International Journal of Climatology

Understanding the impacts of future climate change in Kansas is important for agricultural and other socio‐economic sectors in the region. To quantify these impacts, seasonal trends in air temperature and precipitation patterns from decadally averaged monthly output of 21 global climate models under the Special Report on Emissions Scenarios A1B scenario used in the Intergovernmental Panel of Climate Change Assessment Report 4 are examined for six grid cells representing Kansas. To ascertain the performance of the models, we compared model output to kriged meteorological data from stations in the Global Historical Climate Network for the period from 1950 to 2000. Agreement between multimodel ensemble mean output and observations is very good for temperature (r² all more than 0.99, root mean square errors range from 0.84 to 1.48 °C) and good for precipitation (r² ranging between 0.64 and 0.89, root mean square errors range from 322 to 1144 mm). Seasonal trends for the second half of the 20th century are generally not observed except in modelled temperature trends. Linear trends for the 21st century are significant for all seasons in all grid cells for temperature and many for precipitation. Results indicate that temperatures are likely to warm in all seasons, with the largest trends being on the order of 0.04 °C/year in summer and fall. Precipitation is likely to increase slightly in winter and decrease in summer and fall. These changes have profound implications for both natural ecosystems and agricultural land uses in the region. Copyright © 2009 Royal Meteorological Society

Một biến thể của phương pháp hồi quy bình phương tối thiểu được phát triển và đánh giá nhằm ước lượng nhiệt độ tối đa và tối thiểu hàng ngày bị thiếu, đặc biệt là đối với các giá trị cực trị nhiệt độ. Phương pháp này tập trung vào việc thu được những ước lượng chính xác về số ngày vượt quá (ví dụ: số ngày có nhiệt độ tối đa hàng ngày lớn hơn hoặc bằng centiles 90) hàng năm, cũng như số lần sự kiện liên tiếp vượt quá, trong khi giới hạn sai số ước lượng liên quan đến từng giá trị đơn lẻ.

Hiệu suất của phương pháp này được so sánh với hai phương pháp hiện có đã được phát triển cho toàn bộ phân phối nhiệt độ. Trong các phương pháp hiện có này, các ước lượng nhiệt độ được dựa trên dữ liệu từ các trạm lân cận bằng cách sử dụng hoặc phương pháp hồi quy hoặc phương pháp dựa trên sự thay đổi nhiệt độ.

Việc đánh giá phương pháp của chúng tôi bằng cách sử dụng nhiệt độ tối thiểu lạnh và tối đa ấm cho thấy phần trăm trung vị của số lần vượt quá được xác định chính xác là 97% và phần trăm trung vị của số lần vượt quá liên tiếp được xác định chính xác là 98%. Các phương pháp hiện có khác có xu hướng đánh giá thấp cả số lần vượt quá đơn lẻ và liên tiếp. Sử dụng các quy trình này, các số lần vượt quá ước lượng thường ít hơn 80% so với những gì đã thực sự xảy ra.

Mặc dù phương pháp của chúng tôi được tinh chỉnh để ước lượng số lần vượt quá, độ chính xác ước lượng của các giá trị nhiệt độ tối đa hoặc tối thiểu hàng ngày riêng lẻ tương tự như các quy trình ước lượng khác. Sai số tuyệt đối trung vị (MAE) sử dụng tất cả các nhiệt độ lớn hơn hoặc bằng centiles 90 (T₉₀) là −1.1°C cho mười trạm khí hậu đa dạng là 1.28°C cho phương pháp của chúng tôi, trong khi các phương pháp khác cho MAE lần lượt là 1.27 và 1.17°C. Tuy nhiên, về sai số trung vị, xu hướng đánh giá thấp của các phương pháp hiện có là rõ ràng với độ lệch lần lượt là −0.77 và −0.61°C. Phương pháp tối ưu hóa của chúng tôi tương đối không có thiên kiến khi sai số trung bình thu được là −0.12°C. Bản quyền © 2001 Hiệp hội Khí tượng Hoàng gia

