A Kárpát-medence térségére a XXI. századra várható klímaváltozás becslése Bartholy Judit, Pongrácz Rita, Torma Csaba, Hunyady Adrienn Összefoglalás. A globális klímaváltozás regionális hatásainak vizsgálatára több közelítést alkalmazhatunk. Ennek módszertani áttekintése után az előadásban összefoglaljuk a nemrégiben lezárult PRUDENCE Európai Uniós projekt Európára, s a Kárpát-medence térségére vonatkozó eredményeit, melyek horizontális felbontása 50 km. Közép-Kelet-Európa térségére részletesebb térbeli információt a GCM-ekbe ágyazott regionális klímamodellek alkalmazásával kaphatunk. A regionális modellekből származó projekciók 25 km-es, sőt akár 10 km-es horizontális felbontással is előállíthatók. Kutatásaink során két regionális klímamodell tesztelését kezdtük el: (1) a PRECIS modellt, melyet a Brit Meteorológiai Szolgálat Hadley Központjában fejlesztettek ki; (2) a RegCM3 modellt, melyet a Trieszti Elméleti Fizikai Intézetben (ICTP) fejlesztenek folyamatosan. Mindkét regionális klímamodell három dimenziós, szigma koordinátarendszerben felírt ún. primitív egyenletrendszerrel megadott hidrodinamikai modell. 1. Bevezetés Egy térség mezőgazdasága, energiagazdálkodása, halászata, erdőgazdasága érzékeny az éghajlati szélsőségekre, s a klíma megváltozására. Mivel egy régió éghajlata és gazdasága sok szálon kapcsolódik egymáshoz, ezért a jövőbeni klímaváltozásokról minél részletesebb információk szükségesek a kormányzati döntéshozók, s a gazdaság szereplői számára. Csak ezek alapján lehet reálisan megbecsülni az antropogén eredetű klímaváltozások kockázatát. Az éghajlati rendszer globális és regionális folyamatainak megismerése, megértése, s a jövő modellezése révén kapott információk biztosítják a társadalom számára szükséges felkészülési időt a jövőben várható klímaváltozás következményeire (Bartholy és Pongrácz 2005). A globális éghajlati modellekkel lehetővé válik a háromdimenziós térben az éghajlati rendszer folyamatainak, kölcsönhatásainak leírása. Ezekkel szimulálhatjuk a légkör és az óceánok mozgásait, becslést adhatunk a hőmérséklet, sűrűség, légnyomás várható alakulására, valamint leírhatjuk a hidrológiai ciklus elemeit, a sarki jégsapkák, gleccserek terjeszkedését, olvadását, s a felhő- és csapadékképződési folyamatokat. Ma már nagy számban hozzáférhetők a jövőre vonatkozó éghajlati projekciók akár Európa térségére is, de ezek sem a változás mértéke szempontjából, sem a regionális részletek szempontjából nem tartalmazzák a kívánt információkat. Az eddigi éghajlati becslések általában globális, durva felbontású (kb. 300 km) légkör-óceán általános cirkulációs modellek (AOGCM-ek) eredményein alapulnak. A világ nyolc legnagyobb nemzeti kutatóközpontjában közel húsz globális éghajlati modell már képes megközelítőleg jó fizikai közelítést adni a légköri, s az óceáni folyamatokra különböző jövőbeli emissziós szcenáriókból kiindulva (Bartholy et al. 2003; 2005). Mindezek ellenére a gyenge felbontás ma még egyrészt kizárja az extrém események reális szimulációját, másrészt a heterogén felszínek (mint például Alpok, Mediterrán-térség) pontos leírását. E cikkünk témája a regionális éghajlat-modellezéshez kapcsolódik, melyben elsőként az európai összefogású projekt-ereményekről általánosságban ejtünk szót, majd az Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszékén indult regionális klímamodell (PRECIS) adaptálási és futtatási kísérlet kezdeti tapasztalatairól számolunk be.
