Global klimamodellering som verktøy for bedre å forstå jordens klima: Status, utfordringer og framtid Helge Drange helge.drange@gfi.uib.no Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Vilhelm Bjerknes (Meteorologische Zeitschrift 1904) Dersom det er slik, som alle naturvitenskapelig tenkende mennesker tror, at framtidige tilstander i atmosfæren utvikles fra den foregående i følge fysikkens lover, da er det innlysende at den nødvendige og tilstrekkelige betingelse for en rasjonell løsning av problemet værvarsling er som følger: 1. Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne atmosfærens tilstand ved et bestemt tidspunkt. 2. Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne lovene som styrer utviklingen av atmosfæren fra en tilstand til den neste. Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen http://www.history.noaa.gov/stories_tales/bjerknes.html
ENIAC Electronic Numerical Integrator And Computer, 1946-55 Første numeriske væranalyse av von Neumanns gruppe i Princeton i 1950, basert på Bjerknes (1904) og Richardson (1922) [Eliassen og Fjørtoft, Princeton til Norge] Department of Geophysics University of Bergen
Fra værvarsling- til jordsystemmodell 1975 1985 1992 2000 2007 2012 Atmosfære Operasjonell modell Sterkere farge betyr fordedret modellkomponenter Forbedret Atmosfære Atmosfære Atmosfære Landoverflate modellmoduler Landoverflate Landoverflate Hav & havis Hav & havis og økt kompleksivitet Sulfat aerosol Atmosfære Landoverflate Hav & havis Sulfat aerosol Ikke-sulfat aerosol Karbonsyklus Atmosfære Landoverflate Hav & havis Sulfat aerosol Ikke-sulfat aerosol Karbonsyklus Atmosfærekjemi Modellutvikling Sterkere farge betyr fordedret modellkomponenter Hav & havis modell Sulfat aerosol modell Karbonsyklusmodell, land Karbonsyklusmodell, hav Atmosfærekjemi Ikke sulfat aerosol Karbonsyklusmodell Atmosfærekjemi Helge Drange Modifisert, Geofysisk institutt Hadley Centre, Universitetet UK i Bergen
Økende oppløslighet (også vertikalt) 1990 2007 IPCC AR4, WG1 (2007)
Bevaring av vanndamp Bevaring av varme Strålingsføring Bevaring av bevegelsesmengde Fordamp- ning og nedbør Varme- utveksling/ stråling Overflate drag Vannbudsjett Snø- og isbudsjett Varmebudsjett Avrenning Bevaring av salt Momentumlign. + termodynamikk for havis Bevaring av varme Bevaring av bevegelsesmengde Etter Manabe & Stouffer (2000)
Bevaring av vanndamp En væskes bevegelse på en roterende kule - Bjerknes (1904) Bevaring av - Richardson (1922) - Charney, varme Fjørtoft, von Neumann (1950) - Testes Strålingsføring i værvarsling 4 ggr om dagen, året rundt Bevaring av bevegelsesmengde Fordamp- ning og nedbør Varme- utveksling/ stråling Overflate drag Vannbudsjett Snø- og isbudsjett Varmebudsjett Avrenning Bevaring av salt Momentumlign. + termodynamikk for havis Bevaring av varme Bevaring av bevegelsesmengde Etter Manabe & Stouffer (2000)
Bevaring av vanndamp Bevaring av varme Strålingsføring Bevaring av bevegelsesmengde Fordamp- ning og nedbør Konservering over lang tid Varme- utveksling/ stråling Overflate drag Vannbudsjett Snø- og isbudsjett Varmebudsjett Avrenning Bevaring av salt Momentumlign. + termodynamikk for havis Bevaring av varme Bevaring av bevegelsesmengde Etter Manabe & Stouffer (2000)
Ligninger for atmosfæren (tilsvarende for havet) du dt dv dt = f = + f u tanφ v a a 1 1 p + F cosφ ρ λ u tanφ 1 p + u + F a aρ φ φ λ F: Friksjon og alle andre bidrag Massebevegelse ØV-retning Massebevegelse NS-retning dρ dt = ρ v Bevaring av masse dq dt 1 = M + E M: Kondensering ρ E: Fordamping Bevaring av vann dt d c v + p = Q dt dt ρ g 1 = ρ p z 1 Q: Netto varmetilførsel Bevaring av energi Hydrostatisk ligning p = ρ RT Department of Geophysics University of Bergen Tilstandsligning
