Klímamodellezés

A Föld éghajlatának megfigyelése, tanulmányozása és kellő pontosságú leírása egyike a legnagyobb kihívásoknak, amivel az emberiség valaha is szemben találta magát. A földi éghajlat megismerésének vágya talán egyidős az emberiség történetével. Az emberi faj hajnalán a bőséges termés biztos megmaradást, vagy éppen a termés elmaradása komoly gondot jelentett. Az egymást váltó glaciális és interglaciális korszakok egész népcsoportok vándorlásának volt mozgatórugója. A kórokozók számára kedvezőbb éghajlati feltételek mellett gyakoribbá válhatnak a járványok, mely fenyegetettséget jelenthet számos faj számára. Az éghajlat rendkívül sokféleképpen befolyásolja, meghatározza életünket. Éppen ezért elengedhetetlen, hogy tudjuk milyen irányban, és milyen mértékben változik a földi éghajlati rendszer. A rendelkezésre álló tények alapján állíthatjuk, hogy az éghajlat mindig változott, változik jelenleg is, és változni fog a jövőben is. Az éghajlat megváltozásával kapcsolatos legfontosabb kérdések közé tartoznak: a változások mértéke, valamint a változások előrelátható üteme? Fontos kérdés továbbá, hogy képes-e az emberi társadalom, a mezőgazdaság, az ipar, az energiafelhasználás alkalmazkodni a megváltozott feltételekhez? Ugyancsak fontos tudnunk, hogy e változások milyen arányban függnek természetes, illetve antropogén, azaz emberi eredetű tényezőktől. Tehát az éghajlatváltozással kapcsolatban nem az az alapvető kérdés, hogy van-e éhajlatváltozás, hanem az, hogy milyen mértékű és melyek azok a folyamatok, tényezők, amik a várható változásokat előidézik, befolyásolják? Ahhoz azonban, hogy az éghajlat megváltozásának vizsgálati eszközeit (éghajlat modellezése), a bekövetkezett és a jövőben várhatóan bekövetkező éghajlati változásokat röviden összefoglaljuk, szükséges néhány alapfogalom tisztázása.

Az éghajlat

Mi is tulajdonképpen az éghajlat? Már az éghajlat fogalmának meghatározása sem egyszerű feladat. Vegyük először az időjárás fogalmát. Az adott helyen, adott időpontban mért meteorológiai adatok (hőmérséklet, légnyomás, légnedvesség…) idősora ad bizonyos korlátok között információt az időjárásról. Ezek az adatok gyakorlatilag felfoghatók úgy, mint az időjárás soha meg nem szűnő „filmjéből” származó egyes pillanatfelvételek. Ebben a megfogalmazásban a „pillanatfelvétel” jelenti az időt, vagy időképet. Minél több, lehetőleg időben egymáshoz közel álló, ilyen pillanatfelvétel áll rendelkezésünkre, annál folytonosabb képet alkothatunk az időjárásról. Ezek alapján tehát az időjárás a légkör pillanatnyi állapotainak (időképek) összessége egy adott helyen. Az éghajlat ebben a megközelítésben az időjárási paraméterek átlagos, illetve szélsőséges értékeinek - azaz a lehetséges állapotok - összessége egy jellemzően hosszabb időszakra vonatkozóan. Az úgynevezett éghajlati normálértékek (a meteorológiai elemek napi, havi, vagy éves átlagából) harmincéves időszakok figyelembevételével készülnek a WMO (World Meteorological Organization, Meteorológiai Világszervezet) ajánlása alapján. Ezek a normálértékek szolgáltatják a kiinduló referenciaértékeket az éghajlatváltozási elemzésekhez. A harmincéves periódusokon belül jelentkező ingadozások, változások jelentik az éghajlat változékonyságát. Az egyes normálidőszakok között kimutatható különbségek (például hőmérsékletben, csapadékban…) az éghajlat megváltozását jelzik. Az eddig leírtakból következik, hogy az éghajlat sem időben, sem térben nem állandó. Bolygónk éghajlata évmilliárdokat felölelő története során jelentős természetes változásokat mutatott. Jelenlegi ismereteink alapján megállapítható, hogy az ipari forradalomtól kezdődően az emberiség éghajlatra gyakorolt hatása vitathatatlan (Wang és Jacob, 1998). Egyes üvegházhatású gázok koncentrációjának növekedése (MacKay et al., 1997), a földhasználat megváltoztatása (Giambelluca és Henderson-Sellers, 1996) mind az emberiség által előidézett okok közül valók, amelyek hatással vannak az éghajlat alakulására. Ahhoz azonban, hogy valamely jelenségnek az időbeli változását le tudjuk írni, modellek segítségével egyszerűsített formában meg tudjuk „fogalmazni”, szükséges a leírni kívánt rendszer ismerete. A következőkben röviden áttekintjük, amit az éghajlatról, mint rendszerről feltétlenül tudni érdemes.

Az éghajlat az éghajlati rendszer adott időszakban felvett állapotainak az összességeként is definiálható. Az éghajlati rendszer kialakításában a következő alrendszerek vesznek részt: a bioszféra (tengeri és szárazföldi), a krioszféra (a kontinentális és a tengeri jég), az óceánok (vízburok), a szárazföldi felszín és a légkör.

Az éghajlati rendszer elemei, az éghajlat kialakulásában szerepet játszó legfontosabb hatások (vékony nyilak) és időben változó folyamatok (kövér nyilak). (Götz Gusztáv, 2004 alapján)

Ezen alrendszerek és az általuk képviselt hatások (kölcsön- és kényszerhatások) igen bonyolult folyamatok sorozatán keresztül alkotják az általunk földi éghajlatnak nevezett rendkívül komplex jelenség-rendszert. A meteorológiában olyan folyamatokat nevezünk éghajlati kényszernek, amelyekre nem hatnak vissza az éghajlati rendszerben okozott változásaik. Az éghajlatot befolyásoló kényszerhatások közül a legfontosabbak a Föld orbitális pályájának periodikus paraméter változásai, mint pl.: tengelyferdesége, nutációja, precessziója; vagy a Napból érkező sugárzás intenzitása, a sugárzásháztartásban fontos szerepet betöltő üvegházgázok, illetve aeroszol részecskék. A legalapvetőbb kényszer ezek közül és egyben az éghajlati rendszer legfőbb energiaforrása a napsugárzás, melynek hőáramsűrűsége a légkör felső határán valamivel több, mint 1360 W/m² érték körül alakul (Kopp and Lean, 2011). A felszín-légkör rendszer albedójának köszönhetően a légkör felső határára érkező energia egy része (235 W/m²) marad csak meg a rendszerben. Ezt az energiamennyiséget a Föld-légkör rendszer (bolygónkat fekete testnek feltételezve) a Stefan-Boltzmann törvény értelmében -18 °C átlaghőmérséklet mellett sugározná ki. Ezzel szemben a Föld átlagos felszíni hőmérséklete +15 °C (Major, 1979). A tényleges és a sugárzási egyensúlyi hőmérséklet között meglévő jelentős különbség a légkör üvegházhatása miatt lép fel.

A Föld éves és globális átlagos energia egyensúlya. A beérkező napsugárzás csupán 49 %-át (168 W/m²) abszorbeálja a felszín. A hő szenzibilis hő, látens hő (evapotranspiráció) és termális infravörös sugárzás formájában kerül vissza a légkörbe. Ezen sugárzás nagy részét aztán a légkör elnyeli, majd emittálja. (Forrás: IPCC FAQ, 2007, Kiehl et Trenberth, 1997 alapján)

Egyes gázok a légkör bizonyos rétegeinek a hűlését, míg mások a légkör melegedését segítik elő (Farman et al., 1985). Nemcsak ezen hatások kellően precíz kezelése teszi az éghajlat modellezését bonyolulttá, hanem az a tény, hogy a légkör és az óceán, mindamellett, hogy sugárzási tulajdonságokkal bíró közeg, még hidro-termodinamikai rendszernek is tekinthető. A transzport folyamatok során a légkör és az óceánok állandó kölcsönhatásban állnak egymással. A fentebb említett kölcsönhatások jellegük alapján sugárzási, kémiai, termo-dinamikai, biokémiai, termikus és hidrológiai, valamint fizikai-kémiai osztályokba sorolhatók. Az egyes kölcsönhatások éghajlat-alakító visszacsatolási mechanizmusokba szerveződnek. Ilyen éghajlatot befolyásoló visszacsatolási mechanizmus: a felhőzet-felszínhőmérséklet visszacsatolás, a jég-albedó-hőmérséklet visszacsatolás, a hőmérséklet-légköri vízgőz visszacsatolás, valamint a légköri széndioxid-óceán visszacsatolás. A különböző tömegű és sűrűségű, az éghajlatot alakító közegek eltérő gyorsasággal reagálnak az őket érő hatásokra. A nagy hőtároló képességgel rendelkező, lassú változásoknak teret adó óceánok a gyors légköri változásokra gyakorolnak gyengítő hatást. A Föld forgó mozgásának következtében fellépő Coriolis-erő pedig eltéríti az áramlásokat, ezáltal kialakítva a keleties és a nyugatias szélöveket. A Föld felszínének görbülete, forgástengelyének ferdesége miatt a Napból érkező energia eloszlása nem egyenletes bolygónk felszínén. Ebből kifolyólag hőmérsékleti kontraszt jelentkezik a pólusok és az egyenlítői területek között. Ez gyakorlatilag potenciális energiát jelent, amit az általános cirkuláció folyamatosan mozgási energiává alakít át. Tulajdonképpen ez a cirkuláció biztosítja a tömeg, a nedvesség, az impulzusmomentum és a hő szállítását. Az energia-szállítás mintegy 1/3 része az óceánokban, míg a fennmaradó 2/3 rész a légkörben zajlik.

