Az éghajlat jövőbeli viselkedésének modellezése bizonytalanságokkal terhelt, melyek az alábbi forrásokból származnak:
- Az éghajlati rendszer belső tulajdonsága a természetes változékonyság, melynek köszönhetően a rendszer külső kényszer nélkül is folyamatosan változik. Rövidebb időskálán ezzel magyarázható pl. az átlagosnál melegebb és hidegebb évek egymást követő váltakozása.
- Az egyes modellek nem azonos közelítő módszerekkel írják le a fizikai folyamatokat, ezáltal a különböző modellek alkalmazása eltérő eredményekhez vezethet. A legnagyobb bizonytalanság a felhő- és csapadékképződéssel kapcsolatos folyamatok leírásában van.
- Az éghajlat alakulását jelentős mértékben meghatározza az emberi tevékenység jövőbeli alakulása, ami csak nagy bizonytalansággal ismert. Leírására különböző (pl. közepes vagy magas üvegházgáz-kibocsátást feltételező) forgatókönyvek állnak rendelkezésre, melyeket a modellekben az üvegházhatású gázok koncentrációjának eltérő jövőbeli pályájával veszünk figyelembe.
Ezekből fakadóan az éghajlatváltozásról egyetlen modell eredménye alapján tett következtetések félrevezetők és hibásak lehetnek, így objektív és megalapozott kijelentéseket csakis a modelleredmények bizonytalanságainak feltérképezésével és számszerűsítésével tehetünk. Ez az ensemble technika alkalmazásával lehetséges, amikor több modell eltérő forgatókönyvekkel készült szimulációs eredményeit együttesen vizsgáljuk, és így a jövőbeli változások irányáról és mértékéről valószínűségi információk nyerhetők.
A HungaroMet Nonprofit Zrt.-nél részletesen vizsgáljuk az egyes bizonytalansági tényezők szerepét a hőmérsékleti és csapadékprojekciókban (Szabó és Szépszó, 2016) Hawkins és Sutton (2009, 2011) kissé átdolgozott módszertana alapján. Kutatásainkban olyan kérdésekre keressük a választ, hogy a teljes bizonytalanság milyen mértékben csökkenthető a modellek fejlesztésével vagy a forgatókönyvek szűkítésével. A bizonytalanságok feltérképezése egy olyan ensemble rendszer összeállításában segíthet, mellyel a változások bizonytalansága reprezentatívan lefedhető a létező modelleredmények alapján, növelve ezzel az éghajlatváltozási információk megbízhatóságát.
Először az IPCC1 5. helyzetértékelő jelentéséhez (IPCC AR5 WG1, 2013) alapot szolgáltató, RCP2 forgatókönyvekkel (Moss et al., 2010) készült globális klímamodell-szimulációkat elemeztük, melyeket a CMIP53 adatbázis (Taylor et al., 2012) tartalmaz.
Vizsgálatainkat regionális modellekkel folytattuk. A EURO-CORDEX nemzetközi együttműködés (Jacob et al., 2014) keretében a CMIP5 modellek eredményeit regionális klímamodellekkel skálázták le Európára 50 és 12 km-es felbontáson. A EURO-CORDEX adatok felhasználásával képet kapunk arról, hogy a regionális modellek alkalmazása mennyiben növeli a modellbizonytalanságot, továbbá kiegészítik a hazai modellkísérletek eredményeit. Hogy a CMIP5 és EURO-CORDEX adatbázisban elérhető szimulációk mennyire reprezentatívan jelenítik meg a klímaprojekciók bizonytalanságát, arra vonatkozóan a DECM projektben végeztünk vizsgálatokat.
