Metody

Wskaźniki

Charakteryzowanie warunków klimatologicznych na badanym obszarze odbywa się przy pomocy wybranych wskaźników, obliczanych w oparciu o wartości dobowe. Wskaźniki te mogą być stosowane również do identyfikacji zmian klimatu (Nicholls i Murray, 1999 r.; Moberg i Jones, 2005 r.; Klein -Tank, 2009 r.; ECA & D, 2012 r.).

Przeanalizowano następujące grupy wskaźników:

• opad atmosferyczny
• temperatura powietrza
• susza atmosferyczna
• promieniowanie słoneczne i wskaźniki kompleksowe

Poniżej zdefiniowano wskaźniki wraz z podaniem skrótu stosowanego w tekście oraz jednostki w nawiasie:

Wskaźniki opadów atmosferycznych

• Opad atmosferyczny RR [mm]
• Dni z intensywnym opadem – R10mm, R90p [dni]
• Dni z ekstremalnymi opadami – R20mm, R95p [dni]
• Dni z opadem powyżej 99. percentyla – R99p [dni]
• Maksymalny opad dobowy - RX1day [mm]
• Maksymalny opad 5-dniowy - RX5day [mm]
• Udział opadów intensywnych - R90pT [%]
• Udział opadów ekstremalnych - R95pT [%]
• Udział opadów powyżej 99. percentyla - R99pT [%]

Wskaźniki suszy atmosferycznej

• Częstość występowania okresów bez opadów - DPF [-]
• Czas trwania okresów bez opadów - DPD [dni]
• Wskaźnik standaryzowanego opadu – SPI [-]

Wskaźniki temperatury powietrza

• Średnia temperatura powietrza - TG [° C]
• Minimalna temperatura powietrza - TN [° C]
• Maksymalna temperatura powietrza - TX [° C]
• Dobowa amplituda temperatury powietrza – DTR [° C]
• Ekstremalna różnica temperatury powietrza – ETR [° C]
• Czas trwania okresu wegetacyjnego - GSL [dni]

Promieniowanie słoneczne oraz wskaźniki kompleksowe

• Usłonecznienie - SS [godz.]
• Parowanie potencjalne – PET [mm]
• Klimatyczny bilans wodny - KBW [mm]

Okresy i trendy

Dla wybranych wskaźników obliczono wartości średnie dla okresu referencyjnego (1971-2000). W celu identyfikacji ewentualnych zmian klimatu określono trendy liniowe dla całego okresu (1971-2010). Mówimy przy tym o trendach, jeżeli test istotności statystycznej wg Manna-Kendalla (Schönwiese, 2006 r.) przy 10-procentowym prawdopodobieństwie pomyłki stwierdzi istoty trend. W innych przypadkach mówimy o tendencjach. Niniejsza broszura obejmuje badania następujących okresów:

• Rok meteorologiczny (od stycznia do grudnia)
• Letnie półrocze meteorologiczne (od kwietnia do września)
• Zimowe półrocze meteorologiczne (od października do marca)
• Wiosna (od marca do maja)
• Lato (od czerwca do sierpnia)
• Jesień (od września do listopada)
• Zima (od grudnia do lutego)

Opracowywanie projekcji klimatycznych

W ocelu oszacowania przyszłych warunków klimatycznych wykorzystuje się globalne modele klimatu (GCM). Ponieważ ze względu na ich globalną siatkę obliczeniową są one zbyt niedokładne dla analiz regionalnych, uszczegóławia się GCM, tworząc tak zwane regionalne modele klimatu (RCM). Przyszły klimat odwzorowywany jest w tak zwanych projekcjach, bazujących na scenariuszach emisji. Scenariusze emisji pokazują możliwy rozwój emisji bądź stężenia gazów cieplarnianych przy założeniu różnych globalnych czynników (np. rozwój demograficzny, postęp naukowo-techniczny, rozwój gospodarczy, rozwój etyki ochrony środowiska i sprawiedliwości). Od 2000 r. projekcje klimatu bazują na tak zwanych scenariuszach SRES (Nakicenovic et al. 2000 r.). Od około 2008 r. nastąpiła zmiana filozofii scenariuszy. Wprowadzono scenariusze koncentracji (representative concentration pathways, RCP), szacujące rozwój stężeń gazów cieplarnianych oraz wymuszania radiacyjnego (Moss et al. 2010 r.).

W ciągu ostatnich 15 lat przyjęto strategię zwiększania pewności zapowiedzi dot. zmian klimatu, przez analizowanie zbiorów wypadkowych modelu. Poprzez przedstawienie całego zakresu możliwych zmian klimatu możliwe jest uwzględnienie niepewności w modelowaniu klimatu, wynikających z a) wyboru globalnego i regionalnego modelu klimatu, b) wybranego scenariusza emisji gazów cieplarnianych (SRES, RCP) oraz c) inicjalizacji modelu (patrz: http://klimawiki.org/klimawandel/index.php/RCP-Szenarien ). Obecnie wychodzi się z założenia, że tylko przy uwzględnieniu tych niepewności możliwe są wiarygodne informacje dotyczące przyszłego klimatu i jego skutków.