Ha rendszerezni szeretnénk az éghajlati rendszer belső folyamatait, az éghajlat-alakító tényezőket, azokat két fő csoportba sorolhatjuk. Az egyik csoportot a légkörrel érintkező földi szférák terresztikus kölcsönhatásai alkotják. Ilyen például a bioszféra, mely fontos szerepet játszik a légkör összetételének fenntartásában, vagy a nagy hőtároló képességgel rendelkező óceánok, amik a gyors légköri változásokra vannak gyengítő hatással. A másik csoport pedig a légkörön belül ható tényezőket foglalja magába. Ilyen például a légkör sugárzáselnyelő, illetve visszaverő hatása, a levegőkémiai folyamatok, a légkör dinamikai folyamatai (a különböző tér-és időskálájú légköri mozgásrendszerek). Az éghajlati rendszer elemei közötti kölcsönhatások a változásokat erősítő pozitív, illetve az azokat gyengítő negatív visszacsatolási folyamatokra is bonthatók. Pozitív visszacsatolási folyamat például az előzőekben említett jég-albedó-hőmérséklet visszacsatolás. A hóval és jéggel borított területek magas albedójuk révén a beérkező sugárzás nagy részét visszaverik, ezáltal csökkentve a sugárzási bevitelt, mely által csökken a hőmérséklet, ami kedvez a jéggel és hóval borított területek további kiterjedésének. A felhőzet-felszínhőmérséklet visszacsatolás során azonban a növekvő felszíni hőmérséklet növelheti a felhőzetet, a megnövekedett felhőzet kevesebb sugárzást enged eljutni a felszínre, ezáltal csökkentve a felszíni hőmérsékletet, és egyúttal gyengítve a folyamatot. A következőkben röviden áttekintjük, milyen változásokat mutatott a Föld éghajlata a távoli és a közelmúlt korok során.

Az éghajlat és annak változékonyságai

Az éghajlat, ahogy az előzőekben leírtakból is kitűnik, nem állandó az időben, ugyanakkor térben is változásokat mutat. Egy bolygó éghajlata története során természetes változásokon megy keresztül. Így volt ez az elmúlt évmilliók során itt a Földön is. A paleoklimatológia segítségével a Föld éghajlatát vizsgálhatjuk akár évmilliók távlatából. Glaciális és interglaciális időszakok váltották egymást bolygónkon a Föld pályaelemeinek megváltozása során. Az Antarktiszról származó jégmintákból nagy biztonsággal megállapítható, hogy az elmúlt 500 000 év során négy teljes glaciális periódus zajlott le a Földön. A legújabb kutatások azt is kimutatták, hogy a legutóbbi glaciális periódus alatt igen szélsőséges hőmérsékletek igen gyorsan váltották egymást, különösen igaz ez az állítás az északi féltekére. Ezzel szemben az elmúlt 10 000 év (a helyi jelentős változásoktól eltekintve) jelentősen stabilabbnak, kiegyenlítettebbnek tekinthető. Az északi féltekén az utóbbi 1000 évet egy szabálytalan, de állandó hűlés jellemezte, melyet egy erőteljes melegedés követett a XX. században. A XI. és XIII. századok során a hőmérséklet viszonylag magas, míg a XVI. és XIX. századok folyamán viszonylag alacsony volt (kis jégkorszak). A két féltekén lezajlott hőmérsékletváltozások csupán egy dologban nem térnek el egymástól: a XX. században tapasztalható erőteljes felmelegedés mind a két féltekén megfigyelhető volt.

A globális átlaghőmérsékletben megfigyelt változások (a), a globális átlagos tengerszintemelkedés (b) megváltozása árapálymércék (kék), és műholdas mérések (piros, 1978. évtől keződően) alapján, illetve az északi félteke március havi hótakarójában (c) megfigyelt változások. A változások az 1961-1990-es időszak megfelelő átlagaitól vett eltéréseket jelentik. A körök az éves átlagokat, míg a simított görbék az évtizedes átlagolt értékeket jelölik. A szürke árnyalatú területek a becsült bizonytalanságokra utalnak. (Forrás: IPCC, 2007)

A XIX. század közepe tájától világszerte rendszeressé és egyre gyakoribbá váló tengeri és szárazföldi műszeres mérések adatai alapján a Föld légkörének melegedése egyértelműen kimutatható.  A felmelegedés üteme azonban napjainkra ijesztő méreteket öltött. Az éghajlatváltozás súlyos problémáit felismerve az 1988-ban létrehozott nemzetközi Éghajlatváltozási Kormányközi Testület (Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC) fő feladatául tűzte ki, hogy a rendelkezésre álló éghajlattal kapcsolatos kutatásokat rendszeres időközönként összefoglalja, és az eredményeket publikálja.

A South Cascade (Washington, Amerikai Egyesült Államok) gleccser múlt század során, és a XXI. század elejéig mutatott jelentős mértékű visszahúzódása. (Forrás: USGS Fact Sheet 2009-3046)

Az IPCC eddigi négy helyzetértékelő jelentése (1990, 1996, 2001 és 2007) tudományosan megalapozott információkat biztosít a klímaváltozás várható hatásairól, segítséget nyújt a kihívásokhoz való alkalmazkodásban. A XX. század során a globális átlaghőmérséklet 0,7 °C-kal emelkedett átlagosan. Az elmúlt évszázad alatt azonban a melegedés jellegét tekintve nem volt szigorúan monoton, az átlagos felmelegedésre kisebb-nagyobb hidegebb és melegebb periódusok rakódtak. A század elején bekövetkezett hidegebb időszakot egy jelentős, az 1940-es évek végéig tartó 0,5 °C körüli melegedés követett, melyet aztán egy újabb hűvösebb periódus váltott fel. A felmelegedés mértéke azonban az 1980-as évektől kezdődően átlagon felüli. Szinte mindig az éppen aktuális év jelenti a legmelegebb évet a műszeres mérések megkezdésétől számítva. (Ezt támasztja alá az a tény, hogy a legmelegebb regisztrált dekád éppen a legutóbbi: a 2001. és 2010. közötti időszak volt .) A felszíni léghőmérséklet emelkedésének tényét támasztja alá a legújabb, minden eddiginél részletesebb vizsgálat is, amit a kaliforniai Berkeley Egyetem fizikusa, Richard Muller által vezetett csoport készített, és amelyet 2011. októberében tártak a nyilvánosság elé. Ez a vizsgálat jelenti az elmúlt kétszáz év időjárási adatainak eddigi legátfogóbb független elemzését, mely során 39028 állomás közel 1,6 milliárd adatát dolgozták fel. A Föld egészére kiterjedő eredményeik alapján egyértelműen kimutatható, hogy a szárazföldi területek hőmérséklete nagyjából egy Celsius-fokkal emelkedett az 1950-es évek közepe óta.

Az IPCC jelentésekben szereplő modellbecslések szerint az extrém éghajlati események gyakorisága és intenzitása is növekedhet a közeljövőben, melyek regionális skálájú elemzéseket, valamint az adaptációs lehetőségek vizsgálatát sürgetik. Az IPCC már a 2001 ben megjelent Harmadik Helyzetértékelő Jelentésében felhívta a közvélemény figyelmét, hogy a hosszútávra szóló modelleredmények és elméleti megfontolások alapján a Föld számos régiója válik sebezhetővé a globális felmelegedés következtében. A jelentés a veszélyeztetett területek közé sorolja többek között a Földközi-tenger vidékét, s Közép Kelet Európa országait. Ezért a Kárpát-medence térségére is elengedhetetlen regionális éghajlati szcenáriók elkészítése. A következőkben röviden áttekintjük, hogy milyen eszközök állnak rendelkezésünkre annak érdelében az éghajlat jövőbeli várható változásait leírjuk.

