© Crown copyright Met Office Итоги исследования: РЕАКЦИЯ МЕРЗЛОТЫ НА КЛИМАТИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ Рутгер Данкерс, Олег Анисимов, Пит Фэлун, Светлана Ренева.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Физико-математическое моделирование процессов, происходящих в криосфере и при ее взаимодействии с атмосферой Е. Мачульская Научно-исследовательский вычислительный.
Advertisements

Уменьшение числа дней в году с температурами ниже нуля при потеплении климата в середине ( гг.) и в конце ( гг.) 21-го века по отношению.
Эконометрическая модель реформы системы социальной поддержки и устройства детей, оставшихся без попечения родителей Москва, 2008 год Дмитрий Помазкин.
Тест по ОНИ. Совокупность специфических взаимосвязей и взаимодействий, благодаря которым возникают новые целостные свойства, присущие только системе и.
XVIII Белорусский энергетический и экологический форум Прогнозирование выбросов парниковых газов на основании экономических стратегий развития страны Семинар.
Демографическая ситуация в Еврейской автономной области: современные тенденции и прогноз Комарова Т.М., Неверова Г.П., Ревуцкая О.Л., Фрисман Е.Я Институт.
ПОЧЕМУ ПОЛНОЕ ДАВЛЕНИЕ НА ПОДСОЛНЕЧНОЙ МАГНИТОПАУЗЕ ОТЛИЧАЕТСЯ ОТ ДИНАМИЧЕСКОГО ДАВЛЕНИЯ СОЛНЕЧНОГО ВЕТРА ? А. Самсонов 1, З. Немечек 2, Я. Шафранкова.
ФГОУ ВПО «ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ» (ПГУПС-ЛИИЖТ) ф-т «Экономика и социальное управление», каф. «Экономика и менеджмент.
Сотрудничество Великобритании и России в Сфере Изменения Климата Обзор Проекта Сара Уинн Марк Аллингтон.
Системный анализ процессов химической технологии Лекция 3 Преподаватель:профессор ИВАНЧИНА ЭМИЛИЯ ДМИТРИЕВНА СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ – СТРАТЕГИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.
Структура магнитного поля и радиоизлучение пятенного источника в активной области Т. И. Кальтман, В. М. Богод, А. Г. Ступишин, Л. В. Яснов Санкт –Петербургский.
1 © Vladimir Petrov Саммит Разработчиков ТРИЗ – 2009 ТRIZ Developers Summit – 2009 Структура АРИЗ-2010 Владимир Петров.
Анализ результатов государственной итоговой аттестации по алгебре в новой форме в 2009 г.
МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕТЕОЦУНАМИ НА ДАЛЬНЕМ ВОСТОКЕ РОССИИ Золотухин Д. Е.
Арендное жилье (краткая характеристика общероссийского рынка) На основе результатов исследований спроса домохозяйств на жилье в субъектах РФ, проведенных.
Мортиков Е.В. 2 4 апреля 2014 г. НИВЦ МГУ М. В. Ломоносова Лаборатория суперкомпьютерного моделирования природно - климатических процессов ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ.
ДИАГНОСТИКА И ПРОГНОЗ ВЛИЯНИЯ ГЛОБАЛЬНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ОСЦИЛЛЯЦИЙ НА АКТИВНОСТЬ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ УРАГАНОВ В.А. Головко, И.Л. Романов Всероссийская научная.
1 ЧТО ТАКОЕ PDD? Проектно-техническая документация для проектов совместного осуществления В.Х. Бердин, РРЭЦ 11 марта 2005 г.
РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕРНИЗАЦИИ СВИНОВОДЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ РОССИ в гг. И ПЕРСПЕКТИВЫ до 2012г. ОБЩЕСТВЕННЫЙ СОВЕТ ПРИ МИНИСТЕРСТВЕ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА РФ.
Подготовка к ГИА – 9 по математике. Численность участников в ГИА.
Транксрипт:

© Crown copyright Met Office Итоги исследования: РЕАКЦИЯ МЕРЗЛОТЫ НА КЛИМАТИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ Рутгер Данкерс, Олег Анисимов, Пит Фэлун, Светлана Ренева Российско-британский семинар по климатическим изменениям, 7 июля 2010

