Model pro extrémy a klima

Příprava dat pro současné klima 1981-2010

Kontrola kvality dat byla provedena kombinací několika metod, neboť pouze tato kombinace umožňuje automatické spuštění procesu na celém vzorků dat (milióny údajů) při zajištění dobrého poměru chybným detekcím vůči skutečným chybám.  Byly použity tyto metody: (i) analýzou diferencí mezi testovanou a referenční řadou, (ii) použitím limitu získaného mezikvartilovou odchylkou (tu lze použít pro individuální řadu – tzv. absolutní metoda a nebo lépe jako diference mezi testovanou a referenční řadou – tzn. relativně) a (iii) porovnáním řady testovaných hodnot s „očekávanou“ hodnotou, což je technická řada vytvořená na základě statistických metod, užívaných pro prostorová data (např. IDW, kriging).

Po kontrole kvality dat došlo k homogenizaci. Test nehomogenity byl prováděn na měsíčních sumách pomocí kombinace několika testů (SNHT test Alexanderssona, bivariační test Maronny a Yohaie). Oprava nehomogenit ale byla provedena na denních datech pomocí vlastní metody opravy „variable correction“. V takto homogenizovaných datech byly následně doplněny všechny chybějící hodnoty pomocí prostorové interpolace. K těmto všem procesům byl využíván vlastní software ProClimDB a AnClim vyvinutý Dr. Štěpánkem. Následně byla tato data interpolována v denním kroku do gridových vrstev s rozlišením 500x500 m pomocí vlastní interpolační metody založené na regresním krigingu. Jako projekce pro vstupní digitální model terénu a tedy i samotné výstupy byla zvolena v Evropě používaná EPSG 3035 (ETRS89/ETRS-LAEA). Nadmořská výška použitá jako prediktor v regresi byla v případě srážek a slunečního svitu shlazena, naopak v případě maximální, minimální teploty vzduchu, větru a vlhkosti vzduchu byl používán neshlazený terén. Jinak u tzv. pomocných prediktorů jako je drsnost terénu, sklon a expozice bylo použito shlazení u všech prvků. Tímto způsobem bylo vyprodukováno více než 100 tis výsledných gridových vrstev a kolem 1 milionu pomocných výstupů.

Pro každý meteorologický prvek bylo zvoleno několik klimatických charakteristik, které nejlépe vystihují změnu v extremitě klimatu. Pro každou klimatologickou charakteristiku byla zvolena metodika výpočtu, která bude dodržena i pro výpočet stejných charakteristik pro budoucí klima. Pro každou meteorologickou stanici byla vypočtena daná klimatická charakteristika. Tyto charakteristiky byly poté interpolovány do mapy s prostorovým rozlišením 500 m pomocí vlastní interpolační metody vyvinuté pro potřeby tohoto projektu a uzpůsobené meteorologickým prvkům v ČR (Štěpánek, P.). Pro interpolace byla zvolena projekce EPSG 3035 (ETRS89/ETRS-LAEA). Pro každou charakteristiku byla zkoumána vhodná metoda a nejlepší nastavení dané interpolace (např. výběr vhodných prediktorů). Finálně byla zvolena metoda interpolace bez započítání reziduí.
 

Příprava dat pro budoucí klima

Pro zkoumání budoucího klimatu jsou použity nejnovější klimatické modely vycházející v současnosti z iniciativy CORDEX (součást WCRP, http://www.wcrp-climate.org/). Projekt CORDEX (http://wcrp-cordex.ipsl.jussieu.fr/) je momentálně nejvýznamnějším výzkumem v oblasti regionálního modelování a část zabývající se oblastí Evropy se nazývá EURO-CORDEX (www.euro-cordex.net). Výsledky regionálního modelování EURO-CORDEX jsou použity jako vstupy pro studování klimatické změny a jejích dopadů, včetně adaptačních opatření v páté hodnotící zprávě IPCC. EURO-CORDEX využívá nových emisních scénářů (tzv. Representative Concentration Pathways) a vychází ze simulací globálních klimatických modelů CMIP5 až do roku 2100. Rozlišení regionálních modelů je zhruba 12 km, což je dostačující pro impaktové a adaptační studie. Zpracováno bylo 11 simulací regionálních modelů (v závorce uvedeny řídící globální modely):

• RCA4 (CNRM-CM5, EC-EARTH, HadGEM2-ES, IPSL-CM5A-MR,  MPI-ESM-LR)
• CCLM4-8-17 (CNRM-CM5, EC-EARTH, MPI-ESM-LR)
• HIRHAM5 (EC-EARTH)
• RACMO22E (EC-EARTH)

 Získané modely prošly korekcí na chybu modelu (bias), aby odpovídaly realitě zkoumaného území. V prvním kroku byly porovnány výstupy modelů v kontrolním běhu se skutečnými naměřenými údaji. Na základě zjištěných rozdílů bylo pomocí kvantilové korekce (Déque et al., 2007), konkrétně variabilní korekcí podle percentilů, modely opraveny, aby byly plně kompatibilní se staničními měřenými údaji. Po korekci jsou vypočteny stejné klimatické charakteristiky jako pro současné klima (bod 1) a dále interpolovány do gridové vrstvy se stejným rozlišením 500 m. Zásadní výhodou tohoto přístupu je možnost vytváření prostorově spojitých polí vstupních dat i v denním časovém kroku.