Helge Drange

(1)

Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen

Global klimamodellering som verktøy for bedre å forstå jordens klima:

Status, utfordringer og framtid

Helge Drange

helge.drange@gfi.uib.no

(2)

Vilhelm Bjerknes

1.  Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne atmosfærens tilstand ved et bestemt tidspunkt.

2.  Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne

lovene som styrer utviklingen av atmosfæren fra en tilstand til den neste.

http://www.history.noaa.gov/stories_tales/bjerknes.html

Dersom det er slik, som alle naturvitenskapelig tenkende mennesker tror, at framtidige

tilstander i atmosfæren utvikles fra den

foregående i følge fysikkens lover, da er det innlysende at den nødvendige og tilstrekkelige betingelse for en rasjonell løsning av

problemet værvarsling er som følger:

(Meteorologische Zeitschrift 1904)

(3)

Department of Geophysics University of Bergen

ENIAC Electronic Numerical Integrator And Computer, 1946-55

Første numeriske væranalyse av von Neumanns gruppe i Princeton i 1950,

basert på Bjerknes (1904) og Richardson (1922) [Eliassen og Fjørtoft, Princeton til Norge]

(4)

Atmosfære

Hav & havis Sulfat aerosol

Ikke-sulfat aerosol Karbonsyklus

Atmosfære- kjemi Landoverflate Atmosfære

Landoverflate Hav & havis Sulfat aerosol

Ikke-sulfat aerosol Karbonsyklus

Atmosfære- kjemi Atmosfære

Landoverflate Hav & havis Sulfat aerosol

Ikke sulfat aerosol

Karbonsyklus- modell Atmosfære

Landoverflate Hav & havis

Sulfat aerosol modell Karbonsyklus-

modell, land Karbonsyklus-

modell, hav Atmosfære-

kjemi

Operasjonell modell

Sterkere farge betyr fordedret modell-

komponenter

Modell- utvikling

Sterkere farge betyr fordedret modell-

komponenter

Atmosfære Atmosfære Landoverflate

Hav & havis modell

Fra værvarsling- til jordsystemmodell

Modifisert, Hadley Centre, UK

1975 1985 1992 2000 2007 2012

Forbedret modellmoduler

og økt

kompleksivitet

(5)

Økende oppløslighet (også vertikalt)

1990

2007

IPCC AR4, WG1 (2007)

(6)

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

Varme- budsjett

Overﬂate drag Varme-‐

utveksling/

stråling Fordamp-‐

ning og nedbør

Etter Manabe & Stouffer (2000)

Bevaring av salt

Momentumlign.

+ termodynamikk for havis

Bevaring av

varme Bevaring av bevegelses-

mengde

Avrenning

(7)

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

Varme- budsjett

Overﬂate drag Varme-‐

utveksling/

stråling Fordamp-‐

ning og nedbør

Bevaring av

varme Bevaring av bevegelses-

mengde Avrenning

Bevaring av salt

Momentumlign.

+ termodynamikk for havis

En væskes bevegelse på en roterende kule

- Bjerknes (1904) - Richardson (1922) - Charney, Fjørtoft, von Neumann (1950)

- Testes i værvarsling 4 ggr

om dagen, året rundt

(8)

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

Varme- budsjett

Overﬂate drag Varme-‐

utveksling/

stråling Fordamp-‐

ning og nedbør

Bevaring av salt

Momentumlign.

+ termodynamikk for havis

Bevaring av

varme Bevaring av bevegelses-

mengde Avrenning

Konservering

over lang tid

(9)

dt Q p d dt

c

_v

dT ⎟⎟ =

⎠

⎞

⎜⎜ ⎝

+ ⎛

ρ

1

_{Q: Netto}

varmetilførsel

•  Massebevegelse ØV-retning

•  Massebevegelse NS-retning

•  Bevaring av masse

•  Bevaring av vann

•  Bevaring av energi

•  Hydrostatisk ligning

•  Tilstandsligning

φ

ρ

φ ^p _F

u a a

f u dt

dv +

∂

− ∂

⎟ ⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛ +

−

= tan 1

λ

ρ φ

φ ^p _F

v a a

f u dt

du +

∂

− ∂

⎟ ⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛ +

= 1

cos 1 tan

RT p = ρ

Ligninger for atmosfæren

(tilsvarende for havet)

