Globala klimatscenarier och modellutveckling

Uppdaterad  
Publicerad  

Klimatet är ett globalt system; för att förstå det och eventuellt förutspå dess utveckling och förändring måste vi bygga på ett flertal rumsliga skalor, inklusive den globala dimensionen.

Bakgrund

Globala klimatmodeller utvecklas med den grundläggande principen att sammankopplade beskrivningar av klimatrelevanta processer kan beskriva de kombinerade effekter som det övergripande klimatsystemet består av. Modellutveckling  fokuserad på enskilda processer och deras samspel inom klimatsystemet bidrar till generell förbättring av resultaten. SMHI leder utvecklingen av den globala klimatmodellen och jordsystemmodellen EC-Earth, vilken baseras på den världsledande väderprognosmodellen från ECMWF (European Centre for Medium Range Weather Forecasts) i dess konfiguration för säsongsprognoser.

Fokus

Huvuduppgifter inom forskningsområdet är:

  • att utveckla en jordsystemmodell med ett flertal konfigurationer att användas för långsiktiga klimatförändringsscenarier, 1-10 åriga klimatprognoser och för processtudier
  • att generera klimatförändringsscenarier i samband med ett flertal modelljämförelseprojekt (MIP) som en del av den 6:e fasen i jämförelseprojektet CMIP6 för klimatmodeller.
  • att tillhandahålla information om globala klimatförändringar för regional nedskalning och för forskning om klimateffekter.

Klimatscenarier  utgör grunden för en beskrivning av eventuella framtida klimatförändringar och till klimattjänster för anpassning till nya klimatförhållanden, liksom  för uppskattning av  konsekvenserna av åtgärder för begränsning av växthusgaser (”mitigation”). 

Beräkningsvetenskap för klimatmodeller

Numerisk modellering av jordens klimat använder sig av komplexa datorprogram som huvudverktyg. Dessa består ofta av miljontals kodrader och numeriska experiment omfattar beräkningar som kan pågå under flera veckor på superdatorer. Modellkoden utvecklas i samspel mellan olika forskningsområden inom klimatvetenskapen och ska hantera stigande komplexitet och datavolym, samtidigt som datorarkitekturen och mjukvarumiljön förändras kontinuerligt.

I detta forskningsområde ska moderna metoder och verktyg från datavetenskapen användas för att förbättra utvecklingen av den globala klimatmodellen EC-Earth och för att göra stora datamängder från numeriska experiment tillgänglig för analys. För att bemöta ett fortsatt ökat behov av beräkningskapacitet och förmåga att hantera stora datamängder, ska utvecklingen drivas framåt i gemenskap med europeiska nätverk som ENES (European Network for Earth System Modelling) och bidra till en hållbar infrastruktur för klimatmodellering.

Globala klimatmodellsimuleringar

I detta forsknings området ingår att arbeta med att utföra och analysera globala klimatsimuleringar med nuvarande EC-Earth3 och den kommande EC-Earth4-modellen, bidra till modellutveckling och i synnerhet verka för integration av fler jordsystemmodellkomponenter i EC-Earth modellen. Även omvärldsbevakning av klimatmodellering och simulering av klimatförändringar ingår i uppdraget bl.a. genom att följa aktivitet i CMIP.

Klimatförändringar är en stor utmaning för samhället. Klimatmodellering ger viktiga kunskaper om klimatsystemets dynamik och variabilitet, och kan hjälpa att leverera bättre beslutsunderlag för frågor om framtida klimat. Klimatanpassning och mitigation är två viktiga användare av data som har tagits fram med hjälp av globala klimatmodeller, och därför är det viktigt att bibehåller och utveckla vår förståelse klimatmodellering. 