Az éghajlat modellezése

Az éghajlat modellezése segít jobban megismerni az éghajlatot (természetesen annak szükségszerűen leegyszerűsített formájában), ráirányítva a figyelmet annak változékonyságára. A modellek alapvető segítséget nyújthatnak visszafordíthatatlan folyamatok megelőzésében, felismerésében. Az éghajlattal kapcsolatos számítógépes modellkísérletek immár több, mint fél évszázados múltra tekintenek vissza. Egy 1955-ben megjelent tanulmányában Neumann János volt az, aki felvetette, hogy ha egy rövidtávú számítógépes előrejelzési modellt pontos kezdeti feltételei helyett kellően pontos peremfeltételekkel látnak el, akkor az megfelelően hosszú időtartamú integrálás esetén alkalmas lehetne az általános légkörzés kvázi-stacionárius viszonyainak szimulálására. Neumann János ötlete alapján N. Phillips volt az, aki 1956-ban (Phillips, 1956), elsőként a világon, egy általános cirkulációs modellkísérlet eredményeit közzétette. Az éghajlatmodellezés megteremtésében nagy szerepet vállalt J. Adem, aki E. Lorenz-cel együttműködve a légköri folyamatok hosszútávú dinamikai előrejelzésén dolgozott (Adem, 1965). Adem felismerte a légkör sugárzási energiabevételének és az óceánnal folytatott hőcserének a légköri folyamatok kialakulásában és fejlődésében betöltött döntő fontosságú szerepét. A felismerés következményeként megalkotta a légkör-óceán rendszer kombinált termodinamikai modelljét 1964-ben. Az éghajlatmodellezés megteremtésében nagy szerepet vállalt továbbá a M. Budyko és O. Drozdov által vezetett orosz klimatológusokból álló kutatócsoport. Munkájuk során törekedtek a földfelszín hőháztartásának összetevőinek globális feltérképezésére, valamint a hőháztartási különbségekre visszavezethető globális horizontális hőszállítás egyes komponenseinek meghatározására (Budyko, 1969). A számítógépek kapacitásának növekedésével folyamatosan elérhető közelségbe kerültek az egyre finomabb felbontású éghajlatmodellek. A számítástechnika fejlődésének, és a programozók megjelenésének köszönhetően a kutatóknak egyre több idejük maradt az elméletek pontosítására, tökéletesítésére. Az 1980-as évektől kezdődően, pedig az internet megjelenése hozott jelentős változást, fejlődést a klímamodellezés terén, nagy mértékben megnövelve a nemzetközi kutatások lehetőségét. Az internet szinte korlátlan lehetőséget nyújt a nemzetközi munkák (adatok megosztása, eredmények kiértékelése, kapcsolatok kiépítése/megtartása, modellfuttatás) során. Az internet ilyen irányú felhasználását bemutató talán legjobb példa a climateprediction.net, amely program keretén belül a világ bármely pontjáról (még az Antarktiszról is) csatlakozhatunk - bizonyos számítógépidőt felajánlva - klímamodell futtatásokhoz.

Éghajlatmodellek

Az elvégzendő vizsgálatoktól, az elérendő céloktól függően az éghajlatmodellek különböző osztályai alakultak ki az elmúlt évtizedek során. Az egyik osztályba tartozók csupán az éghajlati rendszer termikus jellemzőit képesek visszaadni, ezeket hívjuk termodinamikai modelleknek. A másik osztályba sorolható dinamikai modellek képesek mind a termikus folyamatok, mind az áramlások szimulálására.

Az éghajlati modellek főbb osztályai.

A termodinamikai modellek körébe tartozó energiaegyensúlyi modellek képesek az éghajlat globális földfelszíni viszonyainak szimulálására (Budyko, 1969). Szintén ebbe a csoportba tartoznak a sugárzási-konvektív modellek (Manabe és Strickler, 1964), amelyek a légkör különböző rétegeinek éghajlati hőmérsékleti leírására alkalmasak. Ezen modellek segítségével lehetőség nyílik az advekció, valamint a konvekció éghajlatmódosító szerepének a vizsgálatára. A dinamikai éghajlati modellek közé sorolható általános cirkulációs modellek (Smagorinsky et al., 1965) már képesek a háromdimenziós áramlások részletes szimulációjára. Abban az esetben, ha az éghajlati alrendszerek közül csupán a légkört modellezzük, légköri (atmoszférikus) modellről, ha a modell tartalmaz a légkörön kívül más éghajlati alrendszerre vonatkozó modellt is, akkor kapcsolt éghajlati modellről (Manabe és Bryan, 1969) beszélünk. Az általános cirkulációs éghajlatmodellek legtöbbjébe az óceánon és a krioszférán kívül bekapcsolják a szárazföldi felszín és a bioszféra termodinamikai és hidrológiai részmodelljeit is. Az általános légkörzést leíró, vagyis a légköri általános cirkulációs modellek a szakirodalomban AGCM-ként szerepelnek (Atmospheric General Circulation Model). Az AGCM-ek segítségével kellő pontossággal tudjuk leírni a Föld légkörében zajló 3 dimenziós mozgásokat. Egészen az 1970-es évekig úgy tartották, hogy az éghajlat modellezéséhez elegendő információt tartalmaznak, illetve szolgáltatnak az AGCM-ek, ekkor jött ugyanis a felismerés, hogy az éghajlatot döntően nem csak a légkör határozza meg. Az éves időtartamot meghaladó időszakok modellezése, vizsgálata során szükségszerű a felszíni szférák atmoszférához való csatolása (hiszen ilyen időt meghaladóan változhatnak az egyes szférák is) annak érdekében, hogy az éghajlatot modellek segítségével megközelítőleg le tudjuk írni. Abban az esetben, ha csupán a légköri folyamatok leírására képes modellel próbáljuk meg az éghajlati rendszert modellezni, akkor könnyen hamis képet kaphatunk annak érzékenységére vonatkozóan. Napjainkban a globális klímamodellezés legfejlettebb eszközei közé tartoznak az úgynevezett csatolt modellek (Atmosphere-Ocean General Circulation Model, AOGCM). Ezekben a modellekben a légkörrel fizikai, kémiai, biológiai folyamatokon keresztül kölcsönhatásban álló szférák – modellek – vannak csatolva, mint például a hidroszféra, a krioszféra, a földfelszín és a bioszféra. Azonban az egyes modellek rácsfelbontása, egyes folyamatok nem kellő ismerete, illetve a rendelkezésre álló számítástechnikai háttér megköveteli az egyes folyamatok egyszerűbb, közelítő formában (parametrizáció) való kezelését. Az éghajlatmodellekben alkalmazott parametrizációk lehetőséget adnak akár évszázadot felölelő szimulációk elkészítésére is. Tehát míg az egyes általános cirkulációs modellek (légköri, óceáni) az adott szférát hivatottak modellezni akár csupán évszakos skálán, addig a légkörrel kölcsönhatásban álló szférákat együttesen kezelő (egymáshoz csatolva azokat) csatolt modellek a teljes éghajlati rendszer hosszabb távú leírására, azaz a klíma modellezésére tesznek kísérletet évtizedeket, vagy akár évszázadokat felölelően.

Globális klímamodellezés

Az éghajlat előrejelzése módszertani szempontból két csoportra osztható: elsőfajú és másodfajú előrejelzésre. Az első-, illetve másodfajú prognózis fogalmát a köztudatba Edward Norton Lorenz vezette be 1975-ben (Lorenz, 1975). Az elsőfajú, vagy más néven direkt távprognózis módszertanilag hasonlít az időjárás rövid távú előrejelzéséhez, azonban nem egy adott időpillanat várható légköri állapotát, hanem egy adott véges időszak (például évszak) jellemző időjárásának az átlagostól számított várható eltérését (vagyis az éghajlati anomáliát) hivatott prognosztizálni. Az ilyen hosszabb távra szóló előrejelzésekhez a fizikai alapot tulajdonképp az a hatás teremti meg, amelyet az éghajlati rendszer lassan változó komponensei (hó- és jégmezők kiterjedése) a légköri folyamatokra kifejtenek. Ilyen elsőfajú prognózisokat készítenek az Európai Középtávú Időjárás Előrejelző Központban (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) csatolt légkör-óceán modellek alkalmazásával. A másodfajú prognózist szokás feltételes prognózis elnevezéssel is illetni. Éghajlati modellekkel lehetőség nyílik másodfajú prognózisok készítésére, melyek során a modellek segítségével feltételezett jövőbeli antropogén kényszerek várható éghajlati hatásait jelzik előre.

A globális klímamodellek a kényszerek figyelembe vétele mellett megmaradási törvényeken alapuló matematikai, fizikai egyenleteket oldanak meg, melyek során áll elő a feltételes, azaz másodfajú előrejelzés. Napjainkban a globális klímamodellezés elsődleges eszközei közé tartoznak a légkör-óceán általános cirkulációs modellek (AOGCM). Ezen modellek átlagos felbontása jellemzően 100-300 km.

