II.6.  Klímamodellezés

Szépszó Gabriella

II.6.1. Az éghajlati rendszer és modellezése

Az éghajlat esetében már nem csupán a légköri folyamatokat tekintjük, hanem a légkör és az éghajlati rendszert alkotó másik négy ún. geoszféra (a felszíni és felszín alatti vizek, a szárazföld, a jégtakaró és az élővilág) kölcsönható együttesét. A légkör a földi rendszer legdinamikusabban változó eleme, a perturbációkra néhány óra-nap alatt reagál. A légköri összetevők lényeges szerepet töltenek be többek között a sugárzás-átvitelben (pl. az üvegházhatásban). A Föld felszínének mintegy 71 százalékát borító víz legnagyobb tömegét az óceánok képviselik. Az óceánok adott kényszerhez tehetetlenségüknél fogva nagyon lassan (évtizedek, évszázadok alatt) alkalmazkodnak. A jégtakaró (a krioszféra) két folyamatban is nagyon fontos szerepet játszik: világos színe következtében a napsugárzás jelentős részét visszaveri, illetve a benne raktározott édesvíznek köszönhetően kulcsszerepet tölt be az óceáni cirkulációs rendszer (az ún. termohalin cirkuláció) vezérlésében. A kontinentális felszín szintén visszaveri a napsugárzás bizonyos hányadát, illetve áramlásmódosító hatása is van. Az élővilág (a bioszféra) részei a növényzet, az állatvilág és az ember, de a dinamikus modellalkotás során leginkább csak a növényzet legfontosabb folyamatait (pl. a fotoszintézist) veszik figyelembe. A fentiekben röviden bemutatott éghajlati rendszer egyes komponensei bonyolult nem-lineáris kölcsönhatásokban állnak egymással. Működnek például olyan, ún. visszacsatolások, amikor adott hatás eredménye – gerjesztő vagy csillapító módon – visszahat a kiváltó hatásra. (Ilyen gerjesztő visszacsatolásra példa a hőmérséklet, a jég és az albedó kapcsolata: ha az átlaghőmérséklet emelkedik, akkor a jégtakaró olvadásnak indul. Az olvadás következtében csökkenő világos felszín már kevesebb napsugárzást ver vissza. Emiatt több napsugárzás jut le a felszínre, tovább emelve a felszínközeli átlaghőmérsékletet.)

Az éghajlati rendszer többi komponensének folyamatait a légkörihez hasonló megmaradási törvények kormányozzák, s működésük tanulmányozására ugyanúgy a numerikus modellezés eszköztára szolgáltat objektív módszert, mint az időjárás előrejelzése esetében. Az összetevők fizikai folyamatainak leírására, a komponensek közötti bonyolult kölcsönhatások és visszacsatolások jellemzésére az ún. kapcsolt globális modellek képesek, melyek a komplex rendszer egészét együttesen tekintik, s ezáltal leírják az éghajlati rendszer válaszát egy feltételezett jövőbeli kényszerre. Ezek a modellek tehát több modellkomponensből állnak – leggyakrabban légköri, felszíni és óceáni modellekből –, melyek mindegyike az éghajlati rendszer adott elemére érvényes megmaradási egyenleteket oldja meg.

A légköri modellek sokszínűségéről már képet kaphattunk a fejezet előző részeiben. Az óceáni modellek viszont légköri társaiktól eltérően sok hasonlóságot mutatnak egymással. A modellek az eredeti primitív egyenletrendszer megoldásán alapszanak, a függőleges mozgásegyenletnél a hidrosztatikus, a sűrűségre vonatkozóan pedig a Boussinesq-közelítést használják. Minden óceáni modell rácsponti modell, azaz a horizontális térbeli differenciál-operátorokat véges különbségek formájában írja fel, s a modellek felbontása általában meglehetősen durva: 100-300 km. A vertikális irányban definiált koordináta-rendszer a leggyakrabban hagyományos felszínkövető rendszer, vagy izopiknikus (azonos sűrűségű) felületek által kijelölt koordináta-rendszer. A felső határfeltételeket a momentum, a látens és szenzibilis hő, valamint a csapadék fluxusai jelentik. Az óceáni modellek között a legnagyobb különbség a fizikai parametrizációs csomagokban található – leginkább a horizontális és vertikális diffúzió, valamint a keveredés leírásánál.