1
2. Dinamikus regionális klímamodellek Az elmúlt években mind az Európai Unió különböző testületei, mind az Amerikai Egyesült Államok szenátusa nagy erőfeszítéseket tett annak érdekében, hogy lehetővé váljon a regionális éghajlati előrejelzések információtartalmának, minőségének, s megbízhatóságának növekedése. Az eddigiekben jellemző sporadikus, nem kellően koordinált kutatások helyett megjelentek egyrészt az V. és VI. EU-keretprogramban az egész kontinenst átfogó programok (PRUDENCE, STARDEX, MICE), másrészt az Amerikai Egyesült Államokban egy külön kormánybizottság létesült a kutatások összehangolására. Az 1990-es évek elejére egyértelművé vált, hogy a globális modellekkel technikailag lehetetlen regionális térskálán is megfelelő pontosságú becsléseket készíteni. Ezt elfogadva, elsőként Giorgi és munkatársai (Giorgi 1990) fejlesztettek ki egy áthidaló módszert, az ún. beágyazott modellekkel való szimulációt. A globális modellek eredményeit bemenő paraméterként felhasználó korlátos tartományú beágyazott modellek képesek a nagyskálájú változásokat lebontani területileg finomabb skálára. A regionális modellek felbontása mára akár 5-10 km is lehet, mely kisebb térségek pontosabb éghajlati leírását is lehetővé teszi. 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. A regionális éghajlati modellek megbízható fizikai tartalommal, nagy területi felbontással rendelkeznek, de a Földnek csak egy kisebb korlátos tartományán vannak értelmezve. Az IPCC ajánlásai között kiemelten szerepel, hogy a Föld különböző térségeire mind több modellel készüljenek klímabecslések, s ezek kerüljenek összehasonlításra. A többféle modell bizonyosan nem adja pontosan ugyanazt a becslést egy-egy térségre, de az elemzés során kirajzolódnak a Föld azon régiói, melyekre csak nagy bizonytalansággal tudjuk a jövő éghajlatát becsülni. Az Európai Unió V. keretprogramjának egyik jelentős kutatási projektje volt a PRUDENCE (http://prudence.dmi.dk), melyben kilenc Európai Uniós országból összesen 21 egyetem, nemzeti meteorológiai szolgálat és kutatóintézet vett részt. Ez volt az első klímaváltozással kapcsolatos nemzetközi kutatás Európában, melynél pontosan meghatározott „menetrend” szerint történt a partnerek együttműködése (előre megállapodtak a futtatandó globális és regionális modellekben, azok felbontásában, a célidőszakokban és a vizsgált régióban). A projekt futamideje 2001. január 1-től 2004. október 31-ig tartott. A PRUDENCE projekt abból a feltevésből indult ki, hogy előreláthatóan a klímaváltozások jelentős hatással lesznek az extrém időjárási események gyakoriságára és amplitúdójára, valamint hogy a magasabb hőmérsékletek, az intenzívebbé váló hidrológiai ciklus, s a megélénkülő légköri mozgások a regionális éghajlat megváltozását eredményezik. A kutatás fő célja az európai klímaváltozások kockázatának és hatásainak meghatározása volt regionális szcenáriók és bizonytalansági becslések alapján. Ezen belül kiemelt feladatként vállalták a XXI. század utolsó három évtizedére vonatkozó klímabecslések és azok bizonytalanságának számszerűsítését, éghajlati és hatáselemző modellek összekapcsolását, alkalmazkodási stratégiák kidolgozását. 2006 elejére várható az első értékelő és összefoglaló publikációk megjelenése, de már most is hozzáférhetők előzetes eredmények. Ezekből adunk itt közre néhányat, hiszen a nemzeti klímadinamikai program keretében futtatott finomfelbontású regionális dinamikus modellek végső becsléseire előreláthatóan még várni kell. Számos meteorológiai paraméterre (pl.: átlagos hőmérséklet, maximum- és minimumhőmérséklet, csapadékösszeg, szél, stb.) elkészültek a PRUDENCE projekt keretében a SRES A2 szcenárió (2071-2100 időszak) modellbecslései mind a négy évszakra. Mindegyik paraméterre megtörtént az 1961-1990 időszak kontrolladataival való összevetés,
