6. fejezet - Regionális éghajlatmodellezés, a modellszimulációk validációja

Tartalom

6.1. Dinamikai leskálázás módszerei és korlátai
6.2. Alkalmazott regionális éghajlati modellek és validációjuk
6.2.1. Az ENSEMBLES keretében vizsgált RCM-ek
6.2.2. Az ENSEMBLES szimulációk validációja a Kárpát-medence térségére
6.2.3. A PRECIS modell
6.2.4. A PRECIS szimuláció validációja
Összefoglaló ellenőrző kérdések

Mint ahogy azt a 4. fejezetben láttuk, a globális éghajlati rendszer leírására elsődlegesen az AOGCM típusú modellek alkalmasak. Ez a közelítés képes az általános cirkulációt és annak természetes és kényszerített változásait, valamint a különböző külső és belső kényszerek hatására bekövetkező klímaváltozásokat leírni.

Az elmúlt évszázadra vonatkozó modellfuttatásokból következtethetünk a múltban lezajlott éghajlatváltozások okaira, s ezen információkat felhasználhatjuk a jövőre vonatkozó éghajlati becslésekhez (Stott et al., 2006). Az ensemble módszer alkalmazása, azaz a nagyszámú AOGCM-futtatások eredményeinek elemzése lehetővé teszi a jövőre vonatkozó éghajlati becslések bizonytalanságának számszerűsítését. A jelenlegi AOGCM-ek tipikus térbeli felbontása 125 km és 400 km közötti. Ha ennél finomabb térbeli felbontással szeretnénk éghajlati becsléseket készíteni, akkor ún. leskálázásra (downscaling) van szükség. Ez a leskálázás alapvetően kétféle módszerrel történhet: dinamikus vagy statisztikus eljárással.

A dinamikus leskálázás során finom-felbontású klímamodelleket (legtöbbször regionális éghajlati modelleket, RCM-eket) használunk kisebb térségekre (kontinentális vagy annál is kisebb régiókra), melyekhez a szükséges határfeltételeket az AOGCM-ek szolgáltatják. Ezek az RCM-ek lehetővé teszik a felszíni domborzat pontosabb reprezentációját (6.1. ábra) és a mezoskálájú nem-lineáris hatások figyelembe vételét. Az RCM-ek alkalmazásának korlátja a nagy számítástechnikai kapacitás igény, valamint hogy olyan parametrizációs sémákat kell használni, melyeket elsősorban időjáráselőrejelző modellekhez fejlesztettek ki.

A globális és a regionális klímamodellek tipikus domborzati képénk és horizontális felbontásának összehasonlítása

6.1. ábra. A globális és a regionális klímamodellek tipikus domborzati képe, horizontális felbontása.

Az empirikus leskálázás során olyan statisztikus összefüggéseket használunk fel, melyek meghatározása az észlelt adatsorok alapján történt. Ez ugyan kevés számítástechnikai kapacitást igényel, de ehhez a közelítéshez nagy mennyiségű, jó minőségű hosszú mért adatsorokra van szükség, melyek sokszor nem állnak rendelkezésre. A módszer legnagyobb hátránya az a feltételezés, hogy a múltban érvényes statisztikai összefüggések változatlanok maradnak a jövőben esetlegesen változó klíma esetén is.

Ebben a fejezetben a dinamikus leskálázás lehetőségeit tekintjük át.

6.1. Dinamikai leskálázás módszerei és korlátai

A dinamikus (numerikus alapú) leskálázáshoz három fő módszert alkalmazhatunk:

  • korlátos tartományú modelleket, vagy más néven regionális éghajlati modelleket (jelölésük RCM), melyek kifejlesztése Filippo Giorgi és munkatársai nevéhez fűződik (Giorgi és Mearns, 1991, 1999; McGregor, 1997)

  • változó rácsfelbontású modelleket (Déqué és Piedelievre, 1995)

  • egyenletesen finom felbontású légköri GCM-eket, melyeket gyakran csak kiválasztott időszeletekre futtatnak a rendkívül nagy számítás igény miatt (May és Roeckner, 2001; Coppola és Giorgi, 2005).

Mindhárom módszer tartalmaz szárazföldi almodult, viszont a kényszerfeltételek közül a tengerfelszín-hőmérsékletet és a tengeri jég kiterjedését mérési adatokból vagy a meghajtó AOGCM segítségével határozzák meg.

