, mert ily módon a szimulált éghajlati rendszer állapota a modell futtatása során már megfelelően igazodik az előírt kényszerhez, lehetővé téve mértékadó következtetések levonását, illetve az éghajlatváltozás egy erős jele jelenik meg, amely egyértelmű üzenetet hordoz a döntéshozók felé. Az eredmények ismertetésekor először általában az átlagos változási irányokat jellemezzük, majd ismertetjük a PRUDENCE projektben alkalmazott modellek szimulációi közötti változékonyságot (a szimulációkban rejlő bizonytalanságok jellemzésére), s végül illusztráljuk a modellek múltra vonatkozó (1961-1990) kiértékelési eredményeit is. Először az Európára vonatkozó eredményeket tekintjük át, majd felvázoljuk a Magyarországra vonatkozó részleteket. 4.1. Európára vonatkozó eredmények Hőmérséklet A hőmérséklet átlagos változása tekintetében mind nyáron, mind télen egyértelmű melegedés figyelhető meg (1. ábra). A téli időszakban az enyhülés elsősorban Európa északi, észak-keleti részén várható, míg nyáron a melegedés főként a közép-, illetve a dél-európai területeket érinti. A nyarat tekintve szintén megemlíthető (de a mellékelt ábráról nem leolvasható), hogy várható a melegedés mellett az évek közötti változékonyság megerősödése is. 1. ábra: A hőmérséklet nyári (bal) és téli (jobb) átlagos megváltozásának mértéke ( C) Európa területére a 2071-2100-as időszakra vonatkozóan az 1961-1990-es időszakhoz képest. 11

A 2. ábra illusztrálja Európa térségére, a XXI. század végére várható nyári és téli hőmérsékletváltozás becsléseit és a 3. ábra pedig a jelen klímára vonatkozó szimulációk hibamezőit (a CRU kontroll adatokhoz viszonyítva) a felhasznált a klímamodell változatok alapján. A térképek alapján tehát egyrészről képet kaphatunk az egyes modell-szimulációk közötti eltérésekről, illetve megerősíthető az a 1. ábra alapján levont következtetés, hogy egész Európában melegedés várható a XXI. század végére (ennek mértéke természetesen érdemi változékonyságot mutat a modell szimulációk között). Szinte minden modellbecslés arra utal, hogy a térségben a legerősebb nyári melegedés Közép- és Dél-Európában, míg a legerősebb téli enyhülés Észak-Kelet-Európában valószínűsíthető. Ugyanakkor azt is meg kell jegyezni, hogy a hibamezők ugyanezekre a térségre adják a legnagyobb pontatlanságot (azaz ezeken a területeken a legnagyobb a modellek bizonytalansága). A nyári hibák előjelét tekintve a legtöbb modellnél zonális megosztottságot figyelhetünk meg a térségben: északon a modellek alulbecslik a hőmérséklet változását, míg Közép- és Dél-Európában felülbecslést tapasztalunk. Télen a hibamezők kevésbé egyértelmű képet mutatnak: gyakorlatilag egész Európában a legtöbb modell szerint fölébecsléssel kell számolnunk. 2. ábra. A PRUDENCE projektben részt vevő különböző modell futtatások (mindösszesen 20) átlagos nyári (bal) és téli (jobb) hőmérsékletváltozás mezői ( C) a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest. A térképek elrendezése: 1. sor: (1) kontroll (CRU vagy ERA40), (3) az összes modell futtatás átlaga, (4) az összes modell futtatás szórása 2. sor: (1) HadAM3H, (2) HadRM3H, (3) HadRM3P, (4) HadAM3P brit modellek 3. sor: (1) ETH svájci, (2) GKSS német, (3) ICTP olasz, (4) KNMI holland modellek 4. sor: (1) MPI német, (2) UCM brit, (3) SMHI svéd, (4) DMI dán modellek 5. sor: (3) SMHI (22 km felbontás) svéd, (4) DMI (25 km felbontás) dán modellek 6. sor: (1) HadCM3 brit, (2) CNRM francia, (4) DMI (12 km felbontás) dán modellek 7. sor: (2) CNRM/A francia, (3) SMHI/E svéd, (4) DMI/E dán modellek 12