Az IPCC eddig megjelent négy Helyzetértékelő Jelentéseihez felhasznált globális klímamodellek jellemző horizontális felbontása. A 2007-ben közzétett jelentéshez felhasznált modellek horizontális rácstávolsága a kezdeti 500 km-ről 100 km körüli értékre finomodott. (Forrás: IPCC, 2007)

Az elmúlt évtizedekben végbement számítástechnikai fejlődésnek köszönhetően az egyes modellek egyre komplexebbé, a szimulált időszakok egyre hosszabbá, a térbeli és időbeli felbontások egyre finomabbá válhattak (Trenberth, 1992). A világ nagy éghajlatkutató központjaiban futtatják a nagy számításigényű, a Föld egészére vonatkozó globális klímamodelleket. Ilyen többek között a Hadley Központ (Hadley Centre, Nagy-Britannia) csatolt modellje a HadCM3 (Gordon et al., 2000), az ausztrál CSIRO-Mk3.5 (Gordon et al., 2010 ), a japán MIROC3.2 (Hasumi et al., 2004), továbbá a német Max Planck Meteorológiai Intézet által kifejlesztett ECHAM (Roeckner et al, 1995), valamint az amerikai fejlesztésű CCSM (Collins et al., 2006). A globális modellek folyamatos fejlesztésen esnek át (az ECHAM jelenlegi legfrissebb verziója az ECHAM6, míg a CCSM4-et 2010. nyarán felváltotta a CESM1.0), ennek ellenére regionális szintű előrejelzésekhez jelenleg még nem alkalmazhatók. Az elvégzett kísérletek azt mutatják, hogy a közeljövőben sikerül a globális klímamodellekkel 100 km-es felbontásnál finomabb rácshálózaton (döntően 50 km rácspont távolság mellett) elvégezni az integrálást (Déqué és Gibelin, 2002). Szuperszámítógépek használata lehetővé teszi globális modellek futtatását 20 km-es felbontás mellett is rövidebb időszakokra (Mizuta et al., 2006), melyek azonban nem alkalmasak klimatológiai célokra, csak az általános cirkuláció vizsgálatához. A problémára lehetséges megoldást nyújthat a változó felbontású AGCM-ek használata, a VRAGCM-ek (Variable Resolution General Circulation Model, Változó felbontású általános légkörzési modell). A változó felbontású AGCM-ek az integrálási tartományon belül kiválasztott kisebb régióban finomabb felbontás mellett szolgáltatnak eredményeket (Gibelin és Déqué, 2003). E modellekben azonban igen nagy problémát jelent a változó felbontáshoz igazodó parametrizációk megkonstruálása.

Regionális klímamodellezés

Az eddigiekben bemutatott globális klímamodellek a gyakorlatban tehát igen korlátozottan, azaz lényegében nem alkalmasak a klíma regionális szinten történő szimulálására. Annak ellenére, hogy a globális modellek rendkívül sok információt adnak az éghajlatváltozással kapcsolatban, regionális léptéken (mely 50 km alatti rácsfelbontást jelent, de napjainkban már inkább a 20 km alatti felbontás a jellemző követelmény: Kleinn et al., 2005) azonban még túl sok bizonytalanságot hagynak. A térben és időben a hőmérsékletnél nagyobb változékonyságot mutató csapadékra ez fokozottan igaz. Annak érdekében, hogy pontosabb képet alkothassunk a várható éghajlatváltozásról, és ahhoz alkalmazkodni tudjunk, szükség van regionális léptéken is megbízható eredményeket szolgáltató klímamodellekre. A globális szintű információk regionális szintre való leskálázására jelenleg különböző eljárások ismertek. Ezek közül az egyik, talán legkisebb számításigénnyel bíró eljárás a globális eredmények regionális szintre történő statisztikai leskálázása. Az eljárás során a globális és regionális folyamatok között statisztikai kapcsolatokat keresve (Wilby et al., 2004) a globális előrejelzéseket regionális skálára ültetjük át. Napjainkra a statisztikai leskálázás alkalmazása igen széleskörűvé vált: extrém hőséggel kapcsolatos halálozások vizsgálata (Hayhoe et al., 2004), síszezon (Scott et al., 2003), extrémumok vizsgálata (Caires et al., 2006). A statisztikai módszer alkalmazásával a klímának a jövőre vonatkozó bármiféle becslése csak és kizárólag azon a feltételezésen alapszik, hogy a jelenleg meglévő kapcsolatok a jövőben változatlanok maradnak. Ez természetesen csak igen durva közelítése a valóságnak, hiszen ezen módszerrel gyakorlatilag az éghajlati rendszer állandóságát tételezzük fel.

A regionális leskálázásban használatos másik eljárás a változó felbontású modellek használata. Olyan globális modelleket használnak ezen eljárás során, melyek felbontása régiótól függően változó. A vizsgálat tárgyát képező régióban finomabb, míg a vizsgálatok szempontjából kevésbé fontosnak tartott területeken durvább a modell felbontása. Mivel a módszer során a hidro-termodinamikai parciális differenciális-egyenletrendszert kell megoldani a modellben (megfelelő közelítésekkel élve), így az előbb bemutatott statisztikai leskálázás módszeréhez viszonyítva sokkal nagyobb számításigénnyel bír. Az eljárás alapgondolata szinte a klímamodellezés kezdeteihez vezethető vissza. Az 1960-as években a modellek rácsfelbontása jellemzően 5°-7° volt. E. Hill nevéhez köthető az az 1968-as elképzelés (Hill, 1968), hogy a rácshálózatot finomítani kell annak érdekében, hogy a szubszinoptikus folyamatok is leírásra kerüljenek a modellben. A numerikus előrejelzésekben is alkalmazott beágyazásos módszer (nesting) során a globális modellbe illesztett (befészkelt, beágyazott) korlátos tartományú modell végzi el a globális klímamodell eredményeinek regionális szintre való leskálázását. Az első sikeres, beágyazáson alapuló kísérletet az Egyesült Államok nyugati partjára, 60 km-es rácsfelbontás mellett végezték el (Dickinson et al., 1989).

Az első regionális klímamodell megjelenése óta eltelt két évtized alatt a regionális klímamodellek felhasználása és alkalmazása jelentős fejlődésen ment keresztül. A kezdeti 60 km-es felbontás helyett napjainkban már 10 km-es felbontású modellfuttatásokat is végeznek világszerte (Torma et al., 2011, Önol 2012). A nem-hidrosztatikus modellek (a nyomás nem csak a magasság függvénye) segítségével ennél finomabb felbontás is elérhetővé vált (5 km), igaz csupán rövidebb időszakra elvégezve a szimulációt (Yasunaga et al., 2006). A regionális klímamodellek bonyolultsági, összetettségi fokát jól jellemzi, hogy egyes modellek regionális szinten óceánhoz és tengeri jéghez kapcsoltak (Sasaki et al.; 2006), illetve a vegetációval interaktív kapcsolatban állnak (Xue et al., 2000). A többszörös beágyazásos módszer is egyre elfogadottabb a regionális klímamodellezés terén (Lorenz és Jacob, 2005). Azonban a jövőben várhatóan az egyes regionális modellek csoportos, az ensemble előrejelzésekhez hasonlatos használata lesz a követendő példa (Déqué et al., 2005, 2007; Beniston et al., 2007).

Éghajlati forgatókönyvek

Az éghajlat jövőben várható antropogén változását elsősorban az üvegházhatású gázok növekvő emissziója révén jeleníthetjük meg a modellekben. Modellfuttatások segítségével a különböző szintű emisszió-növekedésekre adott légköri válaszokat szimulálhatjuk, ezeket nevezzük éghajlati forgatókönyveknek. A 2000 és 2100 közötti időszakot felölelő éghajlati modell-szimulációk döntő többsége a SRES (Special Report on Emission Scenarios, az IPCC Speciális Jelentése az Emissziós Forgatókönyvekről, 2000) forgatókönyveket tartalmazzák. A jövőben várható legfontosabb és a legszélesebb körben alkalmazott éghajlati kényszer a légköri szén-dioxid koncentrációjának antropogén megváltozása. Ennek feltételezett megváltozását optimista, pesszimista és reális forgatókönyvekkel jellemzik, azaz a modelleket ezeknek megfelelő kényszerekkel futtaják. Az IPCC Harmadik Helyzetértékelő Jelentése több globális forgatókönyvet (A1, A2, B1, B2, A1B, A1FI) fogalmazott meg és értékelt a vizsgálatok során.

A felszíni melegedés átlaga és becsült tartománya modellek alapján a XXI. századra vonatkozóan. A vastagon kiemelt vonalak a Föld egészére vett átlagos felszíni melegedést jelentik az A2, A1B és B1 forgatókönyvekre. (A referencia időszak: 1980-1999.) A színes sávok pedig az egyes modellek alapján kapott változások szórásának mértékét jelentik. A narancssárga vonal azon modellkísérleteket jeleníti meg, melyekben a koncentrációkat a 2000. évi szinten állandónak vették. Az ábra jobb oldalán a szürke oszlopok a legjobb becsléseket (vastag vonal) és a hat SRES forgatókönyvre előállt valószínű tartományt mutatják. (Forrás: IPCC, 2007)

A jövőbeni antropogén hatások megfogalmazása során szükségszerű feltételezésekkel élünk. Ezen feltételezések tulajdonképpeni számszerűsítéseit jelentik a különböző kibocsátási forgatókönyvek. A különböző foragtókönyvekben eltérő társadalmi, gazdasági, demográfiai, környezeti és technológiai fejlettséget fogalmaztak meg, melyekhez eltérő mértékű CO₂ kibocsátást rendeltek. Az SRES B1, A1T, B2, A1B, A2 és A1FI forgatókönyvekben az antropogén üvegházhatású gázok és az aeroszol részecskék okozta számított sugárzási kényszer hatását veszik alapul. Az így számított hatások rendre a 2100-ra várható 600, 700, 800, 850, 1250 és 1550 ppm CO2 koncentráció melletti sugárzási kényszereknek felelnek meg

A globálisan átlagolt sugárzási kényszer (SK) becslései és annak bizonytalansági tartományait vannak feltüntetve a fenti ábrán. Az ábrán látható továbbá a sugárzási kényszer értékei az antropogén szén-dioxidra (CO₂), dinitrogén-oxidra (N₂O), metánra (CH₄) és egyéb anyagra, valamint azok térbeli kiterjedése és tudományos megértési szintje (TMSZ). Az ábrán feltüntetett értékek 2005. évre vonatkoznak, az iparosodás előtti, 1750. évi állapotokhoz viszonyítva W/m²-ben kifejezve. (Forrás: IPCC, 2007)

Az elmúlt 20 év során szerzett ismeretanyag, a klímapolitika szükségessé tette az előbb említett SRES éghajlati forgatókönyvek felülbírálatát. Ennek eredményeként a következő, azaz a sorban az Ötödik Helyzetértékelő Jelentéshez (várható megjelenés 2014., vagy 2015.) már új forgatókönyvek állnak rendelkezésre (Moss et al., 2008, Weyant et al., 2009). A legújabb éghajlati modellfutások a XXI. század végére előrevetített sugárzási kényszerek alapján számolnak. Összesen négy, ún. reprezentatív koncentrációtrendet (RCP, Representative Concentration Pathways) készítettek, melyek 2,6, 4,5, 6 és 8,5 W/m ² fűtést valószínűsítenek 2100. évre.