Chúng tôi trình bày một tập dữ liệu chuỗi thời gian khí hậu có độ phân giải hàng ngày đã được biên soạn cho Đánh giá Khí hậu Châu Âu (ECA). Tính đến tháng 12 năm 2001, tập dữ liệu ECA này bao gồm 199 chuỗi về nhiệt độ tối thiểu, tối đa và/hoặc nhiệt độ trung bình hàng ngày, cùng với 195 chuỗi về lượng mưa hàng ngày được quan sát tại các trạm khí tượng ở Châu Âu và Trung Đông. Gần như tất cả các chuỗi đều bao phủ giai đoạn tiêu chuẩn bình thường từ năm 1961 đến 1990, và khoảng 50% kéo dài ít nhất từ năm 1925. Một phần của tập dữ liệu (90%) được cung cấp cho nghiên cứu khí hậu trên CDROM và qua Internet (tại http://www.knmi.nl/samenw/eca).

So sánh tập dữ liệu ECA với các tập dữ liệu lưới có độ phân giải hàng tháng cho thấy hệ số tương quan giữa các trạm ECA và các ô lưới đất liền gần nhất trong khoảng thời gian từ 1946 đến 1999 cao hơn 0.8 cho 93% số chuỗi nhiệt độ và 51% số chuỗi lượng mưa. Các xu hướng tổng thể trong tập dữ liệu ECA có độ lớn tương đương với những xu hướng trong các tập dữ liệu lưới.

Tiềm năng của tập dữ liệu ECA cho các nghiên cứu khí hậu được chứng minh qua hai ví dụ. Trong ví dụ đầu tiên, cho thấy rằng sự ấm lên vào mùa đông (tháng 10–tháng 3) ở Châu Âu trong giai đoạn 1976-1999 đi kèm với một xu hướng tích cực trong số ngày sóng ấm tại hầu hết các trạm, nhưng không đi kèm với một xu hướng tiêu cực trong số ngày sóng lạnh. Thay vào đó, số ngày sóng lạnh tăng lên trên khắp Châu Âu. Trong ví dụ thứ hai, được chỉ ra rằng đối với lượng mưa vào mùa đông giữa năm 1946 và 1999, các xu hướng tích cực trong lượng mưa trung bình mỗi ngày ẩm chiếm ưu thế ở những khu vực đang trở nên khô hơn và ẩm hơn.

Lượng mưa, nhiệt độ và nhu cầu bay hơi là những yếu tố thống trị nhất ảnh hưởng đến khả năng cung cấp nước trong một khu vực. Nghiên cứu này xem xét các thay đổi dự kiến trong các biến số khí hậu thủy văn này ở miền tây Canada dưới hai kịch bản phát thải khí nhà kính, sử dụng dữ liệu khí hậu độ phân giải cao được điều chỉnh thống kê do sáu Mô hình Khí hậu Toàn cầu (GCMs) từ Dự án So sánh Mô hình Liên hợp gần đây nhất (CMIP5) tạo ra. Các thay đổi tiềm tàng trong phân bố không gian và mùa của khả năng cấp nước trên chín lưu vực sông lớn của miền tây Canada được xem xét bằng cách tính toán các chỉ số lượng mưa và bốc hơi chuẩn hóa 3 và 12 tháng (SPEI‐3 và SPEI‐12). Trong khi các dự đoán của từng GCM khác nhau về tỷ lệ và mùa của các thay đổi, tất cả đều chỉ ra các mẫu không gian và thời gian tương tự. Tăng trưởng lượng mưa và nhiệt độ dự kiến cao nhất chủ yếu ở các lưu vực phía Bắc, với một số giảm sút trong lượng mưa mùa hè ở các lưu vực phía Nam. Sự tiến triển của các giá trị SPEI‐12 đối với các lưu vực phía Nam như Columbia, Saskatchewan, Fraser và Athabasca cho thấy sự gia tăng dần về mức độ và thời gian thiếu hụt nước, trong khi điều ngược lại được tìm thấy ở hầu hết các lưu vực phía Bắc như Peel/Lower Mackenzie, Liard và Bắc Thái Bình Dương cho thấy một sự gia tăng dần về thặng dư nước theo năm. Tuy nhiên, chỉ số SPEI‐3 cho thấy gần như tất cả các lưu vực sông ở miền tây Canada, ngoại trừ Peel/Lower Mackenzie nằm ở cực bắc của khu vực nghiên cứu, đều được dự đoán sẽ trải qua tình trạng giảm khả năng cấp nước vào mùa hè. Nói chung, nghiên cứu làm nổi bật các thay đổi tiềm năng trong phân bố không gian và mùa của tài nguyên nước ở miền tây Canada và đặt nền tảng cho một nghiên cứu mô hình hóa khí hậu thủy văn chi tiết và dựa trên quy trình hơn sẽ được tiến hành trong khu vực.