A EURO-CORDEX regionális klímamodell-eredményei alapján a Kárpát-medencében a jövőbeli hőmérséklet-változás alakulására a különböző forgatókönyvek csak a XXI. század utolsó 30-40 évében fejtik ki hatásukat. Az évszázad végére ez a hatás három forgatókönyv esetén az átlaghőmérséklet változásában körülbelül 3 °C eltérést eredményez (1. ábra). Ellenben a csapadék alakulását a forgatókönyvek megválasztása jóval csekélyebb mértékben vagy egyáltalán nem befolyásolja: a különböző forgatókönyvekkel készült modellszimulációk a nyári csapadékváltozás mértékét nagyon hasonlóan írják le (2. ábra). Ebben az esetben a bizonytalanság a modellekben alkalmazott fizikai folyamatok eltérő leírásmódjából adódik. Ugyanakkor ahogyan a Kárpát-medencére vonatkozó megfigyelésekben, úgy a projekciós eredményekben is jelentős bizonytalansági forrás a természetes változékonyság (különösen a csapadék esetében), mely az évszázad végére sem csökken. Ez jelentős „zajként” rakódik rá a változás trendjére, ezáltal hazánk térségében a modellek ritkábban jeleznek szignifikáns változásokat4. A 2.a. ábrán azt is megfigyelhetjük, hogy az európai modellszimulációk bizonytalanok a nyári csapadékváltozás irányában és mértékében, azaz az évszázad végére körülbelül 10%-os mértékű csökkenés és növekedés egyaránt előfordulhat. Ilyen esetben a modelleredmények átlaga különösen félrevezető lehet. Ehelyett különböző kimenetek valószínűségének vizsgálatával korrektebb választ adhatunk a várható változásokról (a 2.b. ábrán a nyári csapadék csökkenésének valószínűsége látható 2071–2100-ban, amely alapján az ország nagyobb részén valószínűbb az évszázad végi kevesebb csapadék 1971–2000-hez képest).


2. ábra: a) Magyarországon várható nyári csapadékváltozás 1971–2000-hez viszonyítva eltérő kibocsátási forgatókönyveket (kék: RCP2.6, zöld: RCP4.5, piros: RCP8.5) alkalmazó regionális modellszimulációk alapján. b) A vizsgált modellszimulációk alapján a csapadékcsökkenés valószínűsége 2071–2100-ban.
Hivatkozások
Hawkins, E., Sutton, R., 2009: The potential to narrow uncertainty in regional climate predictions. Bull. Amer. Meteor. Soc. 90, 1095–1107, doi: 10.1175/2009BAMS2607.1.
Hawkins, E., Sutton, R., 2011: The potential to narrow uncertainty in projections of regional precipitation change. Clim. Dyn. 37, 407–418, doi: 10.1007/s00382-010-0810-6.
IPCC AR5 WG1, 2013: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (eds.: Stocker, T.F., Qin, D., Plattner, G.-K., Tignor, M., Allen, S.K., Boschung, J., Nauels, A., Xia, Y., Bex, V., Midgley, P.M.). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 1535 p. [PDF]
Jacob, D., Petersen, J., Eggert, B., Alias, A., Christensen, O.B., Bouwer, L.M., Braun, A., Colette, A., Déqué, M., Georgievski, G., Georgopoulou, E., Gobiet, A., Menut, L., Nikulin, G., Haensler, A., Hempelmann, N., Jones, C., Keuler, K., Kovats, S., Kröner, N., Kotlarski, S., Kriegsmann, A., Martin, E., van Meijgaard, E., Moseley, C., Pfeifer, S., Preuschmann, S., Radermacher, C., Radtke, K., Rechid, D., Rounsevell, M., Samuelsson, P., Somot, S., Soussana, J.-F., Teichmann, C., Valentini, R., Vautard, R., Weber, B., Yiou, P., 2014: EURO-CORDEX: new high-resolution climate change projections for European impact research. Regional Environmental Change 14, 563–578, doi: 10.1007/s10113-013-0499-2,
Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., van Vuuren D.P., Carter T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., Mitchell, J.F.B., Nakicenovic, N., Riahi, K., Smith, S.J., Stouffer, R.J., Thomson, A.M., Weyant, J.P., Wilbanks, T.J., 2010: The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature 463, 747–756, doi: 10.1038/nature08823.
Szabó, P., Szépszó, G., 2016: Quantifying Sources of Uncertainty in Temperature and Precipitation Projections over Different Parts of Europe. In: Mathematical Problems in Meteorological Modelling. Mathematics in Industry (eds.: Bátkai, A., Csomós, P., Faragó, I., Horányi, A., Szépszó, G.), Springer International Publishing, 207–237, doi: 10.1007/978-3-319-40157-7_12.
Taylor, K.E., Stouffer, R.J., Meehl, G.A., 2012: An Overview of CMIP5 and the experiment design. Bull. Amer. Meteor. Soc. 93, 485–498, doi: 10.1175/BAMS-D-11-00094.1.
- Éghajlatváltozási Kormányközi Testület (angolul: Intergovernmental Panel on Climate Change) ↩︎
- Representative Concentration Pathways ↩︎
- Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 ↩︎
- A szignifikancia – amikor a változás mértéke meghaladja a változékonyságot – statisztikai módszerekkel vizsgálható. ↩︎