RCP forgatókönyvek alapján a XXI. során (évek feltüntetve a vízszintes tengely mentén) kibocsájtott CO₂ mennyiségének alakulása. Az adatok milliárd tonna szénben (függőleges tengely) szerepelnek az ábrán (Inman, 2011 alapján).

Az új éghajlati forgatókönyvek szélesebb skálán mozognak, mint a korábbiak. Ennek az az oka, hogy jelenleg a jövőbeli várható változások markánsabbnak mutatkoznak, mint pár évtizeddel ezelőtt. Az RCP 2.6 gyakorlatilag az üvegházhatású gázok kibocsátásnak megszűnésével számol a 2100. évet bezáróan. Ezzel szemben az RCP 8.5 forgatókönyv ezen gázok rohamos ütemű emelkedését vetíti előre, mely 2100-ban sem fog mérséklődni .

Várható klimatikus változások Európában

Többek között globális modelleredményeket foglal össze a legutóbbi IPCC jelentés (2007). Az eddigi négy Helyzetértékelő Jelentést különböző munkacsoportok állították össze. Ezen munkacsoportok közül az első munkacsoport foglalkozik globális léptékben a Föld felmelegedésének tudományos hátterével és az éghajlatban várható változás becslésével. Az IPPC Negyedik Helyzetértékelő Jelentése szerint a fenti forgatókönyvek alapján globálisan közel 0,2 ^oC évtizedenkénti melegedés várható. Azonban abban az esetben, ha az összes üvegházhatású gáz és aeroszol részecskék koncentrációja a mért 2000. évi szinten állandó maradna, a melegedés akkor is folytatódna, de kissé mérsékelten 0,1 ^oC évtizedenkénti érték mellett (7. ábra). A jelentés megállapítja, hogy a XXI. század végére a várható felmelegedés régiónként eltérő mértékű lesz. Európára vonatkozóan: annak északi térségében a legnagyobb melegedés télen várható (Benestad, 2005), míg a mediterrán Földközi-tengeri területeken nyáron. Európa egyes részein a maximum és minimum hőmérsékletek várhatóan az átlagtól eltérően, azt meghaladóan növekednek majd. Előreláthatóan Észak-Európában a téli minimumhőmérsékletek (Hanssen-Bauer et al., 2005), míg Közép- és Dél-Európában a nyári maximumhőmérsékletek az évszakos átlaghőmérsékletet meghaladó mértékben fognak emelkedni (Tebaldi et al., 2006). A politikai döntéshozók számára a hőmérséklet mellett a csapadék várható alakulásának ismerete szintén elengedhetetlen. Európa északi területein a csapadék éves összege nagy valószínűséggel nőni (Hanssen-Bauer et al., 2005), míg a mediterrán területeken, ezzel szemben csökkenni fog. A két régió között terül el a Kárpát-medence, melynek sávja mentén az éves csapadékösszegek várhatóan nem fognak jelentős változást mutatni. Ebben a közép-európai régióban azonban az átlagos évszakos csapadékösszegben lesz nagy valószínűség szerint változás: a téli csapadékösszeg növekedése, a nyári csapadékösszeg csökkenése várható. A hőmérsékleti és csapadék viszonyokban bekövetkező változások hatására a nyári aszályok gyakoribbá válására lehet számítani Közép- és Dél-Európában egyaránt (Pal et al., 2004, Christensen és Christensen, 2004). A globális klímamodellek eredményei jelentik az adott régió éghajlatát formáló nagyskálájú információkat, melyeket regionális klímamodellek használnak fel bemeneti adatként. Azonban ezek a nagyskálájú információk bizonytalanságokkal terheltek, ugyanis az azonos szcenáriót tekintő modellek eredményei eltérőek lehetnek, melynek magyarázata elsősorban a modellek fizikájában (fizikai folyamatok különböző módon való kezelése), valamint az esetlegesen eltérő alkalmazott parametrizációs eljárásokban (egyes folyamatok szükségeszerűen egyszerűsített formában való megfogalmazása) keresendő. A globális előrejelzésekben meglévő bizonytalanságok a leskálázás során tovább erősödhetnek, azonban a várható éghajlatváltozás regionális szintű ismerete elengedhetetlen az egyes nemzetstratégiák megalkotásához. Leggyakrabban a B1, A1B és A2 forgatókönyvek állnak a lehetséges éghajlati jövőképeket bemutató tanulmányok középpontjában.

Hazai regionális klímadinamikai kutatások

A klímamodellek között jelenleg nem létezik egyetlen, mindenek felett álló, minden változó vonatkozásában legjobbnak mondható, legkisebb hibákat felmutató klímamodell (Lambert és Boer, 2001). A lehetséges változások átfogóbb feltérképezése, az előrejelzésekben meglévő bizonytalanságok csökkentése történhet több, egymástól független előrejelzés együttes kiértékelésével. Az elgondolás, mely szerint például egy évszakos előrejelzés javítható, megbízhatóbbá tehető azáltal, hogy több modelleredményt átlagolunk (vagy azok kombinációját képezzük), azon alapszik, hogy az együttes, vagy átlagos hiba kisebb, ha a modellek függetlenek (Yun et al., 2003).

Bizonytalanságok további forrásai lehetnek egyes folyamatok helytelen leírásai, eddig figyelmen kívül hagyott folyamatok, hatások. Vannak ismert problémák, melyek több modell esetében közösnek tekinthetők. Például a legtöbb klímamodell a rövidhullámú fluxust alul, míg a hosszúhullámú fluxust felülbecsli (Wild et al., 2006). A legfőbb bizonytalansági források közé tartoznak továbbá: a kezdeti feltételekben megbúvó pontatlanságok (nem kellő lefedettségű mérőhálózat, rosszul kalibrált mérőműszerek, stb…), a regionális leskálázás során, pedig a választott globális és regionális klímamodellek közötti inkonzisztencia. A jövőre vonatkozó éghajlati forgatókönyvek készítése során a legnagyobb bizonytalanság talán az emberi hatások jövőbeli alakulásának megfogalmazásában rejlik. Az éghajlatváltozás és a társadalmi-gazdasági folyamatok (gazdasági fejlődés térbeli megoszlása és annak üteme, népességszám és antropogén üvegházhatású gázok kibocsátásának várható alakulása) közötti kapcsolatok nehezen modellezhetők, akár évtizedes időskálán is. Az éghajlatkutatás egyik sarkalatos pontja, hogy a jövőbeli antropogén üvegházhatású gázok kibocsátása hogyan befolyásolja a klímát, illetve a változó éghajlat milyen válaszreakciókat vált ki az emberiség részéről.

A felsorolt bizonytalanságokat ugyan nem tudjuk megszüntetni, azonban jelentős mértékben csökkenthetők abban az esetben, ha nem egyetlen modellre alapozva fogalmazzuk meg a közeli és távolabbi jövőre vonatkozó várható változásokat. Ebben a folyamatban nyújt segítséget a középtávú időjárás előrejelzések készítése során operatív módon 1992. óta alkalmazott ún. ensemble technika klímamodellezésben kifejlesztett változata. Napjainkban a regionális klímamodellezés terén egyre szélesebb körben alkalmazott ensemble technika során több, különböző kezdeti- és peremfeltételekkel futtatott regionális klímamodell eredményeinek együttes kiértékeléséről van szó. Az ensemble módszerben az egyes szimulációk jellemzően azonos rácsfelbontáson, egy, vagy két éghajlati forgatókönyvre, egy közös régióra készülnek. Európa térségére több nemzetközi projekt is megvalósult az elmúlt években:

• PRUDENCE (Predicting of Regional Scenarios and Uncertainties for Defining European Climate Change Risks and Effects, 2001-2004; Christensen és Christensen, 2007),
• ENSEMBLES (Ensembles-Based Predicitions of Climate Changes and Their Impacts, 2004-2009; Hewit és Griggs, 2004),
• CECILIA (2006-2009; Halenka, 2007). A CORDEX (Coordinated Regional climate Downscaling Experiment; Giorgi et al., 2009) az egyik legújabb kezdeményezés, mely során a Föld minden lakott kontinensére készítenek tranziens éghajlati szcenáriókat egységes, 50 km-es horizontális rácsfelbontású regionális klímamodellek 1950-2100. időszakra történő futtatásával.