A modellszimulációkban a természetes éghajlatalakító folyamatok mellett figyelembe veszik az emberi tevékenység hatását is. Mivel ennek alakulását nem ismerjük egy évszázadra előre, ezért különböző hipotéziseket, ún. forgatókönyveket (szcenáriókat) állítanak fel, amelyek az antropogén tevékenység eltérő jövőbeli fejlődési lehetőségeit jelenítik meg. Az emberi hatást szén-dioxid koncentráció formájában számszerűsítik a modellek számára, azaz az egyes szcenáriók a légköri szén-dioxid koncentráció különböző fejlődési menetét írják le (figyelembe veszik a többi üvegházgáz koncentráció-változását is, de ezeket is szén-dioxid egyenértékben fejezik ki). Az így meghatározott ekvivalens szén-dioxid koncentráció-változása a következő évszázadra még a legoptimistább esetben is egy szigorúan monoton növekvő trendet követ (II.27. ábra). A forgatókönyveket rendszeresen felülvizsgálják, s az újabb mérési eredmények és tapasztalatok birtokában időről időre frissítik őket.

II.6.2. Regionális alkalmazások

Napjainkra a nagy klímakutató központokban fejlesztett kapcsolt globális éghajlati modellek tudományos és technikai kidolgozottsága elérte azt a szintet, hogy ezek a modellek már képesek megbízhatóan leírni az éghajlati rendszer elemeinek viselkedését (a közöttük lévő összetett kölcsönhatásokkal együtt), továbbá jól használhatók az éghajlatváltozás planetáris jellemzőinek vizsgálatára. Komplexitásuk azonban a jelenlegi számítógépes kapacitás teljes kihasználásával sem teszi lehetővé azt, hogy kizárólagos alkalmazásukkal az éghajlatváltozás regionális vonatkozásairól pontos információhoz jussunk (térbeli felbontásuk például még ma sem haladja meg a 100 km-t). Pedig a hatásokra való felkészülés szempontjából jóval fontosabb ezek ismerete, mert a regionális változások akár ellentétesek is lehetnek a globális tendenciákkal (jó példa erre a csapadék változása). A részletek feltárására ezért ún. regionalizációs (leskálázási) módszerekkel élünk, amelyek segítségével az érdeklődésünkre számot tartó területen pontosíthatjuk a nagyskálájú globális információkat. A globális információk regionális finomítására három módszer ismeretes:

  1. A legkézenfekvőbb lehetőség a nagy- vagy változó felbontású globális modellek alkalmazása. Ebben az esetben általában már csak az éghajlati rendszer központi elemének, a légkörnek a viselkedését tanulmányozzák, s a többi komponensre (például az óceánra) vonatkozó kényszereket egy durvább felbontású globális modell mezőinek felhasználásával veszik figyelembe. A változó felbontású modellek esetében a légköri modell felbontását kizárólag azon a területen növelik, amelynek éghajlati viszonyai érdekesek az adott vizsgálat szempontjából. Ezekkel a modellekkel tehát lehetséges marad a komplex rendszer globális kezelése, mindazonáltal számítógépes futtatásuk még így is rendkívül költséges, ezért alkalmazásukra továbbra is csak a legnagyobb kutató-központok vállalkozhatnak.