Ligninger for atmosfæren (tilsvarende for havet) du dt dv dt = dρ dt f = u tanφ + v a f = ρ v a 1 1 p + F cosφ ρ λ u tanφ 1 p + u + F a aρ φ φ λ Et koplet sett av internt konsistente, dynamiske og termodynamiske variable. Påvirker hverandre på et stort spenn av rom- og tidsskalaer. dq dt = ρ 1 M + E dt d 1 c v + p = dt dt ρ g 1 = ρ p z Q Eksisterer ingen enkel fiks om f.eks. simulert havis avviker fra observert havis. Viktige prosesser som ikke kan oppløses må beskrives vha. parameteriseringer. p = ρ RT Department of Geophysics University of Bergen
Ligningen(e) som beskriver en væskes bevegelse kan ikke løses analytisk, så regnemaskiner må benyttes Regnemaskiner forstår ikke kalkulus (derivasjoner, integraler, etc), bare de grunnleggende aritmetiske operasjonene: Løsningen er numeriske metoder
Noen sentrale forskjeller Værvarslingsmodell Klimamodell Formål Varsle været (prediksjon) Forstå klimavariasjon/-endring, og projeksjon Romlig utstrekning Regional til global Global, nedskalering til regional Individuell/samfunnsmessig relevans Stor / stor Liten / middels Integrasjonsvarighet Dager 100 til 1000+ år Romlig oppløsning 10-50 km 100-200 km Viktighet av initialbetingelse Essensiell (Nær) Fraværende Viktighet av skyer og stråling Liten-middles Essensiell Viktighet av jord-/hav-/snøoverflate Liten-middles Stor Viktighet av havtemperatur/-sirkulasjon Liten-middels Stor Viktighet av modellstabilitet Liten Essensiell Viktighet av faktisk tidsforløp Essensiell Fraværende (kun værstatistikk over tid; 30+ år) Kildekode og modellresultater Generelt kommersielt begrenset Generelt fritt tilgjengelig
Noen sentrale likheter Værvarslings- og klimamodell Historikk Observasjonsgrunnlag Oppløste prosesser Ikke-oppløste prosesser Numerisk metode Programmering Tungregning Modellresultater Kompleksitet Internasjonalt samarbeid Klimamodellene er en direkte videreføring av værvarslingsmodeller Absolutt påkrevet for verifisering av modellresultater og forbedring av modellsystemer Bevegelsesligninger, konserveringsligninger, tilstandsligninger, strålingsføringer, etc. Må parameteriseres; krever observasjoner, empiri, teori og detaljmodellering. Krevende. Endelig differanse eller spektral representasjon av de kontinuerlige ligningene; tidssteget generelt begrenset av romlig oppløsning (CFL-betingelsen), ca. 5-10 min Fortran, parallellisering, netcdf Kraftig arkitektur, stabil platform, automatisert datalagring Alle tilstandsvariable i rom og tid, lagres i lang tid for analyse og verifikasjon Et fåtall grupper, og ingen enkeltforskere, kan utvikle, verifisere og forbedre modellene Koordinering er avgjørende for sikring av kvalitet og for å drive forskningsfronten fremover
Skalautfordring, hav Ikke-oppløste Ikke-oppløste prosesser prosesser
Skalautfordring, atmosfære (f.eks. skyer, i dette tilfellet fra Guadelupe-øyene) Ca. 250 km Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Parameterisering Prosesser som ikke er oppløste og som er viktig for større-skala dynamikk/termodynamikk må beskrives Slike parameteriseringer krever grunnleggende teoretisk/ eksperimentell forståelse av prosessene Utvikling av parameteriseringer krever ofte stor innsats og kan være bergningsmessig tung Skyer, turbulent og konvektiv blanding, og havis-reologi er eksempler på prosesser som må parameteriseres
Noen sentrale aerosol-virkninger på klima (og som i stadig større grad inkluderes i klimamodeller) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen og for havet
