שימוש במודלים של אקלים לפרויקט מגמות של גשם עתידיים והחלטות מדיניות רפורמות

התפקיד הקריטי של מודלים אקלים בהבנת עתיד

מודלים אקלים הם סימולציות מחשב מתוחכמות המייצגות את התהליכים הפיזיים, הכימיים והביולוגיים שמניעים את כדור הארץ ו-#8217; מערכת האקלים.מודלים אלה הם בין הכלים החזקים ביותר העומדים לרשות המדענים להבנת האופן שבו האקלים השתנה בעבר וכיצד הוא צפוי להתפתח בעתיד.על ידי הדמיה של אינטראקציות בין האווירה, האוקיינוסים, פני הקרקע, הסדינים והביוספירה, החוקרים יכולים להתפתח במגמות ארוכות הטווח, כולל טמפרטורות, כולל טמפרטורות קריטיות, כולל , כולל טמפרטורות, כולל טמפרטורות קריטיות, כולל טמפרטורות, כולל טמפרטורות, כולל , כולל טמפרטורות קריטיות.

עבור קובעי מדיניות, מנהלי משאבי מים, מתכננים חקלאיים, היכולת לצפות שינויים במשקעים אינה פעילות אקדמית.זה הכרחי מעשי.תבניות רדום משפיע ישירות על היבולים, אספקת מים לשתייה ותעשייה, תדירות ועוצמה של צפות ובצורת, ויציבות של מערכות אקולוגיות שלמות.

על פי ה-FLT:0 (סעיפים 1:0) [הפאנל הבין-ממשלתי לשינוי האקלים] (IPCC) דו"ח הערכה 6th Assessment IndexofLT:2FLT 3:2, שינויי האקלים המושרה על ידי האדם כבר מאיצים את מחזור המים העולמי.זה תרם לעלייה נרחבת בעוצמתם של אירועים כבדים, גם באזורים שבהם הגשמים השנתיים לא השתנו באופן משמעותי.

מדע מאחורי מודלים של אקלים

בליבתם, מודלים אקלים מבוססים על חוקי הפיזיקה הבסיסיים, כגון שימור האנרגיה, המומנטום והמסה. חוקים אלה באים לידי ביטוי משוואות מתמטיות שנפתות ברשת תלת-ממדית המכסה את העולם.הרזולוציה האופקית של רשתות אלה השתפרה באופן דרמטי במהלך העשורים האחרונים, מכמה מאות קילומטרים במודלים מוקדמים ועד פחות מ-25 ק"מ בדור האחרון של מודלים ברזולוציה גבוהה.

סוגים של מודלים אקלים והשימושים הספציפיים שלהם

לא כל דגמי האקלים הם אותו הדבר. מדעני האקלים משתמשים בגישה מזויפת, עובדים עם מודלים של היקף ומורכבות שונים בהתאם לשאלה המדוברת.

(FLT:0 Global Climate Models (GCMs): ההרחבה של מודלי ה-II (GCMs): הם הכלים העיקריים המשמשים ליצירת התחזיות לטווח הארוך המופיעות בדוחות IPCC. GCMs הם הכרחיים להבנת התגובה העולמית לפליטות גזי החממה ותבניות מחזוריות גדולות כמו זרם המטוסים ומערכות מונספון.
(FLT:0) מודלים אקלים regional Climate Models (RCMs): ⁇ FLT:1 כי GCMs יש פתרון קוהרזה, הם לעתים קרובות נאבקים לתפוס תכונות מקומיות כמו רכסי הרים, קו החוף, ודפוסי שימוש קרקעיים קריטיים לקביעת גשמים. RCMs הם קן בתוך GCM ורץ ברזולוציה גבוהה הרבה יותר (לפעמים בסדר כמו 1-4 ק"מ) על פני אזור ספציפי של סימולציה של משקעים מקומיים.
(FLT:0) מודלי מערכת כדור הארץ (ESMs): ההרחבה 1 (ESMs): אלה הם האבולוציה של GCMs הכוללים מחזורים ביו-גיאוכיים אינטראקטיביים, כגון מחזור הפחמן ואת מחזור החנקן. ESMs יכול לדמות כיצד צמחים מגיבים לרמות CO2 מוגברות וכיצד שינויים בצמחייה, בתורו, משפיעים על האקלים והמשקעים.

ירידה: בריחת הפער בין העולם והמקומי

הפלט מ- GCM סטנדרטי הוא קורקזה לשימוש ישירות עבור החלטות מדיניות מקומיות, כגון תכנון מאגר חדש או תכנון מערכת מים סערה.כדי לגשר על הפער הזה, מדענים משתמשים בתהליך שנקרא FLT:0downscaling יישומים ראשיים: 1 יש שתי גישות עיקריות: ירידה דינמית של נתונים, אשר כרוך בניהול RCM, וסטטיסטי מטה, אשר משתמש במערכות יחסים היסטוריות בין דפוסים רחבים למזג אווירי תיבות של GSD.

