Klimat w Polsce w 21. wieku na podstawie numerycznych symulacji regionalnych Małgorzata Liszewska Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UNIWERSYTET WARSZAWSKI 1/42
POGODA i KLIMAT 2/42
POGODA i KLIMAT Climate lasts all the time and weather only a few days (Mark Twain) Climate is what you expect, weather is what you get (Robert Heinlein) 3/42
POGODA ewolucja atmosfery w ciągu kilku (kilkunastu) dni bardzo ważna jest znajomość stanu początkowego PROGNOZY KLIMAT ewolucja statystycznych właściwości systemu klimatycznego w skali miesięcy, lat, stuleci związana z wewnętrzną dynamiką układu oraz zmianami wymuszeń zewnętrznych PROJEKCJE, SCENARIUSZE 4/42
POGODA 5/42
POGODA KLIMAT 6/42
NARZĘDZIA: hydrodynamiczne modele ogólnej cyrkulacji atmosfery i oceanu (GCMs) 7/42
200 km MODELE GLOBALNE (GCMs) MODELE REGIONALNE (RCMs) 10 50 km Statystyczna interpretacja 10 km punkty Statystyczna interpretacja SKALE LOKALNE 8/42
9/42
modele dają spójny i prawdopodobny opis świata każdy model stanowi pewną idealizację rzeczywistości przy pewnych założeniach i uproszczeniach nie istnieje model doskonały! NIEPEWNOŚCI 10/42
modele dają spójny i prawdopodobny opis świata każdy model stanowi pewną idealizację rzeczywistości przy pewnych założeniach i uproszczeniach nie istnieje model doskonały! NIEPEWNOŚCI zastosowanie podejścia wiązkowego różne modele globalne różne modele regionalne (warunki brzegowe) 11/42
PRZYKŁAD: WIATR 12/42
SERWIS KLIMATYCZNY http://klimat.icm.edu.pl/ 13/42
wiązka 8 symulacji przeprowadzonych w projekcie UE ENSEMBLES (http://ensemblesrt3.dmi.dk ) 7 modeli regionalnych z warunkami brzegowymi z 4 modeli globalnych scenariusz emisji SRES A1B Model regionalny Referencje Model globalny Referencje 1 RM5.1 Radu et al, 2008 ARPEGE 2 DMI HIRHAM5 Christensen et al 2007 ARPEGE http://www.cnrm.meteo.fr/gmgec/arpege /arpege.html 3 MPI M REMO Jacob 2001, Jacob et al, 2001 ECHAM5 4 KNMI RACMO2 Meijgaard et al, 2008 ECHAM5 5 SMHIRCA Kjellström et al, 2005 BCM 6 DMI HIRHAM5 Christensen et al 2007 BCM 7 METO HC_HadRM3Q0 Collins et al, 2006 HadCM3Q0 8 ETHZ CLM Böhm et all, 2006 HadCM3Q0 http://www.mpimet.mpg.de/en/wissensc haft/modelle/echam/echam5.html Furevik et al 2003 http://www.metoffice.gov.uk/research/m odelling systems/unified model/climate models/hadcm3 14/42
15/42
Strumienie danych EOBS A1B Obserwacyjne dane w siatce regularnej A1B DB Symulacje skorygowane (debiased), wybrane 1971 2100* zmienne 1951 2011 Bezpośrednie wyniki symulacji dla scenariusza 1971 2100* emisji SRES A1B * ze względu na niedostępność niektórych danych dla dwóch ostatnich lat 21. wieku i w związku z koniecznością ujednolicenia wiązki zakres kończy się na 2098 roku 16/42
Zestawienie danych w bazie scenariuszy Parametry Temperatura średnia dobowa [C] Temperatura maksymalna dobowa [C] Temperatura minimalna dobowa [C] Opad [mm/d] Wiatr średni [m/s] Wilgotność [1] Wilgotność minimalna [1] Promieniowanie (SW) [W/m2] Promieniowanie (LW) [W/m2] Indeksy x x x x Najdłuższy okres z Tmax > 25 C Liczba dni w roku z Tmax > 25 C Najdłuższy okres z Tmin < 0 C Liczba dni w roku z Tmin < 0 C Okres wegetacyjny, T > 5 C, T > 10 C Start okresu wegetacyjnego, T > 5 C, T > 10 C Stopniodni, T < 17 C, T < 20 C Najdłuższy okres z opadem < 1 mm/d Liczba okresów z opadem < 1 mm/d w roku dłuższych od 5 dni Najdłuższy okres z opadem > 1 mm/d Liczba okresów z opadem > 1 mm/d dłuższych od 5 dni Maksymalny opad dobowy [mm/d] Liczba dni z pokrywą śnieżną Liczba dni z wiatrem max > 10,15,20 m/s Najdłuższy okres z wiatrem max > 10,15,20 m/s x x x x x x x x x x x x x EOBS, dane skorygowane 17/42
Rozdzielczość przestrzenna: ~25x25 km Dane dobowe Dane uśrednione miesięcznie sezonowo wskaźniki obliczone dla kolejnych lat 18/42
Symulacje A1B i A1B DB RM5.1_ARPEGE DMI HIRHAM5_ARPEGE MPI M REMO_ECHAM5 KNMI RACMO2_ECHAM5 r3 SMHIRCA_BCM DMI HIRHAM5_BCM METO HC_HadRM3Q0_HadCM3Q0 ETHZ CLM_HadCM3Q0 Statystyki min max średnia percentyl 5 percentyl 10 mediana percentyl 90 percentyl 95 19/42
Przykłady analizy wiązki symulacji klimatycznych dla Polski 20/42