  2. A statisztikai leskálázás a fenti módszernél jóval kevesebb számítást igényel; lényege, hogy az éghajlat múltra vonatkozó globális és regionális jellemzői között statisztikai kapcsolatot állítunk fel, majd ezt a relációt alkalmazzuk a globális modellek által szolgáltatott jövőbeli eredményekre. A múltbeli globális viszonyokról a globális éghajlati modellek, a regionális jellemzőkről pedig a mérések szolgáltatnak információt, közöttük állítják fel tehát a kapcsolatot. A módszer gyengesége, hogy alapfeltevése, miszerint a múltbeli statisztikai kapcsolatok érvényesek maradnak a jövőben is, nem ellenőrizhető, továbbá egy változó globális éghajlatot leíró rendszerben nem is tartható, mivel nem képes figyelembe venni azokat a nem-lineáris visszacsatolási mechanizmusokat, amelyek az éghajlati rendszert globális és regionális szinten is átszövik.

  3. A regionális éghajlati modellek alkalmazása során olyan korlátos tartományú modelleket futtatunk, amelyek nem az egész Föld, hanem egy kiválasztott terület folyamatait jellemzik a globális modellekhez hasonló, fizikailag megalapozott módon. Ezek a modellek tehát kisebb területet fednek le, mint globális társaik, így kisebb számítógépes kapacitással és finomabb felbontáson futtathatók, aminek köszönhetőn kisebb országok kutató-központjai is vállalkozhatnak alkalmazásukra. A finomabb felbontás lehetővé teszi a felszíni, és azon kisskálájú folyamatok pontosabb leírását, amelyek lényeges szerepet játszanak a regionális éghajlati viszonyok alakításában.

A következőkben a regionális éghajlati modellezésről ejtünk szót, mert ez (a statisztikai leskálázással szemben) fizikai alapokon nyugvó eljárás, aminek alkalmazására Magyarországon is lehetőség nyílik. (Ma Magyarországon az ALADIN-Climate, a PRECIS, a RegCM és a REMO regionális klímamodelleket alkalmazzuk.) Ahogyan a fejezet többi részében láttuk, a korlátos tartományú modelleket néhány évtizede már eredményesen alkalmazzák a légkör viselkedésének rövidtávú előrejelzésére. Ebben a globális időjárás-előrejelző modelleknek is fontos szerep jut: az egész Földet átfogó, nagyskálájú folyamatok ugyanis a korlátos tartományú modellekben közvetett módon, tipikusan egy globális modell előrejelzésein keresztül (azaz a tartomány oldalsó határán peremfeltételként) kerülnek figyelembevételre és kényszerként fejtik ki hatásukat a regionális eredményekre. Az elmúlt közel negyed évszázad kutatási eredményei (Giorgi és Bates, 1989) azt bizonyították, hogy a korlátos tartományú modellek alkalmazása – bizonyos módosításokat követően és a megfelelő peremfeltételek beépítésével – az éghajlati skálára is kiterjeszthető.

A rövidtávú modellek átalakítása regionális klímamodellekké elsősorban a modellek fizikai parametrizációs eljárásainak módosítását követeli meg, mivel az éghajlati skálán egészen más fizikai folyamatok dominánsak, mint a néhány napos időskálán. A regionális éghajlati modellekben nagyobb hangsúlyt fektetnek például a folyamatokat vezérlő sugárzás-átvitel parametrizációjára, a lassan változó alsó határfeltételt biztosító felszíni és talajbeli folyamatok jellemzésére. Ugyanakkor már (10-25 km-es) felbontásukból adódóan is egyszerűbb sémákat használnak a csapadékképződéssel és a felhőzettel kapcsolatos kölcsönhatások leírására. A hosszútávú projekciók készítésénél az oldalsó peremfeltételeken kívül még egy további igen fontos nagyskálájú tényezővel kell számolni, amelynek rövidtávon nincs érzékelhető hatása: az emberi tevékenység hatásával. Ezt azonban csak a globális modellek képesek közvetlenül (a fent említett forgatókönyvek segítségével) figyelembe venni, a regionális modellek tehát a kényszerre adott globális „választ” skálázzák le és egészítik ki új, lokális részletekkel a kiválasztott régióra.

