Regionális éghajlatmodellezés a WRF modell segítségével érzékenységvizsgálat

Abstract

A regionális éghajlati modellek előnye a GCM-ekhez képest, hogy sokkal finomabb horizontális felbontás érhető el velük. Kisebb rácstávolság mellett lehetőség nyílik olyan lokális klímamódosító tényezők figyelembe vételére, mint a domborzat vagy a felszínhasználat (Rummukainen, 2010). Ezért a GCM-be ágyazott (vagy globális reanalízis által „meghajtott”) RCM-ek futtatása, az ún. dinamikai leskálázási eljárás, jelentős többletinformációt nyújthat egy adott térség klimatikus viszonyairól, mint a globális modellek. Magyarországon eddig négy modellt adaptáltak regionális éghajlati szimulációk készítésének céljából: az Eötvös Loránd Tudományegyetemen a PRECIS-t és a RegCM-et, az Orszá-gos Meteorológiai Szolgálatnál pedig az ALADIN-Climate-et és a REMO-t (Krüzselyi et al., 2011). Ugyanakkor míg – a Kárpát-medencére vonatkozó projekciók alapján – a jövőben várható hőmérséklet-emelkedés tekintetében egybehangzóak a várakozások, addig a csapadék-viszonyok változásának terén nagy a bizonytalanság. A tavalyi év folyamán megkezdtük a WRF (Skamarock et al., 2008) modell adaptációját regionális éghajlati szimulációk készítésének céljából, különösen a csapadék várható tendenciáit övező bizonytalanság kiküszöbölésének érdekében. A WRF egyik előnye, hogy a számos beépített parametrizációs sémának, illetve a beállítások egyszerű módosíthatóságának köszönhetően széleskörű tesztelési lehetőséget nyújt felhasználói számára. A megfelelő modell-konfiguráció kiválasztása alapvetően fontos az eredmények pontosságának szempontjából. Ebben a tanulmányban bemutatjuk, hogy a WRF, mint nem-hidrosztatikus RCM, mennyire hatékonyan képes egy rövid, egy évig tartó időszak időjárási viszonyait szimulálni. A modell érzékenységét vizsgáltuk a különböző parametrizáció-kombinációkra, továbbá a futtatásokat 50 km-es és 10 km-es horizontális felbontással is elvégeztük, a rácstávolság hatásának meg-állapítására. A validációs folyamat során a modelleredményeket egy mérési adatbázissal vetettük össze. A fentebb említett okokból a klimatológiai paraméterek közül a csapadékra koncentrálunk.