3. ábra. A PRUDENCE projektben részt vevő különböző modell futtatások (mindösszesen 20) átlagos nyári (bal) és téli (jobb) hőmérséklet hiba-mezői ( C, a jelen klíma-rekonstrukció és a CRU adatbázis különbsége) a 1961-1990-es időszakra. A térképek elrendezése ugyanaz, mint a 2. ábránál. Csapadék A téli időszakban Európa északi részén várható elsősorban nagyobb mértékű csapadék növekedés (a szinte egész Európára jellemző növekedési tendencia mellett). Ugyanakkor a nyár folyamán jelentős csapadék csökkenés várható Európa középső és déli részein. Érdemes még megemlíteni, hogy az eredmények arra is utalnak, hogy a nyár folyamán a csapadék intenzitása többnyire növekvő tendenciát mutat (azaz a kevesebb csapadék nagyobb intenzitással hullik le, 5. ábra). 4. ábra: A csapadék nyári (bal) és téli (jobb) átlagos megváltozásának mértéke (%) a 2071-2100-as időszakra vonatkozóan az 1961-1990-es időszakhoz képest. 13

5. ábra: A PRUDENCE projekt eredményei alapján a csapadék mennyiségének (bal) és intenzitásának (jobb: a nagy csapadékkal járó események száma) átlagos százalékos megváltozása július, augusztus és szeptember hónapokra a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest. A csapadék, amely amúgy is az egyik legnehezebben szimulálható meteorológiai elem nagyfokú érzékenységet mutat az alkalmazott modellek alapvető jellemzőire (például az alkalmazott modell felbontására, a lefedett terület nagyságára, vagy akár az alkalmazott globális modellekből felhasznált oldalsó peremfeltételekre). Ezek közül a 6. ábrán illusztráljuk a modellek érzékenységét az alkalmazott oldalsó határfeltételekre. A 6. ábrán összehasonlítjuk a svédországi Rossby Központban kifejlesztett regionális éghajlati modell két futtatását: a brit Hadley Központ, illetve a német Max Planck Intézet globális modelljének eredményeit peremfeltételként felhasználva vetjük össze a 2071-2100-es időszakra vonatkozó évszakos (téli és nyári) csapadék szimulációkat. 6. ábra: A 2071-2100 időszakra szimulált nyári (lent) és téli (fent) csapadékváltozások (%-ban). A Rossby Központ (Svédország) regionális éghajlati modelljét az angol Hadley Központban (bal oldal) és a német Max Planck Intézetben (jobb oldal) előállított peremfeltételekkel futtatták. A fehér vonal mentén nem változik a csapadék, míg attól északra nő, délre csökken (lásd a + és jeleket az ábrákon). 14

A két modellfutás nagy vonalakban mindkét évszakban általában jó egyezést mutatnak, azonban a Max Planck Intézet peremfeltételeivel végzett futásnál egyöntetűen kicsit nagyobbak a csapadékanomáliák értékei. Ha viszont megkeressük a térképeken a Kárpátmedencét, meglepődve tapasztalhatjuk, hogy jelentős különbséget találunk mindkét évszakban a futtatások között. Télen például több mint 30%-os eltérés van a két becslés között, ugyanis a változatlan csapadék-mennyiség vonala éppen a Kárpát-medence közelében húzódik, s annak pontos elhelyezkedésétől nagyban függ a Magyarországra vonatkozó szimuláció eredménye. A 7. ábrán bemutatott modellenkénti eredmények elsősorban télre mutatnak homogén eredményeket. A nyári szimulációk eredményeiben nagyobb különbségek fedezhetőek fel, még akkor is, ha az általános, Közép- és Dél-Európára vonatkozó csapadék csökkenési tendencia, majdnem minden modellváltozatban megjelenik (tehát a nyári csapadék csökkenés tényében nincsen vita a modellek között, de annál inkább annak mértékében). A jelenlegi klímára vonatkozó csapadék becslések tekintetében (8. ábra) szembeötlő, hogy a legtöbb modell a nyár folyamán a Kárpát-medence térségére erősen alulbecsli a csapadékot (és ehhez párosul a korábban említett hőmérsékleti felülbecslés is). Ez a probléma nyári szárazság probléma néven jól ismert az éghajlati modellezéssel foglalkozó szakemberek körében, s ennek megfelelően jelentős erőfeszítések történnek a probléma megértésére és megoldására. 7. ábra. A PRUDENCE projektben részt vevő különböző modell futtatások (mindösszesen 20) átlagos nyári (bal) és téli (jobb) csapadékváltozás mezői (%) a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest. A térképek elrendezése ugyanaz, mint a 2. ábránál. 15