II.6.3. Az éghajlati szimulációk bizonytalanságai

A jövőre vonatkozó globális és regionális éghajlati szimulációk többféle bizonytalanságot hordoznak magukban, melyek nemcsak jellegükben eltérők, de más-más időskálákon is fejtik ki hatásukat. Ezeknek a számbavétele ugyanolyan fontos, mint a közép-, a rövid-, vagy az ultra-rövidtávú esetben annak érdekében, hogy számszerűsíteni tudjuk őket. Az alábbiakban sorra vesszük, miből erednek az éghajlati szimulációk bizonytalanságai.

Az éghajlati rendszer fejlődésének leírása során már az éghajlatváltozás fogalmának definiálása sem egyszerű. Az éghajlati rendszernek ugyanis egyik fontos jellemzője, hogy minden külső kényszer nélkül időről időre „kilendül” az átlagostól jelentősen eltérő egyik vagy másik irányba, és akár hosszabb ideig is ebben az új állapotban marad. (Szigorú értelemben az éghajlati rendszernek nincs „átlagos”, egyensúlyi állapota, mert folyamatosan igazodik az őt érő hatásokhoz. Ez az alkalmazkodás azonban sokkal lassabb, mint a kényszerfeltételek változása, emiatt az éghajlati rendszer soha nincsen egyensúlyban, hanem mindig újabb egyensúlyi állapot felé tart.) Ezt a változékonyságot tapasztaljuk például akkor, amikor egy csapadék szempontjából rendkívülinek nem tekinthető időszakot néhány, a szokásosnál jóval szárazabb vagy nedvesebb év sorozata követ, de természetesen hosszabb, évszázados-évezredes időskálán is találunk erre példát (Götz, 2005). Ez tehát az éghajlati rendszer természetes, belső tulajdonsága (szabad belső változékonyságának is nevezzük), ezért mind a méréseken, mind a modellszimulációkon alapuló vizsgálatokban fontos elkülönítenünk az éghajlat „igazi”, tendenciózus változásától.

Az éghajlatra hatással bíró külső kényszerek egyik legbizonytalanabb eleme az emberi tevékenység, mégpedig azért, mert ennek a XXI. században való alakulásáról nincs egyértelmű jövőképünk, csupán különböző (optimista, pesszimista, átlagos) feltételezéseink vannak (II.27. ábra). Az egyes lehetőségeket a globális éghajlati modellek számára külső kényszerként számszerűsítik, s a globális modell az éghajlati rendszer egészének válaszát szimulálja a feltételezett külső kényszerre. (Tehát az emberi tevékenység változása példa az olyan kényszerre, melynek hatását éghajlati modellek segítségével tudjuk vizsgálni és éppen ez történik napjaink gyakorlati klímamodellezési tevékenysége során.) Az elmúlt évtized tapasztalatai az emberi tevékenység alakulásáról szükségessé tették a jelenleg használatban lévő ún. SRES (Special Report on Emissions Scenarios; Nakicenovic et al., 2000) szcenáriók felülvizsgálatát, s a fejlődési irányhoz és ütemhez jobban illeszkedő új forgatókönyvek kidolgozását. Az IPCC ötödik helyzetértékelő jelentését megalapozó újabb globális modellfuttatások során tehát ezek helyett már az ún. stabilizációs (RCP – Representative Concentration Pathways; Moss et al., 2010) szcenáriókat alkalmazzák, melyeket a 2100-ra feltételezett sugárzási kényszerrel jellemeznek. A forgatókönyveken alapuló éghajlati szimulációkat éppen a külső kényszer hipotetikus volta miatt nem előrejelzéseknek, hanem projekcióknak, másodfajú prognózisoknak nevezzük. A kibocsátási szcenáriók bizonytalansága elsősorban a hőmérséklet esetében és hosszú távon, inkább az évszázad második felében érezteti hatását. Ezért a következő néhány évtized változásainak leírásánál gyakorlatilag nincs jelentősége a forgatókönyv-választásnak, azaz hogy milyen feltételezést teszünk az emberi tevékenység alakulására (II.28. ábra).