Az elmúlt évek hazai regionális klímadinamikai kutatásai négy partner intézet, iroda bevonásával 2005-ben vette kezdetét. A közös munka, melyben az Országos Meteorológiai Szolgálat (konzorciumvezető intézményként), az ELTE Meteorológiai Tanszéke, a Pécsi Tudományegyetem, valamint az Env-in-Cent Kft. vett részt, egyik legfontosabb feladata különböző regionális éghajlati modellek adaptálása volt. Az adaptált regionális éghajlati modellek szolgáltatják az alapot a Kárpát-medencében várható éghajlatváltozás becslésére. Ezen regionális éghajlati modellek a következők: az ALADIN-Climate (mely az ALADIN projekt (1991) keretében került kifejlesztésre), a korábban említett hamburgi Max Planck Meteorológiai Intézet által kifejlesztett REMO modell, - ezeket a modelleket az Országos Meteorológiai Szolgálatnál (OMSZ) adaptálták -, míg az Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) Meteorológiai Tanszékén a Hadley Központ PRECIS regionális klímamodelljét és a RegCM-et alkalmazzák. A kutatások sorában fontos mérföldkőnek számított a 25 európai intézet munkáját összefogó PRUDENCE projekt eredményeinek hazai feldolgozása (Bartholy et al., 2006a). Az ELTE Meteorológiai Tanszékének aktív közreműködésével a CECILIA projekt (Central and Eastern Europe Climate Change Impact and Vulnerability Assessment , Halenka 2007) keretein belül folytak regionális klímadinamikai kutatások. A CECILIA (2006-2009) európai projektben 12 európai ország 16 intézete vett részt. A projektben az OMSZ a fent említett regionális klímamodellekkel, míg az ELTE a PRECIS-el és a RegCM-el vett részt. A program elsődleges célja, hogy szélesítse ismereteinket a Közép- és Kelet-Európában várható helyi klímaváltozásról és annak erdészetre, mezőgazdaságra, vízháztartásra és levegőminőségre gyakorolt hatásairól. Az elmúlt évek nemzetközi munkáihoz (magyar részvétellel) kapcsolódik továbbá a CLAVIER (Climate Change and Variability: Impact on Central and Eastern Europe ) program.

Magyarországon regionális klímamodellezés céljára használt modellek eredményeinek együttes kiértékelése rendelkezésre áll hazánk térségére (Bartholy et al., 2006b; 2006c; 2009a; 2009b; Torma et al., 2008; 2011; Csima és Horányi, 2008; Szépszó és Horányi, 2008; Szépszó et al., 2008; Pieczka et al., 2009). Az eredmények együttes kiértékelése történhet egyszerűen átlagok képzésével, vagy akár az egyes modellek eredményeinek súlyozott figyelembevételével is (ez az ún. „REA” eljárás; Giorgi és Mearns, 2002). Az általunk választott eljárás az előbbit követi. Megjegyezzük azonban, hogy a „REA” (reliability ensembles averaging, megbízhatósági ensemble átlagolás) eljárás azt a célt szolgálja, hogy az egyes modellek bizonytalansági korlátait, azaz a megbízhatóságát számszerűsítse. Így lehetőség nyílik, hogy az egyes modelleket különböző súllyal lehessen számításba venni az ensemble átlagának meghatározásakor. Egy modell megbízhatósága a múltra vonatkozó hibáiból, a jövőre vonatkozó megbízhatósága, pedig az ensemble átlaghoz vett viszonyából állapítható meg. Az esetlegesen rosszul meghatározott súlyok a hibák és a bizonytalanságok növekedéséhez, és ezzel egyidejűleg a megbízhatóság csökkenéséhez vezethetnek, ebben az esetben az ensemble tagok egyszerű átlaga jobb eredményt képezhet. A fentebb említett négy regionális klímamodell és az általuk elvégzett szimulációk legfontosabb jellemzőit az alábbi táblázat foglalja össze.

Magyarországon alkalmazott regionális klímamodellekkel készített szimulációk legfontosabb jellemzői. (Horányi et al., 2010 alapján.)

Minden szimuláció felbontástól függetlenül (10 km, vagy 25 km) teljes terjedelmében magában foglalta a Kárpát-medencét. A táblázatból leolvasható, hogy az alkalmazott modellekkel a XXI. századra várható éghajlatváltozást szimulálták eltérő forgatókönyvek alkalmazásával. A modellek alapján a XXI. század középső és utolsó három évtizedére is adhatunk becsléseket. Az eltérő fizikai eljárásokkal, különböző éghajlati forgatókönyvek felhasználásával alkalmazott klímamodellek eredményeinek együttes kiértékelése lehetőséget nyújt, hogy a projekciókban lévő bizonytalanságokat számszerűsítsük. Abban az esetben ugyanis, ha a modellek bizonyos változásban jó egyezést mutatnak, akkor a projekciók biztosabbnak vehetők, abban az esetben azonban, ha az eredmények eltérőek, akkor a várható változás kisebb bizonyossággal állapítható meg. A következőkben a rendelkezésre álló eredmények alapján a hőmérsékletre és a csapadékra vonatkozó várható változásokat mutatjuk be a 2021-2050 (három modell alapján) és 2071 2100 közötti (négy modell alapján) időszakokra vonatkozóan. A változások minden esetben a referenciául vett szimulált 1961-1990 bázisidőszak átlagaitól vett eltéréseket jelentik. Minden modell esetében a saját szimulált bázisidőszakhoz viszonyított változása került felhasználásra a számítások során.

A 2. táblázat foglalja össze a Magyarország területére eső rácsponti eredmények alapján a várható átlagos átlaghőmérséklet változásokat a fenti két időszakra vonatkozóan. Minden modell alátámasztja, hogy a XX. században tapasztalt átlaghőmérséklet emelkedése folytatódni fog a XXI. században is. A modellek statisztikailag szignifikáns átlaghőmérséklet emelkedést jeleznek mind éves, mind pedig évszakos szinten (Horányi et al., 2010). Az évszázad végére átlagosan nagyobb mértékű melegedés várható, mint az évszázad közepére. Az átlagos melegedés 2021-2050 közötti időszakban éves szinten átlagosan 1,5 °C, míg 2071-2100 között ez az érték 3,5 °C. Az éves melegedés értéke a modellek szerint 1,1 1,9 °C (2021-2050), illetve 3,1-4,0 °C (2071-2100) közötti. A legnagyobb szórást mindkét időszakban a nyár mutatja: 0,7 és 2,6 °C (2021-2050), valamint 3,5-6,0 °C (2071-2100) közötti változás értékekkel. A bizonytalanság a tél tekintetében a legalacsonyabb. A század közepére a modellek a teleket átlagosan 1,2 °C-kal melegebbnek jelzik előre. A téli évszakban várható melegedést a modellek 1,1 °C és 1,3 °C közötti értékekben prognosztizálják. A 2021-2050 közötti időszakra vonatkozóan a projekciók tavaszra 1,1-1,6 °C, míg őszre 0,8 2,0 °C közötti átlagos melegedést vetítenek előre. A modellek alapján a 2071-2100 közötti időszakra a téli, tavaszi és őszi melegedés mértékei rendre a következő hőmérsékleti értékekkel jellemezhetőek: 2,5-3,9 °C, 2,3-3,1 °C és 3,0-3,9 °C. A melegedés területi eloszlását tekintve a modellek egyértelműen maximumot jeleznek az ország déli, délkeleti területeire, míg minimumot az ország északnyugati régióira. 

Magyarországi rácsponti adatok alapján várható éves és évszakos átlaghőmérséklet átlagos megváltozása.
A mértékegység: °C. (A változás minden esetben emelkedést jelent, ezért egységesen nincsenek külön feltüntetve a + jelek az értékek előtt. Horányi et al., 2010 alapján.)

Míg a várható hőmérsékletváltozás terén a modellek egyetértettek a változás irányában (melegedés), s csupán a változás mértékében mutattak eltérő eredményeket, addig a csapadék várható megváltozásában az eredmények lényegesen nagyobb bizonytalanságot mutatnak. A csapadék megváltozása tekintetében nemcsak a változás mértékében mutatnak eltérő eredményeket a modellek, hanem a változás irányában is.

Magyarországi rácsponti adatok alapján várható éves és évszakos csapadékösszeg megváltozása. A mértékegység: %.
(Az egyes intervallumok az adott időszakban rendelkezésre álló 3 modell eredményei (2021 2050), illetve 4 modell eredményei (2071-2100) alapján meghatározott értékeket jelölik. Horányi et al., 2010 alapján.)

