KLIMATICKÝ DOWNSCALING
ZOO76 Meteorologie a klimatologie
Petr Kolář
PřF MU Brno
12.12.2012

KLIMATICKÝ DOWNSCALING
•Definice:
•klimatický downscaling zahrnuje soubor technik, které využívají předpovědí globálních klimatických
modelů (AOGCMs) k získávání klimatických informací ve vyšším rozlišení (stovky km → desítky km)
•
•přesnost  downscalingu je nejprve testována simulací současného nebo minulého klimatu
•
•pracuje se opět s daty v gridové síti, je nutné převést historická a současná staniční data (po
procesu homogenizace) do pravidelné sítě  - tzv. technické řady (CZ-grid)
•
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
2

•existují 2 základní přístupy:
1.Použití empirických statistických vztahů mezi prvky rozdílných prostorových úrovní (statistický
downscaling).
2.Použití lokálních klimatických modelů (LAM – Local Area Model), jejichž vstupní okrajové podmínky
pochází z globálních klimatických modelů či databází (dynamický downscaling).
3.
•oba přístupy jsou formou tzv. post-processingu globálních dat
•proces převodu dat je jednostranný (globální úroveň → lokální, ne naopak), výjimkou jsou tzv.
telekonekce (dálková spojení), kdy místní podmínky mohou významně ovlivnit globální systém
•
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
3

•STATISTICKÝ DOWNSCALING
•VÝHODY:
•výpočetně méně náročný, levný
•snadno přenositelný mezi jednotlivými oblastmi
•založen na standardních statistických přístupech
•NEVÝHODY:
•vyžaduje dlouhé časové řady dat pro kalibraci
•úspěch závisí na volbě prvků
•podhodnocuje rozptyl dat,  není schopen dobře reprezentovat klimatické extrémy
•DYNAMICKÝ DOWNSCALING
•VÝHODY:
•odezva klimatického modelu je založena na fyzikálně konzistentních procesech
•lépe vystihuje klimatické extrémy a rozptyl dat
•NEVÝHODY:
•výpočetní náročnost
•ovlivnění běhů zvolenými vstupními okrajovými podmínkami
•chyby v globálním modelu se přenáší i na regionální úroveň
•
KLIMATICKÝ DOWNSCALING

•klimatické extrémy jsou spojeny s maloměřítkovými vlastnostmi a procesy (konvekce, fronty,
orografická cirkulace, apod.), proto jsou z AOGCMs obtížně predikovatelné
•
•velký význam dynamického downscalingu v celé řadě aplikací
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
5

12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
6

STATISTICKÝ DOWNSCALING
•prostorový nástroj zahrnující lineární/nelineární statisticko-empirické vztahy k odhadu lokálních
maloměřítkových charakteristik (prediktantů), jako např. srážkových úhrnů, teploty vzduchu, říčního
odtoku, apod.
•charakteristiky jsou odvozeny pomocí prvků velkého měřítka (prediktorů) z AOGCMs nebo globálních
technických řad
•jako prediktory lze uvést např. pole srážek, tlaku vzduchu, relativní vlhkosti, apod.
•účelem je získat informace o regionálním klimatu bez využití LAMs
•dvoustupňový proces:
1.Analýza statistického vztahu mezi prediktory a prediktanty.
2.Tento vztah je použit ke zjištění odezvy lokálního klimatu na změny v globálním klimatu (např.
scénáře změny klimatu).
3.
–
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
7

•lze jej označit za parametrizaci odezvy místního klimatu na změny globálních faktorů (forcingů)
•velkým problém je časová nestacionarita vztahu mezi konkrétními prediktory a prediktanty
•
•TYPIZACE STATISTICKÉHO DOWNSCALINGU:
1.    lineární přístupy
Ø     regresní modely
2.nelineární přístupy
Ømeteorologické typizace (jako např. katalogy povětrnostních situací)
Ønáhodné generátory počasí
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
STATISTICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
8

•REGRESNÍ MODELY:
•přímá kvantifikace vztahu mezi prediktory a prediktanty
•analýzy korelačních a regresních koeficientů mezi prvky (např.  index NAO – přízemní teplota
vzduchu ve střední Evropě) v relativní podobě (práce s anomáliemi)
•nutný předpoklad normálního rozdělení proměnných
•příklady metod:
–JEDNODUCHÁ/MNOHONÁSOBNÁ REGRESE
–„SINGULAR-VALUE DECOMPOSITION“
–KANONICKÁ KORELAČNÍ ANALÝZA
–EMPIRICKÉ ORTOGONÁLNÍ FUNKCE (viz příklad)
–ANALÝZA HLAVNÍCH KOMPONENT
–
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
STATISTICKÝ DOWNSCALING
9

PŘÍKLAD – VYUŽITÍ METODY EOFs NA UKÁZCE ANALÝZY SEZÓNNÍ VARIABILITY STŘEDOEVROPSKÉHO KLIMATU V
LETECH 1500–2000
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
10

First eigenvectors ei (x) – instrumental
spring
autumn
summer
winter
14,0 %
5,5 %
17,1 %
21,8 %
11,4 %
11,5 %
8,8 %
18,7 %

Second eigenvectors ei (x) – instrumental
winter
summer
spring
autumn
15,0 %
2,2 %
9,3 %
33,5 %
7,0 %
5,4 %
7,5 %
6,3 %