Az RCM-ek csak a teljes Föld egy részére vonatkoznak, tipikusan egy kontinensre vagy annál is kisebb területre. Ebből adódik, hogy futtatásukhoz szükség van határfeltételek megadására. A határfeltételek származhatnak reanalízis mezőkből (például az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ által összeállított ECMWF ERA-40 adatbázisból), vagy globális szimulációkból. A reanalízis adatokkal és a GCM-outputokkal meghajtott párhuzamos RCM-futtatások alapján lehetséges a GCM-ből származó átvett hibák és az RCM saját hibáinak elkülönítése. Lehetőség van arra is, hogy az RCM-ek többszörös beágyazásával fokozatosan finomítsuk a felbontást a leskálázás során (pl.: Duffy et al., 2003). Az RCM-ek alkalmazásakor ügyelnünk kell arra, hogy az integrálást a célterületnél jelentősen nagyobb térségre végezzük el. Erre azért van szükség, mert az integrálási tartomány szélén a határfeltételekből adódóan az itt kapott értékek erősen torzultak. Természetesen az elemzések során e tartományba eső szimulált értékeket nem vehetjük figyelembe.

A GCM és az átlala meghajtott RCM eredmények összehasonlítására a 6.2. ábrán példaként az angliai Hadley Központ által közreadott összehasonlító elemzést mutatjuk be a 2071–2100 nyári időszakára, mely a hőmérséklet megváltozását becsli. A Földközi-tenger térségére vonatkozó becslés az A2 emisszió szcenáriót (Nakicenovic és Swart, 2000) veszi figyelembe, s a referencia időszak: 1961–1990. A térképek északi részén jól kivehető a Kárpát-medence, s az azt lefedő 2, illetve közel 70 rácspont. Amint az ábra is mutatja, a globális modell nem képes sem az orografikus, sem a felszíntípusbeli különbségek követésére (pl. a hegységek magassági tagolódása, vagy a tengerek, szigetek, szárazföldek eltérő felszínformái), tehát a GCM eredményekből levonható következtetések nagyon korlátozottak.

Globális és regionális éghajlati modellek eltérő rácsfelbontásának bemutatása a Földközi-tenger térségére vonatkozóan az 1961 és 1990 közötti referencia időszakhoz képest a 2071 és 2100 közötti időszakra becsült hőmérsékletváltozások az A2 emisszió-szcenáriót feltételezve

6.2. ábra. Globális és regionális éghajlati modellek eltérő rácsfelbontásának következményeképpen az Európára, a nyári időszakra vonatkozó, 2071–2100-ra becsült hőmérsékletváltozások az A2 emisszió-szcenáriót feltételezve, referencia időszak: 1961–1990 (Jones et al., 2004 nyomán)

A csapadék szimulációjakor még nagyobb eltéréseket találhatunk a GCM-eredmények és a megfigyelések között, különösen a nagy mennyiségű csapadékkal járó eseményeket vizsgálva (6.3. ábra). Minél nagyobb a lehullott csapadék, a GCM szimulációi annál kevésbé egyeznek a mért értékekkel, viszont a regionális modellek esetén jó egyezést találunk. A regionális éghajlati modellek megbízható fizikai tartalommal, nagy területi felbontással rendelkeznek, de a Földnek csak egy kisebb korlátos tartományán vannak értelmezve.

Az Alpok térségére az 1961 és 1990 közötti időszakra szimulált csapadékvalószínűségek összehasonlítása a mérésekkel a Hadley-központ globális és regionális skálájú klímamodell-eredményeinek felhasználásával

6.3. ábra. Az Alpok térségére szimulált csapadékvalószínűségek összehasonlítása a mérésekkel a Hadley-központ globális és regionális skálájú klímamodellei felhasználásával, 1961–1990 időszakra (UK MetOffice nyomán)

A változó felbontású modellek olyan globális légköri modellek, amelyeknél a térbeli felbontás nem egységes: a kiemelt fontosságú területen vagy esetleg több területen is a felbontás finomabb. Szélsőséges esetben mindenütt egyformán finom felbontást alkalmazva kapjuk az egyenletesen finom felbontású légköri GCM-eket. A legfinomabb alkalmazott felbontások néhányszor 10 km-es nagyságrendűek, bár újabban arra is van példa (Hay et al., 2006), hogy 10 km alatti felbontású klímamodellt használnak.