Az éves eredmények alapján inkább csapadékösszeg csökkenést, mint növekedést vetítenek előre a modellek, melynek a mértéke a század közepére kisebb, mint a század végére. A globális modellekből származó eredményekhez hasonlóan az éves csapadékösszeg változása nagyon kismértékű lesz előreláthatóan. A változás irányának meghatározása, azaz, hogy kevesebb vagy több csapadék várható éves szinten Magyarországon, még regionális klímamodellek alkalmazásával is elég bizonytalan. Jelenlegi tudásunk alapján azonban megállapítható, hogy a csapadékösszeg nagy valószínűséggel 5%-ot meghaladóan csökkenni fog az évszázad végére. A modellek a legnagyobb bizonyossággal a nyári csapadékösszeg csökkenését mutatják mind a 2021-2050, mind pedig a 2071-2100 közötti időszakra vonatkozóan. A 2021-2050 közötti időszakban a nyári csapadékösszeg csökkenése kismértékű: 2 és 5% közötti, ugyanakkor 2071-2100 közötti időszakban valószínűsíthetően ennél nagyobb mértékű csapadékösszeg csökkenéssel kell számolnunk, melynek mértéke 18 43% közötti lesz. Mind a két időszakban kisebb bizonyossággal ugyan, de a tavaszi és az őszi csapadékösszeg csökkenése, illetve növekedése valószínűsíthető. A század végére azonban a modellek nagyobb bizonyossággal mutatják a téli csapadékösszeg növekedését, mint a többi évszakban. Figyelemre méltó, hogy a téli csapadékösszeg 2021-2050 közötti időszakra várható változása előjelet vált az évszázad végére, tehát a változás időben nem lineáris. A Kárpát-medencében (kitüntetett figyelmet szentelve Magyarországnak) várható változásokkal kapcsolatos ismeretanyag részletes összefoglalóját nyújtja a Klímavátozás – 2011: klímaszcenáriók a Kárpát-medence térségére című kiadvány (2011, szerk.: Bartholy et al.,).

Irodalomjegyzék:

Adem, J ., 1965: Experiments aiming at monthly and seasonal numerical weather prediction. Monthly Weather Review, 93: 495–503.

Bartholy, J., R. Pongrácz, Gy. Gelybó, 2006a: Regionális éghajlati szcenáriók a PRUDENCE projekt eredményei alapján. In: Napjaink környezeti problémái - globálistól lokálisig: Sérülékenység és alkalmazkodás, CD-ROM. Pannon Egyetem Georgikon Mezőgazdaságtudományi Kar, Keszthely. 6p.

Bartholy, J., R. Pongrácz, Cs. Torma, A. Hunyady, 2006b: A PRECIS regionális klímamodell és adaptálása az ELTE Meteorológiai Tanszékén. In: 31. Meteorológiai Tudományos Napok – Az éghajlat regionális módosulásának objektív becslését megalapozó klímadinamikai kutatások (Weidinger T., szerk.) Országos Meteorológiai Szolgálat, Budapest. 99-114.

Bartholy, J., R. Pongrácz, Cs. Torma, A. Hunyady, 2006c: A regionális klímaváltozás becslése a Kárpát-medence térségére. VAHAVA-zárókonferencia. In: A globális klímaváltozás: hazai hatások és válaszok. KvVM-MTA “VAHAVA” project. (Láng I., Jolánkai M., Csete L., szerk.) CD-ROM. Akaprint, Budapest. 5p.

Bartholy, J., R. Pongrácz, Cs. Torma, I. Pieczka, P. Kardos, A. Hunyady, 2009a: Analysis of regional climate modeling experiments for the Carpathian Basin. Int. J. Global Warming, 1: 238-252.

Bartholy, J., G. Csima, A. Horányi, A. Hunyady, I. Pieczka, R. Pongrácz, Cs. Torma, G. Szépszó, 2009b: Regional climate models for the Carpathian basin: validation and preliminary results for the future. EGU2009-12509. Geophysical Research Abstarct, 11, 12509. CD-ROM. EGU General Assembly 2009.

Beniston, M., D.B. Stephenson, O.B. Christensen, C.A.T. Ferro, C. Frei, S. Goyette, K. Halsnaes, T. Holt, K. Jylhä, B. Koffi, J. Palutikof, R. Schöll, T. Semmler, K. Woth , 2007: Future extreme events in European climate: An exploration of regional climate model projections. Clim. Change, doi:10.1007/s10584-006-9226-z.

Budyko M ., 1969: The effect of solar radiation variations on the climate of the Earth. Tellus 21: 611–661.

Caires, S., V.R. Swail , X.L. Wang, 2006: Projection and analysis of extreme wave climate. J. Clim., 19: 5581–5605.

Christensen, O.B ., J.H. Christensen, 2004: Intensification of extreme European summer precipitation in a warmer climate. Global Planet Change, 44: 107–117.

Christensen J.H., O.B. Christensen, 2007: A summary of the PRUDENCE model projections of changes in European climate by the end of this century. Climatic Change, doi:10.1007/s10584-006-9210-7.

Collins, W. D., C. M. Bitz , M. L. Blackmon, G. B. Bonan, C. S. Bretherton , J. A. Carton , P. Chang , S. C. Doney, J. J. Hack, T. B. Henderson, J. T. Kiehl, W. G. Large, D. S. McKenna, B. D. Santer, R. D. Smith , 2006: The Community Climate System Model Version 3 (CCSM3). J. Climate, 19(11), 2122-2143.

Csima, G., A. Horányi, 2008: Validation of the ALADIN-Climate regional climate model at the Hungarian Meteorological Service. Időjárás, 112: 155-177.

Déqué, M., P. Marquet, R.G. Jones, 1998: Simulation of climate change over Europe using a global variable resolution general circulation model. Clim. Dyn., 14: 173–189.

Déqué, M., A.L. Gibelin , 2002: High versus variable resolution in climate modelling. In: Research Activities in Atmospheric and Oceanic Modelling [Ritchie, H. (ed.)]. WMO/TD No. 1105, Report No. 32, World Meteorological Organization, Geneva, pp. 74–75.

Déqué, M., R.G. Jones, M. Wild, F. Giorgi, J.H. Christensen, D.C. Hassell, P.L. Vidale, B. Rockel, D. Jacob, E. Kjellström, M. de Castro, F. Kucharski, B. van den Hurk, 2005: Global high resolution versus Limited Area Model climate change scenarios over Europe: results from the PRUDENCE project. Clim. Dyn., 25: 653–670, 10.1007/s00382-005-0052-1.

Déqué, M., D.P. Rowell, D. Lüthi, F. Giorgi, J.H. Christensen, B. Rockel, D. Jacob, E. Kjellström, M. de Castro, B. van den Hurk , 2007: An intercomparison of regional climate simulations for Europe: assessing uncertainties in model projections. Clim. Change, doi:10.1007/s10584-006-9228-x.

Dickinson, R.E., R.M. Errico, F. Giorgi, G.T. Bates, 1989: A regional climate model for the western United States, Climatic Change, 15: 383-422.

Farman, J.C., B.J. Gardiner, J. Shanklin, 1985: Large losses of total ozone in Antarctica reveal seasonal ClOx/NOx interaction. Nature, 315: 207–210.

Giambelluca T, A. Henderson-Sellers, 1996: Climate Change: Developing Southern Hemisphere Perspectives. Wiley: Chichester.

Gibelin, A.L., M. Déqué, 2003: Anthropogenic climate change over the Mediterranean region simulated by a global variable resolution model. Clim. Dyn., 20: 327–339.

Giorgi, F., C. Jones G. Asrar , 2009: Addressing climate information needs at the regional level: The CORDEX framework. WMO Bulletin, 58:3.

Giorgi, F., L. O. Mearns , 2002: Calculation of average, uncertainty range and reliability of regional climate changes from AOGCM simulations via the ‘‘Reliability Ensemble Averaging (REA)’’ method, J. Climate, 15: 1141–1158.

Gordon, C.; C. Cooper, C.A. Senior, H. Banks, J.M. Gregory, T.C. Johns, J.F.B. Mitchell, R.A. Wood, 2000: " The simulation of SST, sea ice extents and ocean heat transports in a version of the Hadley Centre coupled model without flux adjustments " Climate Dynamics, 16: 147–168. doi: 10.1007/s003820050010

Gordon, H. B., S.P. O’Farrell, M.A. Collier, M.R. Dix, L.D., Rotstayn, E.A. Kowalczyk, A.C. Hirst, I.G. Watterson, 2010: The CSIRO Mk3.5 Climate Model, Technical Report No. 21, The Centre for Australian Weather and Climate Research, Aspendale, Vic., Australia, 62 pp.,

Götz Gusztáv , 2004: A klímadinamika alapjai. Meteorológiai Tudományos Bizottság Légkördinamikai Munkabizottság, Budapest.

Halenka, T., 2007: On the Assessment of Climate Change Impacts in Central and Eastern Europe - EC FP6 Project CECILIA. Geophysical Research Abstracts, 9, 10545.

Hanssen-Bauer, I., C. Achberger, R.E. Benestad, D. Chen, E.J. Foland, 2005: Statistical downscaling of climate scenarios over Scandinavia: A review. Climate Research 29: 255–268.

Hasumi, H. , S. Emori (Eds.) 2004: K-1 Coupled GCM (MIROC) Description. K-1 Technical Report No. 1, CCSR, NIES and FRCGC, September 2004.