Third eigenvectors ei (x) – instrumental
winter
summer
spring
autumn
6,7 %
15,9 %
0,8 %
0,7 %
2,9 %
2,5 %
3,8 %
3,0 %

Seasonal progresses of α1, α2, α3 – instrumental
spring
summer
autumn
winter
slp_1659-1999.ext.spr.esertf.mov.dat.ps.jpeg slp_1659-1999.ext.sum.esertf.mov.dat.ps.jpeg
slp_1659-1999.ext.aut.esertf.mov.dat.ps.jpeg slp_1659-1999.ext.win.esertf.mov.dat.ps.jpeg

Comparison of n.temp. (T1) and of n.temp. estimated from correlation with EOFs (T2) – instrumental
summer
spring
autumn
winter
ceur_temp_sta.ext.spr.avg.nor.dat.ps.jpeg ceur_temp_sta.ext.sum.avg.nor.dat.ps.jpeg
ceur_temp_sta.ext.aut.avg.nor.dat.ps.jpeg ceur_temp_sta.ext.win.avg.nor.dat.ps.jpeg
r= 0,617
r= 0,501
r= 0,526
r= 0,765

•METEOROLOGICKÉ TYPIZACE:
•klasifikace počasí do několika předem definovaných kategorií, shluků, tříd nebo režimů na základě
např. pole tlaku, geopotenciálu, apod.
•místní počasí reprezentované prediktantem (např. srážky) je odvozeno pro každou
kategorii/shluk/třídu/režim
•Prediktor – nikoliv konkrétní hodnota, ale celé pole (rozložení prvku)
•metody: METEOROLOGICKÉ ANALOGY, SHLUKOVÁ ANALÝZA, NEURÁLNÍ SÍTĚ
•NÁHODNÉ (STOCHASTICKÉ) GENERÁTORY POČASÍ:
•umělé simulace chodu konkrétních prvků (např. srážek) v daných oblastech za účelem zpřesnění
časového rozlišení (sezónní/měsíční průměr → denní krok)
•
•
•
•
•
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
STATISTICKÝ DOWNSCALING
Z0076 Meteorologie a klimatologie
16

•METODY:
1.vnořené LAM/RCMs (lokální/regionální klimatické modely)
2.globální AGCMs s nerovnoměrným gridem
3.globální AGCMs s rovnoměrným gridem vysokého rozlišení
4.globální AOGCMs s vysokým orografickým rozlišením
5.
•lepší reprezentace lokálních faktorů (orografie, změny povrchu – land cover)
•schopnost procesy kvantifikovat, ne parametrizovat
•větší kompatibilita mezi horizontálním a vertikálním modelovým rozlišením
1.
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
DYNAMICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
17

•lokální modely obvykle neobsahují oceánskou, ledovou a vegetační dynamiku (na rozdíl od AOGCMs),
kterou přejímají •lokální modely jsou počítány pro časové řezy (time-slices) obvyklého trvání 30
let (1961–1990 x 2071–2100)
•
•VNOŘENÉ LAM/RCMS:
•široké využití (impaktové studie = regionální změna klimatu a její dopady – vodní zdroje,
zemědělství, ekosystémy, energie, atd.)
•využití pro odhad klimatických extrémů
•řada mezinárodních projektů (Evropa – CECILIA, PRUDENCE)
•časové řezy mohou být ovlivněny cykly vnitřní variability klimatického systému
•
DYNAMICKÝ DOWNSCALING
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
18

•VNOŘENÉ LAM/RCMS:
•největším problémem regionálního klimatického modelování jsou vstupní okrajové podmínky (LBC)
přejímané z globálních modelů → značná citlivost na přesnou polohu LBC, velikost domény RCM a na
kvalitu vstupních dat
•jedním z řešení problému různé prostorové úrovně dat je aplikace metody Big-Brother–Little-Brother
:
§vytvoření velké domény RCM (Big-Brother) - referenční klima dané oblasti (měřítko podobné měřítku
AOGCM)
§referenční klima je použito k definici LBC pro stejný RCM, který je ale rozběhnut pro nižší
prostorovou doménu (Little-Brother)
§výsledné statistické rozdíly mezi doménami Big- a Little-Brother jsou kvantifikovány a připsány
efektu LBC
•
DYNAMICKÝ DOWNSCALING
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
19

•GLOBÁLNÍ AGCMS S NEROVNOMĚRNÝM GRIDEM (stretched-grid):
•zvýšené rozlišení v zájmových oblastech (např. Evropa + severní Atlantik), pozvolný přechod
velikosti kroku gridu
•výhody - nejsou takové problémy s LBC, procesy regionální úrovně mohou zpětně ovlivnit globální
úroveň
•GLOBÁLNÍ AGCMS S ROVNOMĚRNÝM GRIDEM VYSOKÉHO ROZLIŠENÍ:
•teoreticky ideální způsob modelování regionálního klimatu
•značné výpočetní nároky – časové řezy pouhých několika let (posílení role vnitřní variability)
•GLOBÁLNÍ AOGCMS S VYSOKÝM OROGRAFICKÝM ROZLIŠENÍM:
•aplikace regionálního klimatického modelování v oblastech s významným vlivem orografie (východní
pobřeží Pacifiku)
•
KLIMATICKÝ DOWNSCALING
DYNAMICKÝ DOWNSCALING
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
20

•
• LITERATURA
•WARNER, T. W.: Numerical weather and climate prediction. Cambridge: Cambridge University Press,
2011.  526 s.
12.12.2012
Z0076 Meteorologie a klimatologie
21