2
melyhez a Kelet-Angliai Egyetem Éghajlatkutató Osztálya (CRU) által összeállított adatbázist (New et al. 1999) használták fel. SRES A2
Hiba / CRU adatbázis
1 2 3 4 5 6 7 (1)
(2)
(3)
(4)
(1)
(2)
(3)
(4)
1. ábra. 19 modell átlagos nyári hőmérsékletváltozás-mezői. Bal oldalon az SRES A2 szcenárió esetére adott becslések, jobb oldalon pedig a jelen klíma-rekonstrukció és a CRU adatbázis különbsége látható. A térképek elrendezése: 1. sor: (1) CRU kontroll, (3) az összes modellekfuttatás átlaga 2. sor: (1) HadAM3H, (2) HadRM3H, (3) HadRM3P, (4) HadAM3P brit modellek 3. sor: (1) ETH svájci, (2) GKSS német, (3) ICTP olasz, (4) KNMI holland modellek 4. sor: (1)MPI német, (2) UCM brit, (3) SMHI svéd, (4) DMI dán modellek 5. sor: (3) SMHI (22 km felbont.) svéd, (4) DMI (25 km felbont.) dán modellek 6. sor: (1) HadCM3 brit, (2) CNRM francia modellek 7. sor: (2) CNRM/A francia, (3) SMHI/E svéd, (4) DMI/E dán modellek (Forrás: Christensen, 2005) Az 1. ábrán Európa térségére, a XXI. század végére várható nyári hőmérsékletváltozás becslései és a jelen klímára vonatkozó szimulációk hibamezői (CRU-kontrolladatokhoz viszonyítva) láthatók a felhasznált 19 európai klímamodell alapján. Ezen modellek horizontális felbontása általában 50 km, ahol ennél finomabb (a svéd és a dán modell esetén), azt az ábrafeliratban jeleztük. A térképek alapján leolvasható, hogy egész Európában melegedés várható a XXI. század végére. Szinte minden modellbecslés szerint a térségben a legerősebb melegedés Közép- és Dél-Európában valószínűsíthető, ugyanakkor a hibamezők is ugyanerre a térségre adják a legnagyobb pontatlanságot. A hibák előjelét tekintve a legtöbb modellnél zonális megosztottságot figyelhetünk meg a térségben: északon a modellek alulbecslik a hőmérsékletet, míg Közép- és Dél-Európában jelentős felülbecslést tapasztalunk. Kiemeltünk a 19 modell közül egyet, melynek futási eredményei, mérsékeltnek tekinthetők, mind a XXI. század végére előrejelzett hőmérsékletváltozás, mind a becslési hiba nagysága tekintetében. Erre a kiválasztott modellre (ICTP/RegCM) végeztünk évszakos
3
összehasonlító elemzést. Az olaszországi Nemzetközi Elméleti Fizikai Központ (ICTP, Trieszt) által futtatott (eredetileg amerikai fejlesztésű) RegCM regionális klímamodell (Giorgi 1990; Giorgi et al. 2003) SRES A2 szcenárióra adott évszakos becsléseit a 2. ábra mutatja be. Ez alapján nyárra várható a legnagyobb melegedés a 2071-2100 időszakra, mely Dél-Európa területén akár az 5-6°C-ot is elérheti. Nyáron a kontinensen a legkisebb melegedés az ÉszakAtlantikumban, Izland és Nagy-Britannia közötti területen várható, alig 1-2°C-os értékkel. Csak ebben az évszakban jelenik meg Európában ennyire markáns észak-déli megosztottság, a többi három évszakban (tavasz, ősz, tél) a kelet-nyugati – inkább a kontinentalitás mértékének módosulására utaló – megosztottság dominál. Mindhárom évszakban nyugaton kisebb, keleten nagyobb a becsült melegedés: tavasszal a legkisebb, ősszel a legnagyobb mértékű. A szimulációk alapján a Kárpát-medence térségében 3-5°C-os melegedés valószínűsíthető. Tél (DJF)
Nyár (JJA)
Tavasz (MAM)
Ősz (SON)
2. ábra. Évszakos átlagos hőmérsékletváltozás (°C) becslések az ICTP RegCM modellje alapján az SRES A2 szcenárió esetén, 2071-2100 időszakra. Tél (DJF)
Tavasz (MAM)
Nyár (JJA)
Ősz (SON)
3. ábra. Évszakos átlagos hőmérsékleti hibák (°C) az ICTP RegCM modellje alapján a CRU adatbázishoz viszonyítva, 1961-1990.