II.27. ábra. A globális emisszió legfontosabb forgatókönyv-családjának szén-dioxid egyenértékben kifejezett kibocsátási (bal) és koncentrációs (jobb) mutatói a XXI. századra (Nakicenovic et al., 2000).

Ahogy erre már utaltunk, az éghajlati rendszer leírására alkalmazott numerikus modellek a rövidtávú modellekhez hasonlóan közelítő módszerekkel oldják meg az egyenleteket: a diszkretizált egyenletek integrálását több időlépésben végzik el, és az egyenletrendszerben explicit módon le nem írt folyamatok hatását fizikai parametrizációk segítségével veszik figyelembe. Fizikai parametrizációt alapvetően két esetben alkalmazunk: ha a modell rácstávolságánál kisebb skálájú folyamatot akarunk figyelembe venni, illetve ha olyan folyamatot szeretnénk leírni, amelyet bonyolultságánál fogva csak egyszerűsített leírásmóddal tudunk beépíteni a modellbe (ld a II.4. fejezetet). Az utóbbi kategóriába tartoznak azok a fizikai folyamatok is, amelyeket még napjainkra sem sikerült teljes alapossággal megismerni. Például ma is az egyik legtöbb nyitott kérdést tartogató kutatási terület, hogyan módosítják az éghajlati rendszerben végbemenő változások a felhőzeti viszonyokat, illetve hogyan hatnak a felhőzet folyamatai vissza az éghajlati rendszerre. Az újonnan elért kutatási eredményeket folyamatosan beépítik a modellekbe, mindazonáltal továbbra is számos olyan terület van, ahol nagy a bizonytalanság. Amellett, hogy a parametrizációs eljárások közelítő jellegűek, gyakran ugyanannak a folyamatnak a leírására is többféle séma létezik, s az egyes modellek merőben különböző módszereket alkalmaznak. A legfontosabb, parametrizációkon keresztül megjelenő bizonytalanságok a csapadékképződéssel kapcsolatosak, így a csapadékszimulációk nagyfokú bizonytalansága elsősorban a modellek fejlesztése által csökkenthető (II.28. ábra).

A regionális modellezés esetében a bizonytalanság lényeges összetevője, hogy hogyan írjuk le a regionális klímamodellek számára azokat a nagyskálájú információkat, melyek adott térség éghajlatában szerepet játszanak. Ez globális modelleken keresztül történik úgy, hogy a globális modellek eredményeit határfeltételekként vesszük figyelembe a regionális modellkísérletekben. Ugyan minden egyes globális modell az éghajlati rendszer viselkedését hivatott szimulálni, mégis (a fentiek alapján) a fizikai folyamatok leírása különböző módon történik az egyes modellekben. Ez a globális eredményekben eltérésekhez vezethet, amelyek a regionális leskálázás során tovább nőnek. A peremfeltételek hatása mellett a regionális klímamodell-eredmények nagy érzékenységet mutatnak a numerikus modellszimulációk beállításaira is, azaz hogy milyen területen, milyen felszíni jellemzőkkel és felbontással hajtják végre a kísérleteket.

II.28. ábra. A globális éghajlati modellszimulációkat jellemző három bizonytalansági tényező (narancs: belső változékonyság, kék: modellek eltéréseiből származó bizonytalanság, zöld: forgatókönyv-választásból eredő bizonytalanság) hozzájárulása (%-ban) a teljes bizonytalansághoz a 2000–2100 időszak során, az európai éves átlaghőmérséklet és csapadékösszeg projekciói esetében (Hawkins és Sutton, 2009, 2011).

II.6.4. Az éghajlati modellek alkalmazása

A regionális éghajlati projekciók készítése előtt elengedhetetlen annak feltérképezése, hogy az adott modell hogyan képes jellemezni egy olyan időszakot, amelyről már kielégítő pontosságú ismeretekkel rendelkezünk. Ennek azért van jelentősége, mert ezáltal képet alkothatunk a modell gyengeségeiről, valamint az eredmények alapján kitűzhetők a szükséges modellfejlesztés irányai. Tehát a modelleket természetszerűen először a múltra vonatkozóan tesztelik: azaz múltbeli időszakokra futtatják őket, majd a kapott eredményeket összevetik megfigyelési adatsorokkal. Itt jegyezzük meg, hogy az éghajlati modellek fejlesztése a speciális, hosszútávú alkalmazhatóság igénye miatt korántsem egyszerű, mert semmi biztosíték nincs arra, hogy egy, a múlt éghajlatát megbízhatóan jellemző modell hasonló minőségű projekciókat ad a változó jövőbeli éghajlat leírására.

