Transcript בחינת יכולתם של מודלים אקלימיים לשחזר את משטר השקעים החורפיים בים

‫בחינת יכולתם של מודלים אקלימיים‬
‫לשחזר את משטר השקעים הים‬
‫התיכוניים בחורף‬
‫ברוך זיו‪ ,‬יוחנן קושניר‪,‬‬
‫צביקה הרפז‪ ,‬ג'ניפר נקמורה‪ ,‬נעמי נאיק‬
‫רקע‬
‫מודלים אקלימיים הם הבסיס לחיזוי אקלים העתיד‬
‫על פי תחזית ה ‪ )2007( IPCC‬צפויה הפחתה במשקעים‬
‫באזור הים התיכון‬
‫הבסיס העיקרי לכך הוא הצפי להפחתה בשקעי הים התיכון‬
‫מעניין לבדוק איך משחזרים המודלים את משטר השקעים‬
‫בהווה‬
‫בסיס הנתונים והעיבוד‬
)Obs( NCEP ‫כבסיס ייחוס למחקר שמשו נתוני הריאנליזה של‬
)Sim( 2007 IPCC ‫ מודלים שנכללו ב‬9 ‫באימות נכללו‬
‫על כל אחד מהם הופעל אלגוריתם לאיתור שקעים‬
Model
Source
GFDL cm2.0
US department of commerce/NOAA/Geophysical fluid dynamics
laboratory
GFDL cm2.1
US department of commerce/NOAA/Geophysical fluid dynamics
laboratory
NCAR CCSM3.0
MIROC 3.2
HiRes
MIROC 3.2 MedRes
National center for atmospheric research, US
Center for climate system research (U. of Tokyo), National
institute for Envir studies & global change, JAPAN
INGV ECHAM 4
MPI ECHAM 5
CSIRO mk3.0
(2 runs)
CSIRO mk3.5
ITALY
Max Plank institute for meteorology, Germany
Commonwealth scientific and industrial research organization,
atmospheric research, AUSTRALIA
“
“
‫‪spa‬‬
‫למי שטרם שוכנע עד כמה השקעים חשובים למשקעים‬
‫באזור הים התיכון – מפה המראה את הקורלציה ביניהם‬
‫באזורים הכתומים ומעלה הקשר מובהק‬
‫‪Sim‬‬
‫‪The distribution averaged‬‬
‫‪over the models, normalized‬‬
‫‪by the total number of NCEP‬‬
‫‪Obs‬‬
‫‪Cyclone density distribution‬‬
‫‪for DJF, 1961-99‬‬
‫‪Diff‬‬
‫המודלים מזהים את מסלול השקעים הים תיכוני‬
‫עם זאת‪ ,‬הם לוקים בהערכת חסר של כמות השקעים בים התיכון‪,‬‬
‫בפרט בחלקו המערבי‪ ,‬ומפריזים מעט בכמות השקעים באירופה‬
‫שחזור כמות המשקעים‬
‫‪Long-term mean DJF precipitation‬‬
‫‪according to observation, from‬‬
‫‪NOAA/NCEP CAMS data set‬‬
‫‪Obs‬‬
‫‪Diff‬‬
‫‪Sim‬‬
‫‪spa‬‬
‫בהתאמה עם ההטיה בצפיפות השקעים בים התיכון‪ ,‬המודלים לוקים‬
‫גם בהערכת חסר של גשמי הים התיכון ובהערכת יתר של גשמי‬
‫השתנות בין שנתית‬
‫החדשות הטובות‪ :‬ההשתנות‬
‫הבין שנתית על פי המודלים‬
‫ריאליסטית‬
‫מגמות שינוי‬
‫‪Sim‬‬
‫המודלים כשלו בשחזור מגמת‬
‫הירידה‬
‫‪Obs‬‬
‫ב ‪ 38‬שנות המחקר חלה ירידה‬
‫בתכיפות שקעי הים התיכון‪ ,‬בפרט‬
‫אלה שבמזרחו‬
‫שחזור הממוצע הרב שנתי של הלחץ בגובה פני הים‬
‫‪Obs‬‬
‫‪spa‬‬
‫נושאי ההתמקדות‬
‫‪ .1‬השקע הים תיכוני כמשקף את השקעים הניידים הנעים לאורכו‬