© Crown copyright Met Office Вступление Российско-британский проект, при поддержке фонда FCO Strategic Programme Партнеры проекта: Государственный Гидрологический Интситут, Россия, Санкт-Петербург Мет Офис Хэдли Центр, Великобритания Рассмотрение мерзлоты как ключевой неопределенности

© Crown copyright Met Office Неопределенность в климатическом моделировании Hawkins & Sutton, 2009

© Crown copyright Met Office Совокупные климатические имитации 17- компонентный ансамбль модели HadCM3 (Murphy et al., 2004; Collins et al., 2006) 3 различных сценария выбросов Оценка неопределеннос ти в климатических проекциях

© Crown copyright Met Office Неопределенность в динамическом моделировании Анисимов (2009): стохастическое моделирование мерзлоты на предмет неопределенности и неустойчивости Как неопределенность моделирования мерзлоты влияет на неопределенность климатического сигнала? Карта возможных активных слоев (ALT)

© Crown copyright Met Office JULES Независимая версия схемы земной поверхности Met Office Термодинамика почвы тесно взаимосвязана с гидравликой почвы Модель отражает передающие и адвективные потоки тепла, а также латентные теплопотоки вследствие замерзания/оттаивания почвенной влаги Идеально для оценки внутреннего влияния Динамическая модель роста (TRIFFID) Модель угольной почвы (ECOSSE)

© Crown copyright Met Office Имитирование с JULES Валидация полусферы N Основано на метеорологических наблюдениях по проекту GSWP2 ( ) Стандартная установка для модели с 4 слоями почвы и стандартными параметрами Разрешение 1x1º

© Crown copyright Met Office JULES – разрастание мерзлоты Соответствие «наблюдаемому» разрастанию мерзлоты (> 50% покрытия) Примечание: наблюдение только за поверхностным слоем мерзлоты (до 3м)

© Crown copyright Met Office JULES – ALT Недооценка «наблюдаемых» активных слоев ALT в областях CALM Примечание: периоды средних колебаний не совпадают

© Crown copyright Met Office Имитация с JULES Валидация полусферы N Основано на метеорологических наблюдениях по проекту GSWP2 ( ) Стандартная установка для модели с 4 слоями почвы и стандартными параметрами Разрешение 1x1º Вероятный климатический прогноз в полусфере N 17 компонентов, Разрешение 2.5º lat x 3.75º lon Стандартная установка для модели с 4 слоями почвы / 3м Структура почвы углублена до 60м для представления дополнительного теплового стока (ГЛУБОКИЙ)

© Crown copyright Met Office Ключевые результаты (1): Возможные климатические сценарии для России

© Crown copyright Met Office Probabilistic Climate Scenarios for Russia

© Crown copyright Met Office

Ключевые результаты (2): Возможные сценарии реакции поверхностной мерзлоты

© Crown copyright Met Office JULES совокупные имитации Примечан ие: только поверхно стная мерзлота

© Crown copyright Met Office JULES ensemble simulations Note this is surface permafrost only

© Crown copyright Met Office Изменения в разрастании поверхностной мерзлоты МинимумСреднееМаксимум JULES-стандарт A1B- 25 %- 50 %- 65 % A1FI- 40 %- 65 %- 90 % JULES-ГЛУБОКИЙ A1B- 20 %- 45 %- 60 % A1FI- 35 %- 60 %- 85 % Изменения за в сравнении с

© Crown copyright Met Office Итоговые выводы (1) Неопределенность климатических сценариев, а также климатического влияния может быть просчитана при использовании совокупности компонентов (ансамбля) Для вероятностного подхода Данный ансамбль позволяет произвести оценку неопределенности, но не неопределенности в целом (!)

© Crown copyright Met Office Итоговые выводы (2) В нашем ансамбле имитаций с JULES все компоненты отражают сокращение поверхностной мерзлоты в этом веке Предполагаемое исчезновение поверхностной мерзлоты A1B: ~ 45% (20-60%) данной области A1FI: ~ 60% (35-85%) Усовершенствование модели, путем добавления эффекта «теплового стока» глубокой мерзлоты замедляет реакцию в некоторой степени, но не меняет характер в целом

© Crown copyright Met Office Итоговые выводы (3) Наш ансамбль имитаций с JULES показывает: Большая степень риска исчезновения поверхностной мерзлоты в значительных областях (не менее 20%) Малая степень риска почти полного исчезновения к 2100 Сценарий повышенных выбросов ведет к более скорому таянию мерзлоты

© Crown copyright Met Office Спасибо!