A teszteléshez elsőként olyan regionális modellkísérleteket hajtunk végre, melyekben a határfeltételeket ún. re-analízisek biztosítják. Ma több re-analízis adatbázis áll rendelkezésünkre (pl. ERA-40; Uppala et al., 2005), amelyeket a múltbeli időpontokra vonatkozó rövidtávú előrejelzések és a múltra rendelkezésre álló lehető legtöbb megfigyelési információ (adatasszimilációs módszerekkel történő) ötvözésével állítottak elő. Az ilyen típusú modellkísérletek segítségével célzottan a regionális modell hibáit tudjuk számszerűsíteni, hiszen a méréseken alapuló peremfeltételek elméletileg nem hoznak hibát a szimulációba. Ezeket olyan szimulációk követik, amelyekben a nagyskálájú kényszereket már globális általános cirkulációs modellek eredményei írják le. A múltra vonatkozóan így előállított eredményeket ebben az esetben is összehasonlítjuk megfigyelési adatokkal, s mivel a regionális modellek mellett a globális modellek is hibával terheltek, ezért a kiértékelés ezek együttes hibájáról ad képet. Figyelembe véve, hogy a jövőre vonatkozóan kizárólag a globális modellek eredményeit tudjuk határfeltételként alkalmazni, ezért a jövőbeli projekciók bizonytalanságainak csökkentése és a fejlesztés összetett feladat, mert a regionális és a globális modellek párhuzamos fejlesztését igényli.

Alapvető különbség az időjárási és az éghajlati előrejelzések között, hogy míg az előbbi esetben megköveteljük, hogy a modell a lényeges időjárási eseményeket mind térben, mind időben a lehető legpontosabban tükrözze vissza, addig az éghajlati modellek esetében ez nem reális elvárás. A légköri rendszer jövőbeli állapotát egy rövid időtáv során alapvetően a kiindulási értékek határozzák meg, és bár a kezdeti feltételek meghatározása a mai modern adatasszimilációs technikákkal már viszonylag nagy pontossággal lehetséges, a teljes pontosság soha nem érhető el (s ennek oka nem csak a modellek közelítő jellege), ami az időjárási események maximálisan néhány napos-hetes előrejelezhetőségét teszi lehetővé. Éghajlati skálán ugyan a kezdeti értékek hamar elvesztik hatásukat, és a korlátos tartományra vonatkozó előrejelzési feladat egy határérték-problémává alakul, de mivel a peremfeltételeket globális modellek előrejelzései biztosítják a regionális modell számára a teljes időtáv során, ezért a tökéletes regionális eredményekhez perfekt globális modellekre lenne szükségünk. Tehát a klasszikus értelemben vett „hosszútávú előrejelezhetőség” az éghajlati modellekkel sem valósítható meg. A globális kapcsolt modellek azonban képesek leírni azokat a hosszú időskálájú – óceáni, krioszférikus, bioszférikus és egyéb – folyamatokat és kölcsönhatásokat, amelyek az egész Föld cirkulációjára és éghajlatára lassú kényszerítő hatással bírnak, és ezáltal segítségükkel meghatározhatók az éghajlati rendszer viselkedésének aszimptotikus jellemzői.

