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通过更好的季节性预测提高气候适应能力

导读 缺水、洪水或农作物损失:由于气候变化,世界各地出现明显的干旱和降雨时期更频繁、更密集,造成人类痛苦和重大经济损失。对未来几个月的季

缺水、洪水或农作物损失:由于气候变化,世界各地出现明显的干旱和降雨时期更频繁、更密集,造成人类痛苦和重大经济损失。对未来几个月的季节性预测越准确,就越能有效地减轻这些后果。卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 的一个研究团队现在已经能够使用统计方法改进全球预测,以便在区域层面使用它们。研究人员在《地球系统科学数据》和《科学报告》杂志上描述了季节性预测的新方法和经济效益。

全球变暖的后果之一与更频繁和更强烈的干旱或降水时期有关,这些时期现在正在世界范围内造成重大问题——例如在食物、能源或饮用水的供应方面。改进的季节性气象预测在这里非常有帮助:“如果我们能够更准确地预测未来几周和几个月的降雨量和温度,当地决策者可以,例如,更积极地规划和管理水库或种植种子选择季节。通过这种方式,他们可以减少损害和损失,”在加米施-帕滕基兴的 KIT Campus Alpin 气象学和气候研究所大气环境研究所 (IMK-IFU) 和大学工作的 Harald Kunstmann 教授说奥格斯堡。使用统计方法,他和他的团队现在已经能够从全球气候模型中得出本地预测,这些模型比迄今为止可用的季节性预测要精确得多。研究人员在名为“干旱地区季节性水资源管理”(简称 SaWaM)的国际项目框架内开发了这种方法,该项目由德国邦教育和研究部(BMBF)资助,现已完成。

具有本地相关性的区域化全球预测

到目前为止,在平均数周或数月内提供区域预报时,在大多数情况下只有全球气候模型可用。“然而,对于高分辨率的季节性预测,这些基本形式的模型实际上根本不适合,”来自 KIT 的 Campus Alpin 的 Christof Lorenz 博士解释说,他是新方法的共同开发者。造成这种情况的原因包括使用不同开始时间的预测之间的不一致以及由于模型错误导致的气候参考数据的偏差。“多亏了我们开发的统计校正和区域化程序,我们现在可以得出准确数倍的季节性预测,”洛伦兹说。在研究的地区,如苏丹、埃塞俄比亚、、巴西东北部、厄瓜多尔、秘鲁和西非,

由于它们在准备季节性预测方面的极端精确性,新方法现在可以付诸实践。“特别是,通过提供高于平均水平的雨季或旱季的预警,改进后的预报允许在适当的时候启动当地措施以最大程度地减少损害,”在 KIT 阿尔卑斯山校区和奥格斯堡大学工作的参与气候研究人员 Tanja Portele 解释说。科学家们能够证明他们的方法的经济相关性通过使用几十年的气候数据。“我们已经证明,在实践中使用季节性干旱预测可以节省高达 70% 的成本,这在理论上可以通过计算确定的最佳实践实现。”苏丹,科学家们对干旱年份的确切节约潜力进行了示范性量化,达到 1600 万美元。

对于雨季仅限于一年中几个月的半干旱地区,更准确的季节性预报的新方法尤为重要。“在这里,水通常必须储存在水库中,”Kunstmann 说。“就其用途而言,农业、能源部门和饮用水供应之间可能会出现相互冲突的目标。” 因此,气象服务来自苏丹和的官方机构已经采用了 KIT 的新统计方法,以便能够根据可靠的知识开展当地行动。此外,即使对于过去很少受到影响的地区,由于气候变化,具有更高精度的季节性预测也变得越来越重要。“因此,该方法将来也将用于德国的干旱预测,”气候研究人员补充道。

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