Hayhoe, K., D. Cayan, C.B. Field, P.C. Frumhoff, E.P. Maurer, N.L. Miller, S.C. Moser, S.H. Schneider, K.N. Cahill, E.E. Cleland, L. Dale, R. Drapek, R.M. Hanemann, L.S. Kalkstein, J. Lanihan, C.K. Lunch, R.P. Neilson, S.C. Sherinda, J.H. Verville , 2004: Emissions pathways, climate change, and impacts on California. Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A., 101: 12422–12427.

Hewitt, C. D., D. J. Griggs , 2004: Ensembles-Based Predictions of Climate Changes and Their Impacts, Eos Trans. AGU, 85(52), doi:10.1029/2004EO520005.

Hill, G. E ., 1968: Grid telescoping in numerical weather prediction.J. Appl. Meteor.,7: 29–38

Horányi, A., G. Csima, I. Krüzselyi, P. Szabó, G. Szépszó, J. Bartholy, I. Pieczka, R. Pongrácz, Cs. Torma, 2010: Összefoglaló Magyarország éghajlatának várható alakulásáról. OMSZ kiadvány

Inman , Mason 2011: Opening the future. Nature Climate Change 1, 278-281 doi:10.1038/nclimate1205

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) Third Assessment Report, 2001: The Scientific Basis.

Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), 2007:Climate Change: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the IPCC. ( http://www.ippc.ch)

Kleinn, J., C. Frei, J. Gurtz, D. Lüthi, P.L. Vidale, C. Sch är, 2005: Hydrological simulations in the Rhine basin, driven by a regional climate model. J. Geophys. Res., 110, D04102, doi:10.1029/2004JD005143.

KLÍMAVÁLTOZÁS – 2011. Klímaszcenáriók a Kárpát-medence térségére, MTA, ELTE Meteorológiai Tanszék (szerk.: Bartholy, J., Bozó, L., Haszpra, L.), Budapest., 281 p.

Kopp, G ., and J. L. Lean 2011: A new, lower value of total solar irradiance: Evidence and climate significance, Geophys. Res. Lett., 38, L01706, doi:10.1029/2010GL045777.

Lambert, S. J., Boer, G. J. 2001: CMIP1 evaluation and intercomparison of coupled climate models. Clim. Dynam., 17: 83–106. (doi:10.1007/PL00013736)

Lorenz, Edward N. 1975: Climatic predictability. GARP Publications Series, April, pp. 132-136.

Lorenz, P., D. Jacob , 2005: Influence of regional scale information on the global circulation: a two-way nested climate simulation. Geophys. Res. Lett., 32, L18706, doi:10.1029/2005GL023351.

MacKay RM, M.K.W. Ko, S. Zhou, G. Molnar, R-L. Shia, Y. Yang, 1997: An estimation of the climatic effects of stratospheric ozone losses during the 1980s. Journal of Climate, 10: 774–788.

Major György , 1979: Mennyi energiát kapunk a napsugárzásból? Élet és Tudomány 35. szám, 1093-1097.

Manabe, S ., K. Bryan, 1969: Climate Calculations with a Combined Ocean-Atmosphere Model, Journal of the Atmospheric Sciences, 26: 786-789.

Manabe, S., R.F. Strickler, 1964: Thermal equilibrium of the atmosphere with a convective adjustment. J. Atmos. Sci., 21: 361-385.

Mizuta, R., K. Oouchi, H. Yoshimura, A. Noda, K. Katayama, S. Yukimoto, M. Hosaka, S. Kusunoki, H. Kawai, M. Nakagawa , 2006: 20km-mesh global climate simulations using JMA-GSM model. Mean climate states. J. Meteorol. Soc. Japan., 84:165–185.

Moss Richard, Mustafa Babiker, Sander Brinkman, Eduardo Calvo, Tim Carter, Jae Edmonds, Ismail Elgizouli, Seita Emori, Lin Erda, Kathy Hibbard, Roger Jones, Mikiko Kainuma, Jessica Kelleher, Jean Francois Lamarque, Martin Manning, Ben Matthews, Jerry Meehl, Leo Meyer, John Mitchell, Nebojsa Nakicenovic, Brian O’Neill, Ramon Pichs, Keywan Riahi, Steven Rose, Paul Runci, Ron Stouffer, Detlef van Vuuren, John Weyant, Tom Wilbanks, Jean Pascal van Ypersele , and Monika Zurek, 2008: Towards New Scenarios for Analysis of Emissions, Climate Change, Impacts, and Response Strategies . Geneva: Intergovernmental Panel on Climate Change. pp. 132.

Önol , B., 2012: Effects of coastal topography on climate: high-resolution simulation with a regional climate model. Clim Res 52:159-174

Pal, J. S., F. Giorgi, X. Bi, 2004: Consistency of recent European summer precipitation trends and extremes with future regional climate projections. Geophysical Research Letters 31: L13202, doi:10.1029/2004GL019836.

Phillips, N. A ., 1956: The general circulation of the atmosphere : a numerical experiment, Q. J. Roy. Meteor. Soc., 82: 123–164.

Pieczka I., J. Bartholy, R. Pongrácz, P. Kardos, A. Hunyady, 2009: Analysis of expected climate change in the Carpathian Basin using a dynamical climate model. In: Numerical Analysis and Its Applications (eds: Margenov, S., Vulkov, L.G., Wasniewski, J.). Lecture Notes in Computer Science 5434. Springer, Berlin Heidelberg NewYork. pp. 176-183.

Roeckner, E., K. Arpe ,1995: AMIP-Experiments with the new Max Planck Institute model ECHAM4. Proceedings of the First International AMIP Scientific Conference, Monterey, California, USA, 15-19 May 1995, WCRP-92, WMP/TD-No.732, 307-312.

Sasaki, H., K. Kurihara , I. Takayabu, 2006: Comparison of climate reproducibilities between a super-high-resolution atmosphere general circulation model and a Meteorological Institute regional climate model. Scientific Online Letters on the Atmosphere, 1: 81–84.

Scott, D., G. McBoyle , B. Mills, 2003: Climate change and the skiing industry in southern Ontario (Canada): exploring the importance of snowmaking as a technical adaptation. Clim. Res., 23: 171–181.

Smagorinsky, J., S. Manabe, J.L. Holloway, 1965: Results from a nine-level general circulation model of the atmosphere. Monthly Weather Review, 93: 727–768.

Szépszó, G., A. Horányi, 2008: Transient simulation of the REMO regional climate model and its evaluation over Hungary. Időjárás, 112: 213-232.

Tebaldi, C., K. Hayhoe, J.M. Arblaster, G.E. Meehl, 2006: Going to the extremes: an intercomparison of model-simulated historical and future changes in extreme events. Climatic Change, 79: 185–211.

Torma, Cs., J. Bartholy, R. Pongrácz, Z. Barcza, E. Coppola, F. Giorgi , 2008: Adaptation and validation of the RegCM3 climate model for the Carpathian Basin. Időjárás, 112. (No.3-4.): 233-247.

Torma, Cs., E. Coppola, F. Giorgi, J. Bartholy, R. Pongrácz , 2011: Validation of a high resolution version of the regional climate model RegCM3 over the Carpathian Basin. Journal of Hydrometeorology. 12. (No 1.), pp 84-100.

Trenberth, KE ., 1992: Coupled Climate System Modelling. Cambridge University Press: Cambridge.

Wang, YH, DJ. Jacob, 1998: Anthropogenic forcing on tropospheric ozone and OH since pre-industrial times. Journal of Geophysical Research, 103: 31123–31135.

Weyant, John Christian Azar, Mikiko Kainuma, Jiang Kejun, Nebojsa Nakicenovic, P.R. Shukla, Emilio La Rovere and Gary Yohe, 2009: Report of 2.6 Versus 2.9 Watts/m ² RCPP Evaluation Panel . Geneva, Switzerland: IPCC Secretariat.

Wilby, R.L., S.P. Charles, E. Zorita, B. Timbal, P. Whetton, L.O. Mearns , 2004: Guidelines for Use of Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods. IPCC Task Group on Data and Scenario Support for Impact and Climate Analysis (TGICA), http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk/guidelines/StatDown_Guide.pdf.

Wild, M., C.N. Long, A. Ohmura, 2006: Evaluation of clear-sky solar fluxes in GCMs participating in AMIP and IPCC-AR4 from a surface perspective. J. Geophys. Res. 111,

Xue, M., K.K. Droegemeier, V. Wong , 2000: The Advanced Regional Prediction System (ARPS) - A multi-scale nonhydrostatic atmospheric simulation and prediction model. Part I: Model dynamics and verifi cation. Meteorol. Atmos. Phys., 75(3 – 4): 161–193.

Yasunaga, K., M. Yoshizaki, Y. Wakazuki, C. Muroi, K. Kurihara, A. Hashimoto, S. Kanada, T. Kato, S. Kusunoki, K. Oouchi, H. Yoshimura, R. Mizuta, A. Noda, 2006: Changes in the Baiu frontal activity in the future climate simulated by super-high-resolution global and cloud-resolving regional climate models. J. Meteorol. Soc. Japan, 84: 199–220.

Yun, W. T., L. Stefanova, T. N. Krishnamurti, 2003: Improvement of the multimodel supersensemble technique for seasonal forecasts. J. Clim. 16, 3834–3840. http:// pubs.usgs.gov /fs/2009/3046/index.html