4
A 4. és 5. ábrán az évszakos csapadékra vonatkozó szimulációk eredményeit láthatjuk (a 2. és 3. ábrához hasonló szerkezetben). Minthogy a csapadék jóval változékonyabb éghajlati paraméter a hőmérséklethez képest, így a szimulált mezők bizonytalansága is nagyobb, mint a hőmérséklet esetén. Tél (DJF)
Nyár (JJA)
Tavasz (MAM)
Ősz (SON)
4. ábra. Évszakos átlagos csapadékváltozás (%) becslések az ICTP RegCM modellje alapján az SRES A2 szcenárió esetén, 2071-2100 időszakra. Tél (DJF)
Nyár (JJA)
Tavasz (MAM)
Ősz (SON)
5. ábra. Évszakos átlagos csapadékösszeg hibák (°C) az ICTP RegCM modellje alapján a CRU adatbázishoz viszonyítva, 1961-1990. Általános tendenciaként leolvashatjuk a térképekről, hogy minden évszakban DélEurópában csökkenő csapadékmennyiségek, Észak-Európában viszont növekvő csapadékösszegek valószínűsíthetők. Összességében az átmeneti évszakokban a legkisebb mértékű a csapadékban várható változás. A szimulációs vizsgálatok alapján a téli csapadék nő, a nyári csökken, melyek mértéke bizonyos régiókban akár 25-50%-os is lehet. A Kárpátmedence térségében 2071-2100-ra télen 25-50%-kal nedvesebb, nyáron 10-25%-kal szárazabb éghajlat várható a jelenlegi viszonyokhoz képest. Tavasszal és ősszel nem valószínű jelentősebb mértékű változás a RegCM futtatási eredményei alapján. Az 5. ábrán látható hibamezők azt mutatják, hogy a modell minden évszakban felülbecsli a 5
csapadékösszegeket a CRU-kontrolladatokhoz viszonyítva. Kivételként említhetjük a Feketetenger vidékét, illetve az Ibériai-félsziget délnyugati részét, ahol a nyári csapadékot alulbecsli a modell. A Kárpát-medence térségében is felülbecslést észlelhetünk tavasszal, ősszel és télen, míg nyáron inkább az alulbecslés a jellemző. A PRUDENCE projekt keretében Európa országaira egységesen elemezték a várható hőmérséklet- és csapadékváltozásokat (Christensen 2005). Az országokon alapuló elemzéshez 50 km × 50 km-es ráccsal fedték le Európát, és az adott országok területére eső rácsponti értékeket átlagolták. Majd az összes modell (25) hőmérsékletre és csapadékra vonatkozó becsléseit összegezték. Ezután az éves és évszakos átlag- illetve szórásértékek alapján egy normál eloszlású valószínűségi függvényt illesztettek, és ez alapján számították a 95., 50. és 5. percentiliseket, melyek mindegyikéhez megadták a 95%-os konfidencia-intervullamot is. Ezeket az eredményeket foglaljuk össze Magyarországra az 1. és 2. táblázatban a hőmérsékletre, illetve a csapadékra vonatkozóan, melyek közel harminc rácspont becsléseit veszik alapul. A számszerűsített eredmények jól illeszkednek az előzőekben bemutatott térképeken látható becslésekhez. 1. táblázat. Magyarországra vonatkozó várható hőmérsékletváltozások 2071-2100 időszakra 25 modell erdményei alapján (Christensen, 2005). A percentilisek esetén a zárójelben található értékek a 95%-os konfidencia-intervallumot jelölik. Hőmérséklet (°C) Éves
Tél (DJF)
Tavasz (MÁM) Nyár (JJA)
Ősz (SON)
Átlag
1,4
1,3
1,1
1,7
1,5
Szórás
0,3
0,3
0,3
0,4
0,3
Mediánérték
1,3
1,3
1,1
1,6
1,5
95. percentilis
1,9 [1,8-2,1] 1,9 [1,7-2,1] 1,6 [1,5-1,8]
2,4 [2,2-2,6] 2,0 [1,8-2,1]