8. ábra. A PRUDENCE projektben részt vevő különböző modell futtatások (mindösszesen 20) átlagos nyári (bal) és téli (jobb) csapadék hiba-mezői (%, a jelen klíma-rekonstrukció és a CRU adatbázis különbsége) a 1961-1990-es időszakra. A térképek elrendezése ugyanaz, mint a 2. ábránál. 4.2. Magyarországra vonatkozó eredmények A PRUDENCE projekt egyik fontos eredménye, hogy kísérletet tett arra, hogy az európai országok tekintetében összegzett hőmérséklet- illetve csapadék-változási adatokat tegyen közzé az összes modellfuttatás (50 km-es horizontális felbontás) eredményének kiértékelése alapján. Ily módon lehetőség nyílik az összes regionális előrejelzés Magyarországra vonatkozó eredményeinek összegzésére a modellek átlagos viselkedése, illetve az eredmények szórása (változékonysága) alapján. Értelemszerűen az eredmények vizsgálata során az átlagos értékek iránymutatást ugyan adhatnak, de ugyanakkor elmoshatják az egyes futtatások közötti nagy különbségeket, míg a szórás mértéke az előrejelzésekben rejlő bizonytalanságokra (amelyek a modellek különbözőségéből, illetve a természetes változékonyságból adódhat) nyújt felvilágosítást (nagy szórás nagy bizonytalanságot, míg kis szórás nagyobb megbízhatóságot jelent). Az alábbi táblázatokban megjelenő értékek 1 fokos átlagos globális felmelegedéshez tartozó adatokat tükröznek, azaz azt, hogy a globális skálájú felmelegedés esetén Magyarországon milyen irányú változások várhatóak az évszakos hőmérséklet, illetve a csapadék vonatkozásában (a hőmérséklet emelkedése párhuzamosan, vagy éppen ellentétesen halad a globális trendekkel, illetve a csapadék esetében növekedés vagy csökkenés várható). A táblázatban található mennyiségek magyarázatai az alábbiak: Átlag: az összes modellfuttatás eredményeinek átlaga az adott időszakra az összes magyarországi rácspontot figyelembe véve. 16