F: Friksjon og alle andre bidrag

E dt M

dq = + ρ

1

M: Kondensering E: Fordamping

z g p

∂

− ∂

= ρ 1

⋅ v

∇

−

= ρ ρ

dt

d

(10)

dt Q p d dt

c

_v

dT ⎟⎟ =

⎠

⎞

⎜⎜ ⎝

+ ⎛

ρ 1

φ

ρ

φ ^p _F

u a a

f u dt

dv +

∂

− ∂

⎟ ⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛ +

−

= tan 1

λ

ρ φ

φ ^p _F

v a a

f u dt

du +

∂

− ∂

⎟ ⎠

⎜ ⎞

⎝

⎛ +

= 1

cos 1 tan

RT p = ρ

Ligninger for atmosfæren

(tilsvarende for havet)

E dt M

dq = + ρ

1 z g p

∂

− ∂

= ρ 1

⋅ v

∇

−

= ρ ρ

dt d

Et koplet sett av internt konsistente, dynamiske og

termodynamiske variable.

Påvirker hverandre på et stort spenn av rom- og

tidsskalaer.

Eksisterer ingen enkel fiks om f.eks. simulert havis avviker fra observert havis.

Viktige prosesser som ikke

kan oppløses må beskrives

vha. parameteriseringer.

(11)

  Ligningen(e) som beskriver en væskes bevegelse kan ikke løses analytisk, så regnemaskiner må benyttes

  Regnemaskiner forstår ikke kalkulus (derivasjoner, integraler, etc), bare de grunnleggende aritmetiske operasjonene:

  Løsningen er numeriske metoder

(12)

Værvarslingsmodell Klimamodell

Formål Varsle været (prediksjon) Forstå klimavariasjon/-endring, og projeksjon Romlig utstrekning Regional til global Global, nedskalering til regional

Individuell/samfunnsmessig relevans Stor / stor Liten / middels

Integrasjonsvarighet Dager 100 til 1000+ år

Romlig oppløsning 10-50 km 100-200 km

Viktighet av initialbetingelse Essensiell (Nær) Fraværende

Viktighet av skyer og stråling Liten-middles Essensiell

Viktighet av jord-/hav-/snøoverflate Liten-middles Stor

Viktighet av havtemperatur/-sirkulasjon Liten-middels Stor

Viktighet av modellstabilitet Liten Essensiell

Viktighet av faktisk tidsforløp Essensiell Fraværende (kun værstatistikk over tid; 30+ år) Kildekode og modellresultater Generelt kommersielt

begrenset Generelt fritt tilgjengelig

Noen sentrale forskjeller

(13)

Værvarslings- og klimamodell

Historikk Klimamodellene er en direkte videreføring av værvarslingsmodeller

Observasjonsgrunnlag Absolutt påkrevet for verifisering av modellresultater og forbedring av modellsystemer Oppløste prosesser Bevegelsesligninger, konserveringsligninger, tilstandsligninger, strålingsføringer, etc.

Ikke-oppløste prosesser Må parameteriseres; krever observasjoner, empiri, teori og detaljmodellering. Krevende.

Numerisk metode Endelig differanse eller spektral representasjon av de kontinuerlige ligningene;

tidssteget generelt begrenset av romlig oppløsning (CFL-betingelsen), ca. 5-10 min

Programmering Fortran, parallellisering, netCDF

Tungregning Kraftig arkitektur, stabil platform, automatisert datalagring

Modellresultater Alle tilstandsvariable i rom og tid, lagres i lang tid for analyse og verifikasjon Kompleksitet Et fåtall grupper, og ingen enkeltforskere, kan utvikle, verifisere og forbedre modellene Internasjonalt samarbeid Koordinering er avgjørende for sikring av kvalitet og for å drive forskningsfronten

fremover

Noen sentrale likheter

(14)

Sk al au tfo rd ri n g , h av

Ikke-oppløste prosesser

(15)

Ca. 250 km

Skalautfordring, atmosfære

(f.eks. skyer, i dette tilfellet fra Guadelupe-øyene)

