Ohne Zweitlogo: Titel der Präsentation Arial 26

Transkript

Projekce klimatu pro česko-saské
pohraničí do roku 2100
Klimaprojektionen für den böhmischsächsischen Grenzraum bis 2100
Petr Štěpánek a kol.
Centrum výzkumu globální změny AV ČR, v.v.i.
Obsah
❙ Emisní scénáře
❙ Regionální klimatické modely
❙ Projekce klimatu pro česko-saské pohraničí 19612100
2 |
Použité scénáře pro projekci klimatu
❙
Budoucí vývoj emisí skleníkových plynů nelze z důvodů lidského
chování předvídat, proto se používají tzv. emisí scénáře
❙
Tyto scénáře zohledňují v širokém rozmezí různé aspekty
společenského, ekonomického a energetického vývoje
❙
IPCC (Mezivládní panel pro klimatickou změnu) - shromažďuje a
propojuje aktuální vědecké poznání v oblasti změny klimatu a jejích
dopadů - pro jeho hodnotící zprávy vědecká komunita definuje různé
skupiny scénářů
3
SRES scénáře (IPCC AR4 – 4. hodnotící zpráva)
❙
SRES (Special Report on Emissions Scenarios) - 40 různých scénářů,
každý s různými předpoklady o budoucích koncentracích skleníkových
plynů, land-use a dalších vlivů (např. budoucí ekonomický vývoj). Tyto
emisní scénáře jsou organizovány do skupin
1.4 - 6.4 °C
1.1 - 2.9 °C
4 |
2.0 - 5.4 °C
1.4 - 3.8 °C
SRES scénáře (IPCC AR4 – 4. hodnotící zpráva)
❙
A1B scénář - rovnováha mezi všemi zdroji energie (fosilní, nefosilní)
5 |
RCP scénáře (IPCC AR5 – 5. hodnotící zpráva)
❙
RCPs (Representative Concentration Pathways) – reprezentativní
směry vývoje koncentrací – série 4 nových scénářů
❙
Pro projekce změny klimatu poskytují informace o budoucích emisích
či koncentracích skleníkových plynů, aerosolů a jiných faktorů
ovlivňujících klima (např. landuse – změny užívání půdy, …)
❙
Scénáře RCP vycházejí z kombinace integrovaných hodnotících
modelů, jednoduchých klimatických modelů, modelů chemických
procesů v atmosféře a modelů uhlíkového cyklu. Přestože scénáře
RCP pokrývají široký rozsah celkových hodnot RF (radiační
působení), nezahrnují veškerý rozsah emisí uváděný v odborné
literatuře, zejména u aerosolů
6 |
RCP scénáře (pokračování)
❙
Jsou označeny podle přibližného celkového RF (radiační působení) v
roce 2100 v porovnání s rokem 1750:
❙
❙
2.6 W.m-2 u RCP2.6 (scénář zmírňujících opatření – výrazné snížení koncentrace
CO2 v atmosféře)
❙
4,5 W.m-2 u RCP4.5 (stabilizace koncentrace CO2 na nižší úrovni)
❙
6,0 W.m-2 u RCP6.0 (stabilizace koncentrace CO2 na vyšší úrovni)
❙
8.5 W.m-2 u RCP8.5 (scénář bez omezení emisí)
Kombinované ekvivalentní koncentrace CO2 (včetně koncentrací CH4
a N2O) činí 475 ppm (RCP2.6), 630 ppm (RCP4.5), 800 ppm
(RCP6.0) a 1313 ppm (RCP8.5)
8 |
RCP scénáře - ekvivalentní koncentrace CO2
9 |
zdroj: http://en.wikipedia.org/wiki/Representative_Concentration_Pathways
10 |
RCP scénáře, zvýšení globální průměrné teploty při povrchu
2046-2065
2081-2100
Scenario
Mean and
likely range
Mean and
likely range
RCP2.6
1.0 (0.4 to 1.6)
1.0 (0.3 to 1.7)
RCP4.5
1.4 (0.9 to 2.0)
1.8 (1.1 to 2.6)
RCP6.0
1.3 (0.8 to 1.8)
2.2 (1.4 to 3.1)
RCP8.5
2.0 (1.4 to 2.6)
3.7 (2.6 to 4.8)
Globální průměrná teplota vzduchu se zvýší o 0.3 až 4.8 C na konci 21. století
11 |
RCP scénáře, vzestup střední výšky globální hladiny oceánu
2046-2065
2081-2100
Scenario
Mean and
likely range
Mean and
likely range
RCP2.6
0.24 (0.17 to 0.32)