50. percentilis
1,4 [1,3-1,5] 1,3 [1,2-1,4] 1,1 [1,0-1,2]
1,7 [1,5-1,8] 1,5 [1,4-1,6]
5. percentilis
0,9 [0,7-1,0] 0,8 [0,6-0,9] 0,6 [0,5-0,8]
1,0 [0,8-1,2] 1,0 [0,8-1,1]
A hőmérsékletre vonatkozóan egyértelmű melegedő tendencia jelentkezik (1. táblázat). Az éves 1,4°C-os hőmérséklet emelkedésnél nagyobb mértékű változásra számíthatunk nyáron és ősszel (1,7 illetve 1,5°C), míg télen és tavasszal valamivel kisebb mértékűre (1,3 illetve 1,1°C). 2. táblázat. Magyarországra vonatkozó várható csapadékváltozások 2071-2100 időszakra 25 modell erdményei alapján (Christensen, 2005). A percentilisek esetén a zárójelben található értékek a 95%-os konfidencia- intervallumot jelölik. Csapadék (%) Éves
Tél (DJF)
Tavasz (MÁM)
Nyár (JJA)
Ősz (SON)
Átlag
-0,3
9,0
0,9
-8,2
-1,9
Szórás
2,2
3,7
3,7
5,3
2,1
Mediánérték 0,2
9,2
0,4
-7,5
-2,4
95. percentilis 3,4 [2,2-4,6]
15,0 [13,0-16,9] 7,0 [5,0-9,0]
0,5 [(-2,3)-(3,2)]
1,5 [0,4-2,7]
-8,2 [(-9,9)-(-6,4)]
-1,9 [(-2,6)-(-1,2)]
50. percentilis -0,3 [(-1,0)-(0,5)] 9,0 [7,7-10,3]
0,9 [(-0,4)-(2,1)]
5. percentilis -3,9 [(-5,1)-(-2,8)] 3,0 [1,0-5,0]
-5,2 [(-7,2)-(-3,3)] -16,9 [(-19,5)-(-14,1)] -5,3 [(-6,4)-(-4,2)]
6
A 2071-2100-ra várható éves csapadékváltozást csekély mértékű negatív tendencia jellemzi (2. táblázat). Az évszakos csapadékösszegben hazánkban jelentős (abszolút értékben átlagosan közel 10%-os) változás a téli és nyári évszakban valószínűsíthető, előbbi esetén növekedésre, utóbbinál csökkenésre számíthatunk. Az átmeneti évszakokban a különböző modellek által adott becslések nem ennyire egyértelműek – némelyeknél csökkenést, másoknál növekedést kapunk Magyarország térségére. 3. A PRECIS regionális klímamodell adaptálása és tesztelése Már több mint egy éve indult az angliai Meteorológiai Szolgálat Hadley Központjában kifejlesztett PRECIS regionális klímamodell hazai installálását célzó együttműködés az Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszékén. A vizsgálatok során a Hadley Központ HadCM3 második generációs csatolt óceánlégkör modelljével klímaszcenáriókat állítunk elő Közép-Európa térségére. Ezen kísérletekben a légköri és az óceáni modell horizontális felbontása egyaránt 2,5º×3,75º a szélességek, illetve a hosszúságok mentén, s vertikálisan 19 légköri, illetve 20 óceáni szint eredményei hozzáférhetőek. A modellszimulációk felhasználásával lehetőség nyílik összehasonlító elemzéseket végezni az 1861-1990 és az 1991-2099 időszakokra, különböző üvegházgáz-emissziókat és aeroszol-koncentrációkat tartalmazó klímaszcenáriókra. A fenti globális klímamodellbe ágyazott PRECIS regionális modell a Föld bármely térségére alkalmazható (Wilson et al. 2005). A fejlesztők ajánlásai szerint a kiválasztott térség kiterjedése lehetőleg ne haladja meg az 5000×5000 km2-t. A választható rácsfelbontás 25 vagy 50 km. A modellfejlesztés célja az volt, hogy nemzeti éghajlatváltozási hatástanulmányok készítéséhez adjanak közre egy olyan eszközt, amely jól alkalmazható érzékenységvizsgálatokhoz, regionális adaptációs elemzésekhez. A modell adaptálása megtörtént tanszékünkön, kiválasztottuk vizsgálataink célterületét, s a Közép- és Dél-Európa térségét lefedő kivágatra elkezdtük a tesztfutásokat 25 km-es felbontást választva. Jelenleg a modell validálása folyik az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ (ECMWF) ERA40 reanalízis adatbázis felhasználásával. TAVASZ (MAM)
