Regional klimautvikling under global oppvarming

Presentasjon om: "Regional klimautvikling under global oppvarming"— Utskrift av presentasjonen:

1 Regional klimautvikling under global oppvarming
Nils Gunnar Kvamstø Geofysisk Institutt

2 Innhold Menneskeskapte klimaendringer Hva er drivhuseffekten?
Hva skjer når drivhuseffekten endres? Hvordan beregne klimaendringer? Resultater fra beregninger

3 Er klimaendringene vi er inne i menneskeskapte?
Hva skjer? Vi vet: Endringer i atmosfærens kjemiske sammensetning er menneskeskapt Atmosfærens CO2 konsentrasjon er høyere enn på Dette fører til en økning i atmosfærens drivhuseffekt Hvordan påvirker dette klimaet?

4 Utfordring: Økt innhold av klimagasser
700 Utfordring: Økt innhold av klimagasser CO2 in 2100 (with business as usual) 600 Double pre-industrial CO2 500 Lowest possible CO2 stabilisation level by 2100 400 CO2 concentration (ppmv) CO2 now 300 10 Temperature difference from now °C Denne kurven viser klimaendringer over de siste år. Det er globalt midlet bakketemperatur og CO2 innhold som vises. Tidsutviklingen til disse to størrelsen følges ad. Sammenhengen mellom dem er komplisert. Generelt er det ikke slik at den en endring i den ene følger av det andre. I fortiden har gjerne andre forhold resultert i en temperaturendring som igjen har satt i gang en endring av CO2. CO2 endringen vil i slike tilfeller forsterke den initielle temperaturendringen. I våre dager har en en situasjon der CO2 øker pga menneskeskapt aktivitet. Vi kjenner dagens nivå, men estimatene for veksten i CO2 nivået er usikre. Det store spårsmålet er hvorvidt denne endringen kommer til å sette i gang en klimaendring. 200 –10 100 160 120 80 40 Now Time (thousands of years)

5 Temperaturendringer fra år 1000 til år 2100
”Lille Istid” Her ser vi temperaturutviklingen for NH mer detaljert (de siste 1000 år). Vi ser at temperaturen har økt signifikant de siste 100år (e industriell revolusjon) i samme periode som vi har hatt CO2 økningen jeg viste. Vi ser også at estimatene av framtidig temperaturutvikling spriker en del, men alle har det til felles at jordens temperatur blir varmere. Skeptikere vil hevde at den observerte temp økningen bare er en naturlig variasjon og at framtidsberegningene bare er tull. Jeg skal i det videre forsøke å si litt om hvordan vi ser på dette rent vitenskapelig.

6 S0 (1-A)S0 TE For å få et enkelt kvalitativt og kvantitativt begrep om hvordan drivhuseffekten virker skal vi se på soen svært forenklete modeller. Først ser vi på en planet som ikke har atmosfære. For svarte legemer har vi Kirchoffs lov. Vi har også strålingslikevekt. AS0

7 For eksempel for jordoverflaten har vi: AS0 + esTA4 = sTE4
Stråligsbalanse for hver av delene gir 3 ligninger og 2 ukjente (TE og TA). For eksempel for jordoverflaten har vi: AS0 + esTA4 = sTE4 Med A=0.51, a=0.19, og e=0.95 får vi at TE=15.5C og TA=-20.6C a<e gir en positiv drivhuseffekt (155Wm-2) og synkede T med høyden Økt CO2 gir økt drivhuseffekt (gjennom større e) og høyere bakketemp S0 aS0 AS0 (1-A-a)S0 Sol/verdensrom Atmosfære Går vi et skritt videre og legger på en isoterm atmosfære får vi et litt annet regnestykke: Solstråling, Utrstråling fra bakken. Utstråling fra atmosfæren. Strålingslikevekt for hver av komponentene. Absorbsjonsevne av langbølget stråling > abs evne for solstråling gir pos. drivhuseffekt og negativt temp gradient. Drivhuseffekten DEF! Når vi endrer CO2 nivået i atmosfæren endrer vi også langbølget abs/emisj evnen til atmosfæren. Vekst i CO2 vil gi vekst i abs/emisj evne og dermed en økt drivhuseffekt Bakke