Tehát az éghajlati rendszer leírására alkalmazott hosszabb időskálán a klímamodellek eredményeit mint statisztikai sokaságot kell tekintenünk, ahol nincs jelentősége annak, hogy adott előrejelzés melyik konkrét időpontra vonatkozik, s a modellek megbízhatóságát aszerint osztályozzuk, hogy a kiválasztott időszak átlagos éghajlati viszonyait milyen pontossággal képesek visszatükrözni. Ehhez persze a vizsgált időszak hosszának megválasztása is lényeges. A Meteorológiai Világszervezet ajánlása szerint az éghajlat csak hosszabb, több évtizedes időskálán értelmezhető, ezért a modellek eredményeit általában 30-éves időszakokra vizsgáljuk. Mindez természetesen a hagyományos kiértékelési módszerek újraértelmezését is szükségessé teszi: az éghajlati szimulációk esetében – ellentétben a rövidtávú előrejelzésekkel – nem az egyes meteorológiai változók pillanatnyi értékeit hasonlítjuk össze a megfigyelésekkel, hanem hosszú időszakokra számított éves vagy évszakos várható értéket, szórást, sűrűségfüggvényt és egyéb statisztikai jellemzőket vizsgálunk. A validációhoz a technikailag egyszerűbb összehasonlítás érdekében általában olyan mérési adatbázisokat használnak, melyeket többnyire meteorológiai interpolációs eljárásokkal a felszíni állomási adatsorok felhasználásával állítanak elő. (Ilyen például az európai mérési adatokra támaszkodó E-OBS rácsponti adatbázis; Haylock et al., 2008; vagy a Kárpát-medencére rendelkezésre álló megfigyelési információk összegyűjtésével, homogenizálásával és interpolációjával előállított CARPATCLIM adatbázis; Lakatos et al., 2013).

A modellek a valós folyamatokat közelítések útján írják le, ezért az eredmények szükségszerűen kisebb-nagyobb hibával terheltek. A validációs vizsgálatok során feltárt modellgyengeségek elfogadható mértékűre csökkentéséhez is több évtizedes kutató-fejlesztői munka szükséges. A szisztematikus hibák kiküszöbölése érdekében ezért a jövőbeli eredményeket nem önmagukban, hanem a modellek saját referencia-időszakához viszonyítva értelmezzük – tehát változásokat adunk meg (noha a modellek hibája nem feltétlenül lesz időben állandó). A SRES forgatókönyvekkel készített modellszimulációk eredményeinek kiértékelésénél olyan referencia-időszakot van értelme választanunk, amely legfeljebb 2000-ig tart (pl. 1961–1990, 1971–2000), mert utána a szimuláció már csak projekcióként értelmezhető. Ugyanis a modellekben az emberi tevékenység figyelembevétele technikailag úgy történik, hogy a modellszimulációk 2000-ig tartó szakaszában a mért szén-dioxid koncentráció értékeket építik be, azon túl pedig az említett hipotetikus forgatókönyvet tekintik. A legtöbb klímamodellezéssel foglalkozó szakember általában az 1961–1990 időszakot veszi alapul, mert a modell így mutat megfelelően szignifikáns, nagy változási jelet a XXI. századra vonatkozóan. Ugyanakkor ennek a régebbi referenciának a használata a jelenhez képest némileg eltérő változást mutathat. (Említettük, hogy a modelleredményekben fontos elkülöníteni a valós változást az éghajlat természetes változékonyságától. Ennek eszköze a szignifikancia-teszt, amikor a mért vagy a szimulált idősoron olyan statisztikai vizsgálatot – például t-próbát – hajtunk végre, mely megmutatja, hogy a kapott változásérték miként viszonyul az adatsor szórásához – azaz az éghajlatváltozási jel a „zajhoz”.)

