Prognozy numeryczne GFS/WRF

O różnicach w trendach stacji „wiejskich” (rural) i w regionach silnie zurbanizowanych (urban) napisano już bardzo dużo. Ostatnio Dr Roy Spencer opublikował swą analizę oceny wpływu gęstości zaludnienia na efekt „Miejskiej Wyspy Ciepła”.

Między wierszami swej analizy Spencer stwierdza, iż:

„Many of us believe that as much as 50% (or more) of the “global warming” signal in the thermometer data could actually be from local UHI effects.”

Krótko mówiąc – za 50% obecnego obserwowanego trendu ocieplenia odpowiadać ma UHI (Urban Heat Island/Miejska Wyspa Ciepła). Jest to dość asekuracyjna wypowiedź, bo stwierdzenie „wielu z nas” wcale nie oznacza, że wierzy w to Spencer. Sam jednocześnie przyznaje, że ciężko mu ocenić na ile wyniki jego analizy pokazują rzeczywisty wpływ MWC, gdyż ciężko je odróżnić od naturalnych lokalnych czynników. Co konkretnie zrobił Spencer? Jak sam pisze:

„Using NOAA’s International Surface Hourly (ISH) weather data from around the world during 2000, I computed daily, monthly, and then 1-year average temperatures for each weather station. For a station to be used, a daily average temperature computation required the 4 synoptic temperature observations at 00, 06, 12, and 18 UTC; a monthly average required at least 20 good days per month; and a yearly average required all 12 months.”

Jak widać Spencer okazał się bardzo liberalny – wystarczyło zaledwie 66% danych w miesiącu, by ująć ten miesiąc w statystyce.

Następnie, dla każdej użytej w zestawieniu stacji Spencer ustalił średnią gęstość zaludnienia bazując na bazie GPW, sparował odpowiednio stacje… i to co zrobił dalej jest cokolwiek dziwne. Mianowicie, zbadał wysokość danej stacji, założył zmianę temperatury rzędu 5.4 stopnia na kilometr wysokości i zrównał temperatury na stacjach do poziomu morza. Analizę przeprowadził jedynie dla roku 2000. Abstrahując od błędów, jakie mogą się pojawić przy samym uśrednianiu spadku temperatury wraz z wysokością, Spencer nie pokazał żadnej różnicy trendu pomiędzy stacjami leżącymi w terenie mało zaludnionym, a stacjami położonymi w terenie gęsto zaludnionym. Pokazał zaś rzekomo jedynie sam efekt UHI, co do którego istnienia nikt nigdy nie miał wątpliwości – pytanie nie brzmi bowiem „czy UHI istnieje”, a „jak UHI wpływa na trendy temperatury w wieloleciu”. Jednym z twierdzeń denialistów jest bowiem twierdzenie, że za bieżące ocieplenie odpowiada właśnie efekt UHI.

Tutaj trzeba sobie uświadomić, że dochodzimy do twierdzeń sprzecznych – denialiści twierdzą bowiem, że „Za globalne ocieplenie odpowiada kasowanie stacji meteorologicznych z bazy GHCN, a jeśli nie to za globalne ocieplenie odpowiada UHI, a tak właściwie, to nie ma żadnego globalnego ocieplenia”.

Modelowaniem efektu UHI zajęli się Alexander Block, Klaus Keuler, i Eberhard Schaller w pracy „Impacts of anthropogenic heat on regional climate patterns” z 2004 roku. Próbowali oni określić, jaki wpływ ma emisja ciepła antropogenicznego na obserwowane wzrosty temperatury. Przeprowadzono trzy symulacje:

Wyniki wszystkich trzech symulacji przedstawiono poniżej:

Wzrosty temperatury wynikające z emisji ciepła pochodzenia antropogenicznego. Źródło: Block et al. 2004

Obraz d) i pokazana przy nim skala dotyczy zmian opadów. W podanych wynikach widzimy, iż w pierwszej, najcieplejszej symulacji praktycznie cała Europa jest pod wpływem dodatniej anomalii – większość kontynentu doświadcza wartości <+0.3st.C. Większe wartości występują punktowo:

• W zagłębiu Ruhry ponad +0,6.
• +0,5 – +0,6 lokalnie we wschodniej Polsce
• około +0,5 lokalnie w dolinie Padu
• około +0,5 punktowo w Republice Czeskiej i Jugosławii.

Reszta to wartości pomiędzy +0.2 a +0.3.

W drugiej symulacji, a więc jedynie Zagłębie Ruhry +20W/m^2 – tylko zagłębie Ruhry uległo ociepleniu o 0.3 stopnia. Na pozostałym obszarze wartości były bardzo niewielkie.

