Klimatický Model CNRM: Charakteristika a Aplikace

Analýza budoucích klimatických podmínek je založena na simulacích klimatických modelů. V posledních desetiletích došlo k rychlému rozvoji odpovídajících metod vytváření klimatických scénářů, které vycházejí z hodnotících zpráv IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change). Primárními nástroji používanými pro tento účel jsou klimatické modely.

Bohužel klimatické simulace s vysokým rozlišením stále nejsou výpočetně dostupné v případě globálních klimatických modelů (GCM). K získání informací o změně klimatu v regionálním až místním měřítku lze využít metody dynamického (viz zmíněné RCM) či statistického downscalingu, jako je např.

Vzhledem k tomu, že výstupy klimatických modelů obsahují systematické chyby (v důsledku nutného zjednodušení složitých procesů v reálném světě), je nutné je opravit, aby byly získány smysluplné výsledky o simulovaných vlastnostech klimatického systému. Obecně platí, že při práci se středními hodnotami meteorologických prvků (jako jsou sezónní a roční) lze se změnami danými modely zacházet tak, jak jsou, bez úprav.

Dosavadní zkušenosti autorů této předkládané metodiky vedou k preferenci statisticky downscalovaných GCM oproti RCM. Důvodem jsou zejména systematické chyby (vlhčí a chladnější klima během kontrolního historického běhu RCM) a také skutečnost, že zatímco u GCM máme k disposici simulace z poslední generace klimatických modelů CMIP6 (použité v rámci poslední, AR6, zprávy IPCC), tak u RCM jsou pro Evropu k dispozici Euro-CORDEX simulace, řízené starší generací globálních klimatických modelů - CMIP5 (tedy modely z předešlé zprávy IPCC).

V současnosti jsou dostupné nejnovější klimatické scénáře vycházejících z CMIP 6 simulací. Tyto simulace jsou dostupné v rozlišení 50 km (pouze pár simulací, většinou končících v polovině 21. století), dále jsou dostupné simulace ve 100 a 250 km rozlišení do konce 21.

Čtěte také: CNRM a počasí

Existují desítky modelových simulací poskytované renomovanými vědeckými institucemi a centry rozmístěnými po celém světě. Tyto simulace jsou dostupné pro celou planetu a zahrnují navzájem provázané procesy nejenom z atmosféry, ale rovněž z kryosféry, oceánů, půdy, vegetace atp. (tzv. Earth system models). Jelikož jsou tyto procesy velmi komplexní, pracujeme s různými úrovněmi zjednodušení, ke kterému se přidává nejistota ve zjištění stavu celého systému (např. v atmosféře je nutné popsat stav nejenom v přízemní vrstvě a v různých výškách).

Zákonitě pak dochází k tomu, že se do určité míry rozchází skutečný stav s realitou. Ta je pro různé modely a různá místa na planetě různá (je logické, že centra ve východní Asii budou preferovat přesnější popis pro svá území).

Za tímto účelem byla naším týmem vyladěná a aplikována metodika, která tyto dva kroky popisuje na příkladu Euro-CORDEX simulací (řízených CMIP5 simulacemi), ale byla rovněž aplikována na novější CMIP6 simulace, které jsou prezentovány na tomto webu. Podrobnosti k metodice jsou popsané v této práci:Meitner, J., Štěpánek, P., Skalák, P., Dubrovský, M., Lhotka, O., Penčevová, R., Zahradníček, P., Farda, A., Trnka, M. (2023): Validation and Selection of a Representative Subset from the Ensemble of EURO-CORDEX EUR11 Regional Climate Model Outputs for the Czech Republic. Atmosphere 2023, 14, 1442.

V souladu s uvedenou metodikou byly ze zhruba 20 CMIP6 simulací na základě validace vyloučeny ty, které nejsou v hodné pro oblast Střední Evropy. Ze zbylého „širšího“ ensemblu potom bylo vybráno 7 modelů tak, aby tento užší výběr statistickými vlastnostmi reprezentoval celý ensemble ale při menším počtu údajů.

Jsou situace, kdy se modely používají jednotlivě, např. jako vstup do hydrologických modelů (denní data), kde by použití celého ensemblu bylo výpočetně neřešitelné (velmi náročné). Výběr modelů byl proveden s ohledem na všechny základní meteorologické prvky, neboť ty jsou následně použity pro výpočet referenční evapotranpisrace a půdní vlhkosti modelem SoilClim.