A finomabb felbontású klímamodellek alkalmazása nem minden esetben ad pontosabb eredményeket egy adott térségre. Elsősorban azokban az esetekben várhatunk jelentős javulást a finomabb felbontású modellek alkalmazásától, amikor térben nagyon változékony a csapadék (6.4. ábra). Az erősen tagolt domborzat hatása szintén jobban tud érvényesülni a finomabb térbeli felbontású modellekben. A finomabb térbeli felbontás miatt rövidebb időlépcsőt kell alkalmazni a modellek futtatása során, hogy a numerikus szimuláció stabilitása és pontossága megfelelő maradjon. Mivel az időlépcső finomítása mellett a térbeli felbontás finomítása horizontálisan mindkét irányban történik (a modell vertikális szintjeinek számát nem szokták növelni), ezért a szimuláció számítási idő igénye köbösen növekszik. Így legtöbbször a finom felbontású klímamodellezést csak 20–30 éves időszeletekre végzik (Christensen és Christensen, 2007).

A különböző horizontális felbontású regionális modellekkel becsült csapadékmezők összehasonlítása a megfigyelt évi csapadékösszegekkel

6.4. ábra. A különböző horizontális felbontású regionális modellekkel becsült csapadékmezők összehasonlítása a megfigyelt évi csapadékösszegekkel (Christensen et al., 2005 nyomán).

Abban az esetben, amikor a változó felbontású modellekben a legfinomabb felbontás meghaladja a legdurvább felbontás háromszorosát, akkor a kerekítésekből jelentős hiba adódhat (Qian et al., 1999). Az RCM-eknél az okozhat problémát, ha térbeli felbontásuk több mint egy nagyságrenddel meghaladja a meghajtó határfeltételek felbontását (Denis et al., 2003). Ugyancsak fontos szempont, hogy a meghajtó mezők sorozatának időbeli felbontása 12 óránál finomabb legyen.

A kiválasztott integrálási tartomány mérete befolyásolhatja a regionális modell-eredményeket. Amennyiben a modelltartomány túl nagy, úgy az RCM által leírt áramlási folyamatok túlságosan eltérhetnek a meghajtó adatok által meghatározott nagyskálájú áramlási viszonyoktól (Jones et al., 1995). Ha viszont túl kicsire választjuk az integrálási tartományt, akkor túlhangsúlyozzuk az e térségen belüli dinamikai folyamatok szerepét a mezoskálájú cirkulációhoz, valamint a felszíni kényszerekhez viszonyítva (Seth és Giorgi, 1998).

A leskálázási vizsgálatok során ún. felpörgési időt alkalmazunk annak érdekében, hogy a modell kezdeti feltételeitől független éghajlati viszonyokat kapjunk. A légkörre vonatkozóan ehhez elegendő lenne akár néhány nap is, viszont a talajrétegek hőmérsékleti és nedvességi viszonyai sokkal lassabban reagálnak a külső éghajlati feltételekre, ezért ezekhez hosszabb felpörgési idő szükséges. Az 1–2 méter mélységű talajrétegeket is tartalmazó modellek esetében néhány éves felpörgési időt szükséges alkalmazni (Christensen, 1999), így biztosíthatjuk, hogy a talaj éghajlati viszonyai konzisztensek legyenek a szimulált légköri viszonyokkal.

Habár a GCM-ekhez viszonyítva a leskálázó modell térbeli felbontása jóval finomabb, ennek ellenére bizonyos kis skálájú folyamatok esetén továbbra sem tekinthetünk el a parametrizációk használatától. Parametrizációra főként a határréteg dinamikai folyamatainak leírásához, a felszín-légkör közötti kölcsönhatások figyelembe vételéhez, a sugárzás-átvitel, valamint a felhők mikrofizikájának reprezentálásához van szükség. Ezeken felül a legtöbb regionális szimuláció tartalmazza a konvektív folyamatok parametrizációját is. Az alkalmazott parametrizációs sémák lényegében megegyeznek a GCM-ekben használt parametrizációs formulákkal. A nagyon finom térbeli felbontású modellekben a rácshálózat elemei csupán néhány kilométeres nagyságrendűek. Ekkor a konvekció esetén például nem feltétlenül igaz a parametrizációs séma meghatározása során hallgatólagosan elfogadott valószínűségi feltételezés – mely szerint egy adott rácspont által reprezentált térségben elegendően nagy számú folyamat zajlik le ahhoz, hogy a feltételezett sztochasztikus kapcsolatot érvényesnek tekinthessük (Emanuel, 1994).