Szórás: az összes modellfuttatás eredményeinek átlagos szórása az adott időszakra az összes magyarországi rácspontot figyelembe véve. Medián: az összes modellfuttatás eredményeinek medián értéke az adott időszakra az összes magyarországi rácspontot figyelembe véve. 95., 50. és 5. percentilis: az összes modellfuttatás eredményei alapján azon küszöbök, amelyeknél a futtatások 95, 50, illetve 5%-a az adott küszöbön kívül esik, normális eloszlást feltételezve. (Például, ha a hőmérsékletre tekintjük az 5%-os küszöböt, akkor azt olvashatjuk le az I. táblázatból, hogy az éves átlaghőmérséklet vonatkozásában 0,9 fok alatti hőmérséklet változást az adott időszakban és területen a modellek 5%-a adott.) Hőmérséklet ( C) Éves Tél (DJF) Tavasz Nyár (JJA) Ősz (SON) (MÁM) Átlag 1,4 1,3 1,1 1,7 1,5 Szórás 0,3 0,3 0,3 0,4 0,3 Mediánérték 1,3 1,3 1,1 1,6 1,5 95. percentilis 1,9 [1,8-2,1] 1,9 [1,7-2,1] 1,6 [1,5-1,8] 2,4 [2,2-2,6] 2,0 [1,8-2,1] 50. percentilis 1,4 [1,3-1,5] 1,3 [1,2-1,4] 1,1 [1,0-1,2] 1,7 [1,5-1,8] 1,5 [1,4-1,6] 5. percentilis 0,9 [0,7-1,0] 0,8 [0,6-0,9] 0,6 [0,5-0,8] 1,0 [0,8-1,2] 1,0 [0,8-1,1] I. táblázat. Magyarországra vonatkozó várható hőmérséklet változások 2071-2100 időszakra a PRUDENCE projektben alkalmazott modellek eredményei alapján. A percentilisek esetén a zárójelben található értékek a 95%-os konfidencia-intervallumot jelölik. Csapadék (%) Éves Tél (DJF) Tavasz Nyár (JJA) Ősz (SON) (MÁM) Átlag -0,3 9,0 0,9-8,2-1,9 Szórás 2,2 3,7 3,7 5,3 2,1 Mediánérték 0,2 9,2 0,4-7,5-2,4 95. percentilis 3,4 [2,2-4,6] 15,0 [13,0-16,9] 7,0 [5,0-9,0] 0,5 [(-2,3)-(3,2)] 1,5 [0,4-2,7] 50. percentilis -0,3 [(-1,0)-(0,5)] 9,0 [7,7-10,3] 0,9 [(-0,4)-(2,1)] -8,2 [(-9,9)-(-6,4)] -1,9 [(-2,6)-(-1,2)] 5. percentilis -3,9 [(-5,1)-(-2,8)] 3,0 [1,0-5,0] -5,2 [(-7,2)-(-3,3)] -16,9 [(-19,5)-(-14,1)] -5,3 [(-6,4)-(-4,2)] II. táblázat. Magyarországra vonatkozó várható csapadék változások 2071-2100 időszakra a PRUDENCE projektben alkalmazott modellek eredményei alapján. A percentilisek esetén a zárójelben található értékek a 95%-os konfidencia-intervallumot jelölik. A két táblázatban összefoglalt eredmények a következőképpen értelmezhetőek: Magyarországon a globális átlagnál nagyobb mértékű melegedés várható. Ennek a mértéke erősen változó, de legerősebb a nyár folyamán, és leggyengébb tavasszal. Az éves 1,4 C-os hőmérséklet emelkedésnél nagyobb mértékű változásra számíthatunk nyáron és ősszel (1,7 illetve 1,5 C), míg télen és tavasszal valamivel kisebb mértékűre (1,3 illetve 1,1 C). A hőmérséklet értékek szórása viszonylag kicsi, habár vannak olyan modellek, amelyek az átlagos (1 fokos) globális emelkedésnél kisebb értékeket szimulálnak (azaz ez egy lehetséges, de kis valószínűségű forgatókönyv). Az 1 fokos globális felmelegedést kísérő magyarországi csapadékmennyiség éves összege gyakorlatilag változatlan (ugyanolyan valószínűséggel lehet némi növekmény, illetve csökkenés), ugyanakkor a csapadék mennyiségének időbeli eloszlása nagy különbségeket mutat. Nyáron érdemi csökkenés, míg télen hasonló mértékű növekedés figyelhető meg. Az átmeneti évszakokban a különböző modellek által adott becslések 17

nem ennyire egyértelműek némelyeknél csökkenést, másoknál növekedést kapunk Magyarország térségére. Gyakorlatilag az összes modellfuttatás megerősíti a csapadék éves menetében várható változást, azonban annak mértékében már jelentős különbségek mutatkoznak (ami elsősorban a korábban már említett változatlan téli csapadékmennyiségű terület pontos behatárolásától, illetve a nyári csapadékcsökkenés mértékétől függ). 18