Čtěte také: Vysvětlení klimatického optima

Výběr modelů spolu s dostupnými emisními scénáři je uveden v následující tabulce.

Výstupy klimatických modelů, pokud se nezabýváme pouze relativní změnou, nelze přímo použít, ale tyto výstupy je nutné nejprve korigovat za účelem odstranění systematické chyby nebo transformovat pozorované řady tak, aby změny mezi pozorovanou a transformovanou řadou odpovídaly změnám v simulaci klimatických modelů.

Druhý uvedený přístup se označuje jako “přírůstková metoda” nebo “přímá modifikace” a je v ČR tradičně používán pro modelování dopadů klimatické změny např. na hydrologickou bilanci, jelikož je modelovaná hydrologická bilance robustnější ve srovnání s využitím korigovaných simulací. Pro využití v denním kroku je vhodné aplikovat transformace, které uvažují nejen změny průměrů ale i variability.

To umožňuje například pokročilá přírůstková (“Advanced Delta Change” - ADC) metoda. ADC metoda umožňuje zahrnout do transformace i změnu variability. To zjednodušeně znamená, že extrémy se mohou měnit jinak než průměr (což správně reflektuje situaci, jak ji zaznamenáváme ve skutečném světě). Při odvození změn srážek z klimatického modelu ADC metoda uvažuje i systematické chyby simulace, které nemusí být lineární. Další podrobnosti lze nalézt v práci van Pelt et al.

Hodnoty jsou zpracovány v týdenním kroku, aby byl zachován jejich ročních chod a je provedeno vyhlazení parametrů transformace. Teplota vzduchu je na rozdíl od srážek transformována lineárně. Další meteorologické proměnné (globální záření, relativní vlhkost a rychlost větru) jsou modifikovány vynásobením poměrem průměrů za období kontrolního běhu a období scénářových simulací.

Čtěte také: Klíč k udržitelné budoucnosti

Vstupní data staničních měření jsou v případě České republiky aplikována ve formě technických řad, tj. časové řady bez chyb, homogenizované a s doplněnými mezerami v měření (Štěpánek et al., 2011, 2013). Data ze stanic ČHMÚ jsou před aplikací metody ADC interpolována, stejně jako data z klimatických modelů, a tak jsou ve formě map poskytovány i informace o budoucích klimatických změnách.

S ohledem na interpretaci výsledků je potřeba si uvědomit, že vedle referenčního období 1981-2010 pracujeme s 30tiletými časovými okny pro budoucí klima: 2015-2044 (označováno jako “2030”), 2035-2064 (“2050”), 2055-2084 (“2070”) a 2070-2099 (“2085”). Období se navzájem překrývají. V rámci těchto časových oken lze vyhodnocovat statistické charakteristiky (vč. extrémů) za dané období. Obdobně jako u simulací klimatických modelů zde nedává smysl analyzovat a prezentovat jednotlivé dny nebo roky, ale pouze statistiky za celé období.

Jak je uvedeno výše, podklady pro výstupy prezentované na tomto webu jsou mapy v rozlišení 0,5 km v případě ČR a gridové vrstvy v prostorovém rozlišení E-OBS databáze (cca 10 km) pro oblast Střední Evropy. K disposici jsou 4 scénáře SSP popisující předpokládaný budoucí vývoj, ensemble 7 modelů věrně reprezentující původní větší ensemble modelů (cca 20 modelů).

Jsou k disposici denní údaje základních meteorologických veličin (teplota vzduchu, srážkové úhrny, rychlost větru, vlhkost vzduchu, globální radiace), ze kterých se dají spočítat potřebné charakteristiky vč. S ohledem na podrobné časové (denní data) i prostorové rozlišení (0.5 km pro Českou republiku, resp. 10 km pro Střední Evropu) byly údaje agregovány, jak časově tak prostorově, a jsou zde v této zjednodušené podobě prezentovány.

Cílem této prezentace je poskytnout uživatelům relevantní informace o potenciálním problému, který pro ně může s ohledem na klimatickou změnu vyvstat. Údaje o klimatické změně jsou dále agregovány ve formě dlouhodobých charakteristik, kdy se použily všechny připravené modely a všechny scénáře SPP.

