Dự đoán xác suất về lượng mưa trong thế kỷ XXI tại Ontario, Canada thông qua một tập hợp mô hình khí hậu khu vực

Springer Science and Business Media LLC - Tập 46 - Trang 3979-4001 - 2015
Xiuquan Wang1, Guohe Huang2,3, Jinliang Liu4
1Institute for Energy, Environment and Sustainable Communities, University of Regina, Regina, Canada
2Institute for Energy, Environment and Sustainability Research, UR-NCEPU, University of Regina, Regina, Canada
3Institute for Energy, Environment and Sustainability Research, UR-NCEPU, North China Electric Power University, Beijing, China
4Department of Earth and Space Science and Engineering, York University, Toronto, Canada

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, các dự đoán xác suất về lượng mưa cho tỉnh Ontario được phát triển thông qua một tập hợp mô hình khí hậu khu vực nhằm giúp điều tra cách biến đổi khí hậu toàn cầu ảnh hưởng đến khí hậu địa phương. Hệ thống mô hình khí hậu khu vực PRECIS được sử dụng để thực hiện các mô phỏng từ tập hợp mô hình, dựa trên một tập hợp các điều kiện biên từ một tập hợp mô hình vật lý biến đổi dựa trên HadCM3. Các mô phỏng từ tập hợp PRECIS được đưa vào một mô hình phân cấp Bayesian để định lượng các yếu tố không chắc chắn ảnh hưởng đến các dự đoán lực lượng mưa và do đó tạo ra những thay đổi xác suất về lượng mưa ở các điểm lưới. Sau đó, các dự đoán độ chính xác về lượng mưa trong suốt thế kỷ XXI được phát triển cho toàn bộ tỉnh bằng cách áp dụng những thay đổi xác suất vào lượng mưa quan trắc được. Kết quả cho thấy phần lớn các thành phố ở Ontario có khả năng sẽ thấy sự thay đổi tích cực về lượng mưa hàng năm vào năm 2030, 2050 và 2080 so với các quan sát ban đầu. Điều này có thể gợi ý rằng toàn bộ tỉnh có khả năng sẽ nhận được nhiều lượng mưa hơn trong suốt thế kỷ XXI để đáp ứng lại biến đổi khí hậu toàn cầu. Các phân tích về các dự đoán lượng mưa theo mùa cũng cho thấy toàn bộ tỉnh có khả năng sẽ nhận thêm lượng mưa vào mùa đông, xuân và thu trong suốt thế kỷ này, trong khi lượng mưa mùa hè chỉ có khả năng tăng nhẹ vào những năm 2030 và sẽ giảm dần sau đó. Tuy nhiên, do độ lớn của sự giảm dự đoán trong lượng mưa mùa hè tương đối nhỏ so với các mức tăng dự kiến trong ba mùa khác, lượng mưa hàng năm tại Ontario có khả năng sẽ tăng dần trong suốt thế kỷ XXI (tăng 7,0% vào những năm 2030, 9,5% vào những năm 2050, và 12,6% vào những năm 2080). Bên cạnh đó, mức độ không chắc chắn đối với các dự đoán lượng mưa cũng được phân tích. Các kết quả cho thấy rằng sự thay đổi trong lượng mưa mùa xuân trong tương lai cho thấy mức độ không chắc chắn cao hơn so với các mùa khác, dẫn đến nhiều sự không chắc chắn hơn trong các dự đoán lượng mưa hàng năm.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Abatzoglou JT, Brown TJ (2012) A comparison of statistical downscaling methods suited for wildfire applications. Int J Climatol 32(5):772–780 Akhtar M, Ahmad N, Booij M (2008) The impact of climate change on the water resources of Hindukush–Karakorum–Himalaya region under different glacier coverage scenarios. J Hydrol 355(1):148–163 Aldous A, Fitzsimons J, Richter B, Bach L (2011) Droughts, floods and freshwater ecosystems: evaluating climate change impacts and developing adaptation strategies. Mar Freshw Res 62(3):223–231 Allan RP, Soden BJ (2008) Atmospheric warming and the amplification of precipitation extremes. Science 321(5895):1481–1484 Bárdossy A, Pegram G (2013) Interpolation of precipitation under topographic influence at different time scales. Water Resour Res 49(8):4545–4565 Barnett DN, Brown SJ, Murphy JM, Sexton DM, Webb MJ (2006) Quantifying uncertainty