5. Az A2, illetve a B2 szcenárió esetén várható klímaváltozás mértéke térképes formában Az átlaghőmérséklet, a maximum- és minimumhőmérséklet esetében, valamint a csapadékösszegre vonatkozóan ábrázoltuk a rendelkezésre álló regionális klímamodellfuttatások alapján a 2071-2100 közötti időszakra átlagosan várható évszakos változásokat, továbbá a modelleredmények eltéréseit reprezentáló szórástérképeket. A PRUDENCE projekt keretében elkészült 16 modellfuttatást dolgoztunk fel az A2 szcenárió esetén, míg a B2 szcenárió esetén csak 6 modellfuttatás állt rendelkezésre. A változások az 1961-1990 közötti időszak modell-outputjaihoz viszonyított eltéréseket mutatják. Mind a négy változóra bemutatjuk ezen időszak validációs eredményeit is. 5.1. Átlaghőmérséklet 1. ÁBRA. ÉVSZAKOS HŐMÉRSÉKLETVÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 19

2. ÁBRA. ÉVSZAKOS HŐMÉRSÉKLETVÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 3. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS HŐMÉRSÉKLETVÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 20

4. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS HŐMÉRSÉKLETVÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 5. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS SZIMULÁLT HŐMÉRSÉKLETI ÉRTÉKEK ÁTLAGOS ELTÉRÉSE ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A CRU ADATBÁZISHOZ VISZONYÍTVA A 1961-1990 IDŐSZAKRA. 21

5.2. Maximumhőmérséklet 6. ÁBRA. ÉVSZAKOS MAXIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 7. ÁBRA. ÉVSZAKOS MAXIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 22

8. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS MAXIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT- MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 9. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS MAXIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT- MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 23

10. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS SZIMULÁLT MAXIMUMHŐMÉRSÉKLETI ÉRTÉKEK ÁTLAGOS ELTÉRÉSE ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A CRU ADATBÁZISHOZ VISZONYÍTVA A 1961-1990 IDŐSZAKRA. 5.3. Minimumhőmérséklet 11. ÁBRA. ÉVSZAKOS MINIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 24

12. ÁBRA. ÉVSZAKOS MINIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁS ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 13. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS MINIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT- MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 25

14. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS MINIMUMHŐMÉRSÉKLET-VÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA ( C) A KÁRPÁT- MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 15. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS SZIMULÁLT MINIMUMHŐMÉRSÉKLETI ÉRTÉKEK ÁTLAGOS ELTÉRÉSE ( C) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A CRU ADATBÁZISHOZ VISZONYÍTVA A 1961-1990 IDŐSZAKRA. 26

5.4. Csapadékösszeg 16. ÁBRA. ÉVSZAKOS CSAPADÉKVÁLTOZÁS (%) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 17. ÁBRA. ÉVSZAKOS CSAPADÉKVÁLTOZÁS (%) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 27

18. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS CSAPADÉKVÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA (%) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, A2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 19. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS CSAPADÉKVÁLTOZÁSOK SZÓRÁSA (%) A KÁRPÁT-MEDENCE TÉRSÉGÉRE 6 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A 2071-2100 IDŐSZAKRA, B2 SZCENÁRIÓ ESETÉRE. 28

