Polski Zwizek klimatu w drugiej poowie XX wieku z procesami w skali regionalnej i globalnej Transkrypt 3 PODZADANIE 1.1 Zwizek klimatu Polski w drugiej poowie XX wieku z procesami w skali regionalnej i globalnej 1. Cel bada Opisanie relacji pomidzy warunkami termicznymi w Polsce ein cyrkulacj atmosferyczn reprezentowana przez Obliczone selbstverständlich cyrkulacji strefowej. Kolejnym celem von einem analiza relacji midzy procesami zachodzcymi w powierzchniowej warstwie poacutenocnej czci Atlantyku (SST Meer Oberfläche Temperatur) ein elementami (termicznymi, pluwialnymi) klimatu Polski. 2. Zakres wykonywanych prac Przeprowadzono analiz zalenoci midzy intensywnoci spywu zachodniego ein warunkami termicznymi w Polsce (rednie obszarowe temperatury powietrza) - etap zakoczony w czerwcu raport kocowy zosta Zoony na rce kierownika Podzadania 1.1. Pobrano dane ze roacutede zewntrznych, przygotowano Pliki i przeprowadzono analiz zalenoci midzy SST (Meeresoberflächentemperatur) Poacutenocnego Atlantyku ein elementami klimatu Polski (charakterystyki termiczne oraz pluwialne) oraz Temperatur powietrza nad Europ na poziomie 700hPa. Modellieren Sie wspoacutezalenoci opracowano w oparciu o metody statystyczno-empirycznego downscalingu (CCA) w skali rocznej, sezonowej oraz miesicznej. 3. Opis metodyki bada Überprüfen Sie die eingegebenen Suchbegriffe, um sich anzumelden Benutzer, die diesen Download gewählt haben, haben auch Folgendes heruntergeladen: Polski od SST Poacutenocnego Atlantyku, wykorzystano metod statystycznego downscalingu CCA (Canonical Correlation Analysis). Metoda kanonicznych korelacji bazuje na koncepcji znalezienia takiej kombinacji wektoroacutew wasnych poacutel obydwu elementoacutew, ktoacutere charakteryzuje najwiksza warto wspoacuteczynnika korelacji stowarzyszonych z mapami serii czasowych (tzw. Serii kanonicznych). Wobec kolejnej pary Karte, wspoacutezaleno pomidzy seriami znalezionych wektoroacutew Scherz ponownie maksymalna, lecz nie s ein zalene od serii kanonicznych pierwszej pary Karte (m. in. von Storch, Zwiers 2001 Mitus, Filipiak 2002), tak wic speniaj warunek ortogonalnoci. Otrzymane pary Karte przedstawiaj wartoci rozpatrywanych elementoacutew regionalnego ich lokalnego wyraone w jednostkach dla nich charakterystycznych, ujte w postaci anomalii wartoci tych elementoacutew od redniej. Analiz CCA przeprowadzono w trybie standardowym jak roacutewnie z przesuniciami (od 1 do 9-CIU 4 miesicy), Ko Miao na celu okrelenie potencjalnego opoacutenienia reakcji pola lokalnego w stosunku tun Regionalnego pola wymuszenia (SST). W analizie CCA jako regionalne Pol wymuszenia wykorzystano SST (Meeresoberflächentemperatur), pozyskane z Bazy danych, opisujcych globalne wartoci temperatury powierzchni oceanu z rozdzielczoci 2x2 stopnia (i-coads z ICOADS Daten online auf der NOAA Earth System Research Laboratory). Zakres przestrzenny analizy von analiczny jak w pracy Mitusa ich Filipiaka (2002) Ich obejmowa Fragment Poacutenocnego Atlantyku, ograniczony nastpujcymi koordynatami (60 W-10 W, 35 N-60 N). Zakres czasowy pozyskanych danych obejmowa wielolecie dodatkowo dokonano proacuteby wykorzystania pola temperatury z powierzchni izobarycznej 700hPa nad Europ (0-40 E, 40 N-65 N) jako etapu poredniego midzy Kaskad wymuszenia Regionalnego w postaci SST ein Odpowiedzi pola lokalnego w postaci zmiennoci charakterystyk termicznych w Polsce. W tym wypadku dane pozyskano z Reanalisierung NCEP / NCAR (Kalnay i., 1996). W zakresie charakterystyk termicznych Ich pluwialnych (lokalne pole odpowiedzi) analizie poddano dane obserwacyjne pochodzce z 54 stacji synoptycznych IMGW. Sie wybranych punktoacutew pokrywa obszar caej Polski, spotykane odzwierciedlajc roacutewnie wszystkie na obszarze kraju geomorfologiczne typy krajobrazoacutew Naturalnych (Nizinny, pojezierny, wyynny i goacuterski). Zakres czasowy analiz obejmowa wielolecie Charakterystyki wykorzystane w analizie zu rednia miesiczna temperaturen powietrza oraz miesiczna suma opadoacutew. 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew Ze wzgldu na ograniczenia raportu syntetycznego przedstawiono jedynie wybrane aspekty przeprowadzonych analiz. (IMGW Gdynia - Oddzia Morski), die sich auf der ganzen Welt befinden. Poszerzone analysieren zostan przedstawione w raporcie kocowym, ktoacutery zgodnie z prozedurami stosowanymi w PROJEKCIE zostanie przekazany kierownikowi podzadania do koca lutego 2011 roku. 5 Rys. 1. Obszar bada (Obszary jasnoszare niepene dane SST nie zostay uwzgldnione w analizie CCA) Tabela 1. Wariancja () pola SST (Meeresoberflächentemperatur) Poacutenocnego Atlantyku wyjaniana przez kolejne wektory wasne EOFs EOF1 EOF2 EOF3 EOF4 EOF5 EOF6 EOF7 EOF8 EOF9 EOF10 EOF11 ROK ZIMA WIOSNA LATO Jesie EOF12 EOF13 EOF14 EOF15 EOF16 EOF17 EOF18 EOF19 EOF20 EOF21 SUMA SUMA 1-5 ROK ZIMA WIOSNA LATO Jesie 6 ZIMA WIOSNA LATO Jesień Rys. 2. Wektory wasne SST (1-szy EOF po lewej, 2-gi EOF po prawej) w sezonach 7 Tabela 2. Zestawienie wartoci korelacji midzy seriami kanonicznymi (r) oraz wariancji () SST (var SST) oraz pola redniej miesicznej temperatury powietrza (Var ts) w Polsce wyjanianej przez kolejne pary Karte kanonicznych CCA1 CCA2 CCA3 var Rok r 0,36 0,29 0,27 var SST 3,39 8,55 6,23 18,17 var ts 49,14 42,73 6 , 26 98,13 Zima r 0,77 0,57 0,39 var SST 2,96 2,85 3,19 9,00 var ts 94,55 2,19 2,13 98,87 Wiosna r 0,71 0 , 64 0,47 var SST 4,49 3,75 5,69 13,93 var ts 8,04 70,34 19,41 97,79 Lato r 0,8 0,68 0,46 var SST 5,48 10 , 52 6,17 22,17 var ts 18,47 46,48 31,87 96,82 Jesie r 0,71 0,61 0,48 var SST 4,41 4,42 2,53 11,36 var ts 13 26, 33,46 50,96 97,68 Rys SZA (u goacutery) i 2-ga (na dole) para Karte kanonicznych SST i pola redniej miesicznej temperatury powietrza w Polsce ZIMA 8 Rys SZA (u goacutery) i 2-ga ( na dole) para Karte kanonicznych SST i pola redniej miesicznej temperatury powietrza w Polsce LATO Tabela 3. Zestawienie wartoci korelacji midzy seriami kanonicznymi (r) oraz wariancji () SST (var SST) oraz pola miesicznej sumy opadu (var Prec) w Polsce wyjanianej przez Kolejne pary map kanonicznych CCA1 CCA2 CCA3 CCA4 CCA5 CCA6 CCA7 CCA8 CCA9 CCA10 CCA11 CCA12 CCA13 CCA14 CCA15 var r 0,48 0,47 0,44 0,36 0,33 0,28 0,25 0,19 0,18 0, 16 0,13 0,1 0,04 ROK var SST 3,98 10,11 4,67 5,23 5,77 3,04 5,22 2,88 3,09 4,54 4,77 4,17 3 , 3 60,77 Var Prec 11,46 13,8 11,57 6,24 4,95 3,41 4,09 2,84 2,57 3,14 3,27 14,28 4,58 86,20 ZIMA R 0,8 0,71 0,67 0,63 0,58 0,55 0,49 0,35 0,28 var SST 5,76 4,02 3,02 4,21 2,07 2,72 3, 16 3,44 5,95 34,35 var Prec 4,44 4,1 3,32 37,99 8,73 11,25 4,21 4,71 13,05 91,80 WIOSNA r 0,88 0,82 0,8 0,76 0,73 0,7 0,59 0,49 0,48 0,36 0,34 0,3 0,27 0,2 0,13 var SST 3,83 6,42 5,25 2,78 7,73 2,58 4,57 3,45 5,7 2,52 2,9 3,7 4,56 2,91 4,1 63,00 var Prec 12,58 6,16 3,22 5,86 7,81 3,15 3,94 8,65 4,03 4,39 8,46 4,03 5,35 10,41 3,56 91,6 LATO r 0,9 0,85 0,77 0,69 0,63 0,59 0,53 0,5 0,43 0,37 0,22 0,18 0,14 0,06 0,01 var SST 8,62 6,79 4,89 5,27 5,56 7,13 2,98 6,47 4,85 3,66 2,85 7,76 6,1 7,48 4,33 84,74 var Prec 4,99 6,11 8,84 12,51 2,89 4,85 12,25 5,71 2,9 8,3 3,7 4 2,71 3,95 5,45 89,16 JESIEN r 0,82 0,76 0,71 0,69 0, 65 0,55 0,53 0,44 0,3 var SST 3,31 5,04 4,07 4,45 5,3 4,35 4,04 2,67 4,43 37,66 var Prec 3,73 14,78 5,52 29,66 12,09 9,37 10,49 3,01 3,59 92,24 9 Rys sza (u goacutery) i 2-ga (na dole) Karte anzeigen kanonicznych SST i sumy opadu w Polsce ZIMA Rys sza (u goacutery) Ich 2-ga (na dole) Karte kanonicznych SST ich Sumy opadu w Polsce LATO 10 Rys. 6 Sezonowe (Z, W, L, J) i roczne (R) wartoci wspoacuteczynnikoacutew korelacji midzy seri obserwacyjna ein zrekonstruowan redniej miesicznej temperatury powietrza w Polsce w oparciu o opracowane modele CCA (regionalne Pol wymuszenia SST) dla okresu kalibracyjnego () oraz walidacyjnego ( ) 11 Struktura czasowo-Przestrzenna pola temperatury powierzchniowej warstwy wody Poacutenocnego Atlantyku wykazuje znaczny poziom skomplikowania, uwidaczniajcy si w liczbie wyodrbnionych, niezdegenerowanych wektoroacutew wasnych (Tab.1). W skali roku pole SST scherz opisane przez 15 funkcji wasnych natomiast w przypadku sezonoacutew ich liczba waha si od 14 latem do 21 wiosn. Wszystkie wyznaczone funkcje wasne wyjaniaj, w przypadku skali rocznej, zaledwie 65 wariancji pola tej zmiennej. W sezonach wartoci te ksztatuj si von ok ok 70 (wiosna, jesie) do niespena 75 latem. W przypadku uwzgldnienia jedynie pierwszych piciu dominujcych moacuted zmiennoci (wyjaniajcych najwikszy odsetek wariancji), mona stwierdzi, i ilo wyjanianej wariancji z reguy nie przekracza 60 aw przypadku zimy i Wiosny wynosi zaledwie 45. Tak niskie wartoci w dalszych analizach z wykorzystaniem modeli downscalingowych mog skutkowa zawarciem w modelu niewielkiej ilo wariancji zmiennej regionalnej, Co za tym Idzie pogorszeniem jakoci modeli, ktoacutere bdzie zauwaalne podczas ich weryfikacji poprzez proacuteb rekonstrukcji oryginalnych serii elementu lokalnego. Obraz rocznej zmiennoci przestrzennego rozkadu wartoci pierwszych wektoroacutew wasnych Scherz DOSY spoacutejny i wskazuje na wyrany CYKL roczny w zmianach ksztatu izoanomalii. W sezonie zimowym goacutewna moda zmiennoci wyjania 20,65 Wariancji SST (Rys. 2) i wskazuje na istnienie jednorodnej (pod wzgldem znaku) anomalii na prawie caym obszarze bada. Jej centrum jest zlokalizowane na poudnie od Nowej Funlandii ein wartoci anomalii przekraczaj 1,0 C. 2-ga funkcja Wasna (10,5 wyjanianej wariancji) wyranie dzieli obszar bada na cz poacutenocn (z dodatnimi anomaliami przekraczajcymi na wschoacuted od Nowej Funlandii 0,6 C) oraz poudniow charakteryzujca si anomaliami ujemnymi przy czym obszar z wartociami spadajcymi poniej -0,2 C znajduje si w poudniowozachodniej czci obszaru bada. Na poudnie od Nowej Funlandii zlokalizowane jest izolowane centrum ujemnych anomalii z wartociami poniej -0,8 C. Wiosn w przypadku pierwszej funkcji wasnej (18,2 wyjanianej wariancji) rozkad przestrzenny anomalii Scherz zbliony zimowego tun. Wida jedynie podwyszenie wartoci (o okoo 0,2 C) anomalii szczegoacutelnie zauwaalne w zachodniej czci obszaru. W przypadku drugiej funkcji wasnej (11,05 wyjanianej wariancji) zaznacza si ograniczenie obszaru ujemnych anomalii tun poudniowo-zachodniego sektora obszaru bada przy jednoczesnej rozbudowie obszaru najniszych wartoci anomalii na poudnie od Nowej Funlandii. Ca wschodni cz obszaru bada obejmuj ujemne anomalie SST. Latem pierwsza moda zmiennoci (odpowiedzialna za 24,44 wariancji SST) wskazuje na umocnienie sytuacji wiosennej z 12 wyranym zwikszeniem si obszaru najwyszych anomalii. Dla drugiej mody zmiennoci (12 wyjanianej wariancji) zachodzi dalsze zmniejszenie rozmiaru ujemnych anomalii w zachodniej czci obszaru bada. Jesieni, w przypadku obu analizowanych funkcji wasnych, zaznacza si odwroacutecenie tendencji rozkad przestrzenny izoanomalii mona traktowa jako poredni midzy letnim ein zimowym. Wariancja pola SST von wyjaniana przez te funkcje wasne zu odpowiednio 21,66 oraz 13,16. Analiza CCA pozwolia na powizanie SST jako regionalnego czynnika wymuszajcego z odpowiedzi pola lokalnego (temperatura powietrza oraz miesiczna suma opadoacutew). Ze wzgldu na stosunkowo spoacutejna struktur pola temperatury powietrza w przypadku analizy korelacji kanonicznych liczba par Karte kanonicznych wynosia jedynie 3 zaroacutewno dla roku jak i pozostaych sezonoacutew (Tab. 2). Tak jak przypuszczano, w powizaniu ze znaczn wielowymiarowoci pola SST spowodowao zu, e ilo wariancji SST pola zawarta w trzech parach map kanonicznych jest bardzo maa i jedynie w lecie przekracza 20. Najnisza wartoci notowana jest zim i 9. Oznacza jedynie wynosi zu, i ponad 90 Zmiennoci Element Wymuszajcego znajduje si poza modelem downscalingowym. W przypadku elementu lokalnego wyjaniana wariancja zaroacutewno w skali roku jak i w kadym z sezonoacutew przekracza 95. Analiza przestrzennego ksztatu izoanomalii parach Karte na na kanonicznych pozwolia wyodrbnienie charakterystycznych ukadoacutew SST powizanych z Odpowiedzi pola temperatury powietrza w Polsce. W niniejszym raporcie syntetycznym ograniczono si tun przedstawienia wynikoacutew dla sezonoacutew zimowego i letniego. Pierwsza para Karte kanonicznych na wskazuje istnienie dodatnich anomalii w polu SST (zaledwie 2,96 wyjanianej wariancji) wir czci obszaru bada jednak Wschodniej tylko lokalnie przekraczaj ein 0,2 C. Poudniowo-zachodnia czci obszaru bada jest zdominowana przez ujemne anomalie z wartociami spadajcymi poniej -0,2 C na poudnie von Nowej Funlandii. Reakcja pola temperatury powietrza zim (94,55 wyjanianej wariancji) wskazuje na jednorodn odpowied z wartociami anomalii von -2,6 C na poudniowym zachodzie tun -3,4 C na poacutenocnym wschodzie. Wyranie zaznacza si roacutewnie ocieplajcy wpyw Beschreibung: Morza Batyckiego. W przypadku drugiej pary Karte kanonicznych w polu SST rysuje si rozbudowany obszar ujemnych anomalii cigncy si z poudniowego-Zachodu na poacutenocnywschoacuted (2,85 wyjanianej wariancji). W Odpowiedzi, pole lokalne (2,91 wyjanianej wariancji) wskazuje na istnienie izoanomalii o wyranym przebiegu z poacutenocnego-Zachodu na poudniowy-wschoacuted z dodatnimi anomaliami na poudniowym zachodzie (do 0,8 C) oraz 13 ujemnymi na poacutenocnym wschodzie (poniej -0 , 6C). Przebieg izoanomalii 0 C Jest w zasadzie prostoliniowy von Ustki przez Warszaw na poudniowy-wschoacuted. Latem pierwsza para Karte kanonicznych, wyjaniajca 5,48 pola SST oraz 18,47 pola temperatury powietrza, wskazuje na istnienie nieznaczne ujemnej anomalii w polu SST w centralnej czci obszaru bada i jednoczenie ujemnej z wartociami poniej -0,4 C w jego zachodniej czci. na Pole elementu lokalnego wskazuje dodatni reakcj temperatury powietrza z najwyszymi wartociami (gt1,0 C) na zachodzie, wyranie spadajcymi w kierunku poudniowo-wschodnim osigajcymi i Null w poudniowo-Wschodniej Polsce. W przypadku drugiej pary Karte kanonicznych bardzo wyranie zaznacza si w polu SST (10,52 wyjanianej wariancji) UKAD ujemnych izoanomalii z centrum na wschoacuted od Nowej Funlandii i wartociami anomalii przekraczajcymi 0,8 C. Pole elementu lokalnego (46,48 wyjanianej wariancji) wskazuje na spadki wartoci temperatury powietrza, przekraczajce wir Wschodniej czci kraju 1,2 C. UKAD izoanomalii jest w zasadzie poudnikowy (zaburzony poprzez wyrany wpyw Morza Batyckiego). na Najnisze ujemne anomalie temperatury notowane s zachodzie i nieznacznie przekraczaj ein 0,6 C. Analiza korelacji kanonicznych midzy SST eine Polem miesicznych Summe opadoacutew w Polsce (Tab. 3) wskazuje na wyranie wiksz, ni Miao miejsce w przypadku analizy temperatury powietrza, ilo Wariancji wymuszenia regionalnego zawart w modelu. Jest zu wynikiem wikszej zoonoci pola opadu (analiza CCA dostosowuje si tun elementu z mniejsz iloci funkcji wasnych). Czna wyjaniana wariancja SST waha si 34 zim do 63 wiosn. Naley podkreli Ich w przypadku modelu w skali roku ilo wyjanianej wariancji SST przekracza 60. Dla elementu lokalnego warto wyjanianej wariancji wynosi von 89,16 latem do ponad 92 jesieni. Analiza wykazaa ist nienie znacznej liczby par kanonicznych SST ich pola opadu w Polsce von 9 zim i jesieni tun 15 wiosn i latem. Naley zwroacuteci uwag na fakt wystpowania par Karte kanonicznych wyjaniajcych znaczny odsetek wariancji elementu lokalnego na dalszych miejscach (wedug wielkoci korelacji midzy seriami stowarzyszonymi dla par Karte). (CCA4 37,99, korelacja 0,63, CCA9 13,05 - korelacja 0,28), wiosn (CCA14 10,41 - korelacja zaledwie 0,2), latem (CCA4 12,51 - korelacja 0 , 69, CCA7 12,25 - korelacja 0,53) oraz jesieni (CCA4 29,66 - korelacja 0,69). Pierwsza Karte anzeigen kanonicznych w sezonie zimowym (Rys. 5) wyjania zaledwie 5,76 Wariancji SST oraz 4,44 pola opadoacutew atmosferycznych w Polsce. Na Poacutenocnym Atlantyku zaznacza si obszar wartoci SST wyszych od redniej (szczegoacutelnie w 14 poudniowej czci), jednak wartoci anomalii tylko lokalnie przekraczaj tam 0,2 C. Wyraniej zaznaczona jest ujemna anomalia SST (lt-0,4 C) w poacutenocnej czci obszaru bada . Odpowiedz pola opadoacutew w Polsce charakteryzuje si ujemnymi anomaliami na przewaajcej czci obszaru kraju. Najwiksze, przekraczajce 5mm Bewertung (en) | Bewertung wird gespeichert ... Bewertung wird gelöscht ... / 10 löschen Etwas ging leider schief Regisseur: Morza Batyckiego Drehbuchautor: Morza Batyckiego Druga para Karte (4,62 wyjanianej wariancji SST oraz 4,1 pola opadoacutew) wskazuje na wystpowanie dodatniej anomalii SST wir Wschodniej czci obszaru bada oraz lokalnie pojawiajcych si ujemnych anomalii w czci zachodniej (w pobliu Nowej Funlandii). Taki ukad przestrzenny SST scherz zwizany z nieznacznym spadkiem summy opadoacutew na wikszoci obszaru kraju. Jedynie na poudniowymwschodzie przekracza auf 5mm. Na zachoacuted von linii Ustka-Chojnice-Breslau odpowiedz pola opadoacutew Scherz Dodatnia ein w zachodniej cz kraju notuje si wzrosty przekraczajce 5mm. Latem (Rys. 5) Kartenansicht kanonicznych SST i miesicznych sum opadu w Polsce wyjania 8,62 Wariancji SST oraz 4,99 wariancji pola opadu. Ukad przestrzenny izoanomalii SST wskazuje na wystpowanie wyranego obszaru dodatnich anomaliach pooonego na wschoacuted von Nowej Funlandii. Wartoci w jego centrum przekraczaj 1,0 C i rozcigaj si wyranym klinem na wschoacuted. Odpowied pola lokalnego wskazuje na niemale jednorodn odpowiedz pola opadu z przewag ujemnych anomalii spadajcych lokalnie poniej -15mm. Niewielkie obszary dodatnich anomalii zlokalizowane s na poudniu (karpaty) oraz na poacutenocnym-wschodzie. Kartenansicht kanonicznych wyjania 6,79 pola SST oraz 6,11 pola opadoacutew latem. W polu SST daje si zauway dominacj ujemnych anomalii w centrum obszaru (lt-0,4 C) i izolowane, niewielkie Obszary anomalii dodatnich w czci zachodniej (wartoci nie przekraczaj tam 0,2 C). Dodatnie anomalie notowane s roacutewnie w poudniowo-wschodniej czci obszaru bada. Odpowied pola opadoacutew w Polsce wskazuje na ujemne anomalie na wikszoci obszaru Polski (lt-12,5mm w centrum kraju) oraz lokalnie zaznaczony obszar wyranych anomalii dodatnich (gt 15mm) w poudniowej czci kraju (Karpaty). Przykadowe wyniki (Rys. 6) weryfikacji modelu CCA, przedstawiajce przestrzenny rozkad pola izokorelat midzy roacutedowymi seriami temperatury powietrza ein tymi zrekonstruowanymi w oparciu o Modell CCA, wskazuje na sab zdolno modeli w odtwarzaniu warunkoacutew termicznych w Polsce (Pol wymuszenia SST Poacutenocnego Atlantyku). O ile wartoci wspoacuteczynnikoacutew korelacji dla okresu kalibracyjnego (), dla ktoacuterego Modell von tworzony, praktycznie nie przekraczaj wartoci 0,5 (jedynie zim oscyluj w okolicach 0,6), zu ju w przypadku weryfikacji dla okresu w zasadzie 15 nie przekraczaj wartoci 0, 3. Wziwszy pod uwag liniowo okrelanych zalenoci mona powiedzie, i wyjaniana wariancja pola lokalnego nie bdzie zazwyczaj przekracza kilkunastu procent ein warto wariancji odchyle danych zrekonstruowanych od serii danych roacutedowych moe przekracza wariancj oryginalnych danych, co w zasadzie dyskwalifikuje Modell z dalszych zastosowa. Nieco lepsze wyniki uzyskano dla analiz miedzy SST eine polem temperatury powietrza nad Europ (0-40 E, 40 N-60 N). W okresie kalibracyjnym korelacje byy satysfakcjonujce - in przypadku okresu zimowego przekraczay nad obszarem Polski nawet 0,70, jesiennego 0,6, ein wiosn i latem 0,5. Jednak dla okresu walidacyjnego spaday tun zaledwie 0,2 latem i okoo 0,4 zim i jesieni. Podsumowujc, mona zaryzykowa twierdzenie o koniecznoci zachowania znacznej ostronoci przy wykorzystani pola SST w analizach zalenoci z innymi charakterystykami klimatu, co moe von wynikiem znacznej wielowymiarowoci pola, egzemplifikowanej przez du liczb funkcji wasnych, opisujcych Pol SST (i w 60 bis zaledwie). W poroacutewnaniu ze stosunkowo niewielk liczb funkcji wasnych lokalnych elementoacutew meteorologicznych powoduje zu pominicie znacznej czci zmiennoci pola SST w modelach downscalingowych, co z Kolei skutkuje niewielk zgodnoci rekonstruowanych poacutel lokalnych z danymi roacutedowymi. Moe zu roacutewnie wskazywa na niestacjonarno procesoacutew uwikanych w übertragung zalenoci miedzy elementem regionalnym a lokalnym. 