W celu określenia przewidywanych zmian klimatu na obszarze objętym badaniem wykorzystano regionalny model klimatu WETTREG (wersja: WR13_v02) (Kreienkamp et al. 2013 r.). Model WETTREG wykorzystuje wiązkę scenariuszy z modeli GCM. Ze względów finansowych i czasowych możliwe było wykonanie obliczeń tylko dla ograniczonej liczby scenariuszy. Zdecydowano się na modele GCM stosowane w Hamburgu: ECHAM5 i MPI-ESM-LR.

Jako scenariusze emisji bądź koncentracji gazów cieplarnianych zastosowano z jednej strony scenariusz SRES A1B, aby umożliwić porównanie z licznymi opracowanymi analizami klimatu i jego skutków w Niemczech i w Europie. Natomiast aby podążać za aktualną filozofią IPCC i pokazać zakres przyszłych zmian, zastosowano RCP 2.6 i RCP 8.5. Scenariusz RCP 2.6 określa warunki atmosferyczne przy dotrzymaniu celu ograniczenia globalnego ocieplenia do końca XXI wieku poniżej 2 stopni w odniesieniu do poziomu sprzed epoki przemysłowej. Jednak w międzyczasie osiągane są temperatury powyżej 2 stopni. Dzięki wychwytywaniu i składowaniu dwutlenku węgla zmniejszy się stężenie dwutlenku węgla na tyle, że temperatura będzie ponownie spadać. Natomiast scenariusz RCP 8.5 zakłada znaczny wzrost populacji i dalszy wzrost emisji gazów cieplarnianych. W ramach projektu NEYMO wykorzystano następujący zespół typu multi-model-multi-scenario:

• ECHAM5 MPI-OM A1B, przebieg 1 (“A1B”)
• MPI-ESM-LR RCP 2.6, przebieg 1 (“RCP 2.6”)
• MPI-ESM-LR RCP 8.5, przebieg 1 (“RCP 8.5,L1”)
• MPI-ESM-LR RCP 8.5, przebieg 2 (“RCP 8.5,L2”)
• MPI-ESM-LR RCP 8.5, przebieg 3 (“RCP 8.5,L3”)

Ponieważ do analizy zostały wykorzystane tylko wybrane modele, nie mogą obejmować kompletnego zakresu możliwych wyników i niepewności.

Na każdy scenariusz oblicza się 10 regionalnych realizacji. W przypadku ECHAM5 mamy do czynienia, aż do modelowanego roku 2001, z tzw. re-symulacjami współczesnego klimatu (do 2006 r. w przypadku MPI-ESM). Są one niezbędne do ustalenia sygnałów klimatycznych, określających różnice między parametrami meteorologicznymi współczesnego symulowanego oraz przyszłego symulowanego okresu. Jeżeli aktualne dane pomiarowe zostaną porównane z danymi symulowanymi dla przyszłości, to istniałoby ryzyko, że wyniki zostaną zniekształcone przed błędy systematyczne modelu.

Aby stwierdzić, czy zachowanie się zmian symulowanej zmiennej meteorologicznej stanowi sygnał lub czy odpowiada naturalnej zmienności klimatu w teraźniejszości, należy określić przedziały ufności dla wartości średniej (Kreienkamp i Spekat 2011 r.). Za pomocą odchylenia standardowego zmiennych w okresie referencyjnym 1971-2000 określa się przedziały ufności dla wartości średniej. Przedział ufności podaje się za pomocą prawdopodobieństwa błędu (w tym przypadku: 10 %) zakres, który jeśli zostanie przekroczony przez czasową ewolucję prognozowanej zmiennej klimatycznej, może być uznany za wyraźny sygnał.

Bibliografia

• ECA & D European Climate Assessment & Dataset. Algorithm Theoretical Basis Document. December 2012. KNMI.    
• KLEIN TANK A., ZWIERS F., ZHANG X. 2009. Guidelines on analysis of extreme in a changing climate in support of informed decisions for adaptation. Climate Data and Monitoring WCDMP-No. 72, WMO-TD No. 1500.    
• KREIENKAMP F UND SPEKAT A (2011) IDP. Ein Werkzeug zur explorativen Datenanalyse. Bedienungsanleitung Version 3.4.0.8. Bericht, Potsdam: Climate and Environment Consulting GmbH, na zlecenie Landesamt für Umweltschutz Sachsen-Anhalt   
• KREIENKAMP F, SPEKAT A UND ENKE W (2013a) Modelowanie i projekcje klimatu dla poszerzonej zlewni Nysy Łużyckiej w ramach projektu NEYMO (Lausitzer Neiße/ Nysa Łużycka – Modelowanie klimatyczne i hydrologiczne, analiza i prognoza). Drezno: Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie    
• MOBERG A., Jones P.D. 2005. Trends in indices for extremes in daily temperature and precipitation in Central and Western Europe. International Journal of Climatology. Vol. 25.    
• MOSS RH, EDMONDS JA , HIBBARD KA, MANNING MR, ROSE SK, VAN VUUREN DP, CARTER TR, EMORI S, KAINUMA M, KRAM T (2010) The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463, 747-756    
• NAKICENOVIC, N., et al. Emissions Scenarios; A Special Reports of IPCC Working Group III. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2000.    
• NICHOLLS N., MURRAY W. 1999. Workshop on indices and indicators for climate extremes: Asheville, NC, USA, 3-6 June 1997. Breakout Group B: Precipitation. Climatic Change 42.