CMIP5 Climate Model Intercomparison Project, Phase 5 Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Om CMIP5 Internasjonal klimamodellering er organisert under ulike MIP-er (Model Intercomparison Projects) MIP-ene er forskerstyrt, uten penger, men overvåket av Word Climate Research Programme (WCRP) under WMO, UNESCO-IOC og ICSU De nye, globale klimasimuleringene er organisert av fase 5 av Climate Model Intercomparison Project, CMIP5 Alle simuleringer og format for resultatfiler er nøyaktig beskrevet i egne CMIP5- protokoller Alle som har en modell som er publisert og som følger protokollene og som gjennomfører et minimum av simuleringer kan bidra til CMIP5 Alle bidrag blir (teknisk) kontrollert av PCMDI (program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison) ved Lawrence Livermore Laboratory (LLL), finansiert av LLL og US DoE Informasjon om CMIP5 og fritt tilgjengelige, nedlastbare modellfelt fra http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5 (totalt 4 noder globalt) CMIP5-kjøringene inngår som del av neste hovedrapport fra FNs klimapanel IPCC i september 2013 IPCC er ikke del av CMIP5 ut over å nyttegjøre seg av CMIP5-kjøringene
Gjennomføring av CMIP5-simuleringerI Også idealiserte simuleringer, f.eks. med +1 % økning av CO 2 per år Klimaprojeksjoner, PROJ Starter fra historisk kjøring. Strålingsføring basert på ulike (4) scenarioer. Modellen genererer klima 2007-2100. Klimaendring er PROJ CTRL eller PROJ HIST. Gjerne flere kjøringer for hvert scenario, hver med forskjellig initialverdi. Kan kjøres til 2300. Historiske kjøringer, HIST Starter fra CTRL. Strålingsføring basert på observasjoner. Modellen genererer eget klima 1850-2006. Verifiseres mot observert klima. Gjerne flere kjøringer, hver med forskjellig initialverdi. Også simuleringer med bare sol +vulkaner, bare klimagasser og bare aerosoler. 1900 2000 2100 2200 2300 År (reell kalender) 1850 2006 Kontrollkjøring, CTRL Starter fra klimatologi. Strålingspådrag holdes fast på førindustrielt nivå. Modellen genererer sitt eget, fortrinnsvis stabile, klima. Typisk 1000+ års simulering. 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 År (vilkårlig kalender) Bentsen et al. 2013
EarthClim Bergen Oslo Bergen Climate Model (BCM) ARPEGE + MICOM 1 av 4 europeiske (globale) klimamodeller brukt i IPCC AR4 Aerosoler, skyer og atmosfærekjemi (Erfaring med NCARs klimamodell fra USA) NorESM (1) Havmodell fra Bergen, (2) aerosoler, skyer og kjemi fra Oslo og (3) karbonsyklusmodell fra Hamburg/Bergen
Temperature, humidity, wind Snow Sea ice Noen NorESM-tall Oppløsning på 1,9 2,5 (vertikale lag: 26 i atm, 53 i hav) 360 000 gitterpunkt i atmosfæren, 6,5 millioner gitterpunkt i havet 2,500 simuleringsår for CMIP5 kjøringene 250 dager for å gjennomføre modell-eksperimentene Kjørt på CRAY XT4 ved Univ. i Bergen, på 312 prosessorer Ruddiman, 2001
Godt over 100 siteringer
Observert vs simulert global temperatur ( C, relativt til 1850-1900, årlig midlet) Observert global T Simulert global T Simulert T nord for 60 N Bentsen et al. (2012)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Observert temperatur (GISS) Bentsen et al. (2012) Endring i temperatur ( C)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Observert temperatur (GISS) Modellert NorESM Bentsen et al. (2012) Endring i temperatur ( C)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Full modell Bentsen et al. (2012) Endring i temperatur ( C)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Full modell Bare klimagasser Bentsen et al. (2012) Endring i temperatur ( C)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Full modell Bare klimagasser Bare aerosoler Bentsen et al. (2012) Endring i temperatur ( C)
Naturlig vs menneskeskapt bidrag ( C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet) Endring i temperatur ( C) Full modell Bare klimagasser Bare aerosoler Bare vulkaner og sol Bentsen et al. (2012)
Havis i NorESM, dagens klima Bentsen et al. (2012)
3.37 K ± 0.83 K CMIP5: 2.1 4.7 K CMIP3: 2.1 4.4 K
Global befolkning (milliarder) Globale CO 2 -utslipp (Gt-C/år)
Global befolkning (milliarder) 2006 2013 RCP8.5 RCP6.0 RCP4.5 RCP2.6 Globale CO 2 -utslipp (Gt-C/år) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Endring i global temperatur, 15 modeller (relativt til 1961-1990) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Endring i global temperatur, 15 modeller (relativt til 1961-1990) +2 C 2025-2050 Framtidige utslipp som Business-as-usual Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Endring i global temperatur, 15 modeller (relativt til 1961-1990) +2 C 2035-2075 Med en global oppvarming på 2-3 grader, må vi ~3.2 millioner år tilbake for å finne et tilsvarende klima Global utslippstopp i 2040, 650 ppm CO 2 -eq i 2100 Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Global temperaturendring, 15 modeller (relativt til 1850-1879) Business-as-usual (RCP8.5) Temperaturendring ( C) 5.8 C 4.0 C Iversen et al. (2012) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Global landtemperaturendring, 15 modeller (relativt til 1850-1879) Temperaturendring ( C) Business-as-usual (RCP8.5) 8.5 C 5.0 C Iversen et al. (2012) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Global temperaturendring, 15 modeller (relativt til 1850-1879) Kraftig reduserte klimagassutslipp (RCP4.5) Temperaturendring ( C) 3.0 C 2.0 C Iversen et al. (2012) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Global landtemperaturendring, 15 modeller (relativt til 1850-1879) Kraftig reduserte klimagassutslipp (RCP4.5) Temperaturendring ( C) 4.8 C 2.1 C Iversen et al. (2012) Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Isutbredelse for Arktis, mars RCP4.5 Observert Stroeve et al. (2012)
Isutbredelse for Arktis, September RCP4.5 Observert Stroeve et al. (2012)
Isutbredelse for Arktis, September Observert Kontroll RCP4.5 RCP6.0 RCP8.5 Wang & Overland (2012)
Simulert styrke til AMOC Cheng et al. (2012)
NOAA/NESDIS SST Anomaly (C), 1/17/2008 NOAA/NCEP/NWS SST Anomaly (C), 9/17/1997-2 -1 0 1 2 3 4 5 (ºC) 1997/98 El Niño 2007/08 La Niña Areal nord for 60ºN Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen -5-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 5 (ºC)
ENSO i CMIP3 og CMIP5 Ballenger et al. (2012)
Ekstremklimaindekser 1981-2000, CMIP5 ERA interim ERA40 NCEP1 NCEP2 Sillmann et al. (2012)
Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen
Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen http://tograder.no
Permafrost og mulig frigjøring av metan Helge Drange Department of Geophysics University of Bergen
Helge Drange Department of Geophysics University of Bergen
Helge Drange Department of Geophysics University of Bergen http://www.nasa.gov/topics/earth/features/calipso-aerosol.html
Ekstremnedbør (Endring i antall dager med ekstremnedbør, % fra normalen) 100 80 60 40 20 0-20 -40 Observasjoner Tilgjengelige klimamodeller Antall ekstreme hendelser kan øke med 30-70% i løpet av dette århundre 1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020 2040 2060 2080 Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen A. Sorteberg, UiB
Tørkeperioder sommerstid (indeks basert på 14 klimamodeller; 2090-2099; RCP4.5) Alvorlig til ekstrem tørke Økt fugtighet i jorden Helge Drange Geophysical institute University of Bergen Dai, Nature Clim. Change (2012)
Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen Høyere oppløslighet
Troposfære-stratosfærekopling http://svs.gsfc.nasa.gov/vis/a010000/a010900/a010902/