NYÁR (JJA)
ŐSZ (SON)
TÉL (DJF)
6. ábra. A PRECIS regionális modell által becsült hőmérsékleti mezők évszakos hibái (°C) az ERA40 reanalízismezőkhöz viszonyítva. 7
A PRECIS modell validálásánál egy közel négyéves időszak (1978.12.01-1982.05.31.) órás átlagmezősorából indultunk ki. A modellfuttatás eredményeit az ugyanarra az időszakra vonatkozó ERA-40 idősorokkal vetettük össze. Évszakonként összegeztük a PRECIS által szimulált és az ERA-40 adatbázisban lévő napi hőmérsékleti mezők közötti eltéréseket. A 6. ábrán az így nyert átlagos évszakos hibák területi eloszlását mutatjuk be, míg a 7. ábrán a rácsponti hibaértékek empirikus sűrűségfüggvényeit jelenítjük meg. Mivel az ERA-40 reanalízis adatbázis térbeli felbontása 1°-os (Gibson et al. 1997), ezért hiába rendelkezünk a finom felbontású PRECIS modellereményekkel, a validálás mégis csak ezen a druvább rácson lehetséges. Az évszakos hibatérképeken (6. ábra) a piros, illetve a kék szín rendre a PRECIS modell hőmérsékleti felülbecslését, illetve alulbecslését jelzi a reanalízis adatokhoz képest. Jól látható, hogy az egész térséget tekintve a modell felülbecslése (piros szín) dominál. Mind a négy évszakban jól kivehetők a hegyvonulatok környezetében (pl.: Alpok, Kárpátok) megjelenő nagyobb hibák, melyek a modell alulbecsléséből adódnak. Magyarország térségére tavasz és tél esetén a felülbecslés nem haladja meg a 0,5°C-ot. Nyáron és ősszel ez lényegesen magasabb, esetenként – főleg nyáron az ország délkeleti szektorában – akár a 1,52,0°C-ot is eléri. A 7. ábrán látható sűrűségfüggvények tanusága szerint a Közép- és Dél-Európa térségét lefedő hálózat rácsponti hibaértékeit vizsgálva jelentős eltérések tapasztalhatók az egyes évszakok között. A hisztogramban sötét színnel kiemeltük az abszolút értékben 1°C-nál nagyobb hibák gyakoriságait, és meghatároztuk a [-1°C;+1°C] intervallumon belüli rácsponti hibák arányát. A PRECIS modellel a tesztidőszakban a legjobban illeszkedő – azaz a legkisebb hibával rendelkező – évszakos becslések tavasszal és télen készültek, a kis hibák aránya rendre 80%, illetve 73%. Lényegesen gyengébb becslések adhatók a nyári és őszi időszakra, ahol a kis hibák részaránya rendre 57% és 63%. Szembetűnő nyáron és ősszel a sűrűségfüggvények aszimmetrikus viselkedése, mely évszakokban jelentős a modell felülbecslése. 40%
40% TAVASZ
NYÁR
30%
30%
20%
20%
80%
10%
57%
10%
0%
0% -6
-4
-2
0
2
4
6
-6
-4
-2
0
2
4
6
40%
40% ŐSZ
TÉL 30%
30% 20%
20%
63%
73% 10%
10% 0%
0% -6
-4
-2
0
2
4
6
-6
-4
-2
0
2
4
6
7. ábra. A PRECIS regionális modell által becsült hőmérséklet rácsponti hibáinak (°C) évszakos eloszlása az ERA40 reanalízismezőkhöz viszonyítva.
8
Tél (DJF) Tavasz (MAM) Ősz (SON)
Nyár (JJA)
8. ábra. PRECIS által becsült hőmérsékleti szórásmezők és annak eltérése az ERA40 hőmérsékleti szórásmezőktől (°C) tavasszal és télen.