Phân tích biến động không có xu hướng (DFA) và DFA đa fractal, có khả năng phát hiện các không ổn định trong chuỗi thời gian có xu hướng, đã được áp dụng để nghiên cứu tính bền vững lâu dài (LTP) và hành vi đa fractal của 100 trạm mưa hàng ngày và 145 trạm dòng chảy tại Canada. Kết quả cho thấy tất cả các chuỗi thời gian mưa đều cho thấy LTP ở cả quy mô thời gian nhỏ và lớn, trong khi các chuỗi thời gian dòng chảy thường cho thấy hành vi không ổn định ở các quy mô thời gian nhỏ và LTP ở các quy mô thời gian lớn. Hành vi đa fractal đáng kể của dữ liệu mưa và dòng chảy Canada có thể được mô tả chính xác bởi mô hình đa fractal phổ quát và mô hình thác đa năng điều chỉnh. Lượng mưa ở miền trung Canada cho thấy tính đa fractal mạnh mẽ hơn so với miền tây và miền đông Canada, trong khi tính đa fractal của dữ liệu dòng chảy thì ít đồng nhất hơn về không gian. Sức mạnh đa fractal của lượng mưa nói chung nhỏ hơn sức mạnh của dòng chảy. Mười một (9) trong số 100 trạm mưa cho thấy xu hướng tạm thời dương (âm) trong các tham số được suy diễn từ mô hình đa fractal phổ quát, và khoảng một nửa số trạm có dữ liệu dòng chảy cho thấy sự thay đổi điểm đột ngột có ý nghĩa thống kê cho thấy sự suy yếu hoặc tăng cường trong sức mạnh đa fractal khi chuyển từ giai đoạn trước đến giai đoạn sau thay đổi. Sự khác biệt trong sức mạnh đa fractal giữa dữ liệu mưa và dòng chảy Canada cho thấy rằng độ bền của dòng chảy không chỉ vì dòng chảy có tính tự tương quan mạnh hơn mưa mà còn vì nó bị ảnh hưởng nhất quán hơn bởi các hoạt động của con người như điều tiết dòng chảy.