TEMPERATURA POWIETRZA różnice rozkładów percentylowych ZIMA LATO 21/42
TEMPERATURA POWIETRZA I OPAD uśredniony dla regionu Belska w lecie i zimie TEMPERATURA OPAD 22/42
TEMPERATURA [oc] OPAD [%] 23/42
TEMPERATURA OPAD 24/42
TEMPERATURA OPAD 25/42
Najdłuższy okres z ujemną temperatura minimalna i temperaturą maksymalną większą od 25 OC dla Polski środkowej T minimalna < 0 OC T maksymalna > 25 OC 26/42
Liczba dni w roku z Tmin < 0oC 27/42
Liczba dni w roku z Tmax > 25oC 28/42
Długość okresu wegetacyjnego, T > 5 OC, w regionach SW i NE Region Wrocławia: SW Region Suwałk: NE 29/42
Okres wegetacyjny, T > 5oC, średnia 30/42
Stopniodni (heating degree days per time period) dla T < Tprogowa zdefiniowane jako (Tprogowa T) w określonym czasie T < 17 oc T < 20 oc 31/42
OPAD: tendencje są trudne do uchwycenia pewne zwiększenie opadów zimowych i zmniejszenie opadów letnich pod koniec stulecia pewien wzrost długości okresów bezopadowych powodujących susze można zaobserwować nieznaczny wzrost wysokości maksymalnych opadów dobowych 32/42
Względne zmiany opadu [%] dla zimy, lata, wiosny i jesieni pomiędzy okresami 2021 2050 oraz 2071 2100 a okresem referencyjnym 1971 2000 ZIMA WIOSNA LATO JESIEŃ 33/42
Najdłuższy okres z opadem mniejszym od 1 mm/d i większym od 1 mm/dzień dla Polski środkowej Opad dobowy < 1 mm/dzień Opad dobowy > 1 mm/dzień 34/42
Najdłuższy okres z opadem mniejszym od 1 mm/d, średnia 35/42
Maksymalne opady dobowe Region Suwałk: Polska NE cała Polska 36/42
37/42
INTERPRETACJA wyników modeli klimatycznych nie istnieje jeden scenariusz konieczne jest rozważenie zakresu prawdopodobnych zmian wiązka symulacji regionalnych statystyki percentylowe, minimum, maksimum, średnia bezpośrednie wyniki symulacji są spójne hydrodynamicznie symulacje skorygowane po redukcji błędów systematycznych dają bardziej realistyczne rozkłady zmiennych zagregowanych (np. wskaźników klimatycznych) ale tracą spójność należy ostrożnie rozważyć, które z tych zmiennych powinny stanowić dane wejściowe do dalszych obliczeń dane o różnej rozdzielczości czasowej: dobowe, miesięczne, sezonowe, roczne dane dobowe mogą stanowić wejście do niektórych modeli wpływu ale konieczna jest późniejsza agregacja wyników takich modeli w przypadku oszacowań klimatycznych rozważa się dłuższe horyzonty czasowe 38/42
INTERPRETACJA wyników modeli klimatycznych nie istnieje jeden scenariusz konieczne jest rozważenie zakresu prawdopodobnych zmian wiązka symulacji regionalnych statystyki percentylowe, minimum, maksimum, średnia bezpośrednie wyniki symulacji są spójne hydrodynamicznie symulacje skorygowane po redukcji błędów systematycznych dają bardziej realistyczne rozkłady zmiennych zagregowanych (np. wskaźników klimatycznych) ale tracą spójność należy ostrożnie rozważyć, które z tych zmiennych powinny stanowić dane wejściowe do dalszych obliczeń dane o różnej rozdzielczości czasowej: dobowe, miesięczne, sezonowe, roczne dane dobowe mogą stanowić wejście do niektórych modeli wpływu ale konieczna jest późniejsza agregacja wyników takich modeli w przypadku oszacowań klimatycznych rozważa się dłuższe horyzonty czasowe 39/42
INTERPRETACJA wyników modeli klimatycznych nie istnieje jeden scenariusz konieczne jest rozważenie zakresu prawdopodobnych zmian wiązka symulacji regionalnych statystyki percentylowe, minimum, maksimum, średnia bezpośrednie wyniki symulacji są spójne hydrodynamicznie symulacje skorygowane po redukcji błędów systematycznych dają bardziej realistyczne rozkłady zmiennych zagregowanych (np. wskaźników klimatycznych) ale tracą spójność należy ostrożnie rozważyć, które z tych zmiennych powinny stanowić dane wejściowe do dalszych obliczeń dane o różnej rozdzielczości czasowej: dobowe, miesięczne, sezonowe, roczne dane dobowe mogą stanowić wejście do niektórych modeli wpływu ale konieczna jest późniejsza agregacja wyników takich modeli w przypadku oszacowań klimatycznych rozważa się dłuższe horyzonty czasowe 40/42
SERWIS KLIMATYCZNY http://klimat.icm.edu.pl/ Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego UNIWERSYTET WARSZAWSKI 41/42
42/42