פרויקט מגמות גשם עתידיות: מפתחי מפתח ממודלים הנוכחיים

בעוד שיש הבדלים אזוריים משמעותיים, כמה ממצאים חזקים יצאו מהדור האחרון של מודלים אקלים בנוגע למגמות גשם עתידיות.

הגדלת התגברות האירועים של קדם-החטיפה

אחד התחזיות הבטוחות ביותר הוא שאירועי משקעים קיצוניים יהפכו אינטנסיביים יותר ברוב חלקי העולם.עבור כל רמה Celsius של התחממות, האווירה יכולה להכיל כ 7% יותר מים פנויים.זה גדל דלקות זמינות דלקות גשם כבדות יותר סופות שלג וסופות שלג, מה שמוביל לסיכון גבוה יותר של הצפה ושיטפונות עירוניים.

שינויים במערכות Monsoon

מונסונסונסונס הם דם החיים של החקלאות עבור מיליארדי אנשים ברחבי אפריקה, אסיה, ואמריקה מודלים אקלים לתכנן את ההעצמת הכללית של מערכת המונסון העולמית, אבל הפרטים משתנים על ידי האזור.לדוגמה, המונסון הדרומי באסיה צפוי להיות משתנה יותר, עם עלייה בתדירות של איות רטובות ויבשות מאוד.

שינויים באזור Arid ו- Semi-Arids

אזורים סובטרופיים רבים, כגון הים התיכון, חלקים של אוסטרליה, מרכז אמריקה, ודרום-מערב ארצות הברית, צפויים לחוות ירידה במשקעים ממוצעים כמו התקדמות התחממות גלובלית.התרחבות זו של העולם & #8217; אזורים יבשים, המכונה לעתים קרובות כמו & #8220; החלת תת-טרופיים, ו- #8221; היא תוצאה ישירה של שינוי קטסטרופלי במחזור הדם, הדורשים עתידיים, כלומר, לדגמי אקלים, לדגמי מים גדולים, לדגמי אקלים, ולשלבים עתידיים, לדגמי מים.

תרגום מודל החוצה למדיניות ופעולה

הערך האולטימטיבי של מודל אקלים אינו באלגנטיות המתמטית שלו, אלא ביכולתו ליידע החלטות. להפוך את ההקרנה הפרוביביליסטית של גשם עתידי למדיניות קונקרטית הוא תהליך מורכב הדורש שיתוף פעולה הדוק בין מדעני אקלים, מהנדסים ופקידים ממשלתיים.

ניהול משאבי מים ועיצוב תשתיות

(המכונים "כלי מים" ומפעילי סכר משתמשים בהיסטוריה בתיעוד היסטורי לתכנון תשתיות ו"#8212"; עיקרון הידוע בשם "FLT:0stationarityFLT:1" (שינוי האקלים הפך את ההנחה המיושנת) סוכנויות רבות נעות כעת לגישה "מעודכןת" (climate-מודעת) של בנק המים, למשל, תכנון עיר חדש של מזון פסולת עשוי להשתמש בתחזיות כדי להעריך את סופה של 100 שנה מ-50 שנה, מאשר למאגרים חדשים של נתונים חדשים, לעומת 5.

הסתגלות חקלאית ואבטחת מזון

החקלאים נמצאים בחזית של אקלים פנויות.מודלים אקלים מספקים מידע חיוני לפיתוח אסטרטגיות הסתגלותיות.אם מודלים לחזות עונה קצרה אך אינטנסיבית יותר, חקלאי עשוי לעבור למגוון יבול קצר, להשקיע במערכות ניקוז, או להתאים את תאריכי נטיעה. ברמה לאומית, ממשלות יכולות להשתמש בתחזיות אלה כדי להנחות מימון למחקר עבור גידולים בצורת או להקים פתרונות ביטוחיים חדשים כגון אגן אקלים, לדוגמה, כגון אגן אווירי חירום, שימושים עתידיים של תרופות לחקלאות.

הפחתה של סיכונים ותכנית חירום

המבול הוא האסון הטבעי הגדול ביותר בחלקים רבים של העולם. סוכנויות ניהול חירום להשתמש בתחזיות מודל אקלים כדי לעדכן מפות שיטפון, המשמשות להקמת קודים, לקבוע את שיעורי הביטוח, ולתכנן נתיבי פינוי.מודלים שמתכננים עלייה בתדירות של אירועי הנהר האטמוספרי לאורך החוף המערבי של ארצות הברית כבר בשימוש על ידי סוכנויות ממשלתיות למשאבים טרום-פוזיציה ולחזק את ההגנה על הצפות, בדומה להתפרצות של אירועי רכבת ושינויים קשים יותר בפלי אופניים ומתכננים בבנגלדש.

ניווט ללא ספק: כיצד להשתמש בכלים בלתי מושלמים

ביקורת נפוצה על מודלים אקלים היא שהם כרוכים באי ודאות.זה נכון כי שום מודל יחיד לרוץ יכול לחזות את כמות הגשמים המדויקת במיקום מסוים בתאריך מסוים בשנת 2050, עם זאת, אי הוודאות אינה טיעון לחוסר פעולה.