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Zgodne 6. propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Wyniki mog stanowi przyczynek tun analiz przydatnoci zmiennych wielkoskalowych (wymuszenie regionalne) w procedurach majcych na celu przygotowanie rednioterminowych / sezonowych (z Wyprzedzeniem kilkumiesicznym) prognoz warunkoacutew meteorologicznych w Polsce. 7. Wykaz przygotowanych publikacji Marosz M. Ustrnul Z. 2010, Zmienno warunkoacutew cyrkulacyjnych nad Polsk na tle obszaru atlantycko-Europejskiego Rezultaty projektu KLIMAT w: Bednorz E. Kolendowicz L. (rot) 2010, Klimat Polski na tle klimatu Europy. Zmiany i ich konsekwencje, Bogucki Wydawnictwo Naukowe, Pozna 8. Literaturwissenschaften w opracowaniu Wilks D. 1993, Statistische Methoden in der Atmosphärischen Wissenschaften, Akademische Presse, s. 467 16 Yarnal, 1993, Synoptische Klimatologie in der Umweltanalyse eine Grundierung, Belhaven Press, London und Florida, s. XV195 Yarnal B. et al. 2001, Entwicklung und Perspektiven in der synoptischen Klimatologie, Int. Journal of Climatology, 21, s Kalnay E. et al. 1996, Das NCEP / NCAR 40-jährige Reanalyseprojekt, BAMS, s Kaszewski B. M. 2001 Wykorzystanie typologii cyrkulacji atmosfery w badaniach klimatologicznych, Rocznik Fizycznogeograficzny, t. vi, UG, Mitus M. Filipiak J. 2002 Wpywu terminki powierzchniowej warstwy wody Poacutenocnego Atlantylu na wielkoskalow cyrkulacj atmosferyczn w refjonie Atlantyku i Europy oraz warunki termiczne w Polsce na w XXW, Materiay Badawcze Seria. Meteorologia, IMGW, Warszawa, S.68 Storch v H. Zwiers F. Die statistische Analyse in der Klimaforschung, Cambriddge University Press, s Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr Micha Marosz dr hab . Mirosaw Mitus, prof. Ndzw. importieren danych z Reanalizy NCEP / NCAR, import danych SST z i-coads, obliczenia, przygotowanie Bazy danych wartoci SST, przygotowanie plikoacutew wsadowych do analizy z wykorzystaniem korelacji kanonicznych, analiza zmiennoci czasowo przestrzennej SST na Poacutenocnym Atlantyku, analiza wspoacutezalenoci midzy SST Poacutenocnego Atlantyku ein wybranymi elementami klimatu, wspoacuteautor raportu syntetycznego koncepcja analizy, konsultacje merytoryczne, autor oprogramowania CCA 10. Informacje o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Wyniki byy w czci referowane podczas Spotka roboczych oraz dyskusji merytorycznych. Cao dokumentacji, w tym: Software, Zbiory wejciowe, wynikowe oraz rysunki, znajduj si w miejscu pracy wykonujcego zadanie - Oddzia Morski w Gdyni, raport syntetyczny przechowywany jest przez koordynatora podzadania i przekazany jest koordynatora projektu KLIMAT. 17 PODZADANIE 1.2 Scenariusze zmian klimatu Polski w latach z uwzgldnieniem rezultatoacutew wykorzystywanych przez IPCC globalnych modeli klimatycznych (GCM, AO GCM) oraz opracowanych na potrzeby IPCC scenariuszy emisyjnych (SRES) ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem ekstremalnych wartoci elementoacutew meteorologicznych A. W Ramach statystycznego downscalingu (SD) : A.1. Warunki termiczne 1. Cel bada W roku 2010 CELEM bada byo opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew termicznych w Polsce w skali XXI wieku, ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresoacutew oraz Zakres wykonywanych prac Wyznaczono scenariusze zmian redniej temperatury powietrza oraz kwantyli Temperatur ekstremalnych: 95 kwantyla temperatury maksymalnej oraz kwantyla 5 na temperatury minimalnej w Polsce w skali XXI wieku podstawie danych z symulacji ECHAM-5 i HadCM3 oraz wynikoacutew modelu skonstruowanego metod CCA i RDA, scenariusz emisyjny A2, A1B, B1 oraz 1CO 2 do 2xCO 2, Wyliczono poprawki wynikajce z dryftu cinienia w modelu ECHAM -5 i HadCM3 tun scenariuszy zmian wymienionych powyej elementoacutew termicznych klimatu Polski (Modell CCA i RDA), Opracowano scenariusz wizkowy zmian wskazanych elementoacutew termicznych klimatu Polski w okresach i (Modell CCA i RDA). 3. Opis metodyki bada Scenariusze zmian warunkoacutew termicznych w Polsce zostay opracowane w odniesieniu do okresu referencyjnego z wykorzystaniem zidentyfikowanych metod CCA i RDA w Ramach prac w 2009 roku relacji midzy regionalnym Polem barycznym ein warunkami termicznymi w Polsce. Informationen über przyszych zmianach cyrkulacji atmosferycznej pozyskano z dwoacutech symulacji globalnych: ECHAM-5 oraz HadCM3. Przysze zmiany warunkoacutew termicznych w Polsce zostay wyznaczone dla wybranych szenariuszy emisyjnych (B1, A1B, A2). Scenariusze opracowano w oparciu o zmiany Regionalnego pola barycznego z nastpujcych symulacji: 18 Modell scenariusz emisyjny B1 A1B A2 ECHAM-5 Run 1, 3 Lauf 1, 2, 4 Lauf 1, 2, 3 HadCM3 Lauf 1 Lauf 1 Lauf 1 Zmiany warunkoacutew termicznych opracowano dla caego XXI wieku ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresu oraz Scenariusze opracowano dla wszystkich skal czasowych (rok, sezony, miesice), koncentrujc zmianach spodziewanych w skali rocznej i sezonowej. si jednak przede wszystkim na Ze wzgldu na roacutenice midzy symulacj cinienia atmosferycznego przez modele globalne ein wartociami rzeczywistymi zaistniaa konieczno wprowadzenia korekty tun opracowanych scenariuszy, niwelujcej wpyw tych roacutenic na uzyskane wyniki. W tym celu pozyskano dane z symulacji kontrolnej dla XX wieku (20C3M), bdcej rekonstrukcj klimatu dokonan przez dany Modell globalny w warunkach zmian koncentracji gazoacutew cieplarnianych w atmosferze rzeczywicie obserwowanych w Cigu XX wieku. Nastpnie wyznaczono w poszczegoacutelnych gridach anomalie cinienia atmosferycznego w symulacji 20C3M w stosunku tun rednich () wartoci z reanalizy NCEP (danych rzeczywistych). W oparciu o tak przygotowan seri danych dokonano rekonstrukcji warunkoacutew termicznych w Polsce dla okresu referencyjnego z wykorzystaniem wczeniej opracowanego modelu statystyczno-empirycznego (CCA i RDA). Wyliczone dla okresu referencyjnego rednie wartoci anomalii stanowi warto poprawki, o ktoacuter Naley skorygowa scenariusze w zehn sposoacuteb wyeliminowano lub przynajmniej ograniczono wpyw roacutenic w danych pochodzcych z dwoacutech roacutede (reanaliza NCEP, Modell globalny), pozostawiajc wpyw jedynie symulowanych zmian cinienia w przyszoci. Korekt dokonano wycznie w przypadku rednich wieloletnich wartoci. Naley podkreli fakt, i symulacje dla wykorzystanych scenariuszy emisyjny stanowi kontynuacj symulacji 20C3M, dziki czemu mona zakada, i wartoci wyznaczonych korekt s stae w czasie. Opracowane scenariusze wizkowe stanowi urednienie wynikoacutew uzyskanych w oparciu o zmiany Regionalnego pola barycznego symulowane przez DWA modele globalne: ECHAM-5 i HadCM3. Ze wzgldu na fakt, i w przypadku modelu ECHAM-5 dostpnych byo kilka wersji symulacji dla danego scenariusza emisyjnego (np. Laufen 1, 2 i 3 w przypadku A2), dokonano najpierw urednienia wynikoacutew w obrbie danego scenariusza emisyjnego dla modelu ECHAM-5. Tak wic scenariusz wizkowy powsta poprzez urednienie dwoacutech wartoci: redniej z kilku symulacji ECHAM-5 oraz jedynej dostpnej symulacji HadCM3. 19 Scenariusze wizkowe zostay opracowane dla kadego z wykorzystanych scenariuszy emisyjnych dla dwoacutech wieloleci tj oraz Charakterystyka osignitych wynikoacutew 4.1 rednia temperatura powietrza scenariusz wizkowy wskazuje, i rednia roczna temperatura powietrza w Polsce w latach nie zmieni si znaczco w stosunku tun okresu referencyjnego (rys. 1.1) . Zgodnie ze scenariuszami emisyjnymi B1 i A2 zmiany w zasadzie nie przekrocz 0,05 C, jedynie wedug scenariusza A1B nastpi nieco wiksze ocieplenie (rzdu 0,10-0,15 C). Znacznie wiksze zmiany temperatury powietrza s przewidywane dla wielolecia (rys. 1.1). Rotni wzrost temperatur w Polsce dla tego okresu wyniesie von 0,35 C (B1) do 0,5 C (A2). Najwikszy wzrost temperatury nastpi w poacutenocno-Wschodniej czci kraju (do niemal 0,6 C wg A1B i A2), malejc w kierunku poudniowym tun 0,3-0,4 C w Karpatach. Naley ponadto podkreli fakt, ich stelle mich auf wykorzystanych symulacjach globalnych wykazuj znacz zgodno. Rys scenariusz wizkowy zmian redniej rocznej temperatury powietrza (anomalie w C w stosunku tun okresu referencyjnego) Dla sezonu zimowego w okresie otrzymano wyranie rozbiene wyniki w zalenoci od scenariusza emisyjnego (rys. 1.2). Wedug scenariusza B1 nastpi nieznaczny wzrost redniej temperatury powietrza w poudniowo-zachodniej czci kraju oraz podobny co tun wartoci jej spadek w czci poacutenocno-Wschodniej. Z Kolei wg A2 w Caym kraju temperatura si obniy o okoo 0,1 C. Najwiksz zmian przewiduje scenariusz A1B wzrost temperatury powietrza w Caym kraju od okoo 0,25 C na poudniu niemal tun 20 0,4 na poacutenocnym wschodzie. Pod koniec XXI wieku zmiany bd znacznie wyraniejsze (rys. 1.2). Dla okresu wszystkie scenariusze emisyjne przewiduj wzrost redniej temperatury powietrza w stosunku tun okresu referencyjnego rednio w skali kraju o od 0,5 C (B1) zu tun 1,0 C (A1B). Rozkad przestrzenny zmian jest bardzo podobny jak w przypadku redniej rocznej temperatury, z tym e maksymalne zmiany na poacutenocnym wschodzie przekraczaj 1,1 C (A1B). Rys scenariusz wizkowy zmian redniej temperatury powietrza w sezonie zimowym (anomalie w C w stosunku tun okresu referencyjnego) W sezonie wiosennym w okresie wedug scenariusza B1 nastpi nieznaczny (rzdu 0,1-0,2 C) wzrost redniej temperatury powietrza w stosunku do okresu referencyjnego , Najwikszy w poudniowej czci kraju (Rys. 1.3). Z kolei zgodnie ze szenariuszami A1B i A2 nastpi nieznaczne ochodzenie o okoo 0,1 C (A2) do 0,2 C (A1B). Stosunkowo niewielkich zmian redniej temperatury powietrza mona spodziewa si nehmen w wieloleciu (rys. 1.3). Znaczne podobiestwo wykazuj wyniki bazujce na scenariuszach emisyjnych B1 i A1B wystpi wzrost temperatury w czci poacutenocnowschodniej oraz spadek w czci poudniowo-zachodniej, jednak zmiany na ogoacute nie przekrocz 0,1 C. W przypadku scenariusza A2 przewidywane jest z Kolei wzrost temperatury niemal w Caym kraju na, najwikszy poacutenocnym wschodzie, gdzie ma osign niemal 0,3 C. Nehmen w przypadku lata przewidywane zmiany redniej temperatury powietrza w okresie bd stosunkowo niewielkie wg B1 i A2 zmiany nie przekrocz 0,1 C (ochodzenie), ein wg A1B nastpi nieznaczne ocieplenie Rzdu 0,1-0,2 C (Rys. 1,4). W okresie rednia temperatura powietrza latem bdzie ju znaczco wysza ni w okresie 21 referencyjnym, ein rednia w skali caego kraju roacutenica wyniesie odpowiednio 0,19 C (B1), 0,61 C (A1B) i 0,32 C (A2). Pomimo roacutenic w wartociach przewidywanego ocieplenia rozkad przestrzenny zmian jest w przypadku wszystkich scenariuszy emisyjnych bardzo podobny i pokazuje, e najwikszy wzrost temperatury wystpi w Wielkopolsce (do okoo 0,8 C wg A1B), zmniejszajc si znaczco w kierunku Wybrzea i Wschodniej czci kraju (rys 1.4). W przypadku sezonu letniego Naley zaznaczy, i scenariusze zmian temperatury oparte na symulacjach ECHAM-5 i HadCM3 roacuteni si znaczco, zaroacutewno pod wzgldem wartoci, jak i znaku zmiany, zwaszcza dla scenariuszy emisyjnych B1 i A2. Rys Scenariusz wizkowy zmian redniej temperatury powietrza w sezonie wiosennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Rys Scenariusz wizkowy zmian redniej temperatury powietrza w sezonie letnim (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) 22 Dla sezonu jesiennego zmiany temperatury w okresie wg B1 i A2 nie przekrocz 0,1 C (rys. 1.5). Nieznacznie wiksze zmiany wystpi zgodnie ze scenariuszem A1B wzrost w caym kraju o okoo 0,1 C. Bardzo podobne wyniki wroacuted scenariuszy emisyjnych uzyskano dla okresu (rys. 1.5), zaroacutewno pod wzgldem wartoci przewidywanych zmian, jak i ich rozkadu przestrzennego. W tym wieloleciu naley spodziewa si redniej temperatury powietrza wyszej o okoo 0,4 C w skali caego kraju ni w okresie referencyjnym. Najwiksze ocieplenie wystpi w poacutenocnej czci kraju (rzdu 0,4-0,5 C), zmniejszajc si w kierunku poudniowym do okoo 0,2 C. Rys Scenariusz wizkowy zmian redniej temperatury powietrza w sezonie jesiennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) 4.2. Kwantyl 95 temperatury maksymalnej powietrza Scenariusz wizkowy kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza wskazuje, i w skali roku warto omawianego elementu w caej Polsce w latach nieznacznie wzronie w stosunku do okresu referencyjnego (rys. 2.1). redni wzrost temperatury dla tego okresu wyniesie od 0,21 C (A2) do 0,35 C (A1B). Jeszcze wiksze zmiany przewidywane s dla wielolecia Najwikszy wzrost kwantyla 95 temperatury maksymalnej nastpi w poudniowej czci kraju (do 0,8 C), malejc w kierunku wybrzea do wartoci rzdu 0,3-0,4 C. Naley ponadto podkreli fakt, i wszystkie scenariusze wizkowe wykazuj znaczn zgodno, jednake rezultaty uzyskane z wykorzystaniem modelu ECHAM-5 roacuteni si od wynikoacutew modelu HadCM3. Pierwszy wykorzystywany model wskazuje na wystpowanie postpujcego w skali XXI wieku ocieplenia, natomiast HadCM3 dowodzi niewielkiego, ochodzenia na tle okresu 23 B1 A1B A2 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej rocznej temperatury powietrza (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Zim w okresie wedug scenariusza B1 oraz A1B w caym kraju nastpi wzrost kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza. Najwikszy wzrost, sigajcy 0,6 C, przewidywany jest w poudniowej czci kraju. W poacutenocno-wschodniej czci Polski wskazywany wzrost bdzie najmniejszy i osignie okoo 0,1 C. Z kolei wedug scenariusza A2 w cigu najbliszych 20 lat temperatura maksymalna nie zmieni si znaczco w stosunku do okresu W poacutenocno-wschodniej czci kraju przewidywany jest jej nieznaczny spadek (od -0,3 C), a w poudniowej czci nieznaczny wzrost (do 0,4 C). Pod koniec XXI wieku zmiany bd znacznie wyraniejsze. Dla okresu wszystkie scenariusze emisyjne, podobnie jak w przypadku temperatury redniej, przewiduj wzrost kwantyla 95 temperatury maksymalnej powietrza w stosunku do okresu referencyjnego rednio w skali kraju o 0,5 C (B1) do 0,9 C (A2). Rozkad przestrzenny zmian jest bardzo podobny jak w przypadku zmian przewidywanych dla pocztku XXI wieku. Maksymalne zmiany na poudniu kraju przekraczaj 1,1 C (A1B i A2). 24 B1 A1B A2 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Kodzko Wodawa Sulejoacutew Wielu Lublin Kielce Opole Sandomierz Zamo Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Rzeszoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Lesko Zakopane Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Kodzko Wodawa Sulejoacutew Wielu Lublin Kielce Opole Sandomierz Zamo Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Rzeszoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Lesko Zakopane Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Kodzko Wodawa Sulejoacutew Wielu Lublin Kielce Opole Sandomierz Zamo Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Rzeszoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Lesko Zakopane Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz Pock oacuted Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Wielu Opole Sulejoacutew Kielce Lublin Sandomierz Zamo Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Wielu Opole Sulejoacutew Kielce Lublin Sandomierz Zamo Legnica Wrocaw Jelenia Goacutera Wielu Opole Sulejoacutew Kielce Lublin Sandomierz Zamo Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza w sezonie zimowym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Wiosn w okresie wedug wszystkich scenariuszy emisyjnych kwantyl 95 temperatury maksymalnej powinien by wikszy ni w trakcie wielolecia Najwikszy wzrost wartoci omawianego elementu przewiduje scenariusz B1, z maksimum wartoci anomalii rzdu 1,4 C na Goacuternym lsku (rys. 2.3). Najmniejszych dodatnich zmian naley spodziewa si na Pomorzu - warto anomalii omawianego elementu wedug tego scenariusza wyniesie tam 0,8 C. Wedug scenariusza A2 rozkad przestrzenny dodatnich zmian bdzie podobny, jednak bd one o okoo 0,2 C mniejsze. Wedug scenariusza A1B maksymalna temperatura powietrza wiosn w okresie bdzie o 0,6 C wysza ni w latach Cieplejszej wiosny w stosunku do okresu referencyjnego mona spodziewa si take pod koniec XXI wieku. rednia warto zmiany kwantyla 95 temperatury maksymalnej powietrza na obszarze Polski wyniesie 0,78 C w przypadku scenariusza A1B, 0,82 C wedug scenariusza B1 i 0,89 C w przypadku scenariusza A2. Naley ponadto zaznaczy, i poszczegoacutelne scenariusze wskazuj na znaczne podobiestwo rozkadoacutew przestrzennych. 