II.6.5. Az éghajlati szimulációk eredményeinek felhasználása

A jövőbeli tendenciák megismerésére vonatkozó várakozások az elmúlt években egyre sürgetőbbek lettek, és ennek kapcsán szembe kellett nézni azzal a kérdéssel, hogyan lehet a projekciókban jelenlévő bizonytalanságot úgy számszerűsíteni, hogy azok a gyakorlati igényeket is kielégítsék. Minden egyes forgatókönyv figyelembevételére és minden modell adaptálására még a komolyabb számítógép-parkkal rendelkező, nagyobb intézetekben sincsen elegendő kapacitás. Ezért nagy jelentőséggel bírnak azok a nemzetközi projektek, amelyek keretében a résztvevő országok intézményei közösen valósítják meg, s értékelik ki a modellprojekciókat (természetesen továbbra is szem előtt tartva a validáció és a modellfejlesztések már említett szükségességét). A PRUDENCE (Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects; Christensen et al., 2007) és az ENSEMBLES (van der Linden és Mitchell, 2009) a legfontosabb olyan európai projektek, amelyek célkitűzése a projekciók bizonytalanságának alapos elemzése volt. Ezt több regionális és globális klímamodell futtatásával, különböző kibocsátási forgatókönyvek figyelembevételével valósították meg.

Az elmúlt évtizedben hazánk már nemcsak felhasználja a különböző éghajlati központok és modellezési együttműködések eredményeit, de több európai projektben való részvételével bekapcsolódott a regionális klímamodellezés nemzetközi fejlesztési hálózatába. Az Országos Meteorológiai Szolgálatnál és az Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszékén több regionális klímamodell hazai adaptálására is sor került, amelyek segítségével lehetőségünk nyílik reális becslést adni a Kárpát-medencében az elkövetkezendő néhány évtizedben várható éghajlatváltozás tendenciáira (Horányi et al., 2011).

Az éghajlati modellek az éghajlatváltozás meteorológiai vonatkozásairól nyújtanak információt, az alkalmazkodás szempontjából viszont sokkal fontosabb ezek társadalmi, gazdasági, ökológiai és egyéb hatásainak vizsgálata. Elemzésükhöz objektív hatásvizsgálatok szükségesek, amihez a klímamodellek számszerű adatai tudnak kiindulást nyújtani. A hatásvizsgálatok nemzetközileg elfogadott módszertana (II.29. ábra) az alábbiakban foglalható össze röviden:

  • A klímaváltozás hatásaira való felkészülés előkészítéséhez kulcsfontosságú a változások irányának és várható mértékének ismerete, azaz mindenféle adaptáció kiindulásául az ezt megalapozó számszerű meteorológiai információknak kell szolgálnia. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy számszerű éghajlati modellek segítségével szimulációkat végzünk a jövőbeli tendenciák megismerésére.

  • Az éghajlati szimulációk számos bizonytalansággal terheltek, ezért a meteorológiai adatokra épülő objektív hatásvizsgálatokat a bizonytalanságok valószínűségi alapú figyelembevételével kell elvégezni. A regionális éghajlati modellek eredményei már tartalmazzák az emberi tevékenység társadalmi–gazdasági összetevőinek globális szintű bizonytalanságát, és az erre adott éghajlati válasz regionális szintű klimatikus-meteorológiai bizonytalanságát. Az éghajlatváltozási hatásvizsgálatok végrehajtása során ezek mellett figyelembe kell venni a hatásvizsgálati és az (alábbi pontban szereplő) utó-feldolgozási módszerek bizonytalanságait is.

  • Az éghajlati modellek nyers outputjai gyakran nem rendelkeznek azzal a térbeli részletességgel, illetve közvetlenül nem tartalmazzák azokat a változókat, amelyek a hatásvizsgálatok elvégzéséhez szükségesek. Emiatt olyan speciális, fizikai alapokon nyugvó dinamikai vagy statisztikai leskálázási módszerekre van szükség, melyek kapcsolatot teremtenek a speciális igények és a nyers modelleredmények között.

  • Az éghajlatváltozás hatásainak kutatása tehát a fenti számszerű, valószínűségi adatokra támaszkodik, és a hatásvizsgálatok szintén valószínűségi jellegű eredményebeépítésre kerül a különböző döntéshozatali folyamatokba. A fenti módszertant követve a döntéshozatal mindvégig objektív, tudományos eredményekkel igazolható mechanizmus marad.

    II.29. ábra. Az éghajlatváltozási hatások objektív leírásának módszertana.