0.40 (0.26 to 0.55)
RCP4.5
0.26 (0.19 to 0.33)
0.47 (0.32 to 0.63)
RCP6.0
0.25 (0.18 to 0.32)
0.48 (0.33 to 0.63)
RCP8.5
0.30 (0.22 to 0.38)
0.63 (0.45 to 0.82)
Střední výška globální hladiny oceánů se zvýší o 0.26 až 0.82 m na konci 21. století
12 |
13 |
Antropogenní radiační působení v W/m2
Anthropogener Strahlungsantrieb in W/m2
Radiační působení do roku 2100 v porovnání s předindustriálním obdobím (cca 1765), porovnání scénářů SRES a RCP
Strahlungsantrieb bis 2100 im Vergleich zur vorindustriellen Zeit (ca. 1765) SRES und RCP-Szenarien im Vergleich
Zdroj: Vzdělávací server Wiki-klimatické změny, http://wiki.bildungsserver.de/klimawandel/index.php/Datei:SRES_RCP_RF_2100.jpg, vlastní zobrazení (Dieter
Kasang) podle IPCC (2013): Climate Change 2013, Working Group I: The Science of Climate Change, Figure 12.3
14 |
Projekce klimatu pro česko-saské pohraničí 1961-2100
❙ Založeno na analýze současných RCM (regionální
klimatické modely)
❙ RCM „WEREX / WETTREG“ (CEC Potsdam)
❙ RCM ALADIN-Climate / CZ (ČHMÚ) a RegCM (Karlova
Univerzita)
16 |
Projekce klimatu 1961-2100
RCM „WEREX / WETTREG“ (CEC Potsdam)
❙ Empirical-statistical downscalling, linked to objective
circulation patterns
❙ Výsledky: časové řady pro stanice
❙ Emisní scénáře A1B (SRES) a RCP26, RCP45 a RCP85
17 |
RCM ALADIN-Climate (ČHMÚ) / CZ a RegCM (Karlova
Univerzita)
❙ Dynamický downscaling
❙ Výsledky: časové řady pro gridové body, rozlišení 10 km
❙ Emisní scénáře A1B (SRES)
18 |
Přehled použitých klimatických modelů a scénářů v projektu INTERKLIM
Übersicht über die im Projekt INTERKLIM verwendeten Klimamodelle und Szenarien
Globální klimatický
Instituce
model
Institution
Globalmodell-Antrieb
ARPEGE-Climat v4
Scénář
Szenari
o
CNRM Meteo
France
Regionální klimatický
model
Regionalmodell
Instituce
Institution
ALADIN-Climate/CZ
CHMI
RegCM3
Charles
University
A1B
ECHAM5 / MPI-OM
MPI-ESM (ECHAM6)
19 |
MPI-M Hamburg
MPI-M Hamburg
RCP2.6
RCP4.5
RCP8.5
WETTREG (WR13_v03) CEC Potsdam
Období
Simulationszeitrau
m
1961-1990
2021-2050
2071-2100
1961-2100
WEREX - Methodology
 Empirical-Statistical Downscaling
 Originally developed by Wolfgang Enke (CEC Potsdam) and Wilfried Küchler
(LfULG)
 Continously developed since 1999, today known as WETTREG in Germany
 General approach: while GCMs are not supposed to represent local climate
conditions, they can represent the large-scale atmospheric circulation
adequately
20
WEREX - Methodology
 I) „Classification step“ – identify statisticial relationships between large scale
circulation patterns (objective classification) and local climate (station data)
Example for circulation pattern classification of temperature (left) and precipitation (right), WEREX version 2003
 II) „Regression step“ - apply the obtained statistical relationships according to
changing frequencies of circulation patterns as simulated in GCMs
21
WEREX - Methodology
 Results:
 Statistically derived time series
(1961-2100) for climate stations
taking regard to the circulation
aspect
 10 realisations for each scenario
that alltogether represent the
statistical characteristics of the
climate (often problematic from a
climate impact perspective)
22
Example:
yearly precipitation in Saxony 1961-1990,
according to ESD-WEREX V: 711 mm
