Bart van den Hurk (KNMI/IMAU)solillustranos.nl/HOVO/2008/HOVO_BvdH_2.pdf– chemie-transportmodellen...

HOVO klimaatscenario’s

Klimaatscenario’s

Bart van den Hurk (KNMI/IMAU)


Kijken in de toekomst? Een greep uit de onzekerheden

•  Het klimaatsysteem is te complex om te bevatten –  waarnemingen van alle relevante processen en

feedbacks beperkt –  modellen (als “integrator van onze kennis”) zijn

dus ook beperkt realistisch –  er zijn grenzen aan voorspelbaarheid van

complex systeem •  Toekomstige ontwikkelingen zijn onvoorspelbaar

–  nog niet eerder opgetreden feedbacks in het systeem

–  ontwikkeling van de sociale en economische mensheid


Wat zijn de opties?

•  Niks doen –  “Leef in het hier en nu!” –  “We hebben ons altijd aangepast”

•  Niet voorspellen, maar rekening houden met een set consistente, relevante en plausibele scenario’s –  “Met kleine meerkosten kunnen lange-termijn

investeringen leiden tot betere klimaatbestendigheid”

•  Doorwerken en studeren totdat we nauwkeurige voorspellingen kunnen maken –  “Weersvoorspellingen worden ook steeds beter” –  “Mens is van nature nieuwsgierig”


Scenario’s en voorspellingen

•  Scenario: –  Verkenning van de consequenties van bepaalde

aangenomen ontwikkelingen (“what-if”) •  Projectie

–  Modelrun die door een scenario wordt geforceerd

•  Voorspelling/verwachting –  Beste schatting van de toekomstige

ontwikkelingen •  Probabilistische of kans-verwachting

–  Beste schatting van de kansverdeling van alle mogelijke toekomstige ontwikkelingen

waarde (bv Tglob)

kans


Hoe worden de modelprojecties gemaakt?

•  Uitgangspunten: –  meerdere scenario’s voor menselijk handelen –  meerdere modellen gebruiken set scenario’s

•  Emissie-scenario’s

•  Concentratie-scenario’s –  chemie-transportmodellen

•  Klimaatprojecties –  AR4: Groot aantal (~25) GCMs beschikbaar voor 1900 –

2200 (http://www-pcmdi.llnl.gov/)


CO2

CH4

N2O

SO2


Model projecties van globaal gemiddelde temperatuur

IPCC, 2007


Naar regionale scenario’s (bv ECHAM5 AR4)

Winter

Zomer

A1B A2

+25%

-50%

Slechts één scenario!

Slechts één model!

Veel te grof!


Klimaatverandering betreft vele processen!

•  Temperatuurverandering niet overal hetzelfde •  Windpatronen kunnen ook veranderen!

Gemiddelde temperatuurverandering SRES A2 scenario

2025 2100

IPCC, 2007


Verandering van de atmosferische circulatie: onzeker!

Verandering van de druk op zeeniveau met 2 verschillende GCMs

Van Ulden and Van Oldenborgh, 2006


Winter temperatuur en windrichting

•  Oostenwinden geven lagere temperaturen

Waargenomen

Controle simulatie

A2 scenario

14 12 10 8 6 4 2 0 -2 -4 -6 -8 -10

westenwind oostenwind


Rationale van de KNMI’06 scenario’s

•  2 stuurvariabelen –  Mondiale temperatuur

• +1 en +2°C in 2050 –  Verandering van de

westcirculatie • weinig verandering • meer west in winter,

meer oost in zomer •  4 scenario’s


Lokale vertaling •  Voorbeelden van lokale variabelen

–  seizoensgemiddelde temperatuur/neerslag –  gemiddeld warmste/koudste/natste dag –  10-daagse neerslag die 1/10jr wordt

overschreden •  Van stuurvariabelen naar lokale variabelen:

Δvar = xT ΔTglob + xcirc Δcirc

ctl

A2

Δcirc

verandering tgv Δcirc

verandering tgv ΔTglob


Downscaling met regionale klimaatmodellen (RCMs)

•  GCM-grid box te grof

Regional model

Global model


Kenmerken van een RCM

•  Hoge resolutie GCM (50 – 20 km) •  Randvoorwaarden aan zijkanten komen van GCM

scenario runs •  Binnendomein is vrij

•  Toegevoegde informatie: –  detail (bv land-zee, topografie) –  scherpere gradienten –  meer ruimtelijke & temporele variatie –  beter opgeloste processen (bv neerslag)


Neerslag extremen in de zomer (verschil 21e – 20e)

