Modelování Scénářů Změny Klimatu

Pařížská dohoda navazuje na mnoho předchozích mezinárodních setkání, smluv a opatření. Účelem je porovnání dosavadního vývoje emisí CO2 a scénářů budoucího vývoje, které by mohly zabránit oteplení planety o více než 1,5 °C, resp. více než 2 °C, do roku 2100 a naplnit tak cíl, který si vytyčily státy v rámci Pařížské dohody.

Emisní scénáře jsou možné varianty budoucího vývoje emisí lidstva, které často počítají se spoustou proměnných - od vývoje počtu lidí na planetě a poptávky po elektřině, až po možné rozšíření větrných elektráren a dalších technologií. Z vývoje emisí skleníkových plynů lze spočítat budoucí vývoj koncentrací skleníkových plynů v atmosféře (například RCP), které pak slouží jako základní vstup dat pro modely klimatu.

Samozřejmě existují i jiné emisní scénáře než ty, které jsme zobrazili v grafu: například scénář „business as usual“, který počítá s tím, že emise CO2 nebudeme nijak omezovat a porostou dál dosavadním tempem. Emise oxidu uhličitého způsobují přibližně tři čtvrtiny výsledného skleníkového efektu. Zbývající čtvrtina je způsobena metanem (CH4), oxidem dusným (N2O) a dalšími plyny (SF6, CFC, HFC).

Je běžná praxe přepočítávat emise těchto dalších skleníkových plynů na ekvivalentní množství CO2, což se pak označuje jednotkou CO2eq. Pro ilustraci: zatímco emise oxidu uhličitého byly v roce 2018 přibližně 42,1 miliard tun CO2, emise všech skleníkových plynů včetně metanu, oxidu dusného a dalších byly 55,3 miliard tun CO2eq. Budoucí emisní scénáře předpokládají různé průběhy emisí různých skleníkových plynů, což bychom sice mohli zobrazit, ale výsledek by byl komplikovaný a pro mnoho lidí matoucí.

Zobrazené scénáře předpokládají pokles emisí metanu přibližně na polovinu okolo roku 2030 a následnou stabilizaci, a v případě N2O pokles přibližně na 80 % a následnou stabilizaci - tedy ani u metanu, ani u N2O nepředpokládají dosažení nulových emisí, ale pouze snížení oproti dnešnímu stavu. To je rozumný předpoklad, protože metan i N2O jsou z velké části produkovány v zemědělství (chov dobytka, pěstování rýže, hnojiva) a nelze tedy očekávat úplnou eliminaci těchto emisí.

Čtěte také: Emise a OpenSymos: modelování

Zdrojem dat historických emisí je Global Carbon Project, který se snaží o inventarizaci všech dostupných dat o antropogenních skleníkových plynech a jejich cyklech. Emise způsobené odlesňováním a změnami využití půdy - do této kategorie spadá nejen kácení tropických či jiných lesů a lesní požáry, ale také změny v množství organického uhlíku vázaného v půdě, zalesňování a další člověkem způsobené změny ve využití půdy.

Vzhledem k tomu, že v současnosti dosáhlo oteplení hodnoty přibližně 1,2 °C oproti předindustriálnímu období a emise dále rostou, je cíl udržet nárůst teploty pod 1,5 °C na hranici dosažitelnosti a cíl udržet nárůst teploty pod hranicí 2 °C je velmi ambiciózní. Zároveň ale již oteplení okolo 2 °C může překročit mnoho ekosystémových bodů zlomu a bude mít velké negativní dopady pro lidstvo.

Emisní scénáře pro omezení oteplení na 1,5 °C, resp 2 °C, podrobně diskutuje druhá kapitola zprávy IPCC SR15. Autoři zprávy sesbírali výstupy z více než stovky emisních scénářů a skrze globální klimatické modely porovnávali, jaké oteplení způsobily. Oblasti zobrazené v grafice odpovídají rozsahům emisí v takových scénářích, které dosáhly hranice oteplení 1,5 °C, resp.

Základním způsobem, jak můžeme radikálně snížit emise CO2, je přestat používat fosilní paliva (uhlí, ropa, plyn) v dopravě, průmyslu a energetice. Právě výroba elektřiny a tepla se na celkové produkci emisí podílí nejvíce a je v současnosti z velké části závislá na uhlí. Důležitým mechanismem pro přechod k nízkoemisní ekonomice jsou systémy zpoplatnění produkce skleníkových plynů, které vytváří ekonomicky výhodné podmínky pro nízkoemisní technologie.

Příkladem je systém pro obchodování s emisemi (Emissions Trading System, ETS), který zavedla Evropská unie v roce 2005. Tento systém ukládá uhelným elektrárnám, železárnám a dalším producentům emisí skleníkových plynů povinnost pokrýt svou produkci povolenkami. Část povolenek získají podniky bezplatně, část se na trh uvádí prostřednictvím dražeb. Množství každoročně vydaných povolenek je limitované a postupně se snižuje.

Čtěte také: Výzvy v modelování ekologických sítí

S rostoucí cenou povolenky jsou tak firmy motivované snižovat své emise. Spalování fosilních paliv se díky tomu přestává vyplácet a například některé uhelné elektrárny jsou odstavovány a nahrazovány šetrnějšími zdroji energie jako slunce nebo vítr. Firmy, které se rozhodnou snížit emise nejvíce, mohou také vydělat prodejem svých emisních povolenek.

Metodika přípravy klimatických scénářů

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.

Čtěte také: Ekosystémy a FLD

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. 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.

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. 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.

Agregace a interpretace dat

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: 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: 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: 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. Průměrná denní 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: 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: 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. Extrémně horký den: 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.

tags: #modelování #scénářů #změny #klimatu

Oblíbené příspěvky:

• Vytvořte si kvalitní hnojivo z kuchyňského odpadu
• Emise z dopravy v ČR
• Rozšíření a význam topolů
• Definice a důležitost spádu odpadu
• Průvodce výběrem nerezového koše