25 B1 A1B A2 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Koo Kalisz oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko-Biaa Bielsko-Biaa Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Nowy Scz Zakopane Lesko Nowy Scz Zakopane Lesko Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza w sezonie wiosennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) W sezonie letnim przewidywane zmiany kwantyla 95 temperatury maksymalnej powietrza, niezalenie od rozpatrywanego, okresu bd znaczne (rys.2.4). Naley podkreli fakt, i scenariusze oparte na obu wykorzystanych symulacjach globalnych wykazuj znacz zgodno co do znaku anomalii i przewiduj spadek wartoci omawianego elementu. Wiksze spadki prognozuje model HadCM3. Analizujc wyniki scenariuszy wizkowych mona zauway, i zdecydowanie najwiksze ujemne anomalie spodziewane s na wybrzeu. W okresie w tej czci kraju w przypadku kadego scenariusza przekraczaj nawet 3 C. Najmniejsze spadki temperatury maksymalnej, rzdu -0,6 C, wystpi maj w poudniowo-wschodniej Polsce. rednia zmiana w stosunku do okresu referencyjnego dla obszaru caego kraju wynosi odpowiednio -1,1 C (A2), -1,3 C(A1B) i -1,4 C (B1). W okresie kwantyl 95 temperatury maksymalnej powietrza latem take bdzie znaczco niszy ni w okresie referencyjnym. Zaroacutewno rozkad przestrzenny omawianego elementu, jak i jego wartoci wykazuj spore podobiestwo do okresu 26 B1 A1B A2 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Subice Pozna Pock Subice Pozna Pock Subice Pozna Pock Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Warszawa Siedlce Terespol Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Warszawa Siedlce Terespol Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko-Biaa Bielsko-Biaa Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Nowy Scz Zakopane Lesko Nowy Scz Zakopane Lesko Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Lesko Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza w sezonie letnim (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza jesieni wskazuje na wzrost wartoci elementu zaroacutewno w okresie jak i w stosunku do wielolecia (rys. 2.5). W okresie spodziewane zmiany dla obszaru caego kraju s dodatnie i wynosz od 0,5 C wedug scenariusza B1 do 0,9 C wedug scenariusza A1B. W ostatnim dwudziestoleciu XXI wieku uzyskane wyniki, wroacuted wszystkich scenariuszy emisyjnych, wskazuj na wikszy wzrost temperatury (rzdu okoo 1,2 C) w stosunku do okresu referencyjnego. W obu okresach najwiksze ocieplenie spodziewane jest w poudniowej czci kraju, zmniejszajc si roacutewnolenikowo w kierunku poacutenocnym. B1 A1B A2 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Kodzko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko 27 Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel Ustka eba Lbork Hel winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki winoujcie KoobrzegKoszalin Resko Szczecinek Chojnice Elblg Olsztyn Ktrzyn Mikoajki Suwaki Szczecin Szczecin Szczecin Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Pia Toru Mawa Ostroka Biaystok Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Gorzoacutew Wlkp Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Pozna Subice Zielona Goacutera Leszno Kalisz Koo oacuted Pock Warszawa Siedlce Terespol Wodawa Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Legnica Wrocaw Wielu Sulejoacutew Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Zamo Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Kodzko Katowice Raciboacuterz Krakoacutew Tarnoacutew Bielsko-Biaa Nowy Scz Zakopane Rzeszoacutew Lesko Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 95 maksymalnej temperatury powietrza w sezonie jesiennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) 4.3. Kwantyl 5 temperatury minimalnej powietrza Warto kwantyla 5 temperatury minimalnej w Polsce w latach. podobnie jak w przypadku temperatury redniej roacutewnie nie zmieni si znaczco w stosunku do okresu referencyjnego (rys. 3.1). Istotne jest jednak, e w Polsce Centralnej i Poacutenocnej naley oczekiwa lekkiego spadku omawianej wartoci, natomiast w Polsce Poudniowej warto rozpatrywanego kwantyla winna nieco wzrosn. Warto bezwzgldna zmian nie przekroczy w sytuacjach skrajnych 0,5 C, nieco silniejsze zmiany powinny nastpi jedynie wedug scenariusza A1B w poroacutewnaniu ze scenariuszami A2 i B1. W wieloleciu w caej Polsce naley oczekiwa wystpowania wzrostu wartoci kwantyla 5 temperatury minimalnej (rys. 3.1). redni wzrost wartoci elementu w Polsce wyniesie od 0,35 C (B1) do ponad 0,5 C (A1B i A2). Najsilniejsze zmiany w stosunku do okresu. sigajce nawet blisko 1 C w przypadku scenariuszy A1B i A2, obserwowane bd nastpi w poudniowo-wschodniej czci kraju. Warto anomalii maleje w kierunku poacutenocno-zachodnim, do 0,1-0,3 C w rejonie Wybrzea. Scenariusze oparte na obu wykorzystanych symulacjach globalnych s silnie rozbiene. Rezultaty uzyskane z wykorzystaniem modelu ECHAM-5 wskazuj na wystpowanie postpujcego w skali XXI wieku ocieplenia. Wyniki HadCM3 dowodz niewielkiego, sabncego w dodatku w skali XXI wieku ochodzenia na tle okresu B1 A1B A 28 Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej rocznej temperatury powietrza (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Zim w okresie wedug wszystkich scenariuszy nastpi znaczny spadek wartoci kwantyla 5 temperatury minimalnej. Najsilniejsze ochodzenie, przekraczajce 2 C, wystpi w poacutenocno-wschodniej czci kraju. W poudniowo-wschodniej czci Polski wskazywany spadek bdzie najmniejszy i osignie okoo 1 C. W okresie zmiany bd mniejsze w stosunku do okresu (rys. 3.2). Na zdecydowanej wikszoci obszaru Polski obserwowane bd jednak w dalszym cigu anomalie ujemne, najsilniejsze ponownie w czci poacutenocno-zachodniej kraju, osigajce w przypadku scenariusza B1 nawet blisko 1,5 C. W Karpatach i na Podkarpaciu obserwowane bd sabe dodatnie anomalie analizowanego kwantyla. Symulacja przyszej zmiennoci elementu wykonana z wykorzystaniem modelu HadCM3 dowodzi moliwoci wystpienia silniejszego ochodzenia w poroacutewnaniu z modelem ECHAM-5. B1 A1B A Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej temperatury powietrza w sezonie zimowym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Wiosn w okresie wedug wszystkich scenariuszy kwantyl 5 temperatury minimalnej powinien by rednio o ponad 0,5 C wikszy ni w trakcie wielolecia Spodziewana zmiana powinna by w caym kraju dodatnia, lecz jej warto bdzie silnie zroacutenicowana przestrzennie. Najwikszy wzrost wartoci omawianego elementu winien 29 nastpi wedug scenariusza B1, z maksimum wartoci anomalii rzdu ponad 1,5 C na Dolnym lsku (rys. 3.3). Ocieplenie to, zgodnie ze scenariuszami A1B i A2 powinno by o okoo 0,2-0,3-C mniejsze. Najmniejszych dodatnich zmian naley spodziewa si na poacutenocnym wschodzie kraju oraz w Karpatach, warto obserwowanych tam anomalii wartoci elementu nie przekracza 0,5 C. Cieplejszej wiosny w stosunku do okresu referencyjnego mona spodziewa si take w wieloleciu Co istotne, zmniejszeniu powinna ulec amplituda wartoci anomalii kwantyla 5 temperatury minimalnej obserwowanych na obszarze kraju. rednia warto zmiany elementu na obszarze Polski waha si od 0,85 C w przypadku scenariusza B1 do 1 C w przypadku pozostaych dwoacutech scenariuszy. B1 A1B A Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej temperatury powietrza w sezonie wiosennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Przewidywane zmiany wartoci kwantyla 5 temperatury minimalnej latem w Polsce w okresie bd na tle wartoci z okresu referencyjnego niewielkie, od -0,05 C wedug scenariuszy A1B do 0,01 wedug pozostaych dwoacutech scenariuszy. W poacutenocnej, a zwaszcza poacutenocno-zachodniej czci kraju dominowa bd spadki wartoci elementu, w Polsce Poudniowej zauwaalny bdzie jego nieznaczny wzrost (rys. 3.4). W okresie warto kwantyla temperatury minimalnej latem winna by w myl rezultatoacutew symulacji ju niemal w caym kraju mniejsza ni w okresie referencyjnym. rednia warto anomalii wyniesie odpowiednio -0,25 C (A1B), -0,35 C (B1) i -0,42 C (A2). Rozkad przestrzenny anomalii jest w przypadku wszystkich scenariuszy emisyjnych podobny. W przypadku scenariusza A1B na Suwalszczynie oraz w Maopolsce i w zachodniej czci Beskidoacutew naley oczekiwa sabych dodatnich anomalii. Scenariusze zmian temperatury 30 oparte na symulacjach ECHAM-5 i HadCM3 roacuteni si pod wzgldem wartoci, jak i znaku anomalii. B1 A1B A Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej temperatury powietrza w sezonie letnim (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej temperatury powietrza jesieni wskazuje na wzrost wartoci elementu w okresie w stosunku do wielolecia (rys. 3.5). Tempo zmiany jest w przypadku wszystkich trzech scenariuszy identyczne i wynosi 0,28 C. Najsilniej warto kwantyla powinna wzrosn w zachodniej czci kraju, Zachodniej naley oczekiwa stabilizacji temperatury, bd bardzo niewielkiego ochodzenia. W okresie ocieplenie w Polsce winno ulec intensyfikacji. W caej Polsce wartoci anomalii s dodatnie. B1 A1B A2 nawet o ponad 0,5 C w rejonie Przedgoacuterza Sudeckiego i Sudetoacutew, za to w Polsce Poacutenocno Rys Scenariusz wizkowy zmian kwantyla 5 minimalnej temperatury powietrza w sezonie jesiennym (anomalie w C w stosunku do okresu referencyjnego ) 31 redni wzrost wartoci opisywanego kwantyla temperatury minimalnej powinien sign od 0,62 C (A1B) do 0,65 C (B1) i 0,72 C (A2). Najwiksze ocieplenie jest spodziewane na Dolnym lsku oraz w poacutenocno-zachodniej, nadmorsko-pojeziernej czci kraju. 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Osignite w okresie rozliczeniowym rezultaty s zgodne z harmonogramem prac zawartym we wniosku i planowanymi do osignicia celami etapowymi. 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Strategie adaptacji do zmian klimatu 7. Wykaz przygotowanych publikacji Biernacik D. Filipiak J. Mitus M. Woacutejcik R. Zmienno warunkoacutew termicznych w Polsce po roku Rezultaty projektu KLIMAT w: Klimat Polski na tle klimatu Europy. Zmiany i ich konsekwencje, Bogucki Wydawnictwo Naukowe. Seria: Studia i Prace z Geografii i Geologii, 16, Biernacik D. Woacutejcik R. Marosz M. Jakusik E. Pilarski M. Owczarek M. Mitus M. Zmienno klimatu Polski od poowy XX wieku. Rezultaty projektu KLIMAT. Materiay z Konferencji Badania klimatu w roacutenych skalach przestrzennych, Warszawa, r. (w przygotowaniu) 8. Literatura wykorzystana w opracowaniu 9. Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr hab. Mirosaw Mitus prof. ndzw. Koordynator caoci prac w zadaniu i podzadaniu, wspoacuteautor koncepcji realizacji podzadania. Autor procedur numerycznych i programoacutew obliczeniowych. dr Janusz Filipiak Wspoacuteautor koncepcji realizacji podzadania. Opracowanie scenariuszy zmian minimalnej temperatury powietrza w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew. mgr Dawid Biernacik Wspoacuteautor koncepcji realizacji podzadania. Opracowanie scenariuszy zmian maksymalnej temperatury powietrza w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew. mgr Robert Woacutejcik Wspoacuteautor koncepcji realizacji podzadania. Opracowanie scenariuszy zmian redniej temperatury powietrza w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew. 32 10. Informacja o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Prace byy koordynowane przez Koordynatora zadania. Zespoacute realizatorski spotka si w caoci na seminarium powiconym prezentacji wynikoacutew scenariuszy zmian klimatu Polski (16.XI.2010). Poza tym prace zespou opracowujcego scenariusze byy na bieco konsultowane w celu omoacutewienia postpu prac oraz zgodnoci z harmonogramem. Cao dokumentacji, w tym: software, zbiory wejciowe oraz wynikowe, rysunki, znajduj si w siedzibie zespou wykonujcego zadanie (Oddzia Morski IMGW w Gdyni). A.2. Warunki pluwialne 1. Cel bada W roku 2010 celem bada byo opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce w skali XXI wieku, ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresoacutew oraz Zakres wykonywanych prac Wyznaczono scenariusze zmian sum opadoacutew, liczby dni z opadem oraz liczby dni z opadem powyej kwantyla 90 w Polsce w skali XXI wieku na podstawie danych z symulacji ECHAM-5 i HadCM3 oraz wynikoacutew modelu skonstruowanego metod CCA i RDA, scenariusz emisyjny A2, A1B, B1 Wyliczono poprawki wynikajce z dryftu cinienia w modelu ECHAM-5 i HadCM3 (run 1) do scenariusza zmian sum opadoacutew, liczby dni z opadem oraz liczby dni z opadem powyej kwantyla 90 w Polsce (model CCA i RDA) 3. Opis metodyki bada Scenariusze zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce zostay opracowane w odniesieniu do okresu referencyjnego z wykorzystaniem zidentyfikowanych metod CCA i RDA w ramach prac w 2009 roku relacji midzy regionalnym polem barycznym a warunkami pluwialnymi w Polsce. Informacje o przyszych zmianach cyrkulacji atmosferycznej pozyskano z dwoacutech symulacji globalnych: ECHAM-5 oraz HadCM3. Przysze zmiany warunkoacutew pluwialnych w Polsce zostay wyznaczone dla wybranych scenariuszy emisyjnych (B1, A1B, A2). Scenariusze opracowano w oparciu o zmiany regionalnego pola barycznego z nastpujcych symulacji: 33 Model Scenariusz emisyjny B1 A1B A2 ECHAM-5 Run 1, 3 Run 1, 2, 4 Run 1, 2, 3 HadCM3 Run 1 Run 1 Run 1 Zmiany warunkoacutew pluwialnych opracowano dla caego XXI wieku ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresu oraz Scenariusze opracowano dla wszystkich skal czasowych (rok, sezony, miesice), z tym, e skupiono si na zmianach w skali rocznej i sezonowej. Ze wzgldu na roacutenice midzy symulacj cinienia atmosferycznego przez modele globalne a wartociami rzeczywistymi zaistniaa konieczno wprowadzenia korekty do opracowanych scenariuszy, niwelujcej wpyw tych roacutenic na uzyskane wyniki. W tym celu pozyskano dane z symulacji kontrolnej dla XX wieku (20C3M), bdcej rekonstrukcj klimatu dokonan przez dany model globalny w warunkach zmian koncentracji gazoacutew cieplarnianych w atmosferze rzeczywicie obserwowanych w cigu XX wieku. Nastpnie wyznaczono w poszczegoacutelnych gridach anomalie cinienia atmosferycznego w symulacji 20C3M w stosunku do rednich ( ) wartoci z reanalizy NCEP (danych rzeczywistych). W oparciu o tak przygotowan seri danych dokonano rekonstrukcji warunkoacutew pluwialnych w Polsce dla okresu referencyjnego z wykorzystaniem wczeniej opracowanego modelu statystyczno-empirycznego (CCA i RDA). Wyliczone dla okresu referencyjnego rednie wartoci anomalii stanowi warto poprawki, o ktoacuter naley skorygowa scenariusze w ten sposoacuteb wyeliminowano lub przynajmniej ograniczono wpyw roacutenic w danych pochodzcych z dwoacutech roacutede (reanaliza NCEP, model globalny), pozostawiajc wpyw jedynie symulowanych zmian cinienia w przyszoci. Korekt dokonano wycznie w przypadku rednich wieloletnich wartoci. Naley podkreli fakt, i symulacje dla wykorzystanych scenariuszy emisyjny stanowi kontynuacj symulacji 20C3M, dziki czemu mona zakada, i wartoci wyznaczonych korekt s stae w czasie. 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew W niniejszym raporcie zostay opisane scenariusze zmian sum opadoacutew oraz liczby dni z opadem opracowane w oparciu o zmiany pola barycznego symulowane przez modele ECHAM-5 oraz HadCM3 (run 1 symulacji). 34 Wyniki wskazuj na nieznaczne (poniej 5) zmiany sum opadoacutew w skali roku w Polsce (rys. 1.1). Wg modelu ECHAM-5 w okresie wystpi nieznaczny wzrost sum opadoacutew w stosunku do okresu referencyjnego, natomiast w okresie niewielki spadek. Scenariusze opracowane w oparciu o zmiany pola barycznego symulowane przez HadCM3 wskazuj z kolei na zroacutenicowany kierunek zmian. W sezonie zimowym dla modelu ECHAM-5 ujawnia si znaczne zroacutenicowanie wynikoacutew midzy scenariuszami emisyjnymi (rys. 1.2), najwiksze zmiany s charakterystyczne dla scenariusza A2 w okresie w poudniowo - zachodniej czci kraju wystpi wzrost sum opadoacutew o ponad 10, z kolei w okresie wzrost opadoacutew obejmie obszar caego kraju (zmiany rzdu 10-15). W oparciu o symulacj HadCM3 scenariusze wskazuj na niewielki spadek opadoacutew w okresie oraz nadal niewielkie, acz zroacutenicowane co do znaku zmiany w okresie Rys Scenariusz zmian sum opadoacutew w skali roku oparty na symulacji globalnej ECHAM - 5 i HadCM3 (zmiany w w stosunku do okresu referencyjnego. run 1) Rys Scenariusz zmian sum opadoacutew w sezonie zimowym oparty na symulacji globalnej ECHAM-5 i HadCM3 (zmiany w w stosunku do okresu referencyjnego. run 1) 35 Znaczn zgodno scenariuszy dla okresu odnotowano w przypadku sezonu wiosennego (rys. 1.3). Zaroacutewno wg modelu ECHAM-5, jak i HadCM3 nastpi spadek sum opadoacutew w poacutenocnej czci kraju (do ponad 5), przy jednoczesnym wzrocie na poudniu (o ponad 10). Taki obraz zmian jest charakterystyczny dla wszystkich scenariuszy emisyjnych. Podobny rozkad przestrzenny wg HadCM3 utrzyma si w okresie. z tym e wzronie warto zmian (od -10 do 15), a tym samym zroacutenicowanie midzy poacutenocn a poudniow czci kraju. Natomiast wg ECHAM-5 pod koniec XXI wieku nastpi wzrost sum opadoacutew w caym kraju, na poudniu przekraczajc 10. Rys Scenariusz zmian sum opadoacutew w sezonie wiosennym oparty na symulacji globalnej ECHAM-5 i HadCM3 (zmiany w w stosunku do okresu referencyjnego. run 1) W sezonie letnim uzyskano odmienny obraz zmian w oparciu o roacutene symulacje globalne (rys. 1.4). Zmiany cyrkulacji atmosferycznej symulowane przez model ECHAM-5 skutkowa bd spadkiem opadoacutew do 5 w okresie oraz do 30 w okresie w centralnej Polsce. Z kolei wg HadCM3 w okresie nastpi znaczny wzrost sum opadoacutew na Pomorzu (ponad 20 wg scenariusza B1). Dla wielolecia z kolei uzyskano bardzo zroacutenicowany przestrzennie i mao wiarygodny obraz zmian, zwaszcza w pasie nizin (zmiany od -15 do 50). 36 Rys Scenariusz zmian sum opadoacutew w sezonie letnim oparty na symulacji globalnej ECHAM-5 i HadCM3 (zmiany w w stosunku do okresu referencyjnego. run 1) Znacznie bardziej spoacutejny obraz zmian sum opadoacutew uzyskano dla sezonu jesiennego (rys. 1.5), dla ktoacuterego oba modele globalne przewiduj generalnie spadek sum opadoacutew w obu okresach analizy. W przypadku modelu ECHAM-5 znaczne zmiany przewidywane s w okresie. zwaszcza w poudniowo-wschodniej czci kraju (spadki do 30). W przypadku HadCM3 dla obu okresoacutew warto zmian jest zbliona, z najwikszymi spadkami (do 15) na wybrzeu. Rys Scenariusz zmian sum opadoacutew w sezonie jesiennym oparty na symulacji globalnej ECHAM-5 i HadCM3 (zmiany w w stosunku do okresu referencyjnego. run 1) W przypadku liczby dni z opadem wyniki wskazuj, i w skali roku w okresie wystpi niewielkie zmiany (nieprzekraczajce 4), goacutewnie o charakterze wzrostu. Dla wielolecia zaznaczaj si znaczne rozbienoci pomidzy modelami globalnymi wg ECHAM-5 zmiany nadal bd nieznaczne, z kolei wg HadCM3 nastpi do wyrany 37 wzrost liczby dni z opadem wg wszystkich scenariuszy emisyjnych do ponad 10 na wschodzie Polski (A1B). W sezonie zimowym scenariusze opracowane wg symulacji HadCM3 przewiduj spadek liczby dni z opadem w obu analizowanych okresach dla wszystkich scenariuszy emisyjnych, zmiany jednak nie przekraczaj 5. W przypadku modelu ECHAM-5 znaczne spadki przewidywane s tylko dla scenariusza A1B (do 10 na poudniowym zachodzie w okresie ). Dla pozostaych scenariuszy emisyjnych zmiany s nieznaczne i zroacutenicowane pod wzgldem znaku. Wiosn zmiany regionalnego pola barycznego przewidywane przez model ECHAM-5 bd skutkoway zwikszeniem liczby dni z opadem praktycznie w caym kraju. Najmniejsze zmiany wystpi na wybrzeu (do 2), wzrastajc w kierunku poudniowo-wschodnim (do okoo 12 wedug scenariusza A1B). W przypadku scenariuszy bazujcych na symulacji HadCM3 podobny (zbliony do roacutewnolenikowego) jest ukad izolinii zmian, z tym e (szczegoacutelnie w przypadku A1B) wzrostowi liczby dni z opadem na poudniu towarzyszy ich spadek na Pomorzu i Wybrzeu (rzdu 2-4). Podobnie jak w przypadku sum opadoacutew znaczne rozbienoci midzy scenariuszami odnotowano dla sezonu letniego. Wg ECHAM-5 w okresie wystpi stosunkowo niewielkie zmiany (plusmn 2), jedynie na wybrzeu nastpi wzrost o 6-8. W okresie poza Wybrzeem, gdzie wystpi niewielki wzrost, dominowa bdzie spadek liczby dni z opadem, szczegoacutelnie wyrany w centralnej Polsce do 20 wg scenariusza A1B. Zupenie inny obraz zmian wyania si ze scenariuszy opracowanych w oparciu o symulacj HadCM3. W tym przypadku ju w okresie nastpi znaczne zwikszenie liczby dni z opadem, przede wszystkim w zachodniej i poacutenocnej Polsce (rzdu 10-15). W okresie obszar stosunkowo znacznych wzrostoacutew obejmie ju niemal cay kraj, na Wybrzeu osigajc 20, jedynie w centralnej Polsce zaznaczy si niewielki spadek liczny dni z opadem (A1B). W sezonie jesiennym odnotowano dua zgodno scenariuszy pod wzgldem znaku zmiany wg wszystkich scenariuszy emisyjnych nastpi raczej zmniejszenie liczby dni z opadem. W przypadku modelu ECHAM-5 w okresie zmiany bd jeszcze niewielkie (do 4), natomiast w okresie osign 15 w poudniowej czci kraju (A1B i A2). Scenariusze bazujce na modelu HadCM3 pokazuj zblione zmiany w obu analizowanych okresach (do 5), bez wyranego zroacutenicowania midzy poacutenocn i poudniow czci kraju. 38 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Osignite w okresie rozliczeniowym rezultaty s w znacznej mierze zgodne z harmonogramem prac zawartym we wniosku i planowanymi do osignicia celami etapowymi. Zrealizowano podstawowy cel bada tj. opracowanie scenariuszy warunkoacutew pluwialnych Polski w skali XXI wieku. W zwizku z koniecznoci wprowadzenia poprawek wynikajcych z dryftu cinienia w modelach globalnych powstao opoacutenienie w zakresie opracowania wynikoacutew niektoacuterych scenariuszy (zwaszcza liczby dni z opadem powyej kwantyla 90) oraz ich wizualizacji. 