9. ábra. PRECIS által becsült hőmérsékleti szórásmezők és annak eltérése az ERA40 hőmérsékleti szórásmezőktől (°C) nyáron és ősszel. A 8. és 9. ábra az évszakos hőmérsékleti szórásmezőket (bal oldalon), illetve a modellezett és a reanalízis mezők rácsponti szórásértékeinek eltéréseit (jobb oldalon) jelenítik meg. Jól érzékelhető, hogy télen és ősszel sokkal kisebb a szárazföld és a tengerek szórásértékei közötti kontraszt, mint nyáron és tavasszal. Ugyancsak megfigyelhető, hogy a modellezett és a reanalízisben található hőmérsékletek szórásmezőinek különbsége tavasszal és télen lényegesen kisebb, mint ősszel és nyáron. A változékonyságot (a variancián keresztül) jelentős mértékben felülbecsli a PRECIS modell ősszel és nyáron. A Kárpátmedence térségében a modell nagyon jól közelíti a hőmérsékleti viszonyok változékonyságát
9
tavasszal és télen, továbbá ismét (a 6. ábrához hasonlóan) a nyári időszakban és hazánk délkeleti részén fordulnak elő a legnagyobb becslési hibák. A fenti évszakos szórásmező különbségek rácsponti értékei alapján készített empirikus sűrűségfüggvényeket jelenítettük meg a 10. ábra hisztogramjain. A hisztogramban sötét színnel kiemeltük az abszolút értékben 0,3°C-nál nagyobb hibák gyakoriságait, és meghatároztuk a [-0,3°C;+0,3°C] intervallumon belüli rácsponti hibák arányát. A PRECIS modellel a tesztidőszakban a kimagaslóan legjobban illeszkedő – azaz a legkisebb hibával rendelkező – évszakos becslések tavasszal készültek, ahol a kis hibák aránya a teljes térségben 73%. Lényegesen gyengébb becslések adhatók a téli és nyári időszakra, ahol a kis hibák aránya rendre 59% és 44%. Szembetűnő az őszi hisztogram alakjában megjelenő kettős maximum, ami miatt a kis hibák részaránya még a rácspontok egyharmadát sem éri el, mindösszesen 28%. Az ábrázolt empirikus sűrűségfüggvények közül nyáron és ősszel jelenik meg az erős aszimmetria, ami arra utal, hogy a modell felülbecsli a hőmérséklet változékonyságát. 25%
25%
TAVASZ
20%
20%
15%
15%
10%
10%
5%
NYÁR 44%
5%
73%
0%
0% -1
-0.5
0
0.5
25%
1
-1
20%
20%
15%
15%
5%
5%
0%
0% -0.5
0
0.5
1
TÉL
10%
28%
-1
0
25%
ŐSZ
10%
-0.5
0.5
59% -1.5
1
-1
-0.5
0
0.5
1
10. ábra. Az évszakos hőmérsékleti szórásmezők rácsponti eltéréseinek (°C) eloszlása (PRECIS-ERA40). 4. Konklúzió A bemutatott elemzések alapján az alábbi eredmények foglalhatók össze. Az Európai Unió V. keretprogramja keretében 2004 végén lezárult PRUDENCE projekt az SRES A2 szcenárióra már ad Európára vonatkozó becsléseket a XXI. század utolsó három évtizedére, 50 km-es rácsfelbontással. Ennek eredményei alapján levonható, hogy a Kárpát-medence hőmérséklete egyértelműen melegedő tendenciát mutat – az évi átlagnál nagyobb mértékű hőmérséklet-növekedés várható nyáron és ősszel. A 2071-2100-ra várható éves csapadékváltozást csekély mértékű negatív tendencia jellemzi, télen növekedő, míg nyáron csökkenő évszakos csapadékösszeg valószínűsíthető. Az Eötvös Loránd Tudományegyetem Meteorológiai Tanszékén megkezdtük a KözépKelet-Európa térségére vonatkozó regionális klímamodell-kísérletet, melyhez a HadCM3/PRECIS modell-párost használtuk. A validálás egy közel négyéves időszak alapján 10