(16)

Parameterisering

  Prosesser som ikke er oppløste og som er viktig for større-skala dynamikk/termodynamikk må beskrives

  Slike parameteriseringer krever grunnleggende teoretisk/

eksperimentell forståelse av prosessene

  Utvikling av parameteriseringer krever ofte stor innsats og kan være bergningsmessig tung

  Skyer, turbulent og konvektiv blanding, og havis-reologi er

eksempler på prosesser som må parameteriseres

(17)

Noen sentrale aerosol-virkninger på klima

(og som i stadig større grad inkluderes i klimamodeller)

(18)

…og for havet

(19)

CMIP5

Climate Model Intercomparison Project,

Phase 5

(20)

Om CMIP5

  Internasjonal klimamodellering er “organisert” under ulike MIP-er (Model Intercomparison Projects)

  MIP-ene er forskerstyrt, uten penger, men overvåket av Word Climate Research Programme (WCRP) under WMO, UNESCO-IOC og ICSU

  De nye, globale klimasimuleringene er organisert av fase 5 av Climate Model Intercomparison Project, CMIP5

  Alle simuleringer og format for resultatfiler er nøyaktig beskrevet i egne CMIP5- protokoller

  Alle som har en modell som er publisert og som følger protokollene og som gjennomfører et minimum av simuleringer kan bidra til CMIP5

  Alle bidrag blir (teknisk) kontrollert av PCMDI (program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison) ved Lawrence Livermore Laboratory (LLL), finansiert av LLL og US DoE

  Informasjon om CMIP5 og fritt tilgjengelige, nedlastbare modellfelt fra http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5 (totalt 4 noder globalt)

  CMIP5-kjøringene inngår som del av neste hovedrapport fra FNs klimapanel IPCC i september 2013

  IPCC er ikke del av CMIP5 ut over å nyttegjøre seg av CMIP5-kjøringene

(21)

1000 900

800 700

600 500

400 300

200 100

0

År

(vilkårlig kalender)

1100

Kontrollkjøring, CTRL

Starter fra klimatologi.

Strålingspådrag holdes fast på førindustrielt nivå.

Modellen genererer sitt eget, fortrinnsvis stabile, klima.

Typisk 1000+ års simulering.

2300 2200

2100 2000

1850

1900

År

(reell kalender)

2006

Klimaprojeksjoner, PROJ

Starter fra historisk kjøring. Strålingsføring basert på ulike (4) scenarioer. Modellen genererer klima 2007-2100. Klimaendring er PROJ – CTRL eller PROJ – HIST. Gjerne flere

kjøringer for hvert scenario, hver med forskjellig initialverdi. Kan kjøres til 2300.

Gjennomføring av CMIP5-simuleringerI

Historiske kjøringer, HIST

Starter fra CTRL. Strålingsføring basert på observasjoner. Modellen genererer eget klima

1850-2006. Verifiseres mot observert klima.

Gjerne flere kjøringer, hver med forskjellig initialverdi. Også simuleringer med bare sol

+vulkaner, bare klimagasser og bare aerosoler.

Også idealiserte simuleringer, f.eks. med +1 % økning av CO

₂

per år

Bentsen et al. 2013

(22)

EarthClim Oslo

Aerosoler, skyer og atmosfærekjemi (Erfaring med NCARs klimamodell fra USA)

Bergen

Bergen Climate Model (BCM) ARPEGE + MICOM

1 av 4 europeiske (globale) klimamodeller brukt i

IPCC AR4

NorESM

(1)  Havmodell fra Bergen,

(2) aerosoler, skyer og kjemi fra Oslo og (3) karbonsyklusmodell fra Hamburg/Bergen

(23)

Noen NorESM-tall

Oppløsning på 1,9°×2,5°

(vertikale lag: 26 i atm, 53 i hav)

360 000 gitterpunkt i atmosfæren, 6,5 millioner gitterpunkt i havet

2,500 simuleringsår for CMIP5 kjøringene

250 dager for å gjennomføre modell-eksperimentene

Kjørt på CRAY XT4 ved Univ. i Bergen, på 312 prosessorer

Temperature, humidity, wind…

Snow

Sea ice

Ruddiman, 2001

(24)