in changes in extreme event frequency in response to doubled CO2 using a large ensemble of GCM simulations. Clim Dyn 26(5):489–511 Baron J, Hall E, Nolan B, Finlay J, Bernhardt E, Harrison J, Chan F, Boyer E (2013) The interactive effects of excess reactive nitrogen and climate change on aquatic ecosystems and water resources of the United States. Biogeochemistry 114(1–3):71–92 Chou C, Neelin JD, Chen C-A, Tu J-Y (2009) Evaluating the “rich-get-richer” mechanism in tropical precipitation change under global warming. J Clim 22(8):1982–2005 Christensen NS, Lettenmaier DP (2007) A multimodel ensemble approach to assessment of climate change impacts on the hydrology and water resources of the Colorado River Basin. Hydrol Earth Syst Sci 11(4):1417–1434 Collins M, Booth BB, Harris GR, Murphy JM, Sexton DM, Webb MJ (2006) Towards quantifying uncertainty in transient climate change. Clim Dyn 27(2–3):127–147 Cross MS, Zavaleta ES, Bachelet D, Brooks ML, Enquist CA, Fleishman E, Graumlich LJ, Groves CR, Hannah L, Hansen L (2012) The Adaptation for Conservation Targets (ACT) framework: a tool for incorporating climate change into natural resource management. Environ Manage 50(3):341–351 Dai A (2011) Drought under global warming: a review. Wiley Interdiscip Rev Clim Change 2(1):45–65 Estrada F, Guerrero VM, Gay-García C, Martínez-López B (2013) A cautionary note on automated statistical downscaling methods for climate change. Clim Change 120(1–2):263–276 Feddersen H, Andersen U (2005) A method for statistical downscaling of seasonal ensemble predictions. Tellus A 57(3):398–408 Feser F, Rockel B, von Storch H, Winterfeldt J, Zahn M (2011) Regional climate models add value to global model data: a review and selected examples. Bull Am Meteorol Soc 92(9):1181–1192 Ford JD, Berrang-Ford L, Paterson J (2011) A systematic review of observed climate change adaptation in developed nations. Clim Change 106(2):327–336 Fowler A, Hennessy K (1995) Potential impacts of global warming on the frequency and magnitude of heavy precipitation. Nat Hazards 11(3):283–303 Giorgi F, Mearns LO (2002) Calculation of average, uncertainty range, and reliability of regional climate changes from AOGCM simulations via the “reliability ensemble averaging”(REA) method. J Clim 15(10):1141–1158 Giorgi F, Mearns L (2003) Probability of regional climate change based on the Reliability Ensemble Averaging (REA) method. Geophys Res Lett 30(12):1629. doi:10.1029/2003GL017130 Grafton RQ, Pittock J, Davis R, Williams J, Fu G, Warburton M, Udall B, McKenzie R, Yu X, Che N (2013) Global insights into water resources, climate change and governance. Nat Clim Change 3(4):315–321 Gula J, Peltier WR (2012) Dynamical downscaling over the Great Lakes basin of North America using the WRF regional climate model: the impact of the Great Lakes system on regional greenhouse warming. J Clim 25(21):7723–7742 He J, Valeo C, Chu A, Neumann NF (2011) Stormwater quantity and quality response to climate change using artificial neural networks. Hydrol Process 25(8):1298–1312 Heinrich G, Gobiet A, Mendlik T (2014) Extended regional climate model projections for Europe until the mid-twentyfirst century: combining ENSEMBLES and CMIP3. Clim Dyn 42(1–2):521–535 Hewitson B, Crane R (1996) Climate downscaling: techniques and application. Clim Res 7(2):85–95 Hirabayashi Y, Mahendran R, Koirala S, Konoshima L, Yamazaki D, Watanabe S, Kim H, Kanae S (2013) Global flood risk under climate change. Nat Clim Change 3(9):816–821 Hoffmann AA, Sgrò CM (2011) Climate change and evolutionary adaptation. Nature 470(7335):479–485 