Verktyg

Det viktigaste verktyget för global klimatmodellering är EC-Earth-modellen i dess olika konfigurationer. För bättre utvärdering av modellerna deltar SMHI i utvecklingen av en standardiserad analysmetodik och analysprogram som täcker olika klimatrelaterade processer. För bättre teknisk hållbarhet hos modellen deltar SMHI i infrastruktursatsningar för klimatmodeller.

SMHI utvecklar jordsystemmodellen EC-Earth i samarbete med svenska och europeiska partners och samarbetar med CMIP6-ScenarioMIP och andra relaterade MIP för att utföra simuleringar.

Senaste publikationer

  • Wyser, K.,  Koenigk, T., Fladrich, U., Fuentes-Franco, R., Karami, M. P. and Kruschke, T. (2021) The SMHI Large Ensemble (SMHI-LENS) with EC-Earth3.3.1. Geoscientific Model Development, 14, 4781–4796, https://doi.org/10.5194/gmd-14-4781-2021
  • Jones, C. D., Hickman, J. E., Rumbold, S. T., Walton, J., Lamboll, R. D., Skeie, R. B., et al. (2021). The climate response to emissions reductions due to COVID-19: Initial results from CovidMIP. Geophysical Research Letters, 48, https://doi.org/10.1029/2020GL091883
  • Wyser, K., van Noije, T., Yang S., von Hardenberg, J., O'Donnell, D. Ralf Döscher, R. (2020) On the increased climate sensitivity in the EC-Earth model from CMIP5 to CMIP6. Geosci. Model Dev., 13, 3465–3474. https://doi.org/10.5194/gmd-13-3465-2020
  • Wyser, W., Kjellström, E., Koenigk, T., Martins, H. and Döscher, R. (2020)Warmer climate projections in EC-Earth3-Veg: the role of changes in the greenhouse gas concentrations from CMIP5 to CMIP6. Environ. Res. Lett. 15, doi:10.1088/1748-9326/ab81c2
  • Smith, D. M. et al., 2018: Predicted Chance That Global Warming Will Temporarily Exceed 1.5 degrees. Geophysical Research Letters, Vol. 45, no 21, 11895-11903 p., doi.org/10.1029/2018GL079362 
  • Caian, M. et al., 2018: An interannual link between Arctic sea-ice cover and the North Atlantic Oscillation, Climate Dynamics, Vol. 50, no 1-2, 443-443 p., link.springer.com/article/10.1007/s00382-017-3618-9
  • Berg, P., R. Döscher, T. Koenigk, 2016. On the effects of constraining atmospheric circulation in a coupled atmosphere-ocean Arctic regional climate model. Clim Dyn 46: 3499, doi:10.1007/s00382-015-2783-y.
  • Brodeau, L., & Koenigk, T. (2016). Extinction of the northern oceanic deep convection in an ensemble of climate model simulations of the 20th and 21st centuries. Climate Dynamics, 46(9-10), 2863-2882. Clim Dyn (2016) 46: 2863. doi:10.1007/s00382-015-2736-5.
  • Caian, M., Koenigk, T., Döscher, R., Devasthale, A., accepted: An inter-annual link between Arctic sea-ice cover and North Atlantic Oscillation. Climate Dynamics.
  • Döscher, R., Vihma, T., & Maksimovich, E. (2014). Recent advances in understanding the Arctic climate system state and change from a sea ice perspective: a review. Atmospheric Chemistry and Physics, 14(24), 13571-13600. doi:10.5194/acp-14-13571-2014.
  • Döscher, R. and Koenigk, T. (2013): Arctic rapid sea ice loss events in regional coupled climate scenario experiments, Ocean Sci., 9, 217-248, doi:10.5194/os-9-217-2013.
  • van den Hurk, B. J., Bouwer, L. M., Buontempo, C., Döscher, R., Ercin, E., Hananel, C., ... & Pappenberger, F. (2016). Improving predictions and management of hydrological extremes through climate services: www. imprex. eu. Climate Services, 1, 6-11. doi:10.1016/j.cliser.2016.01.001