WEREX - Methodology
 Advantages:
 Little computation capacities required
 Atmospheric circulation is indirectly included
 Almost no modell-bias (practical for climate impact research)
 Disadvantages:
 Density of observational data is decisive for results
 Consistency of statistical relationships in the future
23
Regionální klimatické modely – dynamický downscaling
❙ RCM jsou numerické modely, které
explicitně simulují vývoj dějů v atmosféře
a obsahují parametrizace důležitých
dynamických a fyzikálních procesů
❙ Vycházejí z numerických modelů
krátkodobé předpovědi počasí
❙ RCM využívají okrajové podmínky z
řídícího GCM
❙ Získáváme vyšší rozlišení za přijatelnou
cenu
ALADIN-Climate/CZ configuration
❙
❙
❙
❙
❙
10 km spatial step
450 seconds time step
43 atmosphere levels
one month integration ~20.000 s. at NEC computer in Prague
164 x 90 points ( LON x LAT, C+I)148 , x 74 points (C)
❙ Experiment definitions:
❙
❙
❙
❙
ERA40 simulation 1960 – 2000
Present time slice 1960 – 2000 (ARPEGE-CLIMATE)
Near future time slice 2020 – 2050 (ARPEGE-CLIMATE, A1B)
Distant future time slice 2070 – 2100 (ARPEGE-CLIMATE, A1B)
ALADIN-Climate/CZ
26
RCM ALADIN-Climate/CZ, RegCM
❙ Chyba modelu - mění se v prostoru … oprava provedena
pro každý gridový bod (nejblížší stanice může být v oblasti s jinou chybou)
❙ Různý projev chyby v různých statistických
charakteristikách
❙ Duležitá je kvalita referenčních dat: staniční data byla
podrobena kontrole kvality dat a homogenizaci
Model bias correction
An approach of Michel Déqué (2007) based on variable
correction using individual percentiles
Applied for each grid point / station location and each month individually
15.00
CAND_01
REF_01
10.00
5.00
15.0
-5.00
REF_01
10.0
5.0
-10.00
0.0
-15.00
-5.0
-20.00
-10.0
percentile
-25.0
-20.0
0.99
0.87
-20.0
0.81
0.75
0.69
0.63
0.57
0.51
0.45
0.39
0.33
0.27
0.21
0.15
0.09
0.03
-25.00
0.93
-15.0
0.00
t [°C]
0.00
-15.0
-10.0
-5.0
0.0
5.0
10.0
15.0
Příklad opraveného výstupu RCM
Možnost napojení na měřené časové řady
(19XX / 18XX - 2100)
29 |
Území projektu INTERKLIM
30 |
Průměrná roční teplota vzduchu podle různých RCM
2071-2100
2021-2050
1961-1990
DWD/ČHMÚ
31 |
RCM ALADINClimate/CZ
RCM RegCM3
RCM WETTREG
Průměrné navýšení o 1°C
v polovině 21. století oproti
období 1961–1990.
Rozdíly mezi modely a
scénáři: teplota v rozpětí
1 až 1,6 °C.
V období 2071–2100 je
rozdíl teploty mezi
1 až 3,7 °C, místy i více
jak 4 °C.
Změna průměrné roční teploty vzduchu pro období 2021-2050 a 2071-2100
v porovnání s obdobím 1961-1990
Rok /
Jahr
Území INTERKLIM, scénář A1B:
Nejvyšší změna v teplotě vzduchu
v zimě a v létě (+3,3 K)
Nejmenší změna na jaře (+2,5 K)
Změna teploty vzduchu
Temperaturänderung [K]
5
3,7
4
3,6
2,7
3
2021-2050
2
2
1
2,8
1,6
1,1 1
1,2
1,5
1
1,3
0
Werex V Werex V Werex V Werex V RegCM
RCP26 RCP45 RCP85
A1B
A1B
32 |
Aladin
A1B
2071-2100
Teplota vzduchu
Pozorovaný a předpokládaný vývoj průměrné teploty vzduchu na
stanici Fichtelberg v období 1891 – 2100 pro různé emisní scénáře,
model „WEREX / WETTREG“
33 |
Roční a sezónní teplota vzduchu na stanici Fichtelberg, model WEREX
RCP2.6
34 |
RCP8.5
Změna srážkových úhrnů pro období 2021-2050 a 2071-2100
Frühjahr
Jaro /
Léto /
20
7,4
12,1
6,2
10
7,4
4,5
10,9
6,4
0
-1,5-2
-10
-2,7
2021-2050