8 Økt drivhuseffekt gir: økt oppvarming ved bakken
Z Økt drivhuseffekt gir: økt oppvarming ved bakken avkjøling av øvre atmosfære Eks: 2*CO2 gir D=4Wm-2 og DT=?? NB: med alle andre forhold konstant DT T

9 Drivhuseffektens signatur er tydelig!
Primær respons -> Tilbakekoblingseffekter Må ha kjennskap til disse for å beregne realistisk klimaendring General Circulation Models (GCM)

10 x F1 Fysiske lover: - Newtons 1. lov - Termodynamikkens 1. lov - Loven om massens bevarelse - Tilstandsligningen y F2 Dersom man kjenner atmosfærens og havets begynnelsestilstand, kan man integrere tilstanden framover i tid!

11 Klimamodellering i Bergen - Hva er en numerisk modell?
Fysikkens lover på matematisk form: Vi har Newtons 2. lov, kraft=masse*akselerasjon, kontinuitet (bevaring av masse), termodynamikkens 1. lov og tilstandslikninga Rutenett: Naturen vert delt inn eit rutenett (grid) med et gitt antall punkt (gridpunkt). Tidssteg: Tida vert delt inn et endelig antall tidssteg. Integrasjonen: Kjenner me starttilstanden (typisk frå observasjoner), sol-innstrålingen, og bruker matematikken, kan systemets tilstand (vindhastighet, lufttrykk, temperatur, fuktighet, skymengde, nedbør, etc) beregnes et og et tidssteg framover i tid (Vilhelm Bjerknes, 1904).

12 Hvordan representerer modellene dagens klima?

13 Hvordan simulerer modellene klimautviklingen framover?

14 Future trends from 18 climate models
assuming 1% increase in CO2 per year Bergen Climate Model CMIP2-CONTROL

15 Global mean precipitation increase compared to control integrations
Graph is showing differences in global area weigted mean of precipitation (CMIP2-CONTROL) for 17 coupled models. Black bold is the ensemble mean of all models. Blue bold is BCM which is close to the model ensemble mean. BCM seem however to have a quite large interannual variation compared to most of the other models.

16 Global changes vs. regional (Nordic/High lat.) (doubled CO2, Räisänen)
Regionale prognoser langt mer usikre: Global changes vs. regional (Nordic/High lat.) (doubled CO2, Räisänen)

17 Changes in precipitation after CO2 doubling
DJF CMIP2-CONTROL BCM NCAR HADCM ECHAM3 This is the winter (DJF) changes (CMIP2-CONTROL) (mm/day) in precipitation around doubling of CO2 (year 70). Data are time averages between model year 60 and 80. This shows the range of different responses in changes n wintertime precipitation over Europe due to incresed CO2. The different model responses are linked to the changes in NAO in the different models. While BCM,HADCM3 and ECHAM3 has Incresed wintertime precipitation in norther Europe and decrease in the southern parts, NCAR CSM shows the oposite pattern which Is consistent with the modelled decrease in NAO index.

18 Changes in temperature after CO2 doubling
DJF CMIP2-CONTROL BCM NCAR HADCM ECHAM3 This is the winter (DJF) changes (CMIP2-CONTROL) (C) in 2m temperature around doubling of CO2 (year 70). Data are time averages between model year 60 and 80. This shows the range of different responses in changes in wintertime temperatures over Europe due to increased CO2. The model responses are all showing increased wintertime temperatures with the largest response in the northern areas. The HADCM3 shows a much larger gradient in temperature over the coastal zones than the other models . This is a result of the HADCM3 not dividing the gridsquares into fractional land and ocean or fractional land and seaice. The large response in the northern part in NCAR CSM is a result of the ice edge being to far sout (south of Iceland) in the control run. Both BCM, HADCM3 and ECHAM3 show the largest response in the area around Finland. The different model responses are linked to the changes in NAO in the different models. While BCM,HADCM3 and ECHAM3 has Incresed wintertime precipitation in norther Europe and decrease in the southern parts, NCAR CSM shows the oposite pattern which is consistent with the modelled decrease in NAO index.