20. ÁBRA. AZ ÉVSZAKOS SZIMULÁLT CSAPADÉKÉRTÉKEK ÁTLAGOS ELTÉRÉSE (%) A KÁRPÁT- MEDENCE TÉRSÉGÉRE 16 EURÓPAI REGIONÁLIS (50 KM-ES RÁCSFELBONTÁSÚ) ÉGHAJLATI MODELL EREDMÉNYEI ALAPJÁN A CRU ADATBÁZISHOZ VISZONYÍTVA A 1961-1990 IDŐSZAKRA. 6. A térképek alapján meghatározott átlagos változások mértéke táblázatos formában 1. táblázat: A 2071-2100-ra várható hőmérséklet- és csapadékváltozás értékei Magyarországra (az A2 szcenárió esetén 16 modell-futtatás eredményeit vettük figyelembe, míg a B2 szcenárió esetén csak 6 modell-futtatás eredményei álltak rendelkezésre) Tavasz Nyár (JJA) Ősz (SON) Tél (DJF) (MÁM) Átlaghőmérséklet A2 2,9-3,2 C 4,5-5,1 C 4,1-4,3 C 3,7-4,3 C B2 2,4-2,7 C 3,7-4,2 C 3,2-3,4 C 2,9-3,2 C Maximumhőmérséklet A2 2,8-3,3 C 4,9-5,3 C 4,3-4,6 C 3,7-4,2 C B2 2,4-2,6 C 4,0-4,4 C 3,3-3,5 C 2,6-3,0 C Minimumhőmérséklet A2 3,0-3,2 C 4,2-4,8 C 4,0-4,2 C 3,8-4,6 C B2 2,3-2,7 C 3,5-4,0 C 3,0-3,2 C 2,8-3,5 C Csapadékmennyiség A2 0 - (+10) % (-24) - (-33) % (-3) - (-10) % (+23) - (+37) % B2 (+3) (+12) % (-10) - (-20) % (-5) - 0 % (+20) - (+27) % 2. táblázat: A 2071-2100-ra várható hőmérséklet- és csapadékváltozás országos átlagértékei (az A2 szcenárió esetén 16 modell-futtatás eredményeit vettük figyelembe, míg a B2 szcenárió esetén csak 6 modell-futtatás eredményei álltak rendelkezésre) Tavasz Nyár (JJA) Ősz (SON) Tél (DJF) (MÁM) Átlaghőmérséklet A2 3,1 C 4,8 C 4,2 C 4,0 C B2 2,5 C 4,0 C 3,3 C 3,0 C Maximumhőmérséklet A2 3,1 C 5,1 C 4,4 C 4,0 C B2 2,5 C 4,2 C 3,4 C 2,9 C 29

Minimumhőmérséklet A2 3,1 C 4,5 C 4,1 C 4,1 C B2 2,4 C 3,8 C 3,1 C 3,0 C Csapadékmennyiség A2 +5 % -32 % -7 % +32 % B2 +8 % -15% -3 % +24% 6.1. Szélsőségek vizsgálata A PRUDENCE projekt adatai alapján megpróbáltuk a Magyarországra vonatkozó csapadékkal járó események bekövetkezése, illetve a hőmérsékleti szélsőségek változását is vizsgálni. Ennél a vizsgálatnál a szimulációs időszak szintén 2071-2100 volt, és a referencia az 1961-1990-es időszak (ezúttal tehát ugyanannak a modellklímának a múltbeli és jövőbeli viselkedését hasonlítottuk össze). A PRUDENCE projektben alkalmazott regionális klímamodellek közül a HIRHAM (dán), REMO (német), RegCM (amerikai), CHRM (svájci), CLM (német), HadRM3P (brit), RCAO (svéd), PROMES (brit) és RACMO (holland) modellek eredményeit vizsgáltuk meg alaposabban. A fenti modellek közül hazánkban a RegCM modellt (ELTE Meteorológiai Tanszéke), illetve a hamburgi Max Planck Intézetben kidolgozott és Budapesten adaptált (Országos Meteorológiai Szolgálat) REMO modellt tervezzük alkalmazni. A csapadék tekintetében megvizsgáltuk, hogy Magyarország négy térségére (ÉNY, ÉK, DNY és DK Magyarország) egy adott küszöbértéket átlagosan meghaladó csapadék mennyiségek előfordulási gyakorisága hogyan változik a modellek szimulációi alapján. Ehhez a PRUDENCE projekt regionális klímamodelljeinek adott területre vonatkozó rácspontjaiban megnéztük, hogy a szimulált napi csapadékmennyiségek az egész időszakhoz képest hányszor haladták meg adott küszöb értékeket (ezek a küszöb értékek rendre 0,1 mm, 10 mm, 20 mm, 30 mm, valamint 40 mm). Ily módon információhoz juthatunk az egyes csapadéktevékenységek relatív gyakoriságával kapcsolatban, illetve a referencia időszakkal való összehasonlítás révén azok növekedő, illetve csökkenő tendenciáiról. A 2., 3., 4. és 5. ábráról leolvasható, hogy a 10, 20, 30 és 40 mm-es küszöbértékeket meghaladó események száma a modell szimulációk alapján általában növekedni fognak a XXI. század második felére (a növekedés átlagos mértéke igen változó, a kisebb csapadék küszöbök esetében 10 százalék körül mozog, míg a nagyobb csapadékkal járó jelenségeknél elérhetik, sőt meg is haladhatják a 100 százalékot). Példaként megemlítve a RegCM modell projekciói alapján ÉNY-Magyarországon a 40 mm fölötti területi átlagú csapadék előfordulási gyakorisága 1,3 ezrelékről, 2.5 ezrelékre változik (azaz harminc év alatti 15 esetről kb. 30 esetre növekszik. A nagy csapadékok vizsgálata mellett a 1. ábra azt támasztja alá, hogy a nagycsapadékos jelenségek növekedésével párhuzamosan a kis csapadékos jelenségek számának csökkenése várható (más szavakkal, ha csapadék hullik, akkor az nagyobb mennyiséget fog eredményezni). 30