Z ensemblu modelových simulací byl vytvořen výstup, kdy vedle nejpravděpodobnějšího budoucího vývoje klimatu jsou vyhodnoceny také meze (okraje), ve kterých se může vývoj ubírat. Základní zpracování proběhlo pro 30tiletí jak pro současnost (1981-2010, označené ve výstupech jako 1995, resp. 1991-2020 označené jako 2005) tak pro budoucí klima.

Protože po korekci modelových výstupů statistické vlastnosti těchto výstupů odpovídají současným staničním měřením (popř. hodnotám v databázi E-OBS, která ze staničních měření vychází), je možné kombinovat výstupy ze stanic i z modelů (např. pro 30tiletá období, jejichž středem jsou současné roky, např.

Jsme schopni podle potřeby připravit data pro další meteorologické prvky i odvozené charakteristiky, připravit denní řady dat a v odůvodněných případech i data hodinová. V rámci spolupráce je možné vyhovět specifickým potřebám zájemců. Při poskytování dat pro vědecké účely preferujeme zapojení do konkrétní studie a pak jsou data k dispozici bezúplatně. Pro komerční účely či poskytování většího souboru dat je nezbytná dohoda s týmem ClimRisku a případná finanční kompenzace závisí na čase odborných pracovníků a řídí se ceníkem Ústavu výzkumu globální změny AV ČR.

Základní meteorologické ukazatele:

1. Průměrná denní teplota vzduchu: Základní meteorologický ukazatel, který hodnotí komplexně teplotní poměry daného území. Počítá se jako průměr měření v termínu 07, 14 a 21 hodin, kdy večerní termín je počítán do rovnice dvakrát.
2. Minimální teplota vzduchu: Je nejnižší denní teplota vzduchu zaznamenána za uplynulých 24 hodin měřená ve 21 hodin. Ve většině případů se jedná o údaj zaznamenaný v nočních či brzkých ranních hodinách.
3. Maximální teplota vzduchu: Je nejvyšší denní teplota vzduchu zaznamenána za uplynulých 24 hodin měřená ve 21 hodin. Ve většině případů se jedná o údaj zaznamenaný po obědě.
4. Srážkový úhrn: Je suma denních srážek v dané lokalitě. Denní suma je zaznamenána za uplynulých 24 hodin měřená v 7 hodin ráno a vztahující se k předešlému dni. Srážkové úhrny charakterizují vlhkostní poměry dané lokality i s ohledem na roční chod.
5. Rychlost větru: Počítá se jako průměr měření v termínu 07, 14 a 21 hodin. Tento údaj je vhodný hlavně k porovnání větrných podmínek v rámci různých lokalit a zjištění, jestli na daném území se vítr dlouhodobě bude zvyšovat či naopak.
6. Relativní vlhkost vzduchu: Počítá se jako průměr měření v termínu 07, 14 a 21 hodin. Relativní vlhkost vzduchu vyjadřuje stupeň nasycení vzduchu vodní párou. Je definována jako poměr skutečné hustoty vodní páry a hustoty vodní páry ve vzduchu nasyceném vodní párou při dané teplotě. Tato charakteristika je také důležitá pro výpočet rizika sucha či vzniku a šíření přírodních požárů.
7. Sluneční svit: Je měřen jako délka (hodiny) přímého slunečního svitu a vychází se zde z denních sum za 24 hodin (00-24 hod). Je to opět veličina důležitá pro výpočet rizika sucha či vzniku a šíření přírodních požárů.
8. Tropický den: Je takový, kdy maximální denní teplota vzduchu je aspoň 30 °C. Klimatická změna se projevuje hodně v nárůstu těchto dnů s vysokou teplotou. To je rizikem pro lidské zdraví, ale také pro přírodu, jelikož dochází k vyššímu výparu. To má za následek tendenci k suchu či častějším přírodním požárům.
9. Tropická noc: Nastává, kdy teplota vzduchu v nočních hodinách neklesne pod 20 °C. V tomto případě se jako výchozí meteorologický prvek uvažuje minimální teplota vzduchu za posledních 24 hodin odečítána ve 21 hodin. V drtivé většině případu spadá tento údaj na noční či ranní hodiny, ale mohou být zde výjimky, kdy minimum nastalo mimo noc. Vzhledem k tomu, že v klimatických modelech jsou většinou k dispozici denní data, tak nelze tropickou noc počítat pouze z nočních hodin. Tropická noc se používá pro hodnocení rizika dopadů na lidské zdraví či v energetice. Horké noci nepřispívají ke zdravému spánku a zvyšují riziko kardiovaskulárních incidentů. Zvýšené riziko výskytu tropické noci je v centru měst, které díky rozehřátému povrchu a horší ventilace během noci mají vyšší noční teploty. Projevuje se zde tedy navíc efekt tepelného ostrova města.
10. Počet dní s maximální denní teplotou vzduchu > 35 °C: Je charakterizován jako počet dní s maximální denní teplotou vzduchu > 35 °C (průměr za dané období). Tyto dny jsou rizikem pro lidské zdraví (výrazně narůstá riziko kardiovaskulárních incidentů), ale také pro přírodu, jelikož dochází k vyššímu výparu. To má za následek tendenci k suchu či častějším přírodním požárům.
11. Horká vlna: Je definovaná jako minimálně 3 po sobě jdoucí dny s maximální denní teplotou >=30°C, kdy alespoň jednou je překročeno 35°C a minimální teplota neklesne i pod 20°C. Tyto dny jsou rizikem pro lidské zdraví (výrazně narůstá riziko kardiovaskulárních incidentů), ale také pro přírodu, jelikož dochází k vyššímu výparu. To má za následek tendenci k suchu či častějším přírodním požárům. Proto tento index lze použít pro hodnocení rizika suchem, požárů a hlavně dopadů na lidské zdraví.