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Scenariusze zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce mog zosta wykorzystane do opracowania scenariuszy koniecznych zmian w gospodarce i rolnictwie oraz do wskazania sposoboacutew adaptacji rodowiska, gospodarki i spoeczestwa do negatywnych skutkoacutew zmiany klimatu. 7. Wykaz przygotowanych publikacji Marosz M. Mitus M. Pilarski M. Woacutejcik R. Occurrence of extreme daily precipitation totals in Poland during summer and its connections with regional atmospheric circulation (w przygotowaniu) 8. Literatura wykorzystana w opracowaniu 9. Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr hab. Mirosaw Mitus prof. ndzw. Koordynator caoci prac w zadaniu i podzadaniu, wspoacuteautor koncepcji realizacji podzadania. Autor procedur numerycznych i programoacutew obliczeniowych. Autor koordynujcy ostatecznej wersji raportu. mgr Robert Woacutejcik Opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew dr Micha Marosz Opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew mgr Micha Pilarski Opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew pluwialnych w Polsce w skali XXI wieku, opracowanie wynikoacutew, wizualizacja wynikoacutew 10. Informacja o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Prace byy koordynowane przez Koordynatora zadania. Zespoacute realizatorski spotka si w caoci na seminarium powiconym prezentacji wynikoacutew scenariuszy zmian klimatu 39 Polski (16.XI.2010). Poza tym Koordynator zadania konsultowa na bieco prace zespou opracowujcego scenariusze i spotyka si okresowo z zespoem lub jego poszczegoacutelnymi czonkami w celu omoacutewienia postpu prac, zgodnoci z harmonogramem. Cao dokumentacji, w tym: software, zbiory wejciowe oraz wynikowe, rysunki, znajduj si w siedzibie zespou wykonujcego zadanie (Oddzia Morski IMGW w Gdyni). A.3. Warunki nefologiczne 1. Cel bada W roku 2010 celem bada byo opracowanie scenariuszy zmian stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce w skali XXI wieku, ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresoacutew oraz. jak roacutewnie okrelenie za pomoc modeli statystyczno-empirycznych relacji pomidzy wielkoskalowym polem wymuszenia a liczb dni pogodnych nad Polsk oraz opracowanie scenariuszy zmian tego elementu w skali XXI wieku. 2. Zakres wykonywanych prac Obliczenie miesicznych wartoci liczby dni pogodnych. Obliczenie funkcji wasnych liczby dni pogodnych w Polsce w okresie dla roku, sezonoacutew i miesicy. Opracowanie statystyczno-empirycznego modelu, wykorzystujcego technik statystycznego downscalingu (metody kanonicznych korelacji oraz redundancyjna), opisujcego relacje pomidzy procesami regionalnymi (wielkoskalowe pole baryczne w regionie europejsko-atlantyckim) a liczb dni pogodnych w Polsce w okresie Weryfikacja modelu liczby dni pogodnych. Wyznaczenie scenariuszy zmian stopnia zachmurzenia ogoacutelnego oraz liczby dni pogodnych w Polsce w skali XXI wieku na podstawie danych z symulacji ECHAM-5 i HadCM3 oraz wynikoacutew modelu skonstruowanego optymaln metod statystycznego downscalingu, scenariusze emisyjne A2, A1B, B1 oraz 1CO2 do 2xCO2, Wyliczenie poprawki wynikajce z dryftu cinienia w modelu ECHAM-5 i HadCM3 do scenariuszy zmian wymienionych powyej elementoacutew nefologicznych klimatu Polski. Wizualizacja, interpretacja i analiza rezultatoacutew oblicze. 3. Opis metodyki bada Model statystyczno-empiryczny liczby dni pogodnych: 40 - Metoda empirycznych funkcji wasnych (EOF) ustalanie podstawowych wzorcoacutew zmiennoci elementu. - Metoda kanonicznych korelacji (CCA) oraz redundancyjna (RDA) konstrukcja modelu statystycznego downscalingu pomidzy procesami regionalnymi i lokalnymi. - Metody weryfikacji modelu downscalingu: wspoacuteczynnik korelacji pomidzy seriami obserwacyjnymi zachmurzenia a zrekonstruowanymi, wartoci wariancji reprodukowanej w seriach odtworzonych w oparciu o model. - Obliczanie wspoacuteczynnika trendu serii zachmurzenia i jego statystycznej istotnoci (test Snedecora na poziomie istotnoci 1 0,95) w seriach klimatycznych. Scenariusze zmian elementoacutew w XXI wieku: Scenariusze zmian warunkoacutew nefologicznych opracowano w odniesieniu do okresu referencyjnego z wykorzystaniem modelu statystycznego downscalingu. Informacje o zmianach cyrkulacji atmosferycznej w skali XXI wieku pozyskano z symulacji globalnych ECHAM-5 i HadCM3. Przysze zmiany warunkoacutew nefologicznych w Polsce zostay wyznaczone dla scenariuszy emisyjnych B1, A1B i A2 dla wszystkich dostpnych przebiegoacutew: Scenariusz emisyjny Model B1 A1B A2 ECHAM-5 Run 1, 3 Run 1, 2, 4 Run 1, 2, 3 HadCM3 Run 1 Run 1 Run 1 Zmiany warunkoacutew nefologicznych opracowano dla caego XXI wieku ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresu oraz Ze wzgldu na roacutenice midzy symulacj cinienia atmosferycznego przez modele globalne a wartociami rzeczywistymi do opracowanych scenariuszy wprowadzono korekt niwelujc wpyw tych roacutenic na uzyskane wyniki (tzw. poprawka na dryft cinienia). W tym celu wykorzystano dane z symulacji kontrolnej dla XX wieku (20C3M), bdcej rekonstrukcj klimatu dokonan przez dany model globalny w warunkach zmian koncentracji gazoacutew cieplarnianych w atmosferze rzeczywicie obserwowanych w cigu XX wieku. 41 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew Liczba dni pogodnych model statystyczno-empiryczny oraz scenariusze spodziewanej zmiennoci w skali XXI wieku Pole liczby dni pogodnych w roku w Polsce jest wyjaniane przez siedem wektoroacutew wasnych (tab.1). czna ilo wyjanianej przez nie wariancji wynosi ponad 88 cakowitej zmiennoci elementu. Dominujca moda wyjania 72 zmiennoci pola redniego zachmurzenia. Tab.1. Wariancja () wyjaniana przez kolejne wektory wasne liczby dni pogodnych w roku i sezonach w Polsce w okresie Sezon EOF1 EOF2 EOF3 EOF4 EOF5 EOF6 EOF7 Suma ROK 72,19 6,02 4,60 1,74 1,56 1,26 1,07 88,44 Zima 75,29 6,67 3,67 1,74 1,54 1,23 1,13 91,27 Wiosna 69,97 7,55 5,28 2,39 2,07 1,30 1,21 89,77 Lato 71,19 7,37 4,07 2,43 2,11 1,55 1,05 89,77 Jesie 75,66 5,67 3,78 2,06 1,54 1,17 1,02 90,90 Pierwszy wektor wasny liczby dni pogodnych w roku przedstawia wystpowanie w Polsce dodatnich anomalii elementu (rys.1), o stosunkowo niewielkim przestrzennym zroacutenicowaniu wartoci. Najmniejsze wartoci anomalii obserwowane s w rejonie nadmorskim, natomiast najwiksze na obszarze Polski Centralnej. Podobnie, jak w przypadku stopnia zachmurzenia ogoacutelnego, funkcja ta przedstawia dominujc rol czynnika regionalnego w ksztatowaniu wartoci elementu w Polsce i zwizana jest z procesami tworzenia chmur w warunkach napywu nad Polsk dominujcych pod wzgldem frekwencji przez cay rok mas powietrza polarno-morskiego. Pierwsza goacutewna skadowa liczby dni pogodnych w roku w Polsce charakteryzuje si nieistotn statystycznie tendencj. Drugi wektor wasny zachmurzenia wyjania okoo 6 wariancji elementu. Przez obszar Polski rodkowej przebiega izoanomala zerowa, dzielc obszar kraju na dwie czci, o zblionej powierzchni, na ktoacuterych wystpuj odchylenia od wartoci redniej o przeciwnych znakach. Ukad anomalii drugiej funkcji wasnej sugeruje w ten sposoacuteb oddziaywanie arktycznych mas powietrza, napywajcych nad Polsk z kierunku poacutenocnego nieregularnie w cigu roku, ze szczegoacutelnym nasileniem wiosn, przyczyniajcych si w duej mierze do pojawiania si rozpogodze. Ukad anomalii trzeciego wektora wasnego, wyjaniajcego niespena 5 wariancji elementu, o strukturze nawizujcej do dugoci geograficznej, sugeruje wystpowanie zmian liczby dni pogodnych wywoanych napywem z sektora wschodniego polarno-kontynentalnych mas powietrza. Kady z pozostaych czterech wektoroacutew wasnych liczby dni pogodnych w Polsce wyjania mniej ni 2 cakowitej zmiennoci elementu i prezentuje ukad anomalii elementu wywoany najprawdopodobniej oddziaywaniem 42 czynnikoacutew lokalnych, powizanych m. in. z orografi, rodzajem pokrycia terenu oraz hydrografi. Analiza z wykorzystaniem empirycznych funkcji wasnych do zgodnie przedstawia wartoci dugookresowe zmiany analizowanego elementu wynikajce z analizy roacutewnania trendu serii obserwacyjnych. Goacutewne jej cechy to wzrost liczby dni pogodnych w maju i padzierniku oraz spadki w trakcie miesicy letnich. 1 EOF 2 EOF 3 EOF 4 EOF 5 EOF 6 EOF 7 EOF Rys.1. Przestrzenna zmienno anomalii wektoroacutew wasnych liczby dni pogodnych w roku w Polsce w okresie Ilo funkcji wasnych opisujcych zmienno liczby dni pogodnych w Polsce w poszczegoacutelnych miesicach i porach roku waha si od szeciu w grudniu do dziewiciu w okresie od maja do lipca. W kadym z sezonoacutew otrzymane funkcje wasne wyjaniaj okoo 90 wariancji. Struktura anomalii dominujcego wektora wasnego rozpatrywanego elementu w kadym z miesicy jest zbliona. Zwizek regionalnej cyrkulacji atmosferycznej i liczby dni pogodnych w Polsce w roku jest opisany za pomoc czterech par map kanonicznych, wyjaniajcych cznie odpowiednio blisko 80 wariancji pola lokalnego (tab.2), lecz niespena 40 wariancji pola 43 elementu regionalnego. W przypadku poszczegoacutelnych miesicy i poacuter roku zwizek ten jest opisywany kadorazowo przez od czterech (padziernik) do omiu par map kanonicznych (kwiecie, czerwiec). Wyniki analizy zalenoci zmiennoci pola redniej miesicznej i sezonowej liczby dni pogodnych w Polsce od regionalnej cyrkulacji atmosferycznej wykazay istnienie zwizku pomidzy frekwencj przypadkoacutew rozpogodzonego nieba a waciwociami napywajcych mas powietrza, jak te charakterystycznymi cechami pogody w ukadach barycznych. Tab.2. Wyjaniana wariancja () oraz wspoacuteczynniki korelacji kanonicznej regionalnego pola barycznego (SLP) oraz liczb dni pogodnych w Polsce (DNIP) kolejnych par map kanonicznych w roku i sezonach Sezon Wskanik CCA1 CCA2 CCA3 CCA4 CCA5 Suma r 0,69 0,46 0,34 0,16 ROK var DNIP 62,03 7,58 5,43 4,38 79,42 var SLP 11,92 12,71 9,56 4,39 38,58 r 0,83 0,65 0,48 0,35 0,31 Zima var DNIP 49,94 17,84 3,93 5,92 3,61 81,24 var SLP 15,40 16,44 6,80 3,71 10,81 53,16 r 0,66 0,63 0,45 0,34 0,25 Wiosna var DNIP 51,41 20,10 3,71 4,31 2,71 82,24 var SLP 13,16 7,62 17,48 8,28 12,40 58,94 r 0,81 0,59 0,52 0,26 0,23 Lato var DNIP 63,74 3,97 6,07 4,31 7,84 85,93 var SLP 18,26 5,31 14,47 17,53 9,10 64,67 r 0,81 0,70 0,58 0,29 Jesie var DNIP 61,92 9,07 2,60 3,16 76,75 var SLP 17,06 10,13 13,34 5,77 46,30 Rys.2. Pierwsza i druga para map kanonicznych regionalnego pola barycznego (hpa) (lewy panel) i liczby dni pogodnych w Polsce (prawy panel) w roku w okresie 44 Warto wspoacuteczynnika korelacji kanonicznej pomidzy seriami czasowymi stowarzyszonymi z dominujc par map kanonicznych w przypadku zimy, jesieni i lata przekracza 0,8. Co jednak charakterystyczne, warto tego wskanika jest znacznie mniejsza w przypadku dominujcej pary map wiosn. Moe to sugerowa, e w tej porze roku charakterystyczne waciwoci pola zachmurzenia (w tym przypadku procesy prowadzce do zmniejszania stopnia zachmurzenia ogoacutelnego i wystpowania przypadkoacutew pogodnego nieba) s w mniejszym stopniu zdeterminowane charakterem cyrkulacji atmosferycznej, a istotn rol peni w tym wypadku roacutewnie procesy skali lokalnej. Warto wspoacuteczynnika korelacji pomidzy seriami kanonicznymi dominujcej pary map regionalnego pola cinienia atmosferycznego i liczby dni pogodnych w roku roacutewnie jest mniejsza ni we wspomnianych powyej przypadkach dla zimy, jesieni i lata i wynosi 0,69. Mapa pola lokalnego tumaczy 62 wariancji elementu, lecz mapa pola regionalnego zaledwie 12. Mapa cinienia dominujcej pary map kanonicznych (rys.2) wskazuje, e podobnie jak miao to miejsce w przypadku zwizku regionalnego pola cinienia i stopnia zachmurzenia ogoacutelnego, najsilniej na zmiany liczby dni pogodnych w Polsce wpywa lokalny ukad baryczny, ktoacuterego centrum zlokalizowane jest w rejonie poudniowo-wschodniej czci basenu Morza Batyckiego. W sytuacji, gdy cinienie w tym orodku jest nisze ni przecitnie, na obszarze Polski obserwujemy spyw powietrza z kierunku poacutenocno-zachodniego. Na procesy tworzenia si chmur nad Polsk oddziauj procesy zwizane z przejciem napywajcego powietrza nad wodami Batyku, co rzutuje na jego waciwoci powietrze ogrzewa si i wzbogaca w par wodn, a masy powietrza uzyskuj tym samym chwiejno. Wystpowaniu wznoszcych ruchoacutew powietrza sprzyja pooenie Polski w zasigu oddziaywania orodka niowego. W efekcie na obszarze caego kraju ukad tworz si chmury, przez co zmniejsza si liczba dni pogodnych. Wiksza warto bezwzgldna anomalii elementu na obszarach poudniowej Polski jest prawdopodobnie zwizana z wymuszon konwekcj, charakterystyczn dla frontoacutew atmosferycznych towarzyszcych orodkowi niskiego cinienia oraz procesoacutew zachodzcych w obrbie wycinka ciepego, ktoacutere przyczyniaj si do rozwoju zachmurzenia konwekcyjnego. W ciepej porze roku istotne znaczenie dla rozwoju chmur w opisywanych warunkach ma roacutewnie destabilizacja roacutewnowagi termicznej w atmosferze podczas adwekcji chodnego powietrza morskiego nad cieplejszy ld. W przypadku odwroacutecenia znaku anomalii barycznych, Polsk znajduje si niemal w centrum wyu barycznego. Nad obszar Polski dociera z sektora wschodniego i poudniowowschodniego suche powietrze polarno-kontynentalne. Wiejce wiatry s sabe, a nade 45 wszystko dominuje tendencja do osiadania powietrza. W tej sytuacji na caym obszarze kraju obserwujemy dodatnie anomalie wartoci elementu, wiadczce o wzrocie liczby dni pogodnych, zwizanej ze stopniowym zanikaniem pokrywy chmur, jakie zaobserwowa mona w opisanych warunkach. Najwiksze warto anomalii wystpuj na obszarach pooonych w poudniowo-wschodniej czci kraju. Druga para map kanonicznych poacutel omawianych elementoacutew wskazuje na zaleno pola elementu lokalnego od orodkoacutew barycznych, jakie wystpuj tym razem w duym oddaleniu od Polski. Nad wodami Atlantyku Poacutenocnego, na poudnie od Islandii znajduje si centrum orodka cyklonalnego, centrum antycyklonu wystpuje z kolei nad zachodni czci basenu Morza roacutedziemnego. Polska znajduje si w strefie do silnego spywu strefowego z kierunku poudniowo-zachodniego. Poacutenocna cz kraju ley w obszarze obnionego cinienia, za to caa poudniowa cz kraju poona jest w obrbie oddziaywania antycyklonu. W Polsce Poacutenocnej obserwowany jest spadek liczby dni pogodnych, w poudniowej czci kraju, dokd dopywa bardziej suche powietrze z poudnia Europy, liczba dni pogodnych natomiast wzrasta. Uwydatnia si zroacutenicowanie wywoane odmiennymi waciwociami napywajcych mas powietrza, jak te charakterystycznymi cechami pogody w ukadach barycznych. Przy odwroacuteceniu znakoacutew anomalii barycznych, zwizane z tym obserwowane odchylenia liczby ni pogodnych w Polsce roacutewnie mona wytumaczy oddziaywaniem opisywanych czynnikoacutew. Wartoci wspoacuteczynnika korelacji pomidzy seriami obserwacyjnymi i zrekonstruowanymi liczby dni pogodnych w roku w okresie wynosz, ogoacutelnie rzecz biorc, okoo 0,35-0,50. Najsabsze dopasowanie osignito w przypadku serii z miesicy wiosennych. Ilo wariancji reprodukowanej w stosunku do serii obserwacyjnych liczby dni pogodnych w seriach odtworzonych w oparciu o model nie przekracza 25. Lepszym dopasowaniem serii odtworzonej w stosunku do pomiarowej charakteryzuj si miesice zimowe, najsabszym miesice wiosenne. Przeprowadzone na podstawie symulacji modelami globalnymi projekcje liczby dni pogodnych w Polsce w skali XXI wieku wskazuj na wystpienie stosunkowo niewielkich zmian wartoci elementu w stosunku do okresu referencyjnego (Tab. 3, 4 i 5). Wartoci spodziewanych zmian przed wprowadzeniem korekty uwidaczniaj moliwo wystpienia jedynie zauwaalnych dodatnich zmian liczby rozpatrywanych dni w sezonie jesiennym. Wiosn naley oczekiwa natomiast spadku liczby dniu pogodnych w Polsce. Latem zauwaalna jest do interesujca zmiana. W pierwszym z rozpatrywanych 46 podokresoacutew XXI wieku, tj. wieloleciu. wszystkie trzy analizowane scenariusze ukazuj negatywne zmiany omawianego elementu, z kolei w poacuteniejszym z podokresoacutew, tj. wieloleciu ilo dni pogodnych w stosunku do okresu referencyjnego jest ju tym razem wiksza. Tab. 3. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem ECHAM5, wartoci przed korekt ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,5-0,5-0,6 ROK / ,1-0,4-0,4 ZIMA / ,3-0,1-0,4 ZIMA / ,4-0,8-0,5 WIOSNA / ,1-0,9-0,6 WIOSNA / ,0-0,8-0,9 LATO / ,6-1,1-1,1 LATO / ,7 0,6 0,4 JESIEN / ,4 1,0 0,9 JESIEN / ,8 2,1 1,5 Wprowadzenie do rezultatoacutew symulacji korekty ze wzgldu na dryft cinienia zmienia do znaczco pozyskane uprzednio wyniki. W skali roku praktycznie nie naley oczekiwa adnych znaczcych w skali XXI wieku zmian liczby dni pogodnych w Polsce w poroacutewnaniu do okresu (tab.4). Rezultaty poszczegoacutelnych scenariuszy s do zgodne, podkreli jednak naley wystpienie w przypadku wynikoacutew scenariusza A1B w poacuteniejszym z podokresoacutew moliwoci wystpienia wzrostu o blisko 0,5 dnia liczby omawianych dni w rejonie poudnia Polski. Tab. 4. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem ECHAM5, wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,1 0,0-0,1 ROK / ,3 0,1 0,1 ZIMA / ,3 0,5 0,2 ZIMA / ,2-0,2 0,2 WIOSNA / ,7-0,5-0,2 WIOSNA / ,7-0,4-0,5 LATO / ,5 0,0-0,1 LATO / ,7 1,6 1,4 JESIEN / ,3-0,2-0,3 JESIEN / ,6 0,9 0,3 47 B1 A2 A1B Rys. 3. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce w roku w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. W przypadku sezonu zimowego wprowadzenie poprawki skutkuje zmian znaku anomalii spodziewanych zmian. Po uwzgldnieniu korekty sezon zimowy cechuje si wzrostem liczby dni pogodnych, a zmiany, zwaszcza w przypadku scenariusza A1B powinny w poacuteniejszym z podokresoacutew prowadzi do wzrostu liczby opisywanych dni z poudniowo-zachodniej czci kraju oraz spadku liczby dni pogodnych na poacutenocnowschodnich kracach Polski (rys. 4). Pozostae scenariusze wskazuj na moliwo wystpienia nieco agodniejszych zmian. B1 A2 A1B Rys. 4. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce zim w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. 48 Wiosn, zaroacutewno w przypadku wynikoacutew nieskorygowanych, jak i poprawionych naley spodziewa si spadku liczby dni pogodnych w Polsce (rys.5). Rezultaty poszczegoacutelnych scenariuszy do zgodnie wskazuj na fakt wystpienia spadku o blisko 1 dzie liczby dni pogodnych, zaroacutewno w przypadku podokresu. jak i podokresu w stosunku do wielolecia referencyjnego Wartoci odchylenia s stosunkowo mao zroacutenicowane na obszarze kraju. B1 A2 A1B Rys. 5. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce wiosn w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. Zmiany opisywanego elementu w przypadku sezonu letniego s jednymi z najbardziej dynamicznych (rys.6). We wczeniejszym z podokresoacutew nie naley co prawda oczekiwa wystpienia zauwaalnych roacutenic liczby dni pogodnych w poroacutewnaniu do wartoci w okresu referencyjnego. Jedynie scenariusz A1B dopuszcza moliwo wzrostu liczby wystpujcych dni pogodnych o ponad 0,5 dnia na obszarze Polski Poudniowej. W przypadku wielolecia wartoci spodziewanych zmian po wprowadzeniu korekty symulacji ze wzgldu na dryft cinienia dowodz za to perspektywy wystpienia w skali XXI wieku silnego wzrostu liczby dni pogodnych w trakcie lata. Liczba wystpujcych dni pogodnych wzronie latem miejscami, na obszarze Polski Poudniowo-Wschodniej, nawet o dwa pene dni. W poacutenocnej czci kraju zmiany nie bd tak silne, cho i na tych obszarach spodziewa si naley co najmniej jednego wicej dnia pogodnego na tle poroacutewnywanego okresu 49 A2 A1B B1 Rys. 6. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce latem w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. Jesieni naley roacutewnie oczekiwa wystpienia zauwaalnych zmian wartoci opisywanego elementu. W przypadku wczeniejszego z omawianych podokresoacutew XXI wieku scenariusz A1B wskazuje na wystpowanie wzrostu liczby spodziewanych przypadkoacutew, natomiast obydwa pozostae scenariusze dowodz moliwoci wystpienia niewielkich spadkoacutew wartoci elementu. W poacuteniejszym z podokresoacutew zmiany nie powinny wystpowa jedynie w poacutenocnej czci kraju, za to caa rodkowa i poudniowa Polska powinna dowiadcza wyranie wikszej liczby dni pogodnych, ni miao to miejsce w XX wieku. A2 A1B B1 Rys. 7. Spodziewana zmiana liczby dni pogodnych w Polsce jesieni w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. 50 Zachmurzenie ogoacutelne scenariusze spodziewanej zmiennoci w skali XXI wieku Przedstawione w tab. 5 i 6 oraz 7 i 8 poroacutewnania wynikoacutew spodziewanych zmian stopnia zachmurzenia ogoacutelnego opracowane na podstawie symulacji modelami globalnymi ECHAM5 i HadCM3 odpowiednio przed i po poprawce korekcie ze wzgldu na dryft cinienia atmosferycznego wskazuj w kilku przypadkach na wystpienie do znaczcej korekty wartoci w stosunku do wartoci pierwotnie obliczonych. Naley ponadto podkreli fakt, i scenariusze oparte na obu wykorzystanych symulacjach globalnych nie zawsze wykazuj zgodno. Tab. 5. Spodziewana zmiana stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce (w ) w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem ECHAM5, wartoci przed korekt ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,4 0,3 0,4 ROK / ,2-0,4-0,2 ZIMA / ,4 1,0 0,6 ZIMA / ,7 1,0 1,4 WIOSNA / ,8 6,2 5,3 WIOSNA / ,4 5,3 5,8 LATO / ,5 2,4 1,3 LATO / ,7-4,2-4,3 JESIEN / ,2 0,8 0,6 JESIEN / ,5-1,2 0,1 Tab. 6. Spodziewana zmiana stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce (w ) w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem ECHAM5, wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,2 0,1 0,1 ROK / ,4-0,6-0,5 ZIMA / ,2-0,8-1,2 ZIMA / ,5-0,74-0,4 WIOSNA / ,7 2,1 1,2 WIOSNA / ,4 1,2 1,7 LATO / ,9 1,1-0,0 LATO / ,0-5,5-5,6 JESIEN / ,8 0,2 0,0 JESIEN / ,1-1,8-0,5 Scenariusze oparte na modelu ECHAM5 wskazuj, i rednie roczne zachmurzenie ogoacutelne w Polsce w latach nie zmieni si znaczco w stosunku do okresu referencyjnego (rys. 8, tab. 6 i 8). Zgodnie ze wszystkimi scenariuszami emisyjnymi zmiany w zasadzie nie przekrocz 1. Niewiele wiksze zmiany wartoci elementu s przewidywane dla wielolecia W caym kraju rednie zachmurzenie powinno by mniejsze od 1 do 2. Najwikszy spadek nastpi w poudniowo-zachodniej czci kraju. 51 Symulacja modelem HadCM3 nie potwierdza tych wynikoacutew, we wszystkich niemal przypadkach naley oczekiwa wzrostu redniego zachmurzenia w kraju, najsilniejszy wzrost nastpi pod koniec XXI wieku wedug scenariusza B1, przy czym warto odchylenia jest w tym przypadku bardzo mao zroacutenicowana w skali kraju. B1 A2 A1B Rys. 8. Spodziewana zmiana zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce w roku (w ) w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. Zim w okresie wedug wszystkich scenariuszy opartych na symulacji modelem ECHAM5 nastpi niewielki spadek stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w caym kraju. W okresie zmiany bd silniejsze w stosunku do okresu (rys. 9). Na zdecydowanej wikszoci obszaru Polski obserwowane bd w dalszym cigu anomalie ujemne, najsilniejsze w czci poudniowo-zachodniej kraju, osigajce w przypadku scenariusza A1B nawet blisko 5. W poacutenocno-wschodniej czci kraju nie naley spodziewa si zmian wartoci elementu. Rezultaty symulacji przyszej zmiennoci stopnia zachmurzenia ogoacutelnego wykonanej z wykorzystaniem modelu HadCM3 potwierdzaj wyniki uzyskane z wykorzystaniem modelu ECHAM-5, cho analogiczne scenariusze roacuteni si midzy sob w przypadku obydwu symulacji globalnych. Scenariusz A1B w przypadku obydwu symulacji wskazuje na postpujce rozpogodzenie nieba w skali XXI wieku, w przypadku scenariusza B1 w przypadku obydwu symulacji naley oczekiwa raczej sabncego w skali XXI wieku rozpogodzenia nieba. W przypadku scenariusza A2 symulacja HadCM3 wskazuje na postpujcy spadek stopnia zachmurzenia nieba w skali obecnego stulecia, symulacja ECHAM5 nie potwierdza takiego kierunku zmian. 52 B1 A2 A1B Rys. 9. Spodziewana zmiana zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce zim (w ) w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. W sezonie wiosennym w okresie wedug wszystkich scenariuszy obydwu symulacji globalnych nastpi wzrost redniego zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce w stosunku do okresu referencyjnego (rys. 10). W przypadku symulacji ECHAM5 najwikszego wzrostu naley spodziewa si w przypadku scenariusza A1B (okoo 2,7), w przypadku drugiej z symulacji scenariusza B1 (blisko 3). Silniej zachmurzenie ogoacutelne wzronie w poudniowej czci kraju. W wieloleciu roacutewnie naley spodziewa si nieba bardziej zachmurzonego w stosunku do okresu referencyjnego. W przypadku scenariusza A2 warto anomalii bdzie wyranie mniejsza ni obliczona dla wczeniejszego wielolecia. B1 A2 A1B Rys. 10. Spodziewana zmiana zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce wiosn (w ) w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. 53 W przypadku sezonu letniego naley zaznaczy, i scenariusze zmian zachmurzenia oparte na symulacjach ECHAM-5 i HadCM3 roacuteni si znaczco, zaroacutewno pod wzgldem wartoci, jak i znaku zmiany (rys. 11, tab. 6 i 8). Przewidywane zmiany elementu w okresie w przypadku modelu ECHAM5 bd stosunkowo niewielkie i nie przekrocz 2 (spadek zachmurzenia), wedug symulacji HadCM3 nastpi natomiast wzrost zachmurzenia, w przypadku scenariusza B1 rednio nawet o ponad 4 w caej Polsce, miejscami na Wybrzeu o ponad 5. W okresie rednie zachmurzenie ogoacutelne latem bdzie ju wedug modelu ECHAM5 znacznie mniejsze ni w okresie referencyjnym, rednia w skali caego kraju roacutenica wyniesie blisko 6. Rozkad przestrzenny zmian jest w przypadku wszystkich scenariuszy emisyjnych do podobny. W przypadku symulacji modelem HadCM3 jedynie w przypadku scenariusza A1B naley spodziewa si niewielkiego spadku stopnia zachmurzenia ogoacutelnego, obydwa pozostae scenariusze wskazuj wystpowania wzrostu zachmurzenia o ponad 1 w skali caego kraju. B1 A2 A1B Rys. 11. Spodziewana zmiana zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce latem (w ) w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. Scenariusze A1B i B1 zmian zachmurzenia ogoacutelnego jesieni przypadku obydwu symulacji s zgodne i wskazuj na spadek wartoci elementu w okresie w stosunku do wielolecia w przypadku scenariusza A1B oraz nieznaczny wzrost w przypadku scenariusza B1 (rys. 12). W odroacutenieniu od scenariusza A2 symulacji modelem ECHAM5 symulacja HadCM3 wskazuje na spadek wartoci elementu. W okresie w Polsce nastpi bd spadek stopnia zachmurzenia (A1B i B1 obydwie symulacje oraz A2 54 symulacja modelem ECHAM5), bd wzrost (A2 symulacja modelem HadCM3). Warto bezwzgldna anomalii bdzie najwiksza w poudniowo-zachodniej czci kraju. B1 A2 A1B Rys. 12. Spodziewana zmiana zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce jesieni (w ) w wybranym wieloleciu w stosunku do okresu (wedug modelu ECHAM5), wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. Tab. 7. Spodziewana zmiana stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce (w ) w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem HadCM3, wartoci przed korekt ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,5-0,1-0,1 ROK / ,8-0,1 0,0 ZIMA / ,9 0,3-0,6 ZIMA / ,2-0,3 0,3 WIOSNA / ,5 7,8 10,0 WIOSNA / ,6 9,9 8,8 LATO / ,0 10,6 11,9 LATO / ,3 8,7 9,1 JESIEN / ,7 0,0 1,2 JESIEN / ,0 1,7 0,8 Tab. 8. Spodziewana zmiana stopnia zachmurzenia ogoacutelnego w Polsce (w ) w stosunku do okresu w wietle rezultatoacutew symulacji modelem HadCM3, wartoci po korekcie ze wzgldu na dryft cinienia. SEZON/WIELOLECIE A1B A2 B1 ROK / ,1 0,5 0,5 ROK / ,1 0,5 0,6 ZIMA / ,5-1,1-2,0 ZIMA / ,1-1,7-1,0 WIOSNA / ,2 0,6 2,8 WIOSNA / ,4 2,7 1,5 LATO / ,3 3,0 4,2 LATO / ,4 1,1 1,5 JESIEN / ,8-1,1 0,1 JESIEN / ,1 0,6-0,3 55 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Rezultaty osignite w okresie I.2010-XII.2010 s zgodne z harmonogramem prac zawartym we wniosku i planowanymi do osignicia celami etapowymi w zakresie rezultatoacutew merytorycznych. 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada W dalszej kolejnoci na podstawie opracowanych scenariuszy skonstruowane zostan scenariusze wizkowe spodziewanej zmiennoci warunkoacutew nefologicznych w Polsce. 7. Wykaz przygotowanych publikacji Filipiak J. Zachmurzenie w Polsce struktura zmiennoci po 1971 roku, wyniki scenariuszy zmian do 2100 roku. Rezultaty realizacji projektu KLIMAT. Referat podczas seminarium naukowego Oddziau Batyckiego Polskiego Towarzystwa Geofizycznego oraz Wydziau V Nauk o Ziemi Gdaskiego Towarzystwa Naukowego, Gdask, Literatura wykorzystana w opracowaniu Mitus M. Filipiak J. 2002, Wpyw termiki powierzchniowej warstwy wody poacutenocnego Atlantyku na wielkoskalow cyrkulacj atmosferyczn w rejonie Atlantyku i Europy oraz na warunki termiczne w Polsce w XX wieku. Materiay Badawcze IMGW Seria Meteorologia, IMGW, Warszawa, 35, 68pp. Storch v. H. Zwiers, F. 1999, Statistical Analysis in Climate Research, Cambridge University Press, 513 pp. 9. Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr Janusz Filipiak Cao prac zwizanych z opracowaniem modelu statystyczno-empirycznego liczby dni pogodnych oraz scenariuszy spodziewanej zmiennoci stopnia zachmurzenia ogoacutelnego i liczby dni pogodnych w Polsce w skali XXI wieku, wizualizacja, analiza i interpretacja rezultatoacutew oblicze. Autor raportu. 10. Informacje o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Realizator zadania przedstawi rezultaty prac podczas seminarium powiconym prezentacji wynikoacutew scenariuszy zmian klimatu Polski (16.XI.2010). Poza tym prace byy na bieco konsultowane w celu omoacutewienia postpu prac oraz zgodnoci z harmonogramem. Cao dokumentacji, w tym: software, zbiory wejciowe oraz wynikowe, rysunki, znajduj si w siedzibie zespou wykonujcego zadanie 1.2 (Oddzia Morski IMGW w Gdyni). 56 A.4 WARUNKI HIGRYCZNE 1. Cel bada Wykorzystanie zdefiniowanych relacji pomidzy wielkoskalowym polem wymuszenia (regionalne pole cinienia atmosferycznego nad Europ i Poacutenocnym Atlantykiem) i regionalnym polem elementoacutew higrycznych uzyskanych za pomoc technik statystycznego downscalingu do opracowania scenariuszy zmian parametroacutew wilgotnoci wzgldnej powietrza i prnoci pary wodnej w Polsce, w XXI wieku na podstawie przeprowadzonych symulacji globalnych wg scenariuszy emisyjnych A1B, A2 i B1. 2. Zakres wykonywanych prac Obliczenie funkcji wasnych prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce w okresie dla roku, sezonoacutew i miesicy. Opracowanie statystyczno-empirycznego modelu, wykorzystujcego technik statystycznego downscalingu (metody kanonicznych korelacji oraz redundancyjna), opisujcego relacje pomidzy procesami regionalnymi (wielkoskalowe pole baryczne w regionie europejsko-atlantyckim) a prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldn powietrza w okresie Weryfikacja modelu prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza. Opracowanie scenariuszy zmian parametru prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza. Wizualizacja anomalii pola prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza dla wartoci sezonowych i rocznych w latach i wzgldem okresu referencyjnego dla obszaru Polski. Obliczenie roacutenic regionalnego pola cinienia pomidzy wartociami rzeczywistymi pochodzcymi z reanalizy NCEP/NCAR wobec symulacji kontrolnych modeli globalnych dla kadej z analizowanych wizek w latach utworzono skrypt programu GrADS do eksportu danych z wybranego obszaru do formatu EXTRA ASCII, dokonano interpolacji danych z modelu HadCM-3 do siatki 2,5x2,5 stopnia oraz utworzono zestawienia tabelarycznego z wartociami poprawkowymi dla wizek 1-4 w przypadku modelu ECHAM-5 i wizki nr 1 dla modelu HadCM-3 dla analizowanego 20-stolecia. Obliczono rednie miesiczne roacutenice w poszczegoacutelnych oczkach siatki. Uwzgldnienie w obliczonych wartociach scenariuszowych dla obu parametroacutew higrycznych ustalonych wartoci poprawkowych. Zestawienie uzyskanych rezultatoacutew w formie tabelarycznej dla kadego z analizowanych scenariuszy oraz wykonanie map 57 skorygowanych anomalii parametroacutew prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza w latach i Opis metodyki bada Model statystyczno-empiryczny prnoci pary wodnej i wilgotnoci wzgldnej powietrza: - Metoda empirycznych funkcji wasnych (EOF) ustalanie podstawowych wzorcoacutew zmiennoci elementoacutew. - Metoda kanonicznych korelacji (CCA) oraz redundancyjna (RDA) konstrukcja modelu statystycznego downscalingu pomidzy procesami regionalnymi i lokalnymi. - Metody weryfikacji modelu downscalingu: wspoacuteczynnik korelacji pomidzy seriami obserwacyjnymi analizowanych elementoacutew a zrekonstruowanymi, wartoci wariancji reprodukowanej w seriach odtworzonych w oparciu o model. - Obliczanie wspoacuteczynnika trendu serii zachmurzenia i jego statystycznej istotnoci (test Snedecora na poziomie istotnoci 1 0,95) w seriach klimatycznych. Scenariusze zmian elementoacutew w XXI wieku: Scenariusze zmian warunkoacutew higrycznych opracowano w odniesieniu do okresu referencyjnego z wykorzystaniem modelu statystycznego downscalingu. Informacje o zmianach cyrkulacji atmosferycznej w skali XXI wieku pozyskano z symulacji globalnych ECHAM-5 i HadCM3. Przysze zmiany warunkoacutew higrycznych w Polsce zostay wyznaczone dla scenariuszy emisyjnych B1, A1B i A2 dla przebiegoacutew: Scenariusz emisyjny Model B1 A1B A2 ECHAM-5 Run 1, 3 Run 1, 2, 4 Run 1, 2, 3 HadCM3 Run 1 Run 1 Run 1 Zmiany warunkoacutew higrycznych opracowano dla caego XXI wieku ze szczegoacutelnym uwzgldnieniem okresu oraz Scenariusze skonstruowano biorc pod uwag rzeczywist liczb par map, ze wzgldu na fakt stosunkowo niewielkich roacutenic uzyskiwanych przy uyciu rzeczywistej i zmniejszonej o 1 liczb par map (okresy z niskimi wspoacuteczynnikami korelacji). Powstae zestawienia zmian wedug analizowanych scenariuszy nie s rezultatami ostatecznymi. Roacutenice midzy seri kontroln symulacji globalnej przeprowadzon dla XX wieku wzgldem serii rzeczywistej, w tym przypadku reprezentowanej przez wartoci reanalizy NCEP/NCAR, naley traktowa jako systematyczny bd modelu globalnego, ktoacutery 58 wystpi roacutewnie w symulacji dla lat Obliczone roacutenice pomidzy okresem referencyjnym a symulacj kontroln stanowi podstaw do wyznaczenia wartoci poprawkowych pola lokalnego, ktoacutere naley uwzgldni przy tworzeniu kocowego zestawienia scenariuszowego. Wszystkich oblicze dokonano dla skali miesicznej, sezonowej i rocznej obejmujcej 20-lecia i. a take cao XXI wieku. 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew Prno pary wodnej model statystyczno-empiryczny oraz scenariusze spodziewanej zmiennoci w skali XXI wieku Rezultaty analizy wskazuj, e przestrze sygnau rozpatrywanego elementu w skali roku jest opisana przez cztery funkcje wasne, ktoacutere cznie wyjaniaj odpowiednio ponad 95 jego wariancji (tab.1). W przypadku kadego z sezonoacutew czna suma wyjanianej wariancji take przekracza 90, przy czym zim jest ona najwiksza i wynosi blisko 99, natomiast latem jest najmniejsza i wynosi niespena 93. Pierwszy wektor wasny prnoci pary wodnej w roku wyjania ponad 86 cakowitej wariancji elementu, natomiast w skali poszczegoacutelnych sezonoacutew warto ta waha si od 95 zim do niespena 78 latem. Warto wspomnie, e w przypadku zimy i jesieni istniej tylko trzy niezdegenerowane wektory wasne pola elementu, wiosn cztery, natomiast latem ich ilo wzrasta do piciu. Tab.1. Wariancja () wyjaniana przez kolejne wektory wasne prnoci pary wodnej w roku i sezonach w Polsce w okresie Sezon EOF1 EOF2 EOF3 EOF4 EOF5 Suma ROK 85,95 5,11 3,08 1,11 95,25 Zima 95,09 2,54 1,22 98,84 Wiosna 87,37 3,96 2,84 1,17 95,34 Lato 77,86 7,14 4,72 2,11 1,01 92,84 Jesie 84,69 7,86 2,66 95,20 Pierwsza empiryczna funkcja wasna opisywanego elementu w skali roku przedstawia silne dodatnie anomalie parametru prnoci pary wodnej (rys. 1). Najwiksze odchylenia od redniej wartoci elementu wystpuj we wschodniej czci kraju, natomiast najmniejsze wartoci anomalii wystpuj na stacjach nadmorskich, po czym warto anomalii ronie w miar wzrostu odlegoci od linii brzegowej Batyku. Mniejsze anomalie cechuj roacutewnie przedgoacuterza. Zroacutenicowanie przestrzenne anomalii pierwszego wektora wasnego elementu w przypadku kadego z sezonoacutew jest analogiczne. Ilo pary wodnej pozostaje w bardzo cisym zwizku z temperatur powietrza, na obydwa elementy zale z kolei od waciwoci napywajcych mas powietrza. Struktura przestrzenna pierwszego wektora przedstawia dominujc rol czynnika regionalnego w ksztatowaniu prnoci pary wodnej na omawianym obszarze, o czym wiadczy dua warto wyjanianej wariancji. 59 1 EOF 2 EOF 3 EOF Rys.1. Przestrzenna zmienno anomalii wektoroacutew wasnych prnoci pary wodnej w roku w Polsce w okresie Drugi wektor wasny wyjania okoo 5 zmiennoci rozpatrywanego elementu i przedstawia na obszarze kraju anomalie cinienia pary wodnej o przeciwnych znakach, natomiast izoanomalie ukadaja si w osi poacutenoc-poudnie (rys. 1). Obecna na obszarze Polski izolinia 0 hpa moe sugerowa cieranie si nad Polsk dwoacutech mas powietrza o odmiennych waciwociach termiczno-wilgotnociowych. Trzeci wektor wasny prnoci pary wodnej wyjania 3 zmiennoci rozpatrywanego elementu. Na obszarze Polski wystpuj, podobnie jak w przypadku wczeniejszej funkcji, roacutewnie anomalie przeciwnych znakoacutew, lecz ukad izolinii zmienia si prostopadle w stosunku do kierunku prezentowanego w strukturze anomalii drugiego wektora (rys. 1). Przedstawiony rozkad prnoci pary wodnej jest prawdopodobnie zaleny od oddziaywania termicznego Oceanu Atlantyckiego, ktoacuterego wpyw przejawia si m. in. wzmoon aktywnoci cyklonaln i napywem z poacutenocnego zachodu oceanicznych mas powietrza. Przejcie izoanomalii 0 hpa przez obszar kraju sugeruje w tym wypadku wystpowanie obszaru stykania si wpywoacutew oceanicznych i kontynentalnych, bd moe wskazywa na obecno strefy kontaktu nad Polsk mas powietrza o roacutenych waciwociach termiczno-wilgotnociowych oddzielonych od siebie powierzchni frontaln. Czwarta funkcja wasna wyjania okoo 1 zmiennoci prnoci pary wodnej w roku i przedstawia ujemne anomalie elementu na wikszej czci obszaru kraju. Charakterystyczn cech dugookresowej zmiennoci elementu w Polsce w skali roku jest jej systematyczny przyrost. W ujciu sezonowym zauwaalny jest zdecydowany, statystycznie istotny przyrost wartoci elementu zim, wiosn i latem zmiany nie s tak silne. Jesieni zmiany s najsabsze, lecz roacutewnie przewaaj tendencje dodatnie. 