Godt over 100

siteringer

(25)

(26)

Observert vs simulert global temperatur

(°C, relativt til 1850-1900, årlig midlet)

Observert global T Simulert global T

Simulert T nord for 60 °N

Bentsen et al. (2012)

(27)

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Observert temperatur (GISS)

Bentsenet al. (2012)

(28)

Observert temperatur (GISS) Modellert NorESM

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Bentsenet al. (2012)

(29)

Full modell

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Bentsenet al. (2012)

(30)

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Full modell

Bare klimagasser

Bentsenet al. (2012)

(31)

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Full modell

Bare klimagasser Bare aerosoler

Bentsenet al. (2012)

(32)

Full modell

Bare klimagasser Bare aerosoler

Bare vulkaner og sol

Naturlig vs menneskeskapt bidrag

(°C, relativt til 1850-1900, 5 år midlet)

En dri ng i te mp era tu r (° C )

Bentsenet al. (2012)

(33)

H av is i N o rESM, d ag en s kl im a

Bentsen et al. (2012)

(34)

(35)

3.37 K ± 0.83 K

CMIP5: 2.1 – 4.7 K

CMIP3: 2.1 – 4.4 K

(36)

(37)

G lo b al b efo lk n in g (m ill ia rd er ) Globale CO 2 -u ts lip p (G t-C /å r)

(38)

Globale CO 2 -u ts lip p (G t-C /å r)

2006 2013 RCP8.5

RCP6.0

RCP4.5 RCP2.6

G lo b al b efo lk n in g (m ill ia rd er )

(39)

Endring i global temperatur, 15 modeller

(relativt til 1961-1990)

(40)

Framtidige utslipp som “Business-as-usual”

+2 °C 2025-2050

Endring i global temperatur, 15 modeller

(relativt til 1961-1990)

(41)

Global utslippstopp i 2040, 650 ppm CO ₂ -eq i 2100

+2 °C 2035-2075

Med en global oppvarming på 2-3 grader, må vi ~3.2 millioner år tilbake for å finne et

tilsvarende klima

Endring i global temperatur, 15 modeller

(relativt til 1961-1990)

(42)

Global temperaturendring, 15 modeller

(relativt til 1850-1879)

5.8 °C

4.0 °C

Te m p er atu re n d ri n g (° C )

“Business-as-usual” ^(RCP8.5)

Iversen et al. (2012)

(43)

Global landtemperaturendring, 15 modeller

(relativt til 1850-1879)

8.5 °C

5.0 °C

Te m p er atu re n d ri n g (° C )

“Business-as-usual” ^(RCP8.5)

Iversen et al. (2012)

(44)

Global temperaturendring, 15 modeller

(relativt til 1850-1879)

3.0 °C

2.0 °C

Te m p er atu re n d ri n g (° C )

Kraftig reduserte klimagassutslipp ^(RCP4.5)

Iversen et al. (2012)

(45)

Global landtemperaturendring, 15 modeller

(relativt til 1850-1879)

4.8 °C 2.1 °C

Te m p er atu re n d ri n g (° C )

Kraftig reduserte klimagassutslipp ^(RCP4.5)

Iversen et al. (2012)

(46)

(47)

Stroeve et al. (2012)

Observert

Isutbredelse for Arktis, mars

RCP4.5

(48)

Stroeve et al. (2012)

Observert

Isutbredelse for Arktis, September

RCP4.5

(49)

Wang & Overland (2012)

Observert Kontroll RCP4.5 RCP6.0 RCP8.5

Isutbredelse for Arktis, September

(50)

Simulert styrke til AMOC

Cheng et al. (2012)

(51)

Helge Drange Geofysisk institutt Universitetet i Bergen

1997/98 El Niño

2007/08 La Niña

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 (ºC)

NOAA/NESDIS SST Anomaly (C), 1/17/2008NOAA/NCEP/NWS SST Anomaly (C), 9/17/1997

-2 -1 0 1 2 3 4 5 (ºC)

Areal nord for

60ºN

(52)

ENSO i CMIP3 og CMIP5

Ballenger et al. (2012)

(53)

Ekstremklimaindekser 1981-2000, CMIP5

Sillmann et al. (2012)