Sử dụng quan sát vệ tinh về Chỉ số Tình trạng Thảm thực vật Chuẩn hóa (NDVI) kết hợp với dữ liệu khí hậu từ các nguồn khác trong một mô hình sinh quyển trên cạn, biến động liên năm của Năng suất Sơ cấp Ròng (NPP) trên toàn Ấn Độ trong giai đoạn 1981–2006 đã được nghiên cứu. Kết quả cho thấy rằng biến động này rất lớn ở vùng cây bụi hỗn hợp và đồng cỏ (MGL), vừa phải ở vùng đất canh tác và nhỏ ở các khu rừng. Biến động liên năm của NPP thể hiện sự tương quan tích cực mạnh với biến động của mưa, và tương quan yếu với biến động của nhiệt độ và bức xạ mặt trời. Tốc độ tăng trưởng tuyến tính ước tính của NPP hàng năm là 0.005 Pg C Yr⁻², tương đương với mức tăng 8.5% trên toàn quốc trong 25 năm qua. Sự gia tăng này chủ yếu là do sự nâng cao năng suất ở các vùng đất nông nghiệp của đất nước. NPP đã tăng ở hầu hết các khu vực của đất nước trong giai đoạn 15 năm đầu (1981–1995), dẫn đến tốc độ tăng trưởng 10% của ngân sách NPP quốc gia. Mặt khác, tốc độ tăng trưởng NPP đã giảm xuống còn 2.5% trong 15 năm tiếp theo (1991–2005) do sự suy giảm lớn của NPP ở vùng đồng bằng Ấn Độ-Ganga. Khí hậu đã kiểm soát mạnh mẽ tốc độ tăng trưởng NPP trong cả hai giai đoạn.

Trong suốt các vùng nhiệt đới, sự di chuyển dân số, sự phát triển đô thị và công nghiệp hóa đang gây ra các điều kiện dẫn đến nhiệt độ cao hơn trong các khu vực đô thị so với các khu vực nông thôn xung quanh, một hiện tượng được gọi là hiệu ứng đảo nhiệt đô thị (UHI). Một ví dụ như vậy là thành phố San Juan, Puerto Rico. Mục tiêu của chúng tôi trong nghiên cứu này là định lượng UHI do Khu vực Đô thị San Juan tạo ra theo không gian và thời gian bằng cách sử dụng dữ liệu nhiệt độ được thu thập qua các phép đo từ trạm cố định và di động. Chúng tôi cũng đã sử dụng các phép đo từ trạm cố định để xem xét mối quan hệ giữa nhiệt độ trung bình tại một vị trí nhất định và mật độ cây xanh được cảm nhận từ xa nằm ở hướng gió. Sau đó, chúng tôi đã hồi quy nhiệt độ dựa trên che phủ đất khu vực ở phía gió để dự đoán nhiệt độ trong tương lai với sự đô thị hóa dự kiến. Dữ liệu từ các trạm cố định cho thấy UHI trung bình vào ban đêm được tính toán giữa trạm đô thị và trạm nông thôn (ΔT_{CBD–nông thôn}) là 2.15 °C trong mùa thường ẩm ướt và 1.78 °C trong mùa thường khô. Giá trị UHI tối đa cho San Juan được tính toán là 4.7 °C giữa các khu vực đô thị và khu rừng, và 3.9 °C giữa khu đô thị và một khu vực nông thôn trống trải. So sánh xu hướng nhiệt độ ban ngày tại các khu vực đô thị, đồng cỏ và rừng cho thấy che phủ tán cây đã làm giảm sự nóng lên vào ban ngày. Nhiệt độ được dự đoán tốt nhất (r² = 0.94) bởi cây xanh ở hướng gió phía đông, đặc biệt là những cây nằm trong phạm vi 180 m từ cảm biến. Kết quả từ các phép đo di động cho thấy UHI đã đạt đến chân của dãy núi Luquillo. Các dự đoán về phát triển và nhiệt độ trong tương lai cho thấy nếu mô hình phát triển hiện tại tiếp tục, hơn 140 km² đất không có dấu hiệu UHI vào năm 2000 sẽ có UHI trung bình hàng năm giữa + 0.4 và + 1.55 °C vào năm 2050. Hơn nữa, hơn 130 km² diện tích đất có UHI hiện tại giữa + 0.4 và + 1.4 °C vào năm 2000 sẽ có UHI trung bình lớn hơn + 1.55 °C vào năm 2050. Bản quyền © 2010 Hiệp hội Khí tượng Hoàng gia