‫‪ .2‬גרדיינט הלחץ בין הרמה האזורית לשקע האיסלנדי‪ ,‬באמצעות אינדקס‬
‫)‪SNI=P(Sim)/P(Obs‬‬
‫רק ‪ 3‬מהמודלים מזהים את השקע הים תיכוני‬
‫כל המודלים מפריזים בגרדינט הלחץ בכיוון צפון‪-‬דרום (‪)SNI>1‬‬
‫מסתבר שההפרזה בגרדיינט הלחץ אינה רק בעיה ים תיכונית‬
‫למודלים נטיה כללית של הקצנה בעוצמת חגורות הלחץ‬
‫הגלובאליות בחצי כדור הארץ הצפוני‬
‫שחזור האפיק הים תיכוני ברום ‪ 500‬מ"ב‬
‫‪Obs‬‬
‫‪Sim‬‬
‫‪Diff‬‬
‫מפת גובה (קווים) וורטיסיטי (צבעים) ממוצעת (‪ )DJF‬ב ‪ 500‬מ"ב‬
‫המודלים "מחלישים" את האפיק הים תיכוני ו"מזיזים" אותו מזרחה‬
‫השוואת ביצועי המודלים בשחזור הסינופטי‬
‫‪Number of‬‬
‫‪Vertical‬‬
‫‪levels‬‬
‫‪24‬‬
‫‪24‬‬
‫‪26‬‬
‫‪56‬‬
‫‪20‬‬
‫‪21‬‬
‫‪31‬‬
‫‪18‬‬
‫‪18‬‬
‫‪Horizontal‬‬
‫‪resolution‬‬
‫‪1.1°×1.1°‬‬
‫‪1.9°×1.9°‬‬
‫‪1.9°×1.9°‬‬
‫‪2.0°×2.5°‬‬
‫‪1.4°×1.4°‬‬
‫‪2.0°×2.5°‬‬
‫‪1.9°×1.9°‬‬
‫‪2.8°×2.8°‬‬
‫‪1.9°×1.9°‬‬
‫‪SNI‬‬
‫‪1.6‬‬
‫‪1.5‬‬
‫‪2.3‬‬
‫‪1.7‬‬
‫‪3.6‬‬
‫‪2.1‬‬
‫‪1.9‬‬
‫‪2.3‬‬
‫‪2.4‬‬
‫‪Cyclone‬‬
‫‪distribution‬‬
‫‪Standard error‬‬
‫‪0.31‬‬
‫‪0.33‬‬
‫‪0.42‬‬
‫‪0.44‬‬
‫‪0.44‬‬
‫‪0.45‬‬
‫‪0.55‬‬
‫‪0.55‬‬
‫‪0.56‬‬
‫‪Model‬‬
‫‪Miroc HiRes‬‬
‫‪ECHAM 5‬‬
‫‪ECHAM 4‬‬
‫‪GFDL 0‬‬
‫‪NCAR‬‬
‫‪GFDL 1‬‬
‫‪Csiro 0‬‬
‫‪Miroc MedRes‬‬
‫‪Csiro 5‬‬
‫יכולתם של המודלים לשחזר את תפרוסת השקעים נמצאה קשורה‬
‫באופן מובהק עם הרזולוציה שלהם‪ R = 0.8 ,‬עם מספר הרמות האנכיות‬
‫ו ‪ R = 0.56‬עם הרזולוציה האופקית‬
‫ישנה קורלציה‪ ,‬במובהקות נמוכה (‪ ,)R = 0.32‬עם מדד גרדיינט הלחץ‬
‫דרום – צפון (‪)SNI‬‬
‫מסקנות המחקר‬
‫המודלים משחזרים בצורה ריאליסטית את מסלול השקעים הים תיכוני‬
‫ואת מידת ההשתנות הבין‪-‬שנתית בשכיחותם‪ .‬עם זאת‪ ,‬הם‬
‫• מפחיתים בשכיחות השקעים בים התיכון‪ ,‬בפרט בחלקו המערבי‬
‫• מפריזים בגרדיינט בלחץ דרום – צפון בקווי רוחב של הים התיכון ואירופה‬
‫בקרקע וברום‪ .‬נראה שקיים קשר בין ממצא זה לקודמו‬
‫• מגמה זו היא חלק ממגמה כללית של המודלים להפריז בעוצמת חגורות‬
‫הלחץ העולמיות‬
‫• המודלים "פספסו" את מגמת ההפחתה של מספר השקעים‪ ,‬בעיקר במז' הים‬
‫התיכון‪ ,‬מה שמעיד‪ ,‬כנראה‪ ,‬על חולשתם בשחזור תנודות אקלימיות באזור‬
‫• נמצא קשר מובהק בין הרזולוציה של מודל לבין כושרו לשחזר את שקעי הים‬
‫התיכון‬
‫הדבר מעודד‪ ,‬משום שיש לצפות לשיפור ברזולוציה של המודלים‬
Cyclone occurrences (DJF)
CSIRO mk3-0-1
NCEP
CSIRO mk3-0-2
CSIRO mk3-5
GFDL-cm2-0, US
GFDL-cm2-1, US
Cyclone occurrences
(DJF)
NCEP
NCAR-ccsm3-0
ECHAM4 ingv, Italy
Miroc3-2-HiRes, Japan
Miroc3-2-MedRes, Japan
ECHAM5 mpi, Germany
Model
Miroc HiRes
ECHAM 5
ECHAM 4
GFDL 0
NCAR
GFDL 1