Česká republika nabízí prohlížečku klimatických dat ve formě mapové aplikace s možností výběru požadované charakteristiky, období a regionu. Střední Evropa má také prohlížečku klimatických dat pro region střední Evropy (zahrnuje Českou republiku a dále významné části Slovenské republiky, Německa, Rakouska, Maďarska a Polska) ve formě mapové aplikace s možností výběru požadované charakteristiky, období a regionu. O datech jsou k dispozici teoretické informace k metodice výpočtů.

Po načtení mapové aplikace se ve výchozím nastavení načtou hodnoty pro teplotu vzduchu a období současnosti. Charakteristika umožňuje vybrat požadovanou charakteristiku, a to jak hodnotu konkrétní charakteristiky (např. teplota, vlhkost vzduchu, rychlost větru apod.), tak některé odvozené charakteristiky. Období umožňuje výběr období, pro které se hodnoty vztahují, a to vždy v 30letých intervalech. Časová agregace umožňuje výběr, pro jaké časové období v rámci kalendářního roku se hodnoty vztahují.

Region umožňuje výběr zájmového regionu. Tento výběr lze provádět dvěma způsoby - buď zadáním podoblasti a následně ve výběrovém menu výběrem z regionů v rámci dané podoblasti, nebo zadáním konkrétních zeměpisných souřadnic. Mapa slouží jak pro zobrazení hodnot v jednotlivých oblastech (vyjádřených barevným podbarvením dle legendy uvedené v vpravo dole), tak pro možnost výběru zájmového regionu kliknutím přímo do mapy. Nad legendou je přepínání zobrazení škály legendy. Ukázka dvou dostupných rozsahů škál.

V horní části obrazovky se zobrazuje rozložení hodnoty pro vybrané období (průměr, medián, 5., 25., 75. a 95. percentil). Dále je k dispozici čárový graf, který ukazuje průběh vývoje hodnot pro všechna dostupná období (od minulosti až po budoucnost). Čára s body reprezentuje průměr dané hodnoty, v čárovém grafu je také vyznačen rozsah mezi 5. a 95. Ukázka výběru oblasti. Nad grafem je oranžové tlačítko Stáhnout data.

Data lze stahovat skrze vyplnění formuláře Stahování dat. Pokud uživatel k formuláři přistupuje přímo z menu, je potřeba vyplnit oblast, podoblast, region, časovou agregaci, klimatickou projekci (období) a klimatickou charakteristiku. V rámci formuláře je možné měnit parametry dat ke stažení, například lze vybrat více možností v případě časové agregace, klimatické projekce a klimatické charakteristiky. Stažení se však vždy týká pouze jednoho konkrétního regionu.

tags: #klimatický #model #CNRM #charakteristika

Oblíbené příspěvky:

• O kravách a znečištění ovzduší
• Výměna vanového sifonu krok za krokem
• Tipy pro domácí zeleň
• Strategie přežití zvířat
• Značení produktů