történt: 1978.12.01-1982.05.31. A modellfuttatás eredményeit az ugyanarra az időszakra vonatkozó ERA-40 idősorokkal vetettük össze. Eredményeinkből kiderült, hogy az egész vizsgált térséget tekintve általában a modell felülbecsli a hőmérsékleti értékeket. Magyarország térségére tavasz és tél esetén a felülbecslés nem haladja meg a 0,5°C-ot. Nyáron és ősszel ez lényegesen magasabb, esetenként – főleg nyáron az ország délkeleti szektorában – akár a 1,5-2,0°C-ot is eléri. A modellezett hőmérsékleti szórásmezők KözépKelet-Európa térségében kissé felülbecslik a reanalízis adatbázis hőmérsékleti szórásmezőit. A változékonyság felülbecslése kisebb mértékű tavasszal és télen, s nagyobb mértékű ősszel és nyáron. A Kárpát-medence térségében a modell nagyon jól közelíti a hőmérsékleti viszonyok változékonyságát tavasszal és télen. A legnagyobb becslési hibákat a nyári időszakban, hazánk délkeleti részén észleltük. A validálási tesztfutások értékelése és a peremfeltételek beállítása után a PRECIS modellel lehető válik a Kárpát-medence térségére mind több éghajlati paraméter finomfelbontású (25 km-es, esetleg 10 km-es) becslése a XXI. század végére. Köszönetnyilvánítás Az ERA-40 adatbázist az Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ (ECMWF) állította össze és bocsátotta rendelkezésünkre. Kutatásainkat az OTKA T-038423, T-034867, T049824 számú pályázatai, az NKFP-3A/0006/2002, az NKFP-3A/0082/2004 és az NKFP6/079/2005 pályázatok támogatták. További segítséget nyújtott az EU VI. keretprogram CECILIA projektje, valamint a Magyar Tudományos Akadémia és a Miniszterelnöki Hivatal 10.025-MeH-IV/3.1/2006 számú projektje. Irodalomjegyzék Bartholy, J., Pongrácz, R., 2005: Az antropogén eredetű klímaváltozás regionális következményei, az alkalmazkodás lehetőségei. In: Humánökológia: A természetvédelem, a környezetvédelem és az embervédelem tudományos alapjai és módszerei (szerk.: Nánási I.). II. kiadás. Medicina Könyvkiadó, Budapest. 167-192. Bartholy, J., Pongrácz, R., Matyasovszky, I., Schlanger, V., 2003: Expected regional variations and changes of mean and extreme climatology of Eastern/Central Europe. Combined Preprints CD-ROM of the 83rd AMS Annual Meeting. Paper 4.7, American Meteorological Society. 10p. Bartholy, J., Mika, J., Pongrácz, R., Schlanger, V., 2005: A globális felmelegedés éghajlati sajátosságai a Kárpát-medencében. In: Éghajlatváltozás a világban és Magyarországon (szerk.: Takács-Sánta A.), Alinea Kiadó – Védegylet, Budapest. 105-139. Christensen, J.H., 2005: Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining European Climate change risks and Effects – Final Report. DMI. 269p. Gibson,, J. K., Kallberg, P., Uppala, S., Nomura, A., Hernandez, A. and Serrano, A., 1997: ERA description. ECMWF Reanalysis Project Report Series 1, 77p. Giorgi, F., 1990: Simulation of regional climate using a limited area model nested in a general circulation model. J. Climate, 3, 941-963. Giorgi, F., Francisco, R., Pal, J.S., 2003: Modelling the effects of surface sub-grid scale variability on the hydrologic cycle over regions of complex terrain. J. Hydrometeor., 4, 317-333. IPCC, 2001: Climate Change 2001: Third Assessment Report. The Scientific Basis. Cambridge University Press, Cambridge, UK. New, M., Hulme, M., Jones P., 1999: Representing twentieth-century space-time climate variability. Part I: Development of a 1961-90 mean monthly terrestrial climatology. J. Climate, 12, 829-856. Wilson, S., Hassell, D., Hein, D., Jones, R., Taylor, R., 2005: Installing and using the Hadley Centre regional climate modelling system, PRECIS. Version 1.3. Hadley Centre, UK Met Office, Exeter, UK. 131p.
11