Csiro 0
Miroc MedRes
Csiro 5
Cyclone
distribution
Standard
error
0.31
0.33
0.42
0.44
0.44
0.45
0.55
0.55
0.56
SNI
1.6
1.5
2.3
1.7
3.6
2.1
1.9
2.3
2.4
Horizontal
resolution
Number of
Vertical levels
1.1°×1.1°
1.9°×1.9°
1.9°×1.9°
2.0°×2.5°
1.4°×1.4°
2.0°×2.5°
1.9°×1.9°
2.8°×2.8°
1.9°×1.9°
24
24
26
56
20
21
31
18
18
The ability of models to reproduce the distribution of cyclone density was found to
be correlated with their spatial resolution, 0.8 for the number of vertical levels and
0.56 for the horizontal grid spacing.
correlation between standard error in cyclone distribution and the NSI was found
to be 0.32. In spite of its marginal significance, this suggests that the formation of
MCs might be suppressed under enhanced westerlies over Western Europe
The results of this study leads to several conclusions. The models reproduce quite well the
major climatic regional features but there are still several discrepancies. One is the
underestimation of the MCs density and other is the bias in the reproducing of the longterm mean pressure fields, both in the lower- and in the upper-levels. On the global scale,
they overestimate the amplitude of the global pressure belts. One manifestation of the
latter is a doubling of the south to north pressure gradient over Western Europe, which is
proposed here as a factor that contributes to the underestimation of the MCs density. The
models also miss the observed decreasing trend in the cyclonic activity over the
Mediterranean. Since it is not known yet whether this trend reflects natural variation or is
a part of global change, it cannot be stated what is the implied models' weakness.
The correlation found here between the degree of the underestimation of the MCs
population by the models and their resolution suggests that the refinement in the more
advanced climate model is promising for their ability to better simulate, and project, the
response of regional cyclogenesis in the Mediterranean.
The variety in the identity of the models found to be the best in each experiment means
that we cannot point at definite group of model as "the best of all". In the next stage of
our study, devoted to the future changes in the synoptic regime of the Mediterranean, the
differences among the models to reproduce the various regional synoptic factors will be
taken into account.