A regionális és a globális skálájú modellszimulációk eltérő rácsfelbontása miatt a különböző térskálán megjelenő cirkulációs folyamatokat is másképpen kell reprezentálnunk. Például a gyors, mezoskálájú cirkulációhoz, futóáramlásokhoz kapcsolódó, rácsfelbontás alatti skálán jellemző konvekció vagy a jelentkező felhőfedettség jelentősen eltérhet a GCM-ek esetén jellemző nagyobb skálájú cirkulációs hatásoktól. Ebből adódik, hogy a parametrizációk használatával kapott eredmények pontossága függhet a leírni kívánt térségtől. Például a Grell-féle konvekciós sémában (Grell, 1993) a nagy skálájú troposzférikus kényszerek erősebben jelennek meg, míg a Kain és Fritsch (1993) által kidolgozott parametrizációs sémában inkább a határrétegre jellemző kényszerek érvényesülnek. Így a Grell-séma a nagyskálájú csapadék leírására alkalmas, a Kain-Fritsch-séma pedig a konvektív csapadék leírására. Ezért fordulhat elő esetenként, hogy ugyanarra a térségre vonatkozóan egy GCM-ben és egy RCM-ben a konvekció és a felhők mikrofizikájának leírására más-más parametrizációt használunk. Az érzékenységi vizsgálatok során lehetőség van arra, hogy egy regionális modellel többféle parametrizációt is kipróbáljunk, s kiválasszuk az adott térséghez legmegfelelőbbet.

A regionális skálájú modellezés bármely fenti módszert alkalmazva elsősorban arra hivatott, hogy az adott régió éghajlatában lényeges szerepet játszó folyamatokat leírja, melyeket a GCM-ek nem képesek visszaadni. Ilyen regionális vagy mezoskálájú folyamatok lehetnek például: a trópusi viharok, a hegyvidékek hatása, a futóáramlások, valamint a regionális óceán-szárazföld kölcsönhatások. A szimuláció teljes hosszát és az alkalmazott térbeli felbontást úgy optimalizálhatjuk, hogy egyrészt a szimulációból elegendő időtartam álljon rendelkezésre a megfigyelt éghajlati jelenségek rekonstruálására, másrészt a számításigény ne legyen túlságosan nagy.

A leskálázás során a regionális szimulációkkal lehetőség nyílik arra, hogy olyan jelenségeket is bevonjunk a modellezésbe, melyek a regionális éghajlatváltozást befolyásolják, ugyanakkor a globális szimulációkban nem szerepelnek. Meg kell jegyeznünk, hogy a számítástechnika rohamos fejlődése a jövőben lehetővé teheti a GCM-ek felbontásának további finomítását akár a jelenlegi regionális szimulációk néhányszor 10 km-es felbontásáig.

A finom felbontású regionális modellszimulációk számos mezoskálájú folyamatot képesek leírni, melyek intenzív csapadékképződéshez vezetnek – például az erős konvektív feláramlásokat (Jones et al., 1995), valamint a regionális cirkuláció és a konvekció kölcsönhatását (Anderson et al., 2007). Ennek ellenére a nagyon intenzív, extrém csapadékokat még mindig alulbecslik a regionális modellek, ám a durva felbontású GCM-eknél lényegesen kevésbé (Gutowski et al., 2007). A hőmérséklet vagy a szél extrémumaira szintén jóval pontosabb becslést biztosítanak az RCM-ek a globális modellekhez viszonyítva.

Nemcsak a szélsőséges, hanem az átlagos viszonyokat reprezentáló mezőket is pontosabban írják le a regionális modellek. Giorgi et al. (2001) vizsgálatai megállapítják, hogy a közel 10 km-es rácsfelbontású (azaz 100 km2-es területi elemeket tartalmazó) regionális modellek hőmérsékleti-, illetve csapadékhibái általában 2 °C-nál, illetve 50%-nál nem nagyobbak. A nagy skálájú cirkulációs mezőket mind a GCM-ek, mind az RCM-ek jól reprezentálják a mérsékelt övben és a magas földrajzi szélességeken.

A leskálázási technikák alkalmazásánál lényeges korlátot jelent, hogy a szimulációk eredményei nagyban függnek a különféle forrásokból származó határfeltételektől. Ez mindhárom dinamikus leskálázásra igaz, hiszen mindegyikhez szükséges tengerfelszín-hőmérsékleti adatokat, és tengerjég-adatokat bemeneti mezőként biztosítanunk. Az RCM-ekhez ezeken kívül még oldalsó határfeltételeket is meg kell adnunk. Különösen fontos, hogy ezt figyelembe vegyük a jövőre vonatkozó éghajlati projekcióknál, hiszen itt a különböző meghajtó határfeltételek további bizonytalansággal terhelik a kapott becsléseket.

Különböző GCM-ekkel meghajtott regionális modellbecslés a tengerszinti légnyomási mező, a csapadék, és a szél várható változásának becslésére

6.5. ábra. Különböző GCM-ekkel meghajtott regionális modellbecslés a tengerszinti légnyomási mező, a csapadék, és a szél várható változásának becslésére (Rummukainen et al., 2004 nyomán).

A sokféle közelítés és a párhuzamosan fejlődő parametrizációk miatt rendkívül változatos az egy-egy földrajzi térségre hozzáférhető modellek és modellverziók sokasága. Ugyanazon regionális modellel is juthatunk jelentősen eltérő eredményekre annak függvényében, hogy mely globális modell adja a kezdeti- és határfeltételeket az RCM számára (6.5. ábra). A modelleredményeket több paraméterre is összehasonlítva a rendelkezésre álló mérési eredmények összességével, nem lehet egyértelműen megállapítani, hogy melyik verzió a legjobb. Például némelyik modell a hőmérsékleti mezőt képes relatíve kis hibával rekonstruálni, ugyanakkor a csapadékmezőt jelentősen alul- vagy felülbecsli. Egy térség klimatikus jellemzőinek leírására az a célszerű, ha nem csupán egyetlen modellszimulációt tekintünk, hanem a regionális modellszimulációk együttesét, s így egy-egy meteorológiai paraméter becslésére nem egyetlen értéket, hanem egy egész intervallumot adunk meg. Ilyen összehangolt együttes valószínűségi becslések már készültek Európára nagyszámú modellszimuláció felhasználásával. Míg a 2001–2004 között lezajlott PRUDENCE projekt (Christensen és Christensen, 2007) keretében célidőszakként 2071–2100 szerepelt (A2 és B2 szcenárióra), addig ennek folytatásaként 2004–2009 között az ENSEMBLES projekt (van der Linden és Mitchell, 2009) keretében már 1951–2100 közötti tranziens futtatásokat végeztek (A1B szcenárióra). Az elemzések gyakorlati hasznosításának egyik korlátja, hogy a különböző projektekben végzett regionális modellszimulációk eredményei egy-egy régióra esetenként számottevően eltérnek egymástól. A hatásvizsgálatok elvégzését jelentősen megnehezíti, hogy a jövőre vonatkozó projekciók bizonytalansága nincs kellő pontossággal számszerűsítve (6.6. ábra). Újabb önszerveződő kezdeményezésként a jelenleg körvonalazódó CORDEX projekt az egész Földre kiterjedő koordinált regionális éghajlati leskálázást tervez. A résztvevők 11 meghatározott régióra fókuszált finomfelbontású modellezésben vehetnek részt az előzetes tervek szerint. A megfelelő összehasonlítás érdekében a tervezett szimulációk mindegyikére egységes követelmények érvényesek a futtatás hosszára, s az alkalmazott rácsfelbontásra vonatkozóan.

A globális és regionális éghajlatváltozások hatásainak komplexitása, társadalmi-gazdasági kapcsolat-rendszere, összefüggései

6.6. ábra. A globális és regionális éghajlatváltozások hatásainak komplexitása, társadalmi-gazdasági kapcsolat-rendszere, összefüggései.