1. ábra: Csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), 0,1 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 2. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), 10 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 31

3. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), 20 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 4. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), 30 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 32

5. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), 40 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. A hőmérsékleti szélsőségek tekintetében a fagyos, a nyári, a hőség- és a forró napok számának változására összpontosítottunk. A 6, 7., 8. és 9. ábrák tanulmányozása alapján egyértelmű, hogy a fagyos napok számának egyértelmű csökkenése mellett a nyársi, a hőségés a forró napok számának érdemi növekedésével kell számolnunk. 33

6. ábra: A fagyos napok számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), illetve négy magyarországi térség esetében. (Fagyos nap, amikor a napi minimumhőmérséklet 0 Celsius fok alá süllyedt.) 7. ábra: A nyári napok számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), illetve négy magyarországi térség esetében. (Nyári nap, amikor a napi maximumhőmérséklet meghaladta a 25 Celsius fokot.) 34

8. ábra: Hőség-napok számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), illetve négy magyarországi térség esetében. (Hőség-nap, amikor a napi maximumhőmérséklet elérte a 30 Celsius fokot.) 9. ábra: A forró napok számának változása a 2071-2100-as időszakra az 1961-1990-es időszakhoz képest kilenc regionális klímamodell (HIRHAM, REMO, RegCM, CHRM, CLM, HadRM3P, RCAO, PROMES, RACMO), illetve négy magyarországi térség esetében. (Forró nap, amikor a napi maximumhőmérséklet elérte a 35 Celsius fokot.) 35

A szélsőségek tekintetében vizsgáltuk azt is, hogy milyen változással kell számolnunk, ha a kevésbé pesszimista B2 forgatókönyvet tekintjük (mind a csapadék, s mind a hőmérséklet tekintetében). A 10., 11., 12., 13., 14., 15., 16., 17. és 18. ábrák alapján egyértelmű az, hogy a B2 forgatókönyv hasonló irányú változásokat jelez, mint az A2, habár a változás mértéke némileg kisebb mértékű, mint az A2 forgatókönyv feltételezése esetén. 10. ábra: Csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), 0,1 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 36

11. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), 10 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 12. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), 20 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 37

13. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), 30 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 14. ábra: Szélsőséges csapadékot adó jelenségek számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), 40 mm-es küszöbérték, illetve négy magyarországi térség esetében. 38

15. ábra: A fagyos napok számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), illetve négy magyarországi térség esetében. (Fagyos nap, amikor a napi minimumhőmérséklet 0 Celsius fok alá süllyedt.) 16. ábra: A nyári napok számának változása a 2071-2100-as időszakra (két különböző éghajlati forgatókönyvre) az 1961-1990-es időszakhoz képest öt regionális klímamodell (HIRHAM, RegCM, HadRM3P, RCAO, PROMES), illetve négy magyarországi térség esetében. (Nyári nap, amikor a napi maximumhőmérséklet meghaladta a 25 Celsius fokot.) 39