Nowa metoda prognozowania długoterminowych zmian klimatu

Uczeni zajmujący się klimatem, których badania finansowane są ze środków UE, pokazują, że zaproponowana przez nich metoda umożliwia skuteczniejsze prognozowanie wpływu długofalowej koncentracji CO2 na klimat Ziemi.

Nikogo nie trzeba już przekonywać, że taka ilość CO2, jaka obecnie znajduje się w atmosferze, nie jest obojętna dla klimatu panującego na Ziemi. Choć fakt ten nie ulega wątpliwości, naukowcy wciąż nie potrafią dokładnie oszacować skutków koncentracji CO2. Jedną z metod stosowanych w doświadczeniach z wykorzystaniem globalnego modelu klimatu, jest podwojenie koncentracji CO2 w atmosferze i odnotowanie następującego w odpowiedzi długofalowego wzrostu temperatury. Znana pod nazwą równowagowej czułości klimatu zmiana temperatury jest niezwykle ważna z uwagi na fakt, że precyzyjne szacunki pomagają naukowcom w lepszym przewidywaniu tego, jak rozmaite scenariusze emisji mogą wpływać na przyszły klimat.

A jednak w pracy naukowej opublikowanej w czasopiśmie „Geophysical Research Letters” czytamy, że „dokładne obliczenie równowagowej czułości klimatu nie jest łatwym zadaniem”. Jak wyjaśniają autorzy pracy, trudność wynika „przede wszystkim z długiego czasu obliczeniowego potrzebnego do pełnego zrównoważenia współczesnych globalnych modeli klimatu”.

Podpowiadają jednocześnie, jak w efektywny sposób można przewidywać przyszłe zmiany klimatu i przedstawiają wyniki badania, jakie przeprowadzili w ramach finansowanego ze środków UE projektu TiPES. Autorzy pracy, którzy prowadzili badania z ramienia partnera projektu, Uniwersytetu w Utrechcie w Holandii, omówili opracowaną przez siebie metodę udoskonalenia szacunków globalnego ocieplenia na podstawie złożonych modeli klimatu.

Nawet przy uwzględnieniu wszystkich nowoczesnych rozwiązań technologii komputerowej symulowanie odległych skutków globalnego ocieplenia na podstawie realistycznych modeli będzie zabierało coraz więcej czasu. Jak przekonują autorzy pracy, „musi upłynąć naprawdę dużo czasu zanim wszystkie procesy uwzględniane w ramach danego modelu klimatu osiągną stan równowagi, szczególnie gdy mówimy o najnowocześniejszych i coraz bardziej złożonych modelach, choć i tak w praktyce zrównoważenie wszystkich parametrów jest zwyczajnie niemożliwe”. Zamiast tego można by wykorzystać modele z mniejszą ilością danych do oszacowania czułości klimatu, co jednak może być problematyczne z uwagi na fakt, że na klimat jako system składa się „wiele procesów zachodzących w rozmaitych skalach czasowych”.Konwencjonalne techniki określania równowagowej czułości klimatu opierają się zazwyczaj na dwóch mierzalnych właściwościach,zwanych zmiennymi obserwowalnymi: globalnej średniej temperaturze powierzchni Ziemi oraz nierównowadze radiacyjnej w górnych warstwach atmosfery (spowodowanej tym, że Ziemia pochłania więcej ciepła niż emituje). Autorzy badania zaproponowali więc nową technikę szacowania, która potrafi wychwytywać bardzo powolne procesy znacznie sprawniej niż techniki konwencjonalne. Metoda nazwana wieloczynnikową regresją liniową usprawnia szacowanie równowagowej czułości klimatu, a ponadto może być stosowana do opracowania prognoz dotyczących czułości klimatu o dłuższej perspektywie czasowej dzięki włączeniu innych pochodzących z obserwacji zmiennych, takich jak opady lub transport ciepła oceanicznego.

„Nasze podejście polegało na dodaniu kolejnej zmiennej obserwowalnej do dwóch tradycyjnych. Jakie rozumowanie się za tym kryje? Uwzględnienie dodatkowych zmiennych obserwowalnych pozwala udoskonalić szacunki w długiej perspektywie. Nasza praca dowodzi, że jest to możliwe”, wyjaśnia główny autor pracy, dr Robbin Bastiaansen w artykule zamieszczonym na stronie internetowej „Phys.org”.

Wyniki badania przyczynią się do osiągnięcia celów projektu TiPES (Tipping Points in the Earth System). Jego kluczowym zamierzeniem jest stworzenie lepszych ocen punktów krytycznych systemu klimatycznego oraz zapewnienie, że będą one uwzględniane w prognozach dotyczących klimatu. Realizacja tego czteroletniego projektu zakończy się w sierpniu 2023 roku.

Więcej informacji:

strona internetowa projektu TiPES


data ostatniej modyfikacji: 2021-06-01 23:15:03
Komentarze
Polityka Prywatności