ERA40 ERA interim

NCEP1 NCEP2

(54)

(55)

Helge Drange Geofysisk institutt

Universitetet i Bergen

http://tograder.no

(56)

Helge Drange

Permafrost og mulig frigjøring av metan

(57)

Helge Drange

(58)

Helge Drange

http://www.nasa.gov/topics/earth/features/calipso-aerosol.html

(59)

100 80 60 40 20

0 -20 -40

1900 1920 1940 1960 1980 2000 2020 2040 2060 2080

Tilgjengelige klimamodeller

Ekstremnedbør

(Endring i antall dager med ekstremnedbør, % fra normalen) Observasjoner

A. Sorteberg, UiB

Antall ekstreme

hendelser kan øke med 30-70%

i løpet av dette århundre

(60)

Helge Drange Geophysical institute

University of Bergen Dai, Nature Clim. Change (2012)

Alvorlig til ekstrem

tørke Økt fugtighet i

jorden

Tørkeperioder sommerstid

(indeks basert på 14 klimamodeller; 2090-2099; RCP4.5)

(61)

Høyere oppløslighet

(62)

Helge Drange

Global klimamodellering som verktøy for bedre å forstå jordens klima:

Status, utfordringer og framtid

Helge Drange

helge.drange@gfi.uib.no

Vilhelm Bjerknes

1. Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne atmosfærens tilstand ved et bestemt tidspunkt.

2. Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne

lovene som styrer utviklingen av atmosfæren fra en tilstand til den neste.

http://www.history.noaa.gov/stories_tales/bjerknes.html

Dersom det er slik, som alle naturvitenskapelig tenkende mennesker tror, at framtidige

tilstander i atmosfæren utvikles fra den

foregående i følge fysikkens lover, da er det innlysende at den nødvendige og tilstrekkelige betingelse for en rasjonell løsning av

problemet værvarsling er som følger:

(Meteorologische Zeitschrift 1904)

ENIAC Electronic Numerical Integrator And Computer, 1946-55

Første numeriske væranalyse av von Neumanns gruppe i Princeton i 1950,

basert på Bjerknes (1904) og Richardson (1922) [Eliassen og Fjørtoft, Princeton til Norge]

Operasjonell modell

Sterkere farge betyr fordedret modell-

komponenter

Modell- utvikling

Sterkere farge betyr fordedret modell-

komponenter

Fra værvarsling- til jordsystemmodell

Forbedret modellmoduler

og økt

kompleksivitet

Økende oppløslighet (også vertikalt)

1990

2007

IPCC AR4, WG1 (2007)

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

Varme- budsjett

Overﬂate drag Varme-­‐

utveksling/

stråling Fordamp-­‐

ning og nedbør

Bevaring av salt

Momentumlign.

+ termodynamikk for havis

Bevaring av

varme Bevaring av bevegelses-

mengde

Avrenning

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

Varme- budsjett

Overﬂate drag Varme-­‐

utveksling/

stråling Fordamp-­‐

ning og nedbør

Bevaring av

varme Bevaring av bevegelses-

mengde Avrenning

Bevaring av salt

Momentumlign.

+ termodynamikk for havis

En væskes bevegelse på en roterende kule

- Bjerknes (1904) - Richardson (1922) - Charney, Fjørtoft, von Neumann (1950)

- Testes i værvarsling 4 ggr

om dagen, året rundt

Bevaring av bevegelses-

mengde

Bevaring av vanndamp

Bevaring av varme

Strålingsføring

Vannbudsjett Snø- og is-

budsjett

1.  Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne atmosfærens tilstand ved et bestemt tidspunkt.

2.  Man må med tilstrekkelig nøyaktighet kjenne

Overﬂate drag Varme-‐

stråling Fordamp-‐

Overﬂate drag Varme-‐

stråling Fordamp-‐

Overﬂate drag Varme-‐

stråling Fordamp-‐

•  Massebevegelse ØV-retning

•  Massebevegelse NS-retning

•  Bevaring av masse

•  Bevaring av vann

•  Bevaring av energi

•  Hydrostatisk ligning

•  Tilstandsligning

φ ^p _F

φ ^p _F