2071-2100
-20
-30
Podzim /
Aladin
A1B
0
-10
-5,9
-6,2
-10,1
-20
-19,3
2021-2050
-5,6
-8,1
-21
-8,5
2071-2100
-22,5
-30
RCP26 RCP45 RCP85
A1B
A1B
Zima /
0
2,4
0,7
-0,7
-7
-5,8
2021-2050
-5,3
2071-2100
-11
-16
-30
RCP26 RCP45 RCP85
A1B
A1B
Aladin
A1B
Změna srážkoých úhrnů
2,5
10,5
Niederschlagsveränderung [%]
9,19,6
❙
❙
35 |
5,4
Aladin
A1B
Winter
20
10
-20
4,3
1,4
Herbst
20
-10
10
❙
RCP26 RCP45 RCP85
A1B
A1B
10
❙
12,8
20
Sommer
10
4,73,5
7
4,83,4
9,3
2,8
0
-10
6,9
-0,2
-1,4
-7,1
-12,1
-20
-30
RCP26 RCP45 RCP85
A1B
A1B
Aladin
A1B
2021-2050
2071-2100
Roční a sezonní srážkové
úhrny,
stanice Fichtelberg,
scénář A1B,
model WEREX
36 |
Vybrané klimatické indexy pro posouzení změny klimatu
Indexy teploty vzduchu
Popis
Srážkové indexy
Popis
TN10p
studené noci
R75p
dny s vysokým úhrnem
TX10p
studené dny
R95p
dny s velmi vysokým úhrnem
TN90p
teplé noci
R99p
dny s extrémním úhrnem
TX90p
teplé dny
RR1
dny s úhrnem ≥ 1 mm
CSDI
studená období
RR10
WSDI
teplá období
RR30
CWD
maximální počet po sobě
jdoucích dní s úhrnem ≥ 1 mm
FD
mrazové dny
ID
ledové dny
RRX
období s deštěm (3 a více po
sobě jdoucích dní s úhrnem ≥ 5
mm)
SF
arktické dny
CDD
maximální počet po sobě
jdoucích dní s úhrnem < 1 mm
TRK
období sucha (10 a více po sobě
jdoucích dní s úhrnem < 0.5 mm)
HD
tropické dny
SU
letní dny
37 |
Změna v četnosti počtu dní pro období 2071–2100 v porovnání k
1961–1990, scénář A1B, model WEREX
Změna počtu dní
Ledové dny
39 |
Mrazové dny
Letní dny
Tropické dny
Indexy teploty vzduchu: příklad stanice Fichtelberg, scénář A1B
120
120
80
80
Změna počtu dní
40
0
-40
-80
40
0
-40
-80
HD
SU
WSDI
TX90p
TN90p
SF
ID
FD
CSDI
TX10p
TN10p
HD
SU
WSDI
TX90p
TN90p
SF
ID
FD
CSDI
TX10p
TN10p
40 |
2071-2100 vs. 1961-1990
Änderungssignal [Tage]
Změna počtu dní
2021-2050 vs. 1961-1990
RegCM
RegCM
Aladin
WEREX
Aladin
WEREX
2021-2050 vs. 1961-1990
2071-2100 vs. 1961-1990
20
20
10
10
Změna počtu dní
Změna počtu dní
Srážkové indexy: příklad stanice Fichtelberg, scénář A1B
0
-10
-20
-10
-20
TRK
WEREX
CDD
RRX
CWD
Aladin
RR30
RR10
RR1
RegCM
R99p
R95p
R75p
TRK
WEREX
CDD
RRX
CWD
Aladin
RR30
RR10
RR1
41 |
R99p
R95p
R75p
RegCM
0
Roční a sezonní počty
letních dnů,
stanice Ústí nad Labem,
různé scénáře a modely
42 |
Počet dní
Roční a sezonní počty
ledových dnů,
stanice Ústí nad Labem,
různé scénáře a modely
43 |
Počet dní
44 |
Počet dní RR20
Počet dní RR2
Roční a sezonní počty dní se srážkami 2 mm a více (vlevo) a 20 mm a
více (vpravo), stanice Ústí nad Labem, různé scénáře a modely
Shrnutí
❙
Použití různých modelů umožňuje stanovit celou šíři možného vývoje klimatu
v česko-saském pohraničí
❙
Výsledky ukazují, že globální nárůst teploty vzduchu v průběhu 21. století
bude jasně patrný i na regionální a lokální úrovni
❙
Do budoucna je nutné počítat s častějším výskytem teplých nocí ale i
souvislejších teplých obdobích, zatímco ledové nebo mrazové dny budou
méně obvyklé. Srážkové indexy naproti tomu nevykazují žádný jednoznačný
trend
❙
Tyto poznatky je možno využít pro stanovení vhodných adaptačních opatření
k přizpůsobení se změnám klimatu a jeho další ochrany
45 |

Ohne Zweitlogo: Titel der Präsentation Arial 26

Transkript

Podobné dokumenty

Sborník abstraktů ze semináře ČMeS 2010 na Božím Daru

13. února 2014

workshop

Lorna Kocian