Hulme M, Osborn TJ, Johns TC (1998) Precipitation sensitivity to global warming: comparison of observations with HadCM2 simulations. Geophys Res Lett 25(17):3379–3382 IPCC (2014) Climate change 2014: synthesis report, summary for policymakers. Intergovernmental Panel on Climate Change Jones RG, Noguer M, Hassell DC, Hudson D, Wilson SS, Jenkins GJ, Mitchell JFB (2004) Generating high resolution climate change scenarios using PRECIS. Met Office Handbook, Exeter, Devon Jordan YC, Ghulam A, Chu ML (2014) Assessing the impacts of future urban development patterns and climate changes on total suspended sediment loading in surface waters using geoinformatics. J Environ Informat 24(2):65–79 Korhonen N, Venäläinen A, Seppä H, Järvinen H (2014) Statistical downscaling of a climate simulation of the last glacial cycle: temperature and precipitation over Northern Europe. Clim Past 10(4):1489–1500 Larsen MAD, Refsgaard JC, Drews M, Butts MB, Jensen KH, Christensen J, Christensen O (2014) Results from a full coupling of the HIRHAM regional climate model and the MIKE SHE hydrological model for a Danish catchment. Hydrol Earth Syst Sci 18(11):4733–4749 Ling J, Wu ML, Chen YF, Zhang YY, Dong JD (2014) Identification of spatial and temporal patterns of coastal waters in Sanya Bay, South China Sea by Chemometrics. J Environ Informat 23(1):37–43 Ma ZZ, Wang ZJ, Xia T, Gippel CJ, Speed R (2014) Hydrograph-based hydrologic alteration assessment and its application to the yellow river. J Environ Informat 23(1):1–13 Marengo JA, Alves LM, Soares WR, Rodriguez DA, Camargo H, Riveros MP, Pabló AD (2013) Two contrasting severe seasonal extremes in tropical South America in 2012: flood in Amazonia and drought in northeast Brazil. J Clim 26(22):9137–9154 McSweeney C, Jones R (2010) Selecting members of the ‘QUMP’perturbed-physics ensemble for use with PRECIS. Met Office Hadley Centre, Devon, UK 9 McSweeney CF, Jones RG, Booth BB (2012) Selecting ensemble members to provide regional climate change information. J Clim 25(20):7100 MoE (2011a) Climate action: adapting to change, protecting our future, 2011. Ontario Ministry of the Environment MoE (2011b) Climate ready: Ontario’s adaptation strategy and action plan, 2011–2014. Ontario Ministry of the Environment Murphy JM, Sexton DM, Barnett DN, Jones GS, Webb MJ, Collins M, Stainforth DA (2004) Quantification of modelling uncertainties in a large ensemble of climate change simulations. Nature 430(7001):768–772 Murphy JM, Sexton DMH, Jenkins GJ, Booth BBB, Brown CC, Clark RT, Collins M, Harris GR, Kendon EJ, Betts RA, Brown SJ, Humphrey KA, McCarthy MP, McDonald RE, Stephens A, Wallace C, Warren R, Wilby R, Wood RA (2009) UK climate projections science report: climate change projections. Meteorological Office Hadley Centre Nikulin G, Jones C, Giorgi F, Asrar G, Büchner M, Cerezo-Mota R, Christensen OB, Déqué M, Fernandez J, Hänsler A (2012) Precipitation climatology in an ensemble of CORDEX-Africa regional climate simulations. J Clim 25(18):6057–6078 NLWIS (2007) Daily 10 Km Gridded Climate Dataset: 1961–2003, Version 1.0. National Land and Water Information Service, Agriculture and Agri-Food Canada Paerl HW, Paul VJ (2012) Climate change: links to global expansion of harmful cyanobacteria. Water Res 46(5):1349–1363 Piao S, Ciais P, Huang Y, Shen Z, Peng S, Li J, Zhou L, Liu H, Ma Y, Ding Y (2010) The impacts of climate change on water resources and agriculture in China. Nature 467(7311):43–51 Pielke RA, Wilby RL (2012) Regional climate downscaling: what’s the point? Eos. Trans Am Geophys Union 93(5):52–53 Sanchez-Moreno JF, Mannaerts CM, Jetten V (2014) Influence of topography on rainfall variability in Santiago Island, Cape Verde. Int J Climatol 34(4):1081–1097 Schiermeier Q (2011) Increased flood risk linked to global warming. Nature 470(7334):316 Seager R, Naik N, Vogel L (2012) Does Global Warming Cause Intensified Interannual Hydroclimate Variability?