Danish Met. Institute

meer

minder


De KNMI’06 klimaat scenario’s: verandering in 2050 tov 1990


Enkele voorbeelden

Met circulatie verandering verandert de koudste dag meer dan het gemiddelde

gemiddelde temperatuur koudste winterdag

winter


Enkele voorbeelden

Aantal natte dagen sterk afhankelijk van circulatieverandering

aantal natte dagen

zomer


Enkele voorbeelden

gemiddelde neerslag op natte dagen schaalt met de temperatuur

gemiddelde neerslag

zomer


Enkele voorbeelden

Extreme neerslag is waarschijnlijker in een natter klimaat

dagsom neerslag die 1/10jr wordt overschreden

zomer


Enkele voorbeelden

Windscenario’s zijn nauwelijks significant

hoogste daggemiddelde windsnelheid per jaar

winter


Algemeen beeld

•  Extreme temperatuur verandering is groter dan het gemiddelde, vooral met circulatie-verandering

•  Met circulatie-verandering neemt aantal neerslagdagen sterk af in zomer, met een reductie van gemiddelde neerslag tot gevolg

•  In winter neemt gemiddelde neerslag toe (afhankelijk van circulatie)

•  Extreme neerslag neemt toe zowel in zomer als winter

•  1/jr Wind neemt iets toe (maar niet significant)


Toepassing in de praktijk

•  KNMI’06 tabel vaak te algemeen: –  “Hoe verandert een typische neerslag-tijdserie in

mijn gemeente?” –  “Rekening houdend met veranderingen zowel

rivierafvoer als neerslag, wat is de kans op extreme droogte in mijn waterschap?”

–  “Welk scenario is het meest relevant voor mijn landbouwkundige/ecologische/verkeerstechnische/ gezondheids-toepassing?”

•  Aantal “maatwerk” applicaties –  Tijdserie-transformatie tool –  GIS-kaarten –  Selectie van een representatieve episode


Tijdserie-transformatie

•  Klimaatscenario’s geven algemene kentallen (gmiddelde, 1/10jr extreem)

•  Neem een bestaande tijdserie, en verander deze consistent met deze kentallen: –  niet-lineair (ook de vorm van de verdeling en

aantal natte dagen verandert)


Voorbeeld: aantal zomerse dagen (Tmax > 25°C)


Return time of 2003 drought

1906-2000

G G+ W W+

Precipitation deficit (mm)

144 151 179 158 220

Return time of 2003-drought

(yrs)

9,7 7,9 4,1 6,5 2,0


Grondwaterstanden in Nederland

•  Huidige praktijk: gedetailleerd hydrologisch model voor grondwaterbalans

•  Bestuderen van klimaatverandering en adaptatie vergt lange tijdseries: (te) duur!

•  Een enkel referentiejaar wordt gebruikt

•  Hoe ziet dat referentiejaar er in 2050 uit?


Grondwaterstanden in Nederland

•  Tailoring proces: –  vergelijk methoden om een referentiejaar te maken

• mediaan van regionale/nationale klimatologie van p,T

•  kies “typisch jaar” regionaal/nationaal –  maak W+ 2050 met de tijdserie-transformatie

courtesy Timo Kroon, Franziska Keller ea

Start van groeiseizoen:

iha natter

Laagste waterstand: iha droger

“beste methode” verschilt voor verschillende

hydrologische variabelen!


De klimaat effect atlas

•  Doel –  Communicatie-middel op provinciaal niveau –  Toont gebieden met mogelijke ruimtelijke

conflicten •  GIS kaarten met meta-informatie •  Structuur van de kaarten:

–  Laag 0: huidig klimaat –  Laag 1: primaire klimaat effecten (2050) voor

verschillende KNMI’06 scenario’s –  Laag 2: secondaire klimaat effecten

(consequenties voor water sector, landbouw…) –  Laag 3: ruimtelijke ontwikkelingsplannen


Voorbeeld: zomerneerslag in Brabant

Laag 0

Laag 1a (W)

Laag 1b (W+)

Climate Effect Atlas Brabant


Consequenties voor waterbeheer



Consequenties voor landbouw



Slotopmerkingen Scenario’s zijn geen verwachtingen! Scenario’s worden ontworpen om een breed scala aan klimaateffecten te bestuderen voor een breed aantal toepassingen

Regionale effecten verschillen van het mondiale beeld Bv droogteproblematiek is een regionaal effect (samenhangend met circulatie), en heeft na KNMI’06 veel extra aandacht gekregen

Maatwerk Tailoring (maatwerk) is belangrijk voor de toepassing in de praktijk. Dit is een sterk multi-disciplinair vakgebied


Klimaat in de praktijk: De zomer van 2006

•  Juli was abnormaal warm en droog (W+?) •  Augustus was erg nat (W?)

courtesy Geert Lenderink Erik van Meijgaard

Sea surface temperature normal Aug 2006


Neerslag gradient

•  Zware neerslag vooral in de kuststreek

run with normal SST run with true Aug’06 SST

KNMI’06 scenario’s zullen zich nog wel even blijven

ontwikkelen

courtesy Geert Lenderink Erik van Meijgaard

Bart van den Hurk (KNMI/IMAU)solillustranos.nl/HOVO/2008/HOVO_BvdH_2.pdf– chemie-transportmodellen...

Documents

Transcript of Bart van den Hurk (KNMI/IMAU)solillustranos.nl/HOVO/2008/HOVO_BvdH_2.pdf– chemie-transportmodellen...