Bài báo này mô tả việc xây dựng một bộ dữ liệu khí hậu lưới cập nhật (được gọi là CRU TS3.10) từ các quan sát hàng tháng tại các trạm khí tượng trên khắp các vùng đất của thế giới. Các sai lệch tại trạm (so với trung bình giai đoạn 1961 đến 1990) được nội suy vào các ô lưới vĩ độ/kinh độ 0,5° bao phủ bề mặt đất toàn cầu (không bao gồm Antarctica), và được kết hợp với một khí hậu hiện có để nhận được các giá trị hàng tháng tuyệt đối. Bộ dữ liệu bao gồm sáu biến khí hậu chủ yếu độc lập (nhiệt độ trung bình, biên độ nhiệt độ ngày, lượng mưa, tần suất ngày ẩm, áp suất hơi và độ che phủ mây). Nhiệt độ tối đa và tối thiểu được suy ra một cách toán học từ các biến này. Các biến thứ cấp (tần suất ngày sương giá và bốc hơi tiềm năng) được ước lượng từ sáu biến chính bằng cách sử dụng các công thức nổi tiếng. Chuỗi thời gian cho các trung bình bán cầu và 20 khu vực quy mô bán châu lục lớn đã được tính toán (cho nhiệt độ trung bình, tối đa và tối thiểu cũng như tổng lượng mưa) và so sánh với một số sản phẩm lưới tương tự. Bộ dữ liệu mới có sự so sánh rất tích cực, với các sai lệch chính chủ yếu ở các vùng và/hoặc thời kỳ có ít dữ liệu quan sát hơn. CRU TS3.10 bao gồm các chẩn đoán liên quan đến từng giá trị nội suy cho biết số lượng trạm được sử dụng trong nội suy, cho phép xác định độ tin cậy của các giá trị một cách khách quan. Sản phẩm lưới này sẽ được cung cấp công khai, bao gồm cả chuỗi số liệu của các trạm đầu vào (http://www.cru.uea.ac.uk/ và http://badc.nerc.ac.uk/data/cru/). © 2013 Hiệp hội Khí tượng Hoàng gia

Chỉ số Lượng mưa Chuẩn hóa (SPI) được phát triển nhằm phát hiện hạn hán và các giai đoạn ẩm ướt theo nhiều thang thời gian khác nhau, một đặc điểm quan trọng mà các chỉ số hạn hán thông thường không thể mang lại. Ngày càng có nhiều người sử dụng SPI để giám sát hạn hán. Mặc dù việc tính toán SPI đơn giản hơn so với chỉ số hạn hán khác, như Chỉ số Hạn hán Palmer, nhưng vẫn còn khá phức tạp. Tại Trung Quốc, một chỉ số gọi là Chỉ số CZI của Trung Quốc đã được Trung tâm Khí hậu Quốc gia Trung Quốc sử dụng từ năm 1995 để giám sát điều kiện ẩm trên khắp cả nước. Việc tính toán chỉ số này dễ hơn so với SPI. Một chỉ số thứ ba, Điểm Z Thống kê, cũng có thể được sử dụng để giám sát hạn hán. Bài báo này đánh giá SPI, CZI và Điểm Z trên các thang thời gian là 1, 3, 6, 9 và 12 tháng, sử dụng tổng lượng mưa hàng tháng cho bốn địa điểm ở Trung Quốc từ tháng 1 năm 1951 đến tháng 12 năm 1998, đại diện cho các khí hậu ẩm và khô, cũng như các trường hợp hạn hán và lũ lụt. Các ưu điểm và khuyết điểm trong việc áp dụng mỗi chỉ số được so sánh. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng CZI và Điểm Z có thể cung cấp kết quả tương tự như SPI cho mọi thang thời gian, và rằng việc tính toán CZI và Điểm Z tương đối dễ so với SPI, có thể cung cấp các công cụ tốt hơn để giám sát điều kiện ẩm ướt. Bản quyền © 2001 Royal Meteorological Society.