19 The North Atlantic Oscillation
Spatial Structure Temporal Evolution There is no single way to “define” the NAO . One approach is EOF (or principal component) analysis. Here, the NAO is identified from the eigenvectors of the cross-covariance (or cross-correlation) matrix, computed from the time variations of the gridpoint values of SLP or some other climate variable. 39% of winter mean variance The NAO refers to a redistribution of atmospheric mass between the Arctic and the subtropical Atlantic (a spatial oscillation), and swings from one phase to another produce large changes in the mean wind speed and direction over the Atlantic, the heat and moisture transport between the Atlantic and the neighbouring continents, and the intensity and number of storms, their paths, and their weather. Agricultural harvests, water management, energy supply and demand, and fisheries yields, among many other things, are directly affected by the NAO Since there is no unique way to define the spatial structure of the NAO, it follows that there is no universally accepted index to describe the temporal evolution of the phenomenon.   PC time series of the leading (usually regional) EOF of SLP; more optimal representations of the full NAO spatial pattern; yet, as they are based on gridded SLP data, they can only be computed for parts of the 20th century, depending on the data source. Thus, longer station records can be utilized…R= There are many variations, including year-to-year variability. This is consistent with the notion that most of the atmospheric circulation variability in the form of the NAO arises from process internal to the atmosphere, in which various scales of motion interact to produce random and unpredictable variations. Indeed, the NAO exhibits no preferred time scale, and the power specturm is slightly red, -- power increasing with period, with no significant peaks temporal evolution is largely consistent with a stochastic (Markov, or first-order autoregressive) process with a fundamental time scale of about 10 days. This then means that observed interannual and longer time scale NAO fluctuations (Figure 12) could entirely be a remnant of the energetic weekly variability – climate no ise paradigm which serves as a good null hypothesis On the other hand, there are also periods when the NAO remains in one phase or the other for long periods of time, which might suggest something else (like the ocean, which varies on much longer time scales) might be forcing the atmosphere over the North Atlantic. Indeed, ove r the last 50 years or so, something like 60% of the NAO interannual variability exceeds the noise, and the trend appears to be significant compared to an appropriate red noise model. Understanding the causes of this trend have really excited the climate community, in part because of the huge impact the NAO has on the climate of the North Atlantic Dec-Mar SLP (hPa) Dec-Mar • • © Jim Hurrell, Climate Analysis Section, NCAR

20 North Atlantic Oscillation (NAO)
Negative NAO Positive NAO …. are shown here. NAO is an air-pressure gradient that develops between a high (H) close to the Azores and a low (L) over Iceland. The modes of NAO are determined by an index, which can be negative or positive. The index is also a measure of the strenght of the westerlies. A negative NAO means weak westerlies, with rainy winters in the southern Europe, while polar air swipes over norhtern Europe, leading to cold winters A positive NAO leads to stronger westerlies which bring more stormy weather and mild rainy winters over northwestern Europe, while in the south, winters are relatively dry. How will the impact of human activities influence this system? we don´t know…

21 Simulated trend in NAO due to increased CO2
NAO defined as MSLP(gibraltar)-MSLP(island) in DJFM. BCM CONTROL (blue) and CMIP2 (red) NAO 9-year low-pass filtered index. It is seen that the NAO in the increased CO2 run have a trend towards higher NAO indexes than the control run. Due to the short simulation period (80yrs) the trend is not significant at the 95% level.

22 Nedskalert estimat for endring i vinternedbør 2030-2050 relativt til 1980-2000 (RegClim - met.no)
Bergen