60 Tab.2. Wyjaniana wariancja () oraz wspoacuteczynniki korelacji kanonicznej regionalnego pola barycznego (SLP) oraz prnoci pary wodnej w Polsce (PPAR) kolejnych par map kanonicznych w roku i sezonach. Sezon Wskanik CCA1 CCA2 CCA3 CCA4 Suma r 0,62 0,41 0,33 0,24 ROK var PPAR 65,08 22,92 4,57 2,91 95,48 var SLP 34,41 10,02 10,32 13,78 68,53 r 0,89 0,55 0,42 Zima var PPAR 85,73 6,58 6,60 98,91 var SLP 37,49 12,88 10,86 61,23 r 0,71 0,52 0,50 0,26 Wiosna var PPAR 31,56 29,74 31,76 2,69 95,75 var SLP 18,34 8,00 14,18 10,16 50,68 r 0,83 0,67 0,47 0,35 Lato var PPAR 49,88 15,63 18,42 8,50 92,43 var SLP 5,14 24,21 8,17 9,43 46,95 r 0,66 0,56 0,41 Jesie var PPAR 31,96 51,23 12,20 95,39 var SLP 24,53 16,29 16,09 56,91 Zwizek regionalnego pola barycznego oraz prnoci pary wodnej w Polsce jest opisany przez cztery pary map kanonicznych (tab.2), wyjaniajcych cznie ponad 95 wariancji pola lokalnego i blisko 70 wariancji pola regionalnego. Rys.2. Pierwsza i druga para map kanonicznych regionalnego pola barycznego (hpa) (lewy panel) i prnoci pary wodnej w Polsce (prawy panel) w roku w okresie Dominujca para map przedstawia relacje pomidzy ukadem cyrkulacyjnym typu NAO a niemal jednorodn zmian iloci pary wodnej w powietrzu w Polsce (rys.2). Napyw powietrza polarno-morskiego znad Atlantyku powoduje wzrost tej wartoci, przy odwroacuteceniu znakoacutew anomalii i napywie powietrza polarno-kontynentalnego ilo pary wodnej w powietrzu w caej Polsce maleje. Scenariusze zmian prnoci pary wodnej w cigu caego XXI wieku wykazuj due zroacutenicowanie zaroacutewno w ujciu sezonowym jak i przestrzennym. Zaobserwowano due rozbienoci pomidzy rezultatami bazujcymi na symulacjach HadCM-3 i ECHAM-5. Wartoci spodziewanych zmian prnoci pary wodnej, bazujcych na technikach statystycznego downscalingu zamieszczono w tab. 3. 61 Tabela 3a. Urednione anomalie parametru prnoci pary wodnej dla obszaru Polski w okresie Scenariusz Zima Wiosna Lato Jesien Rok ECHAM-5 A1B run 2 0,20 0,00-0,15 0,07 0,07 ECHAM-5 A1B run 4 0,11 0,02 0,07 0,10 0,04 ECHAM-5 A2 run 1 0,03-0,07-0,04-0,06-0,05 ECHAM-5 A2 run 2 0,11-0,07-0,11 0,05 0,03 ECHAM-5 A2 run 3 0,01 0,09 0,19 0,10 0,07 ECHAM-5 B1 run 1 0,19-0,11-0,05-0,07-0,01 ECHAM-5 B1 run 3-0,02 0,21 0,02-0,12 0,03 HadCM-3 A1B run 1-0,26-0,61-1,32 2,20-0,26 HadCM-3 A2 run 1-0,20-0,83-1,35 2,17-0,26 HadCM-3 B1 run 1-0,32-0,72-1,26 2,10-0,20 Tabela 3b. Urednione anomalie parametru prnoci pary wodnej dla obszaru Polski w okresie Scenariusz Zima Wiosna Lato Jesien Rok ECHAM-5 A1B run 1 0,18 0,07-0,17 0,12 0,11 ECHAM-5 A1B run 2 0,29-0,19-0,28 0,24 0,10 ECHAM-5 A1B run 4 0,28-0,09 0,17 0,25 0,12 ECHAM-5 A2 run 1 0,25 0,02-0,31 0,19 0,13 ECHAM-5 A2 run 2 0,51-0,13-0,18 0,40 0,20 ECHAM-5 A2 run 3 0,27 0,11-0,13 0,19 0,20 ECHAM-5 B1 run 1 0,01 0,01-0,34 0,07 0,07 ECHAM-5 B1 run 3 0,16-0,05 0,01 0,24 0,13 HadCM-3 A1B run 1-0,29-0,32-1,24 2,21-0,11 HadCM-3 A2 run 1-0,11-0,49-1,18 1,91-0,15 HadCM-3 B1 run 1-0,13-0,47-1,28 1,88-0,11 W latach oraz najwiksze spodziewane zmiany dotyczy bd okresu zimowego w wietle uzyskanych wynikoacutew z symulacji globalnej ECHAM-5. Wedug uzyskanych rezultatoacutew naley spodziewa si niewielkich wzrostoacutew parametru prnoci pary wodnej (rednio o nieco ponad 0,1 hpa). W pozostaych sezonach w latach wyniki nie s ju tak jednoznaczne i w zalenoci od analizowanego scenariusza mog wystpi zaroacutewno wzrosty jak i spadki analizowanego parametru higrycznego. Bardziej jednoznaczne wnioski mona wysnu jedynie dla jesieni pod koniec XXI wieku, kiedy to naley spodziewa si wzrostu prnoci pary wodnej redni o ok. 0,2 hpa. Zdecydowanie wiksze anomalie s spodziewane w wietle rezultatoacutew scenariuszowych bazujcych na modelu HadCM-3, ktoacutery roacutewnie zakada silny wzrost prnoci pary wodnej w okresie jesiennym o ok. 2 hpa. Jest to jedyny okres, w ktoacuterym prognozowany jest wzrost tego parametru. W pozostaych sezonach oraz w ujciu rocznym spodziewany jest spadek wartoci prnoci pary wodnej, ktoacutery najsilniej bdzie widoczny wiosn w latach rednio o 0,7 hpa, pod koniec wieku o 0,4 hpa, a take latem 62 anologicznie o 1,3 i 1,2 hpa. W ujciu rocznym naley si spodziewa niewielkich zmian omawianego parametru. Wedug rezultatoacutew bazujcych na symulacji ECHAM-5 na pocztku wieku anomalia wyniesie rednio 0,02hPa, natomiast w latach ju 0,13 hpa przy cakowitej zgodnoci wszystkich wizek modelu co do kierunku zmian. Odwrotnie sytuacja przedstawia si dla rezultatoacutew bazujcych na polu predykatora z symulacji HadCM-3. W latach wszystkie wartoci scenariuszowe wskazuj na spadek wartoci parametru, rednio o 0,24 hpa i o 0,12 hpa w ostatnim 20-stoleciu analizy. W konkluzji naley stwierdzi, i wyniki oparte na modelu ECHAM-5 prognozuj zwikszenie si anomalnych wartoci bezwzgldnych analizowanego parametru, ktoacutera moe prowadzi do zmniejszania si roacutenic wyraonych w wartociach rzeczywistych pomidzy poszczegoacutelnymi sezonami, zwaszcza pod koniec wieku (spadek prnoci pary wodnej latem przy jednoczesnym wzrocie jesieni i zim). Podobnie sytuacja przedstawia si w obu analizowanych 20-stoleciach dla wynikoacutew bazujcych na modelu HadCM-3, gdzie spaszczenie przebiegu rocznego zmiennoci prnoci pary wodnej bdzie obserwowane ju od pocztku wieku (por. tab. 3, rys. 3) Rys. 3. Anomalie parametru prnoci pary wodnej w Polsce wedug poszczegoacutelnych scenariuszy opartych o symulacj globaln HadCM-3 w latach i Podobnie jak w przypadku wilgotnoci wzgldnej powietrza roacutewnie dla parametru prnoci pary wodnej w ujciu sezonowym jak i rocznym dominuj izoanomalie o przebiegu zblionym do roacutewnolenikowego. Tylko w przypadku lata oraz jesieni dla wartoci opartych o model HadCM-3 przebieg izoanomalii wykazuje zaroacutewno elementy przebiegu roacutewnolenikowego jak i poudnikowego. W przypadku rezultatoacutew bazujcych na polu cinienia ze scenariuszy modelu ECHAM-5 roacutewnie wystpuj opisane powyej prawidowoci, cho nie s one ju tak wyrane, zwaszcza dla scenariuszy dla sezonu wiosennego oraz w mniejszym stopniu letniego. W ujciu regionalnym najwikszych spadkoacutew wartoci analizowanego parametru higrycznego naley si spodziewa na poacutenocy 63 kraju, na co wyranie wskazuj wszystkie scenariusze oparte o HadCM-3. Ze wzgldu na roacutenokierunkowo tendencji obserwowanych zmian w rezultatach otrzymanych z symulacji ECHAM-5 wielko zmian w poszczegoacutelnych regionach jest w duej mierze uzaleniona od analizowanej wizki scenariuszowej, cho naley stwierdzi, i najsilniejsze zmiany w wikszoci przypadkoacutew roacutewnie wystpi w poacutenocnej czci kraju. ECHAM-5 HadCM Rys. 4. Spodziewana zmiana prnoci pary wodnej w Polsce wedug scenariusza A1B run 1 w ujciu redniorocznym. Wilgotno wzgldna powietrza model statystyczno-empiryczny oraz scenariusze spodziewanej zmiennoci w skali XXI wieku W przypadku populacji wilgotnoci wzgldnej mamy do czynienia ze znacznie wiksz liczb funkcji wasnych opisujcych zmienno elementoacutew w skali roku, ni w przypadku prnoci pary wodnej. Przestrze sygnau rozpatrywanego elementu jest opisana przez dziewi funkcji wasnych cznie wyjaniajcych niespena 90 jego wariancji (tab.4). W przypadku kadego z sezonoacutew czna suma wyjanianej wariancji tylko latem przekracza 90, w pozostaych trzech przypadkach wynosi niespena 90, zim warto ta jest mniejsza i wynosi okoo 84. 64 Tab.4. Wariancja () wyjaniana przez kolejne wektory wasne wilgotnoci wzgldnej w roku i sezonach w Polsce w okresie Sezon EOF1 EOF2 EOF3 EOF4 EOF5 EOF6 EOF7 EOF8 EOF9 EOF10 EOF11 Suma ROK 64,46 8,80 5,42 2,76 1,81 1,62 1,23 1,09 1,05 86,10 Zima 49,47 13,01 8,23 4,23 3,87 2,76 2,18 1,78 1,53 1,39 1,23 83,74 Wiosna 64,08 11,01 5,09 3,01 1,96 1,62 1,46 1,21 1,07 1,07 88,24 Lato 70,90 7,38 5,46 2,70 1,81 1,50 1,28 91,04 Jesie 68,83 8,35 4,23 2,67 1,74 1,66 1,27 1,25 1,15 88,74 Kolejne wektory wasne wilgotnoci wzgldnej przedstawiaj wkad poszczegoacutelnych czynnikoacutew w ksztatowanie zmiennoci elementu, zwizanych przede wszystkim z czynnikami cyrkulacyjnymi (rys. 4). Pierwszy wektor wasny elementu wyjania ponad od 50 cakowitej wariancji elementu zim, poprzez 65 w roku i wiosn po okoo 70 latem i jesieni. W przypadku zimy istnieje a jedenacie niezdegenerowanych wektoroacutew wasnych pola elementu, wiosn dziesi, jesieni, podobnie jak w roku dziewi, natomiast latem siedem. Zawsze przedstawia on struktur anomalii jednakowego znaku, stosunkowo mao przestrzennie zroacutenicowan. W przypadku wartoci rocznych najwiksze odchylenia wystpuj na obszarze Polski Zachodniej, najmniejsze na obszarach przedgoacuterzy. 1 EOF 2 EOF 3 EOF Rys.4. Przestrzenna zmienno anomalii trzech pierwszych wektoroacutew wasnych wilgotnoci wzgldnej (w ) w roku w Polsce w okresie Analiza dugookresowej zmiennoci wartoci wilgotnoci wzgldnej powietrza przeprowadzona na podstawie rezultatoacutew bada serii czasowych stowarzyszonych z kolejnymi funkcjami wasnymi elementu wskazuje na spadek wartoci elementu, zaroacutewno w skali roku, jak te poszczegoacutelnych sezonoacutew i miesicy. Najwikszemu wysuszeniu powietrze ulegao w miesicach wiosennych, a szczegoacutelnie w kwietniu i maju. Latem i jesieni roacutewnie obserwowany jest spadek wartoci elementu, jednake dynamika tego spadku jest mniejsza, ni wiosn. Zim sytuacja jest nieco odmienna, blisko poow serii cechuje wzrost wartoci. 65 Tab.5. Wyjaniana wariancja () oraz wspoacuteczynniki korelacji kanonicznej regionalnego pola barycznego (SLP) oraz wilgotnoci wzgldnej w Polsce (WILG) kolejnych par map kanonicznych w roku i sezonach Sezon Wskanik CCA1 CCA2 CCA3 CCA4 CCA5 CCA6 CCA7 Suma r 0,55 0,53 0,38 0,27 ROK var WILG 7,95 27,85 25,56 3,62 64,98 var SLP 16,72 10,64 12,06 27,35 66,77 r 0,90 0,77 0,67 0,54 0,49 0,30 0,25 Zima var WILG 17,28 13,26 22,50 16,41 2,35 4,48 3,83 80,11 var SLP 30,76 10,16 7,14 15,15 8,92 9,35 12,91 94,39 r 0,80 0,69 0,59 0,46 0,38 0,29 0,23 Wiosna var WILG 23,80 24,10 16,31 5,74 3,19 2,34 5,12 80,60 var SLP 12,34 8,87 6,78 6,09 5,50 11,43 12,01 63,02 r 0,75 0,65 0,60 0,55 0,35 0,28 Lato var WILG 59,98 5,97 7,45 5,74 5,36 3,99 88,49 var SLP 23,55 4,56 8,34 5,83 9,79 11,06 63,13 r 0,84 0,75 0,63 0,44 0,27 0,25 Jesie var WILG 6,44 19,84 41,75 2,51 2,39 2,02 74,95 var SLP 15,60 17,64 11,79 9,26 7,01 10,90 72,20 Rys.5. Pierwsza i druga para map kanonicznych regionalnego pola barycznego (hpa) (lewy panel) i wilgotnoci wzgldnej w Polsce (prawy panel) w roku w okresie Zwizek regionalnego pola barycznego oraz wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce jest opisany przez pary map kanonicznych (tab.5), wyjaniajcych cznie 65 wariancji pola lokalnego i okoo 67 wariancji pola regionalnego. W przypadku sezonoacutew otrzymano po siedem par map kanonicznych opisujcych relacje pomidzy analizowanymi elementami zim i wiosn oraz po sze par map kanonicznych latem i jesieni. Ilo cznie wyjanianej zmiennoci elementu lokalnego jest wiksza, ni w przypadku wartoci rocznych. 66 Dominujca para map przedstawia relacje pomidzy ukadem cyrkulacyjnym zblionym do typu NAO a zmian wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce (rys.5), warto odnotowa, e anomalie elementu lokalnego nie s identycznego znaku na caym obszarze kraju. Druga para map kanonicznych opisuje z kolei zwizek zmian wilgotnoci wzgldnej z oddziaywaniem lokalnego orodka barycznego z centrum nad wschodni czci basenu Morza Batyckiego. Wyznaczone wartoci anomalii wilgotnoci wzgldnej powietrza w cigu caego XXI wieku wykazuj due zroacutenicowanie zaroacutewno w ujciu sezonowym, a take przestrzennie na obszarze kraju. Due znaczenie ma take wyboacuter scenariusza emisyjnego oraz symulacji globalnej bdcej podstaw wyznaczonych wartoci. Szczegoacuteowe wyniki wartoci scenariuszowych wilgotnoci wzgldnej powietrza w ujciu sezonowym jako rednia z analizowanych 54 punktoacutew pomiarowych zostaa przedstawiona w tab.6. Tabela 1a. Urednione anomalie parametru wilgotnoci wzgldnej dla obszaru Polski w okresie Scenariusz Zima Wiosna Lato Jesien Rok ECHAM-5 A1B run 1 0,03 0,86-0,05-0,25 0,02 ECHAM-5 A1B run 2 0,23 0,45 0,40-0,08 0,20 ECHAM-5 A1B run 4 0,28 0,30-0,73-0,85 0,00 ECHAM-5 A2 run 1 0,23 0,46 0,11 0,17 0,16 ECHAM-5 A2 run 2 0,31-0,33-0,57-0,17 0,03 ECHAM-5 A2 run 3-0,06 0,13-0,27 0,34-0,11 ECHAM-5 B1 run 1 0,15 0,36 0,19-0,09 0,15 ECHAM-5 B1 run 3 0,21 0,34-0,07 0,38 0,21 HadCM-3 A1B run 1-1,20-1,05 4,99-0,87-0,41 HadCM-3 A2 run 1-0,07-3,02 0,82-1,53-0,85 HadCM-3 B1 run 1-1,22-0,99 6,06-0,70-0,34 Tabela 1b. Urednione anomalie parametru wilgotnoci wzgldnej dla obszaru Polski w okresie Scenariusz Zima Wiosna Lato Jesien Rok ECHAM-5 A1B run 1 0,12 0,85-1,62-0,18-0,29 ECHAM-5 A1B run 2 0,37-0,06-0,54-0,88-0,02 ECHAM-5 A1B run 4 0,39-0,12-1,50-0,69-0,21 ECHAM-5 A2 run 1 0,28 0,72-1,02-0,04-0,18 ECHAM-5 A2 run 2 0,19-1,08 0,05-0,39-0,35 ECHAM-5 A2 run 3 0,25-0,46-0,24-0,38-0,32 ECHAM-5 B1 run 1 0,21 0,77-0,99-0,22-0,13 ECHAM-5 B1 run 3 0,12-0,30 0,14-0,47-0,19 HadCM-3 A1B run 1-1,37-1,39 5,58-0,94-0,63 HadCM-3 A2 run 1-0,24-3,36 1,41-1,60-1,07 HadCM-3 B1 run 1-1,47-1,48 5,46-1,10-0,63 W latach najwiksze spodziewane zmiany w wikszoci symulacji modelu ECHAM-5 dotyczy bd sezonu wiosennego, kiedy to naley si spodziewa wzrostu wilgotnoci wzgldnej powietrza rednio 0,3-0,4. Na podstawie scenariusza z symulacji globalnej HadCM-3 w tym samym sezonie obserwowana bdzie tendencja odwrotna, tj. 67 spadku wilgotnoci wzgldnej powietrza od ok. 1 do 3. Wiksze zmiany wg tego samego modelu nastpi latem kiedy to ma by obserwowany wzrost wilgotnoci wzgldnej powietrza do ponad 6 (scenariusz B1). Dla poroacutewnania w przypadku uzyskanych rezultatoacutew bazujcych na symulacji ECHAM-5 zmiany te bd si waha od -0,7 do 0,4 z niewielk przewag wartoci ujemnych. Tylko dla jesieni oba modele wskazuj na jednakowy charakter zmian, tj. ujemnych anomalii wilgotnoci wzgldnej wobec okresu referencyjnego, przy czym silniejszy charakter tych zmian nastpi wg modelu HadCM-3. W przebiegu caorocznym naley si spodziewa niewielkich zmian parametru wg ECHAM-5 (anomalia dodatnia do 0,2) i silniejszych, ujemnych anomalii wg HadCM-3 (do -0,85 wg scenariusza A2). Pod koniec wieku zmiany scenariuszowe mog by silniejsze ni obserwowane w latach. co przedstawiono na wykresach poniszych wykresach (rys. 6). Najwiksze anomalie wedug obu modeli nastpi latem, przy czym dla symulacji ECHAM-5 bd to zmiany ujemne o nieco ponad 1, a w HadCM-3 zakadany wzrost wyniesie od 1,4 do 5,5. Jednakowa tendencja zmian w ujciu sezonowym w wynikach scenariuszowych obu modeli wystpi jesieni (wzrost wilgotnoci wzgldnej). Taki sam znak zmian (spadek wilgotnoci wzgldnej powietrza) uzyskano take dla wszystkich wartoci scenariuszowych w ujciu rocznym. W pozostaych przypadkach uzyskane rezultaty z modelu HadCM-3 i ECHAM-5 daj przeciwny obraz spodziewanych zmian Rys. 6. Anomalie wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce wedug scenariusza A1B (run 1) w latach i W ujciu regionalnym obserwowane zmiany bd miay w wikszoci analizowanych przypadkoacutew przebieg zbliony do roacutewnolenikowego (por rys. 7). Nie oznacza to istotnych zmian w przebiegu wartoci bezwzgldnych wilgotnoci w Polsce, a jedynie zmniejszenie dotychczas obserwowanych roacutenic. Wyrane zmiany o charakterze zblionym do poudnikowego zaobserwowano jedynie dla sezonu letniego w przypadku scenariusza opartego na wynikach symulacji globalnych modelu HadCM-3 (por rys. 8). Na 68 przedstawionych poniej mapach wida take potwierdzenie dysproporcji pomidzy modelami wyraonych w wartociach anomalii przedstawianego parametru i roacuteny stopie spodziewanych zmian w ujciu regionalnym. Oba modele wskazuj jednak wyranie na wiksze zmiany wilgotnoci wzgldnej powietrza pod koniec wieku, co potwierdza wczeniejsze przesanki dotyczce spodziewanych zmian klimatycznych dla innych parametroacutew. ECHAM-5 HadCM Rys. 7. Spodziewana zmiana wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce wedug scenariusza A1B (run 1) dla wartoci redniorocznych. 69 ECHAM-5 HadCM Rys. 8. Spodziewana zmiana wilgotnoci wzgldnej powietrza w Polsce wedug scenariusza A1B run 1 w sezonie letnim. 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Rezultaty osignite w okresie I.2010-XII.2010 s zgodne z harmonogramem prac zawartym we wniosku i planowanymi do osignicia celami etapowymi w zakresie rezultatoacutew merytorycznych. 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Opracowane scenariusze zmian warunkoacutew higrycznych na obszarze Polski w oparciu o wybrane symulacje globalne i wybrane scenariusze emisyjne mog by wykorzystane przy tworzeniu analiz dotyczcych strategii adaptacyjnych dla potrzeb gospodarki kraju dotyczcych przeciwdziaaniu i adaptacji do obserwowanych zmian klimatycznych. 7. Wykaz przygotowanych publikacji Brak 70 8. Literatura wykorzystana w opracowaniu Lorenc H. Atlas Klimatu Polski. Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej. Warszawa, IMGW Mitus M. 1999, Rola regionalnej cyrkulacji atmosferycznej w ksztatowaniu warunkoacutew klimatycznych i oceanograficznych w polskiej strefie brzegowej Morza Batyckiego, Materiay Badawcze 29, Warszawa, IMGW Storch v. H. Zwiers, F. 1999, Statistical Analysis in Climate Research, Cambridge University Press, 513 pp. 9. Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr Janusz Filipiak mgr Bartosz Czernecki Prace zwizane z przygotowaniem danych, obliczeniem funkcji wasnych, konstrukcji modeli, wspoacuteudzia w obliczaniu wartoci scenariuszowych, wizualizacja, analiza i interpretacja wynikoacutew oblicze wspoacuteautor raportu. Prace zwizane z pozyskiwaniem i przygotowywaniem danych z globalnych symulacji, obliczeniem wartoci scenariuszowych, wizualizacja, analiza i interpretacja wynikoacutew oblicze wspoacuteautor raportu. 10. Informacje o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Realizatorzy zadania przedstawili rezultaty prac podczas seminarium powiconym prezentacji wynikoacutew scenariuszy zmian klimatu Polski (16.XI.2010). Poza tym prace byy na bieco konsultowane w celu omoacutewienia postpu prac oraz zgodnoci z harmonogramem. Cao dokumentacji, w tym: zbiory wejciowe oraz wynikowe, rysunki, znajduj si na macierzy dyskowej projektu. A.5. WARUNKI BIOTERMICZNE 1. Cel bada Celem bada jest opracowanie modeli statystyczno-empirycznych warunkoacutew biotermicznych w Polsce oraz opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew biotermicznych w Polsce do roku 2030 na podstawie skonstruowanych modeli, jak roacutewnie na podstawie danych z symulacji modelu dynamicznego RegCM. 2. Zakres wykonywanych prac opracowywano model statystyczno-empiryczny warunkoacutew biotermicznych dla czstoci wystpowania odczucia cieplnego wg Fizjologicznej temperatury odczuwalnej PST obliczonej na podstawie danych z 51. stacji: gorco i bardzo 71 gorco (dla okresoacutew: kwiecie-padziernik, czerwiec-sierpie, wrzesie-padziernik, kwiecie-maj, kwiecie, maj, czerwiec, lipiec, sierpie, wrzesie, padziernik) oraz bardzo zimno (dla okresoacutew: listopad-marzec, grudzie-luty, listopad, grudzie, stycze, luty, marzec) opracowywano model statystyczno-empiryczny liczby fal ciepa oraz cznego czasu trwania fal ciepa w roku i sezonach klimatologicznych, na podstawie danych z 23. stacji dla lat opracowywano model statystyczno-empiryczny liczby fal chodu oraz cznego czasu trwania fal chodu w roku i sezonach klimatologicznych przeprowadzono weryfikacj skonstruowanych modeli opracowano scenariusze zmian rozpatrywanych parametroacutew do roku 2030 na podstawie wynikoacutew scenariuszy emisyjnych SRES A1B, A2 i B1 globalnego modelu klimatycznego ECHAM5 przygotowano pliki i obliczono wartoci wskanika stresu termofizjologicznego PhS oraz Fizjologicznej temperatury odczuwalnej PST w wybranych punktach na podstawie danych z symulacji modelu dynamicznego RegCM: wedug serii referencyjnej ( ) i do roku 2030 wedug scenariusza emisyjnego A1B modelu ECHAM5. obliczono rednie oraz czsto wystpowania wartoci PhS i PST obliczonych na podstawie danych z RegCM w wybranych punktach w poszczegoacutelnych przedziaach w roku i wybranych miesicach (stycze, kwiecie, lipiec, padziernik) okrelono zmian czstoci wystpowania analizowanych parametroacutew obliczonych na podstawie danych z RegCM w wybranych punktach w okresie w odniesieniu do okresu referencyjnego. wg scenariusza emisyjnego A1B. 3. Opis metodyki bada W badaniach wzito pod uwag parametry bezporednio lub porednio charakteryzujce warunki bioklimatyczne: czsto wystpowania odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco (dyskomfortu gorca) oraz bardzo zimno wedug Fizjologicznej temperatury odczuwalnej PST w wybranych okresach, roczn i sezonow liczb fal ciepa i fal chodu, roczny i sezonowy czny czas trwania fal ciepa i fal chodu (zdefiniowanych na podstawie Morawskiej-Horawskiej 1991). Zmienno przestrzenno-czasow rozpatrywanych parametroacutew w wieloleciu (dla fal ciepa i chodu ) charakteryzowano z uyciem metody empirycznych funkcji wasnych (EOF). Opracowano modele statystyczno - 72 empiryczne analizowanych parametroacutew metod kanonicznych korelacji (CCA) i analizy redundancyjnej (RDA). Skonstruowane modele charakteryzuj zmienno analizowanych parametroacutew w latach wzgldem regionalnej cyrkulacji atmosferycznej w rejonie Poacutenocnego Atlantyku i Europy, opisanej wartociami cinienia atm. n. p.m (SLP) z reanalizy NCEP/NCAR (Kalnay i in. 1996). Na podstawie wyznaczonych zalenoci pola lokalnego wybranych parametroacutew a regionalnym polem cinienia oraz wynikoacutew scenariuszy emisyjnych A1B, A2 i B1 opracowano scenariusze ich zmian do roku Obliczenia wskanikoacutew biotermicznych przeprowadzono z uyciem modelu MENEX 2005 (Baejczyk 2005). 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew Przestrzenna i czasowa zmienno warunkoacutew bioklimatycznych w Polsce Rezultaty przeprowadzonej analizy czasowo-przestrzennej struktury zmiennoci czstoci wystpowania odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco w Polsce wskazuj, e przestrze sygnau tego parametru w analizowanych okresach jest opisana przez 7 lub 8 funkcji wasnych. czna ilo wyjanianej przez nie wariancji wynosi od 88,56 dla okresu kwiecie-padziernik (jest to okres wystpowania tych odczu cieplnych) do 97,60 w lipcu. Najwikszy jest udzia wariancji wyjanianej przez 1. EOF: od 63 w czerwcu do ponad 80 w kwietniu. 1. EOF (przykad na rys. 1a) wiadczy o dodatnich anomaliach omawianego elementu i wpywie regionalnego czynnika na jego zmienno (cyrkulacji lub radiacji). Trendy dodatnie serii stowarzyszonych z 1.EOF wskazuj na umacnianie si wpywu tego czynnika. Najmniejsze anomalie wystpuj w rejonie wybrzea i Pojezierzy, najwiksze w pasie rodkowym Polski. a) b) Ustka eba Lbork Rozewie Hel Gdynia 4 KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki 3 Szczecin Toru Biaystok Subice Gorzoacutew Wlkp. Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce 2 Zielona Goacutera Kalisz oacuted Wodawa 1 Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Kodzko Opole Kielce Sandomierz 0 Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Zakopane NowyScz Lesko Rys.1. Zroacutenicowanie 1. wektora wasnego czstoci wystpowania () odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco w okresie czerwiec-sierpie w Polsce (a) wraz ze stowarzyszon seri czasow (b), 73 Silnie zaznacza si gradient malejcy w rejonie stacji w Mikoajkach, prawdopodobnie spowodowany warunkami lokalnymi (lokalizacja stacji nad rozlegym jeziorem) oraz brakami w serii danych. W przypadku czstoci wystpowania odczucia cieplnego bardzo zimno przestrze sygnau rozpita jest na 8 do nawet 12 wektorach wasnych, a czna ilo wyjanianej wariancji wynosi od 86,4 w okresie listopad-marzec do ponad 92 w marcu i listopadzie. Zaznacza si dominacja 1.EOF, ktoacutera wyjania od 64 (grudzie) do ponad 70 (stycze) wariancji. Dodatnie anomalie przy 1.EOF wskazuj na dominujcy wpyw czynnika regionalnego na zmienno odczucia bardzo zimno, ktoacuterego wkad jednake osabia si na co wskazuj ujemne trendy serii stowarzyszonych z t funkcj (przykad na rys. 2). a) b) Rozewie eba Ustka Lbork Hel 3 Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin 2 Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Subice Zielona Goacutera Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce 1 Kalisz oacuted Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz 0 Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Zakopane NowyScz Lesko Rys.2. Zroacutenicowanie 1. wektora wasnego czstoci wystpowania () odczucia cieplnego Bardzo zimno w okresie grudzie-luty w Polsce (a) wraz ze stowarzyszon seri czasow (b), Przestrzenie sygnau liczby fal ciepa oraz cznego czasu trwania fal ciepa opisane s przez 7 do nawet 19 funkcji wasnych, wyjaniajcych od 91 do 97 wariancji, przy czym ilo wariancji wyjanianej przez 1. funkcj wynosi od 53 do 68 w przypadku liczby fal ciepa oraz od 65 do 79 w przypadku cznego czasu trwania fal ciepa. Przestrzenie sygnau liczby fal chodu oraz cznego czasu trwania fal chodu opisane s przez 6 do 17 funkcji wasnych, wyjaniajcych cznie od 93 do 98 wariancji, przy czym (z wyjtkiem sezonu letniego) dominuje 1. EOF, ktoacutera wyjania od 53 do 61 wariancji liczby fal chodu oraz od 65 do 80 cznego czasu trwania fal chodu. 1. EOF wymienionych parametroacutew wiadcz o dodatnich wartociach anomalii, zaroacutewno w skali roku jak i poszczegoacutelnych poacuter roku. Anomalie te w wikszoci przypadkoacutew nie wykazuj wyranego zroacutenicowania przestrzennego, niekiedy zaznaczaj si najmniejsze wartoci na wybrzeu lub na Przedgoacuterzach. 74 Zwizek midzy regionalnym polem barycznym nad Europ i Poacutenocnym Atlantykiem a wybranymi elementami bioklimatu Polski Mapy pola lokalnego wyznaczone dla czstoci wystpowania odczucia gorco lub bardzo gorco wyjaniaj cznie od 92 do 99 wariancji tego elementu. Wariancja pola cinienia jest natomiast wyjaniana w 79 do 97. Wspoacuteczynnik korelacji kanonicznej dla CCA1 midzy regionalnym polem cinienia a analizowanym parametrem wynosi 1,0 dla kadego z miesicy letnich. Dla pozostaych okresoacutew wynosi od 0,53 (kwiecie-padziernik) do 0,99 (wrzesie). Przykadowa para map kanonicznych skonstruowana dla okresu od czerwca do sierpnia (rys.3) przedstawia ukad wyowy zlokalizowany na wschoacuted i poudniowy wschoacuted od Polski (rys. 3a), sprzyjajcy spywowi ciepego powietrza. Adwekcja zwizana z tym ukadem sprzyja wystpowaniu odczucia gorco lub bardzo gorco, najwiksze wartoci anomalii widoczne s we wschodniej poowie Polski (rys.3b). a) b) Ustka eba Lbork Rozewie Hel Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Zielona Goacutera Kalisz oacuted Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Zakopane NowyScz Lesko Rys.3. Pierwsza para map kanonicznych (1.CCA) regionalnego pola cinienia (SLP) oraz czstoci wystpowania () odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco w okresie CZERWIEC - SIERPIE w Polsce, Przeprowadzona weryfikacja modelu wykazaa najwiksz zaleno midzy seri obserwacyjn czstoci wystpowania odczucia gorco lub bardzo gorco a seri odtworzon w lipcu i w okresie czerwiec-sierpie (okoo 0,6), a suma wariancji odtwarzanej przez reprodukowane serie jest najwiksza w lipcu oraz w okresie czerwiec - sierpie i kwiecie-padziernik. W przypadku lokalnego pola czstoci wystpowania odczucia cieplnego bardzo zimno wzgldem regionalnego pola barycznego uzyskano od 6 do 8 par map kanonicznych, ktoacutere cznie wyjaniaj od 72 (w grudniu) do 97 (w styczniu) wariancji. Wariancja pola cinienia jest wyjaniana w ponad 96 we wszystkich rozpatrywanych okresach z wyjtkiem okresu listopad-luty (78). Najwiksze wartoci wspoacuteczynnika korelacji kanonicznej wystpuj w przypadku poszczegoacutelnych miesicy (dla 1.CCA od 0.98 w grudniu do 1,00 w listopadzie, dla okresu listopad-marzec wynosi 0.66, a dla okresu grudzie-luty 0,89. 75 Pierwsza para map kanonicznych uzyskana dla okresu od grudnia do lutego (rys. 4) obrazuje wpyw ukadu barycznego charakterystycznego dla ujemnej fazy Oscylacji Poacutenocnoatlantyckiej (NAO) na intensyfikacj adwekcji zimnego powietrza ze wschodu (rys. 4a). Konsekwencj jest zwikszenie czstoci wystpowania odczucia bardzo zimno, szczegoacutelnie we wschodniej poowie Polski, gdzie dodatnie anomalie pola lokalnego s najwiksze (rys.4b). Weryfikacja modelu wykazaa najwiksz zaleno midzy seria obserwacyjn a odtworzon (okoo 0,7) oraz najwiksz sum wariancji odtwarzanej przez reprodukowane serie (od 0,2 do ponad 0,5) w styczniu i w okresie grudzie - luty. a) b) Rozewie eba Ustka Lbork Hel Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Zielona Goacutera Kalisz oacuted Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Zakopane NowyScz Lesko Rys. 4 Pierwsza para map kanonicznych regionalnego pola cinienia (SLP) oraz czstoci wystpowania () odczucia cieplnego bardzo zimno w okresie GRUDZIE-LUTY w Polsce, Relacj regionalnego pola barycznego i pola lokalnego zaroacutewno liczby fal ciepa, jak i cznego czasu trwania fal ciepa charakteryzuje 8 par map kanonicznych w sezonie zimowym, jesiennym i w skali roku oraz 9 par wiosn i latem. W przypadku liczby fal ciepa wyjaniaj one od 60 (jesie) do 77 (zima) wariancji pola lokalnego oraz od 70 (w skali roku) do ponad 95 (w poszczegoacutelnych porach roku) wariancji pola regionalnego. Uzyskane pary map kanonicznych cznego czasu trwania fal ciepa opisuj natomiast od 73 (jesie) do 95 (zima) wariancji tego elementu, a wariancja pola regionalnego jest wyjaniana w okoo 95. Najwiksze wartoci wspoacuteczynnika korelacji midzy regionalnym polem barycznym a rozpatrywanymi parametrami przypadaj zim i latem (ponad 0,8 w przypadku 1.CCA). Na mapie pola cinienia, skonstruowanej w odniesieniu do cznego czasu trwania fal ciepa w okresie czerwiec-sierpie (rys. 5a), widoczne s sabe orodki baryczne: wyowy z centrum nad Zatok Fisk oraz obnionego cinienia nad Atlantykiem. Nastpuje spyw ciepego powietrza ze wschodu i poudniowego wschodu, dodatnie anomalie cznego czasu trwania fal ciepa s najwiksze we wschodniej i rodkowej Polsce, na Pomorzu zaznacza si ochadzajcy wpyw Morza Batyckiego, a wartoci anomalii s najmniejsze (rys. 5b) 76 a) b) Ustka Hel Suwaki winoujcie Chojnice Olsztyn Szczecin Toru Biaystok Subice Pozna Warszawa oacuted Wodawa Wrocaw Lublin Jelenia Goacutera Opole Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew NowyScz Zakopane Rys. 5 Pierwsza para map kanonicznych regionalnego pola cinienia (SLP) oraz cznego czasu trwania fal ciepa (w dniach) w okresie CZERWIEC-SIERPIE w Polsce, W przypadku liczby fal chodu wiosn, latem i jesieni uzyskano po 8 par map kanonicznych, a zima i w roku po 9 par. Ilo wyjanianej przez nie wariancji pola lokalnego wynosi 64 w roku oraz od 73 do 80 w porach roku. Wariancja pola regionalnego jest wyjaniana w 95 do 97. Zmienno cznego czasu trwania fal chodu w Polsce w zalenoci od regionalnego pola cinienia charakteryzowana jest przez 6 par map kanonicznych zim, 9 par latem i po 8 par w kadym z pozostaych analizowanych okresoacutew. czna ilo wyjanianej wariancji pola lokalnego waha si od 84 latem do 96 zim, natomiast wariancja pola regionalnego jest wyjaniana w 85 zim, 86 wiosn i w ponad 95 w pozostaych okresach. Wspoacuteczynnik korelacji barycznego pola regionalnego a rozpatrywanymi elementami jest najwikszy zim i jesieni, najmniejszy w roku. Ukad anomalii barycznych pierwszej kanonicznej mapy pola regionalnego skonstruowanej dla cznego czasu trwania fal chodu w skali roku jest zbliony do dodatniej fazy ukadu NAO (rys. 6a). Nastpuje napyw wilgotnych mas powietrza z zachodu i wzrost temperatury powietrza. Najmniejsze wartoci anomalii analizowanego parametru, bliskie zeru lub ujemne, wystpuj na zachodzie Polski (z wyjtkiem Szczecina, gdzie by moe zaznacza si wpyw warunkoacutew lokalnych) oraz na wybrzeu (rys. 6b), co wiadczy o wystpujcym tam spadku liczby dni z fal chodu. 77 a) b) Ustka Hel Suwaki winoujcie Chojnice Olsztyn Szczecin Toru Biaystok Subice Pozna Warszawa oacuted Wodawa Wrocaw Lublin Jelenia Goacutera Opole Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew NowyScz Zakopane Rys. 6 Pierwsza para map kanonicznych regionalnego pola cinienia (SLP) oraz cznego czasu trwania fal chodu (w dniach) w ROKU w Polsce, Wyniki analizy redundancyjnej przeprowadzonej w odniesieniu do tych samych elementoacutew i okresoacutew s na ogoacute zblione do wynikoacutew uzyskanych metod kanonicznych korelacji. Opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew bioklimatycznych w Polsce wedug modeli downscalingowych Wedug rozpatrywanych scenariuszy emisyjnych (z uwzgldnieniem korekty na dryft cinienia) do roku 2030 zmiany czstoci wystpowania odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco w Polsce w stosunku do lat nie bd na ogoacute przekraczay 1,5. Wedug scenariusza A1B latem w Polsce zachodniej i poudniowo-zachodniej nastpi dodatnie zmiany o okoo 1 do 1,6, zmiana ujemna nastpi na wybrzeu (o okoo 0,2) oraz w Polsce wschodniej gdzie bdzie wiksza ni 1 (rys. 7a). W wietle scenariusza B1 zmiana bdzie ujemna w caej Polsce (od 0,1 do ponad 1,2 na wschodzie ) z wyjtkiem kracoacutew zachodnich (rys. 7b). Wedug scenariusza A2 analizowana czsto zmaleje o 0,2 do okoo 1, nieznacznie wzronie tylko na poudniowo-zachodnim kracu Polski (rys. 7c). W okresie od grudnia do lutego w caej Polsce czsto wystpowania odczucia cieplnego bardzo zimno zmaleje do roku 2030 o 0,2 do ponad 1, przy czym najwiksze zmiany wystpi w Polsce wschodniej i poacutenocno-wschodniej (rys. 8). 78 CZERWIEC-SIERPIE Rozewie eba Ustka Lbork Hel Gdynia GRUDZIE-LUTY Rozewie eba Ustka Lbork Hel Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin Szczecin Toru Biaystok Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Gorzoacutew Wlkp. Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Zielona Goacutera Zielona Goacutera Kalisz oacuted Kalisz oacuted Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Kodzko Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Bielsko Biaa NowyScz Lesko NowyScz Lesko Zakopane Zakopane Ustka Rozewie eba Lbork Hel Gdynia a) scenariusz A1Br1 (z korekt) Rozewie eba Ustka Lbork Hel Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin Szczecin Toru Biaystok Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Gorzoacutew Wlkp. Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Zielona Goacutera Zielona Goacutera Kalisz oacuted Kalisz oacuted Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Kodzko Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Bielsko Biaa NowyScz NowyScz Lesko Lesko Zakopane Zakopane Ustka Rozewie eba Lbork Hel Gdynia b) scenariusz B1r1 (z korekt) Rozewie eba Ustka Lbork Hel Gdynia KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki KoobrzegKoszalin Kocierzyna Gdask wibno Elblg Suwaki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki winoujcie Resko Chojnice Olsztyn Mikoajki Szczecin Szczecin Toru Biaystok Toru Biaystok Gorzoacutew Wlkp. Gorzoacutew Wlkp. Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Subice Pozna Koacuternik Koo Pock Legionowo Warszawa Siedlce Zielona Goacutera Zielona Goacutera Kalisz oacuted Kalisz oacuted Wodawa Wodawa Legnica Wrocaw Wielu Lublin Legnica Wrocaw Wielu Lublin Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Jelenia Goacutera Opole Kielce Sandomierz Kodzko Kodzko Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Raciboacuterz Katowice Krakoacutew Tarnoacutew Rzeszoacutew Bielsko Biaa Bielsko Biaa NowyScz NowyScz Lesko Lesko Zakopane Zakopane Rys. 7 Spodziewana zmiana czstoci wystpowania () odczucia cieplnego gorco lub bardzo gorco w okresie CZERWIEC-SIERPIE w Polsce, lata w odniesieniu do okresu referencyjnego c) scenariusza2r1 (z korekt) Rys. 8 Spodziewana zmiana czstoci wystpowania () odczucia cieplnego bardzo zimno w okresie GRUDZIE-LUTY w Polsce, lata w odniesieniu do okresu referencyjnego 79 Tab. 1 Zmiana czstoci wystpowania rodzaju i intensywnoci stresu termofizjologicznego (PhS) w Polsce wedug danych RegCM w latach dla scenariusza A1B w odniesieniu do symulacji referencyjnej stacja Silny Umiarkowany Warunki Umiarkowany Silny stres gorca stres gorca termoneutralne stres zimna stres zimna Biaystok Bielsko Biaa Chojnice Elblg Gd - wibno Gorzoacutew Hel Jelenia Goacutera Kalisz Katowice Kielce Kodzko Koo Koobrzeg Kornik Koscierzyna Koszalin Krakoacutew Leba Lebork Legionowo Legnica Lesko Lodz Lublin Mikoajki Nowy Scz Olsztyn Opole Pock Pozna Raciboacuterz Resko Rozewie Rzeszoacutew Sandomierz Siedlce Subice Suwaki winoujcie Szczecin Tarnoacutew Toru Ustka Warszawa Wielun Wodawa Wrocaw Zakopane Zielona Goacutera Ekstremalny stres zimna Liczba fal ciepa ulegnie do 2030 roku nieznacznym zmianom w stosunku do lat Wiosn wedug wszystkich rozpatrywanych scenariuszy wartoci zmiany bd ujemne, zim nastpi zmiany dodatnie, latem i jesieni charakter zmian bdzie w Polsce zroacutenicowany, w skali roku wedug scenariusza A2 nastpi zmiany ujemne, wedug pozostaych zmiany dodatnie. czny czas trwania fal ciepa wzgldem okresu referencyjnego wedug wszystkich scenariuszy wyduy si w skali roku, zim i jesieni. Wiosn czas trwania fal ciepa skroacuteci si, natomiast latem charakter zmian bdzie zroacutenicowany. 80 Roczna liczba fal chodu w wikszoci przypadkoacutew zmniejszy si w odniesieniu do lat czny czas trwania fal chodu wedug scenariuszy B1 i A2 skroacuteci si we wszystkich sezonach i w roku, natomiast wedug scenariusza A1B czas ten skroacuteci si w skali roku, wiosn i latem wyduy si, a jesieni i zim zmiany na obszarze Polski bd zroacutenicowane. Opracowanie scenariuszy zmian warunkoacutew bioklimatycznych w Polsce na podstawie wynikoacutew modelu RegCM Na podstawie danych z modelu RegCM obliczono zmian czstoci wystpowania rodzaju i intensywnoci stresu termofizjologicznego w poszczegoacutelnych przedziaach dla lat w odniesieniu do serii referencyjnej z lat Zestawienie wynikoacutew dla czstoci rocznej przedstawia tab. 1. Na ich podstawie mona wstpnie stwierdzi, e czsto wystpowania wskanika w poszczegoacutelnych przedziaach ulegnie nieznacznym zmianom, ktoacuterych charakter bdzie zroacutenicowany na poszczegoacutelnych stacjach. Najbardziej jednolita zmiana nastpi w przypadku czstoci wystpowania umiarkowanego stresu gorca warunkoacutew termoneutralnych, ktoacutera na wikszoci stacji wzronie. Poszczegoacutelne rodzaje stresu zimna na okoo poowie stacji nasil si, a na pozostaych ulegn zagodzeniu. 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacja o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn Rezultaty prac s zgodne z harmonogramem. Z powodu braku technicznych i czasowych moliwoci oblicze i prezentacji kartograficznej wynikoacutew wg danych RegCM dla caej domeny konieczne jest tabelaryczne prezentowanie wynikoacutew dla wybranych punktoacutew (najbliszych poszczegoacutelnym stacjom). 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Podczas prowadzonych prac po raz pierwszy analizowano zmienno wybranych elementoacutew bioklimatu Polski technik EOF oraz skonstruowano modele statystycznoempiryczne tych elementoacutew. Na tej podstawie wyznaczono scenariusze zmian warunkoacutew bioklimatycznych do roku 2030 wedug modelu ECHAM5, a wyniki pozwalaj na wyznaczenie scenariuszy dla okresu oraz wedug modelu HadCM3. Wyniki mog by wykorzystane w innych analizach klimatologicznych i bioklimatologicznych, do celoacutew monitoringu klimatu i bioklimatu Polski, a take Europy, szczegoacutelnie w kontekcie zmiany klimatu. Stanowi mog roacutewnie informacj klimatyczn o znaczeniu dla roacutenego rodzaju dziaa spoecznych i gospodarczych. 