*. J Clim 25(9):3355–3372 Senatore A, Mendicino G, Knoche HR, Kunstmann H (2014) Sensitivity of modeled precipitation to sea surface temperature in regions with complex topography and coastlines: a case study for the Mediterranean. J Hydrometeorol 15(6):2370–2396 Stocker T, Qin D, Plattner G-K, Tignor M, Allen SK, Boschung J, Nauels A, Xia Y, Bex V, Midgley PM (2014) Climate change 2013: the physical science basis. Cambridge University Press, Cambridge Tam A (2009) Permafrost in Canada’s subarctic region of Northern Ontario. University of Toronto, Toronto Tebaldi C, Smith RL, Nychka D, Mearns LO (2005) Quantifying uncertainty in projections of regional climate change: a Bayesian approach to the analysis of multimodel ensembles. J Clim 18(10):1524–1540 Teutschbein C, Seibert J (2012) Bias correction of regional climate model simulations for hydrological climate-change impact studies: Review and evaluation of different methods. J Hydrol 456:12–29 Themeßl MJ, Gobiet A, Heinrich G (2012) Empirical-statistical downscaling and error correction of regional climate models and its impact on the climate change signal. Clim Change 112(2):449–468 Trenberth KE (2011) Changes in precipitation with climate change. Clim Res 47(1):123 Um M-J, Yun H, Jeong C-S, Heo J-H (2011) Factor analysis and multiple regression between topography and precipitation on Jeju Island, Korea. J Hydrol 410(3):189–203 Wang X, Huang G, Lin Q, Nie X, Cheng G, Fan Y, Li Z, Yao Y, Suo M (2013) A stepwise cluster analysis approach for downscaled climate projection–A Canadian case study. Environ Model Softw 49:141–151 Wang LZ, Huang YF, Wang L, Wang GQ (2014a) Pollutant flushing characterizations of stormwater runoff and their correlation with land use in a rapidly urbanizing watershed. J Environ Informat 23(1):44–54 Wang X, Huang G, Lin Q, Liu J (2014b) High-resolution probabilistic projections of temperature changes over Ontario, Canada. J Clim 27(14):5259–5284 Wang X, Huang G, Lin Q, Nie X, Liu J (2014c) High‐resolution temperature and precipitation projections over Ontario, Canada: a coupled dynamical‐statistical approach. Q J R Meteorol Soc Wang X, Huang G, Liu J (2014d) Projected increases in intensity and frequency of rainfall extremes through a regional climate modeling approach. J Geophys Res Atmos 119(23):13271–213286 Wang X, Huang G, Liu J (2014e) Projected increases in near-surface air temperature over Ontario, Canada: a regional climate modeling approach. Clim Dyn 141(689):1137–1146. doi:10.1002/qj.2421 Wang X, Huang G, Liu J, Li Z, Zhao S (2015) Ensemble projections of regional climatic changes over Ontario, Canada. J Clim. doi:10.1175/JCLI-D-15-0185.1 Wentz FJ, Ricciardulli L, Hilburn K, Mears C (2007) How much more rain will global warming bring? Science 317(5835):233–235 Wilby RL, Wigley T (1997) Downscaling general circulation model output: a review of methods and limitations. Prog Phys Geogr 21(4):530–548 Wilson S, Hassell D, Hein D, Morrell C, Tucker S, Jones R, Taylor R (2011) Installing and using the Hadley Centre regional climate modelling system, PRECIS Yang C, Yu Z, Hao Z, Zhang J, Zhu J (2012) Impact of climate change on flood and drought events in Huaihe River Basin, China. Hydrol Res 43(1–2):14–22