מקורות בלתי בטוחים בתחזיות של גשם

חוסר ודאות בתחזיות האקלים נובע משלושה מקורות עיקריים:

(ב) [ה]ה']: [ה'] [ה']'[ה]' [ה']'[ה]']'[ה']'[ה]']'[ה']'[ה]']'[ה']'[ה']'[ה']'[ה']']''[ה']']'[ה'[ה'[ה']']'[ה']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה'[ה']'[ה'[ה']']']'[ה'[ה'[ה'[ה']']']']'[ה']']'[ה'[ה'[ה']']']']']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה']'[ה']']'[ה'[ה']']'[ה'[ה'[ה']']']']']']'[ה'[ה']'[ה'[ה
מודלים שונים של אקלים (FLT:0)Model Unquity: FLT:1 שונה מודלים סימולציה תהליכים מסוימים (כמו היווצרות ענן וקונפדרציה) בדרכים שונות.טווח התוצאות המיוצרות על ידי מודלים שונים לאותו אזור הוא מדד של אי הוודאות המודל הזה.
(FLT:0) וריאציות בין-כלליות: (1) למערכת האקלים יש קצב טבעי משלה, כגון אל ני ונטילדה;o, La Ni ña, ו- Pacific Decadal Oscillation. תנודות טבעיות אלה הן על-ידי מגמת התחממות לטווח ארוך ויכולות להסוות או להגביר את אות השינוי בטווח הקצר זה מאתגר במיוחד את המגמות הבאות.

שיטות יעילות ביותר לשימוש במודל ב- החלטות

קובעי המדיניות מאמצים יותר ויותר מסגרות אשר מהוות במפורש את אי הוודאות הזו, במקום לתכנן עתיד "סביר ביותר" יחיד, הם משתמשים ב-FLT:0ensemble of ModelssveFLT:1 כדי לחקור מגוון של עתידים סבירים.

[ה]ההחלטות של רובוסט (DM): אנדרל 1 במקום לנסות לחזות את העתיד, הגישה הזו שואלת: "מה אסטרטגיות יעילות על פני מגוון רחב של עתידים אפשריים?", זה כרוך בשימוש במודלים כדי "לבדוק את הלחץ" מדיניות.
(FLT:0) ניהול מוצלח: 1.FLT:1 זה מכיר בכך שאיננו יכולים לדעת הכל עכשיו.זה כרוך ביישום תוכנית, מעקב אחר מערכת האקלים מקרוב, והתאמה של התוכנית כמידע חדש ושיפור תחזיות המודל להיות זמין.

מגבלות נוכחיות והנתיב קדימה

מודלים אקלים השתפרו מאוד, אבל חשוב להכיר במגבלות שלהם כדי להבטיח שהפלטים שלהם יתפרשו נכון.

פיזור תהליכים תת-Grid

עננים וקונפדרציה (תהליך היסוד שמייצר את רוב הגשמים) מתרחשים על קשקשים קטנים בהרבה מאשר תיבות הרשת של רוב המודלים האקלימיים. התהליכים הללו חייבים להיות "מונים" ו-#8212; מיוצגים באמצעות מערכות יחסים מתמטיות פשוטות.זהו מקור עיקרי של מודל אי ודאות, במיוחד לחיזוי גשמים חד-פעמיים.

נתונים וכלכלה אזורית

דיוק המודל הוא רק טוב כמו הנתונים המשמשים לאמת אותו, בחלקים רבים של העולם, במיוחד באפריקה ובטרופים המתפתחים, נתונים היסטוריים של גשם הוא ספאר.זה מקשה על אימות מודלים עבור אזורים אלה.שיפור הרשת העולמית של מדפי גשם ותחנות מזג אוויר, כמו גם מינוף הערכות גשם מבוססות לווייני, הוא עדיפות גבוהה עבור קהילת מדע האקלים.

הצורך בהשקעות מתמשכים

שיפור מודלים אקלים דורש השקעה מתמשכת במיחשוב ביצועים גבוהים, הכשרה לדור הבא של מדעני האקלים, ותחזוקה של רשתות ניטור סביבתי לטווח ארוך.כפי שכוח חישובי עולה וההבנה שלנו של מערכת כדור הארץ מעמיק, הדיוק והאמינות של מודלים אלה רק ישתפרו, מה שהופך אותם אפילו יותר כלים חשובים לבניית עתיד עמיד בפני אקלים.

למרות המגבלות הללו, הערך של מודלים אקלים עבור מדיניות מודיעים הוא עצום.הם מספקים את ההשלכות הפיזיות היחידות, כמותיות של העתיד שיש לנו.כאשר נעשה שימוש בחוכמה, עם הבנה ברורה של נקודות הכוח והחולשות שלהם, הם כלים הכרחיים עבור ניווט האתגרים העמוקים שמציבים אקלים משתנה, על ידי אימוץ תובנות שהם מציעים ותכנון להיקף של עתידים, חברות יכולות לקבל החלטות טבע הכרחיות להגנה על מקורות מידע עדכניים יותר, וקידום של 1F: