Liên kết giữa mô hình hóa biến đổi khí hậu và nghiên cứu tác động: những tiến bộ gần đây trong kỹ thuật hạ xuống cho mô hình hóa thủy học
Tóm tắt
Hiện nay có một lượng lớn tài liệu được công bố về những điểm mạnh và yếu của các phương pháp hạ xuống cho các biến khí hậu khác nhau, ở những vùng miền và mùa khác nhau. Tuy nhiên, rất ít sự chú ý được dành cho việc lựa chọn phương pháp hạ xuống khi xem xét các tác động của biến đổi khí hậu đối với hệ thống thủy văn. Bài báo tổng quan này đánh giá tài liệu hạ xuống hiện tại, xem xét những phát triển mới trong lĩnh vực hạ xuống đặc biệt cho các tác động thủy học. Các phần tập trung vào khái niệm hạ xuống; các phương pháp mới; các nghiên cứu phương pháp so sánh; mô hình hóa các cực trị; và ứng dụng vào các tác động thủy học.
Tiếp theo, chúng tôi xem xét các phát triển mới trong việc xây dựng kịch bản khí hậu có thể cung cấp nhiều tiềm năng nhất cho sự tiến bộ trong cộng đồng ‘hạ xuống cho tác động thủy học’, như mô hình hóa xác suất, quy mô họa tiết và hạ xuống của nhiều biến và đề xuất các cách mà chúng có thể được kết hợp với các kỹ thuật hạ xuống trong khuôn khổ kịch bản biến đổi khí hậu xác suất để đánh giá những bất định liên quan đến các dự báo trong tương lai. Trong các nghiên cứu tác động thủy học, vẫn còn ít sự xem xét dành cho nghiên cứu ứng dụng; cách mà các kết quả có thể được sử dụng tốt nhất để giúp các bên liên quan và nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt, vững chắc về các chiến lược thích ứng và giảm thiểu trong bối cảnh nhiều bất định về tương lai. Chúng tôi gợi ý rằng cần có sự chuyển đổi từ các nghiên cứu so sánh sang cung cấp các công cụ ra quyết định cho việc lập kế hoạch và quản lý mà vững chắc trước những bất định trong tương lai; với việc xem xét và hiểu rõ những bất định trong hệ thống mô hình hóa. Bản quyền © 2007 Hiệp hội Khí tượng Hoàng gia.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Allen MR, 2003, Proceedings of the 2002 ECMWF Predictability Seminar
Cavazos T, 2005, Performance of NCEP‐NCAR reanalysis variables in statistical downscaling of daily precipitation, Climate Research, 28, 95
CawleyGC HaylockM DorlingSR GoodessC JonesPD.2003.Statistical downscaling with artificial neural networks. InProceedings—European Symposium on Artificial Neural Networks Bruges Belgium 23–25thApril 2003.
Fowler HJ, Estimating change in extreme European precipitation using a multi‐model ensemble, Geophysical Research Atmospheres
Giorgi F, 2001, Climate Change 2001: The Scientific Basis. C
Goodess CM, 2007, An intercomparison of statistical downscaling methods for Europe and European regions—assessing their performance with respect to extreme temperature and precipitation events, Climatic Change
HarroldTI JonesRN.2003.Downscaling GCM rainfall: a refinement of the perturbation method. InMODSIM 2003 International Congress on Modelling and Simulation Townsville Australia 14–17 July 2003.
Houghton JT, 1996, Climate Change 1995: The Science of Climate Change. The Second Assessment Report of the IPCC: Contribution of Working Group I
Hulme M, 2002, Climate Change Scenarios for the United Kingdom: The UKCIP02 Scientific Report, 120
Jones PD, 1995, Development and Integration of a Stochastic Weather Generator into a Crop Growth Model for European Agriculture
MearnsLO theNARCCAP Team.2006.Overview of the North American Regional Climate Change Assessment Program. InNOAA RISA‐NCAR Meeting Tucson AZ March 2006.
MitchellTD.2000.An investigation of the pattern scaling technique for describing future climates.PhD thesis University of East Anglia Norwich.
Nicholls N, 1996, Climate Change 1995: The Science of Climate Change. The Second Assessment Report of the IPCC: Contribution of Working Group I, 133
SanterBD WigleyTML SchlesingerME MitchellJFB.1990.Developing climate scenarios from equilibrium GCM results.Rrp. No. 47. Max‐Planck‐Institut‐fur‐Meteorologie: Hamburg;29.
TebaldiC NychkaD MearnsLO.2004a.From global mean responses to regional signals of climate change: simple pattern scaling its limitations (or lack of) and the uncertainty in its results. InProceedings of the 18th Conference on Probability and Statistics in the Atmospheric Sciences AMS Annual Meeting Seattle WA.
WattsM GoodessCM JonesPD.2004.The CRU Daily Weather Generator BETWIXT Technical Briefing Note 1 Version 2 February 2004.
WilbyRL CharlesSP ZoritaE TimbalB WhettonP MearnsLO.2004.Guidelines for use of climate scenarios developed from statistical downscaling methods Supporting material of the Intergovernmental Panel on Climate Change available from the DDC of IPCC TGCIA 27.
ZoritaE von StorchH.1997.A survey of statistical downscaling techniques.GKSS report 97/E/20 GKSS Research Center: Geesthacht.