Trzecia symulacja jest dość podobna do pierwszej, z tym wyjątkiem, że brak ocieplenia w obszarze zagłębia Ruhry. Ocieplenie na obszarze Wielkopolski i Dolnego Śląska określone zostało na około 0.2 stC. Autor wskazuje też na rolę orografii – na obszarach górskich wzrosty były niezauważalne, za to w dolinach większe (np. w dolinie Padu):

„In summary, the inclusion of anthropogenic heat release in REMO leads to a direct warming over the heated areas of several centigrade. In general, more heat input results in a stronger warming. Other factors such as the orography also significantly affect temperature increases near the surface. Higher values can be found in valley-like regions (e.g., Po Delta or Pannonian Basin) than in mountainous regions.”

i dalej:

„in the mountainous regions (e.g., Alps, Appennines) the higher roughness leads to an enhanced dynamical production of turbulence. The added heat is mixed faster to higher levels and does therefore not show a significant effect on the 2 m temperature.”

Co do „plam ciepła” w Polsce i Jugosławii Block pisze:

„Singular ’hot spots’ like in East Poland and Yugoslavia will probably disappear for longer-term average periods.”

Co jest tu szczególnie istotne, Block w tej pracy również nie wylicza różnic w trendach wieloletnich, ale stara się pokazać, ile może wynosić aktualnie wzrost temperatury w odniesieniu do sytuacji, gdyby ciepło pochodzenia antropogenicznego nie było w ogóle emitowane. Nie możemy tego odnieść do trendów z lat np. 1951-2009, gdyż w 1951 także mieliśmy do czynienia z emisjami ciepła antropogenicznego i na pewno nie były one na poziomie 0 W/m^2. Block wskazuje na jeszcze jedną istotną rzecz – efekt UHI nie występuje na obszarach górskich. Bazując na tym wniosku możemy dobrać stacje położone na terenach zurbanizowanych i porównać je ze stacjami leżącymi mniej więcej w tym samym regionie. Wybrałem do tego celu kilka stacji posiadających dane z okresu 1951-2009. Jako stacje „zurbanizowane” wytypowałem:

• Berlin
• Warszawa
• Wiedeń

Kilka stacji położonych na terenach górskich, lub terenach mało zurbanizowanych to:

• Śnieżka
• Zugspitze
• Hohenpeissenberg
• Lindenberg

Wyliczyłem dla tych stacji średnie temperatury dla okresu bazowego 1951-1980, następnie policzyłem anomalie. Następnie porównałem serie danych dla stacji „zurbanizowanych” oraz pozostałych. Wynik jest następujący:

Różnice w odchyleniach rocznych na różnych typach stacji.

Niebieska linia to stacje „zurbanizowane”, Be+Wa+Wi, czyli Berlin, Warszawa + Wiedeń. Śn + Ho + Li oznacza kombinację Śnieżka, Hohenpeissenberg, Lindenberg, a Śn+Zu+Ho kombinację Śnieżka, Hohenpeissenberg, Zugspitze. Nie widać znacznych różnic w trendach, co więcej Śn + Ho + Li wykazuje większy trend rosnący, niż stacje „zurbanizowane”, natomiast Śn + Zu + Ho trend niemal identyczny.

Zastanawiający jest efekt nałożenia na siebie czterech stacji: Wiedeń, Wrocław, Śnieżka, Sonnblick:

Różnice w trendach pomiędzy Śnieżką, Sonnblick, Wrocławiem a Wiedniem.

Zauważmy, że zarówno Wrocław, jak i Wiedeń, oraz Sonnblick (3105 m n.p.m.) wykazują identyczny trend – odstaje od niego jedynie Śnieżka. Oznacza to, że tempo ocieplenia w Sonnblick jest równe temu w Wiedniu, czy we Wrocławiu, mimo, że nie mamy tam do czynienia z UHI. Na upartego można by twierdzić, że prawdziwą różnicę w trendach pomiędzy stacjami zurbanizowanymi, a wysokogórskimi, na które UHI ma co najwyżej znikomy wpływ  pokazuje relacja Wrocław – Śnieżka:

Różnice Śnieżka - Wrocław

Nawet tutaj, mimo wyraźnie słabszego trendu dla Śnieżki nie można w żadnym wypadku powiedzieć, że UHI wpływa w „50 lub więcej procentach” na bieżące ocieplenie. Dodać do tego można jeszcze fakt, iż w przypadku połączenia danych z większej ilości stacji, różnice te jeszcze zanikają.

[1]
Block, A. (2004). Impacts of anthropogenic heat on regional climate patterns Geophysical Research Letters, 31 (12) DOI: 10.1029/2004GL019852