81 7. Wykaz przygotowywanych publikacji Wyniki byy prezentowane podczas wewntrznego seminarium powieconemu scenariuszom zmian klimatu Polski. Planowana jest szersza analiza pisemna wynikoacutew. Planowane s publikacje o zasigu krajowym i midzynarodowym w formie artykuoacutew. 8. Literatura wykorzystana w opracowaniu Baejczyk K, Baejczyk M, 2006 MENEX, model Kalnay E. et. al. 1996 The NCEP/NCAR 40-year Reanalysis Project, Bulletin of American Meteorological Society, 77, Mitus M. 1999, Rola regionalnej cyrkulacji atmosferycznej w ksztatowaniu warunkoacutew klimatycznych i oceanograficznych w polskiej strefie brzegowej Morza Batyckiego, Materiay Badawcze IMGW, Ser. Meteorologia, 29 Morawska-Horawska M. 1991 Fale ciepa i chodu w Krakowie w stuleciu. Wiadomoci Instytutu Meteorologii i Gospodarki Wodnej, t. XIV(XXXV), z. 1-4, Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac dr Magorzata Owczarek (PF) dr hab. Mirosaw Mitus prof. ndzw. (PF) pozyskanie danych, przygotowanie plikoacutew, wykonanie oblicze, przygotowanie tabel i map, przygotowanie tekstu metodyka analiz 10. Informacje o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac. Prace byy koordynowane i konsultowane przez Koordynatora. W trakcie realizacji prac sporzdzano biece raporty miesiczne, kwartalne i roczne. Wyniki prezentowano podczas seminarium merytorycznego. 82 B. W ramach dynamicznego downscalingu z wykorzystaniem modelu RegCM: 1. Cel bada Celem podzadania jest okrelenie za pomoc dynamicznego regionalnego modelu klimatu RegCM przyszych warunkoacutew klimatycznych na obszarze kraju do roku 2030 dla wybranych scenariuszy emisyjnych, w szczegoacutelnoci temperatury, opadoacutew i promieniowania ultrafioletowego. Nie ulega wtpliwoci, e zgodno symulowanych parametroacutew meteorologicznych z rzeczywistoci bdzie najsilniej zaleaa od tego jak dokadnie bd j opisyway warunki brzegowe i pocztkowe czyli globalny model klimatu a w drugiej kolejnoci od downscalingu dynamicznego z uyciem regionalnego modelu klimatu czyli parametroacutew symulacji takich jak rozdzielczo przestrzenna, parametryzacje fizyczne itd. Pierwsz cz wykonano w poprzednim roku realizacji zadania. Do realizacji drugiej czci niezbdne jest wykonanie symulacji dla okresu referencyjnego w roacutenych konfiguracjach, nastpnie ich weryfikacja i wybranie na tej podstawie symulacji najmniej odbiegajcej od rzeczywistych obserwacji. Nastpnie moliwe jest wykonanie symulacji scenariuszowych w tej samej konfiguracji co symulacja referencyjna. Zestaw takich symulacji pozwala na okrelenie zmian parametroacutew atmosfery w okresie scenariuszowym w stosunku do okresu referencyjnego. 2. Zakres wykonywanych prac instalacja na superkomputerze Aura modelu RegCM, dodatkowego oprogramowania niezbdnego do dziaania modelu, przetwarzania danych wejciowych i wyjciowych, postprocessingu i wizualizacji wynikoacutew przystosowanie i testowanie skryptoacutew do preprocessingu, uruchamiania modelu RegCM oraz postprocessingu na superkomputerze Aura instalacja serwera GDS i FTP na klastrze w celu udostpniania wynikoacutew symulacji RegCM w sieci lokalnej IMGW dla innych wykonawcoacutew projektu KLIMAT w formacie tekstowym (serwer GDS) i NETCDF (serwer FTP), postprocessing wynikoacutew wybranej symulacji i przetestowanie systemoacutew serwerowych instalacja nowego systemu dla obsugi lokalnej strony internetowej podzadania dotyczcego RegCM konfiguracja testowych symulacji referencyjnych dla okresu. preprocessing, przygotowanie danych ICBC, uruchomienie i kontrola przebiegu 83 przygotowanie i testowanie skryptu do automatycznej kontroli przebiegu symulacji na superkomputerze Aura postprocessing miesiczny i dobowy wynikoacutew symulacji RegCM przygotowanie danych obserwacyjnych do weryfikacji przygotowanie danych wejciowych z wynikoacutew symulacji modelem RegCM do oblicze modelem transferu promieniowania sonecznego wyznaczenie promieniowania cakowitego dla stacji aktynometrycznych IMGW wykonanie oblicze promieniowania cakowitego, przy zaoeniu bezchmurnego nieba, dla stacji aktynometrycznych analiza poroacutewnawcza danych obserwacyjnych z polskich stacji synoptycznych i symulacji RegCM dla temperatury minimalnej, maksymalnej, redniej dobowej i opadu poroacutewnanie promieniowania cakowitego z modelu RegCM z pomiarami oraz modelowanym promieniowaniem za pomoc modelu transferu promieniowania dla stacji aktynometrycznych IMGW wyboacuter symulacji referencyjnej z symulacji testowych konfiguracja symulacji scenariuszowych A1B, A2 i B1 dla okresu. preprocessing, przygotowanie danych ICBC, uruchomienie i kontrola przebiegu postprocessing wynikoacutew symulacji referencyjnej i scenariusza A1B, A2 i B1 opracowanie metodyki przygotowywania scenariuszy w oparciu o dane obserwacyjne i modelowe z symulacji referencyjnej dla redniej, minimalnej i maksymalnej temperatury powietrza, promieniowania, wilgotnoci, pokrywy nienej i miesicznych sum opadu oraz przygotowanie scenariusza A1B dla powyszych parametroacutew i 54 stacji na lata przygotowywanie danych do parametryzacji modelu transferu promieniowania sonecznego: rednie miesiczne gbokoci optycznej aerozoli dla 308nm (UV) na siatce RegCM, dane okrelajce typ powierzchni (maska, landuse) oraz wysoko terenu nad poziom morza na siatce RegCM, ozon cakowity na siatce RegCM analiza zmian wybranych wskanikoacutew klimatycznych obroacutebka, umieszczenie i opisanie plikoacutew graficznych ilustrujcych zmiany wybranych parametroacutew klimatycznych dla scenariuszy na lokalnej stronie WWW przygotowanie scenariuszy zmian redniej, minimalnej i maksymalnej temperatury powietrza, promieniowania, wilgotnoci, pokrywy nienej i opadu na lata dla SGH i IUNG 84 przygotowanie scenariuszy warunkoacutew niegowych (pokrywy, opadu deszczu i liczby dni z temperatur redni poniej -4 C) na lata dla dla UJ wykonanie oblicze modelem transferu promieniowania sonecznego do przygotowania tzw. tablic podrcznych (LUT) majcych na celu przyspieszenie oblicze promieniowania UV dla okresu referencyjnego i okresu obejmujcego scenariusze obliczenie za pomoc modelu transferu uvspec z pakietu libradtran wartoci promieniowania UV-B, UV-A, promieniowania UV z funkcjami skutecznoci erytemalnego, witaminy-d, DNA, Plant, Plant2003, Eye, SCUP oraz promieniowania dla piciu wybranych dugoci fal: 300, 305, 320, 340, 380 nm przygotowanie posteru pt. Zmiany czstoci zjawisk ekstremalnych w wietle scenariuszy zmian klimatu w latach na podstawie symulacji regionalnym dynamicznym modelem klimatu i udzia w Sympozjum Globalne zmiany klimatu i ich implikacje dla rzeby Polski przygotowanie prezentacji dot. podzadania RegCM na seminarium IGF pt. Scenariusze zmian klimatu Polski w latach z wykorzystaniem dynamicznego regionalnego modelu klimatu RegCM3 oraz prelekcja przygotowanie koncepcji artykuu nt. projekcji temperatury i ekstremoacutew termicznych przygotowywanie artykuu przygotowywanie oprogramowania do oblicze promieniowania UV dla okresu referencyjnego oraz okresu obejmujcego scenariusze korzystajcego z danych z RegCM, tablic rednich miesicznych aerozolowej gbokoci optycznej, rednich ozonu cakowitego dla kadego miesica oraz tablic opisujcych albedo i wysoko nad poziom morza wyznaczenie dla kadego wza siatki przebiegu dziennego promieniowania UV dla bezchmurnego nieba poprzez wyszukiwanie wielkoci promieniowania UV w przygotowanych wczeniej tabelach podrcznych (LUT) obliczenie z przebiegoacutew dziennych promieniowania UV dawek dziennych promieniowania UV obliczenie dawek dziennych promieniowania UV korzystajc z algorytmu rekonstrukcji promieniowania UV oraz danych o promieniowaniu cakowitym z RegCM wykonywanie oblicze zrekonstruowanego promieniowania UV dla okresu referencyjnego oraz dla scenariuszy A1B, A2 i B1 z RegCM przy zaoonych trzech scenariuszach zmian ozonu cakowitego dla okresu w celu 85 otrzymania dla kadego dnia w wymienionych okresach w kadym wle siatki wartoci promieniowania UV-B, UV-A, promieniowania UV z funkcjami skutecznoci erytemalnej, witaminy-d, DNA, Plant, Plant2003, Eye, SCUP oraz promieniowania dla piciu dugoci fal: 300, 305, 320, 340, 380 nm przygotowanie danych z wynikoacutew symulacji dla lat dla wykonawcoacutew innych zada przygotowywanie sprawozda miesicznych, kwartalnego i rocznego 3. Opis metodyki bada Symulacje klimatyczne dla Polski przeprowadzono w oparciu o wyniki eksperymentu EH5- T63L31OM-GR1.5L40 wykonanego w ramach oblicze dla potrzeb czwartego raportu IPCC AR4 w Instytucie Maxa-Plancka w Hamburgu. Symulacj referencyjn (RF) dla okresu jest eksperyment 20C3M, natomiast projekcje dla okresoacutew wykonano dla scenariuszy SRES A2, A1B i B1. W celu weryfikacji wynikoacutew modelu RegCM rozpoczto od przeprowadzenia symulacji dla wybranych lat cechujcych si ekstremalnymi warunkami dla obszaru Polski (na podstawie klimatologii wg prof. H. Lorenc): 1974 (bardzo wilgotny), 1976 (skrajnie suchy), 1987 (bardzo chodny), 1989 (bardzo ciepy). Nastpnie wykonano symulacje testowe dla caego okresu referencyjnego rozpoczynajc od roku 1970 jako okresu niezbdnego do rozruchu modelu. Symulacje przeprowadzono z roacutenymi rozdzielczociami przestrzennymi, domenami i dla 2 parametryzacji konwekcji ( ak Anthes-Kuo, gas Grell z domkniciem Arakawy Schuberta). Parametry wykonanych symulacji zawiera tab Nastpnie przeprowadzono postprocessing wynikoacutew symulacji i weryfikacj wybranych elementoacutew meteorologicznych poprzez poroacutewnanie z obserwacjami synoptycznymi i reanalizami, celem wyboru konfiguracji symulacji najbliszej danym rzeczywistym. W kolejnym etapie wykonano symulacje dla okresu dla trzech scenariuszy emisyjnych: A2, A1B i B1 oraz analiz zmian wybranych elementoacutew meteorologicznych w stosunku do okresu referencyjnego. Wykonano roacutewnie korekt danych scenariuszowych ze wzgldu na roacutenic midzy symulacj referencyjn a obserwacjami uzyskujc bezwzgldne wartoci wybranych elementoacutew meteorologicznych w okresie scenariuszowym. 86 nazwa symulacji/okres symulacji Tab Parametry wykonanych symulacji. liczba wzoacutew N-S liczba wzoacutew W-E rozdzielczo przestrzenna (km) liczba podwzoacutew 001runtest ak 002runtest ak 003runtest gas 004runtest gas 005runtest ak 006runtest ak 007runtest ak 008runtest ak 009runtest ak 010runtest ak 011runtest gas 012runtest ak 013runtest gas 014runtest ak 015runtest gas 016runtest ak 017runtest gas 018runtest ak 019runtest gas 020runtest gas 021runtest gas 022runtest gas 023runtest gas 024runtest ak 025runtest gas 026runtest ak 027runtest ak 028runtest gas 029runtest gas 030runtest ak 031runtest ak 032runtest gas 033runtest gas 034runtest gas typ konwekcji Promieniowanie ultrafioletowe Stosujc model rekonstrukcji promieniowania UV opisywany w raporcie z 2009 roku przystosowany do oblicze na dawkach dobowych promieniowania wykonano obliczenia promieniowania UV w okresie referencyjnym oraz okresie obejmujcym scenariusze z RegCM. Obliczenia wykonano dla kadego dnia i kadego wza zaoonej do analizy domeny. 87 Do przeprowadzenia oblicze modelem transferu promieniowania sonecznego wykorzystano rednie miesiczne gbokoci optycznej aerozoli opracowane dla potrzeb Akcji COST726 przez Natali Chubarov z Pastwowego Uniwersytetu Moskiewskiego. Gboko optyczna aerozoli zostaa dostosowana do siatki RegCM. Zaoono e w danym miesicu, w danym wle siatki aerozole bd opisywane przez tak sam gboko optyczn dla kadego roku. Kolejn istotn wielkoci podczas oblicze modelem transferu w zakresie UV jest ozon cakowity. Do oblicze wykorzystano dane o ozonie z ACampC/SPARC Ozone Database (cmip-pcmdi. llnl. gov/cmip5/forcing. htmlozoneforcing) pokrywajce cay glob od 1850 do 2100 roku. W wyniku oblicze uzyskano dawki dobowe promieniowania UV o okresach referencyjnym i scenariuszy. Jednak, do dalszych analiz bd uywane jedynie dawki miesiczne, kwartalne lub roczne, gdy nie ma sensu oczekiwa e da si przewidzie jakie bdzie promieniowanie UV w dowolnym dniu w przyszoci. 4. Charakterystyka osignitych wynikoacutew Weryfikacja modelu RegCM Przeprowadzono ocen wynikoacutew symulacji modelem RegCM dla temperatury powietrza, temperatury maksymalnej i minimalnej na 2 m oraz opadu poprzez poroacutewnanie z danymi ze stacji synoptycznych Polski, reanalizami ERA40 i NCEP oraz danymi z bazy ECAampD. Opis metodyki i wyniki ewaluacji symulacji RegCM dla wybranych lat z okresu referencyjnego Celem pracy byo opracowanie rekomendacji dla zestawoacutew scenariuszy: I ( 8, 14, 18) II (10, 12, 16) III (11, 15, 19) IV (22, 13, 17) roacutenicych si parametrami i domenami. Kada troacutejka odpowiada trzem wybranym latom. Analizie poddano nastpujce parametry dla stacji synoptycznych warto bezwzgldna (interpolowane z symulacji-obserwowane): Srtn rednia temperatura minimalna srtx - rednia temperatura maksymalna srtx-n - rednia roacutenica midzy temperaturami maksymaln i minimaln tnn - najnisza temperatura minimalna tnx - najwysza temperatura minimalna txn - najnisza temperatura maksymalna txx-najwysza temperatura maksymalna tnpc50, tnpc75, tnpc90 odpowiednio percentyl 50, percentyl 75 i percentyl 90 dla temperatury minimalnej 88 txpc50, txpc75, txpc90 odpowiednio percentyl 50, percentyl 75 i percentyl 90 dla temperatury maksymalnej t2mpc50, t2mpc75, t2mpc90 odpowiednio percentyl 50, percentyl 75 i percentyl 90 dla temperatury dobowej na 2m tprec50, tprec75, tprec90 odpowiednio percentyl 50, percentyl 75 i percentyl 90 dla opadu mm/dzie tpreclt1, tprecgt10, tprecgt20, tprecgt30- liczba dni z opadem mniejszym ni 1 mm/dzie, wikszym odpowiednio od 10, 20, 30 mm/dzie. Dla temperatury liczba przypadkoacutew 480 12 miesicy 40 stacji. Dla opadu liczba przypadkoacutew 144012 miesicy 120 stacji. Tab Ranking scenariuszy dla wybranych lat. char I II III IV Wskazanie srtn II srtx I srtx-n II tnn I tnx II txn I txx III tnpc II tnpc II tnpc II txpc I txpc I txpc III t2mpc II t2mpc II t2mpc II tprec III tprec I tprec II tpreclt III tprecgt III tprecgt III tprecgt I Wartoci w kolumnach to liczba przypadkoacutew gdy dla danego zestawu scenariuszy warto bezwzgldna roacutenicy (obserwacja-interpolacja ze scenariusza) bya najmniejsza. Opis metodyki ewaluacji symulacji RegCM dla okresu referencyjnego Zliczone zostay, dla kadej ze 120 stacji synoptycznych roacutenego rzdu na terenie Polski, dni z opadem dobowym: mniejszym ni 1 mm wikszym ni 10 mm wikszym ni 20 mm wikszym ni 30 mm (powstay w ten sposoacuteb cztery indeksy opadowe). Wyznaczono dla kadego z czterech indeksoacutew opadowych, dla kadej stacji roacutenic bezwzgldn midzy indeksem obliczonym z danych obserwacyjnych a wyznaczonym z symulacji. Wskazano minimum bezwzgldnej roacutenicy, maksimum roacutenicy i roacutenic urednion po stacjach. 89 Dla kadej stacji zliczone zostay wystpienia w caym dwudziestoleciu zaroacutewno obserwowanym jak i symulowanym dni z: temperatur minimaln poniej 0 st. temperatur minimaln powyej 20 st. z temperatur maksymaln poniej 0 st. z temperatur maksymaln powyej 25 st. Zostay wyznaczone minimum bezwzgldnej roacutenicy midzy parametrami z obserwacji i symulacji, maksimum roacutenicy i roacutenica uredniona po stacjach. Dla kadego miesica, dla kadej stacji wybrano najnisze obserwowane i symulowane temperatury minimalne i maksymalne oraz najwysze wartoci temperatury minimalnej i maksymalnej. Dla kadego parametru temperaturowego wyznaczono minimum bezwzgldnej roacutenicy midzy obserwacj i symulacj, maksimum roacutenicy i roacutenic urednion po stacjach. Dla kadej stacji dla kadego miesica, dla TMIN, TMAX, T2M i TPREC wyznaczono w oparciu o wartoci dobowe z okresu obserwowane i symulowane percentyle 50-ty, 75-ty i 90-ty. Dla kadej stacji wyznaczono roacutenice bezwzgldne midzy percentylem obserwowanym i symulowanym. Wskazano najmniejsz i najwiksz roacutenic uredniono bd bezwzgldny po stacjach (dla temperatury jest 40 stacji dla opadu 120). Dla kadej z 40 stacji wyznaczono dla poszczegoacutelnych miesicy rednie z temperatur minimalnych, maksymalnych i roacutenic midzy temperatur maksymaln i minimaln, dla wartoci obserwowanych i symulowanych. Dla kadej stacji wyznaczono roacutenice bezwzgldne midzy wartociami obserwowanymi i symulowanymi. Wskazano najmniejsz, najwiksz i urednion warto kadego z parametroacutew w danym miesicu. W wyniku tej analizy otrzymano nastpujce rekomendacje: ocena parametr nr1 element nr1 najlepsza symulacja 025 ocena parametr nr2 element nr1 najlepsza symulacja 030 ocena parametr nr3 element nr1 najlepsza symulacja 025 ocena parametr nr4 element nr1 najlepsza symulacja 030 ocenabis parametr nr1 element nr1 najlepsza symulacja 031 ocenabis parametr nr2 element nr1 najlepsza symulacja 031 ocenabis parametr nr3 element nr1 najlepsza symulacja 031 ocenabis parametr nr4 element nr1 najlepsza symulacja 030 zakres parametr nr1 element nr1 najlepsza symulacja 031 zakres parametr nr2 element nr1 najlepsza symulacja 031 zakres parametr nr3 element nr1 najlepsza symulacja 033 opad parametr nr1 element nr1 najlepsza symulacja 025 opad parametr nr2 element nr1 najlepsza symulacja 028 opad parametr nr3 element nr1 najlepsza symulacja 024 opad parametr nr4 element nr1 najlepsza symulacja 034 percentyle parametr nr1 element nr1 najlepsza symulacja 024 percentyle parametr nr1 element nr2 najlepsza symulacja 031 percentyle parametr nr1 element nr3 najlepsza symulacja 031 percentyle parametr nr1 element nr4 najlepsza symulacja 032 oraz 90 percentyle parametr nr2 element nr1 najlepsza symulacja 030 percentyle parametr nr2 element nr2 najlepsza symulacja 030 percentyle parametr nr2 element nr3 najlepsza symulacja 024 percentyle parametr nr2 element nr4 najlepsza symulacja 030 percentyle parametr nr3 element nr1 najlepsza symulacja 030 percentyle parametr nr3 element nr2 najlepsza symulacja 030 percentyle parametr nr3 element nr3 najlepsza symulacja 024 percentyle parametr nr3 element nr4 najlepsza symulacja 030 Elementy w percentylach 1-T2M 2-T2M00 3-T2M12 4-TPREC Ocena parametry: SRNN SRNX SRXN SRXX ocenabis parametry: SRN0 SRN20 SRX0 SRX25 zakres parametry: SRTN SRTX SRTX-TN opad parametry: SRO1 SRO10 SRO20 SRO30 percentyle parametry: pctl50 pctl75 pctl90 Powysze analizy w zasadzie wskazuj jako najlepszy zestaw II, czyli symulacje z rozdzielczoci 10 km i parametryzacj konwekcji ak, chocia dla reprezentacji samego opadu najlepsze wydaj si symulacje z rozdzielczoci 20 km i parametryzacj gas. Poroacutewnywano roacutewnie pola obliczonych wartoci perecyntyli Q 1 (25), Q 2 (50), Q 3 (75) dla wynikoacutew symulacji RegCM: A. rozdzielczo pozioma 10 km parametryzacja ak B. rozdzielczo pozioma 10 km parametryzacja gas C. rozdzielczo pozioma 25 km parametryzacja ak D. rozdzielczo pozioma 25 km parametryzacja gas i danych z reanaliz ERA40 i NCEP. W przypadku opadu lepszy wydaje si wyboacuter parametryzacji konwekcji gas (rys ). Dla temperatury nie ma istotnych roacutenic midzy symulacjami. 91 Rys Diagram Taylora dla poacutel mediany Q 2 (50) dla opadu i temperatury. Ze wzgldu na niejasno w wyborze konkretnej konfiguracji modelu niezbdne bya kontynuacja weryfikacji inn metod. Obliczono wartoci rednie roacutenic dla obszaru Polski, ich odchylania standardowe oraz mediany. Wartoci te przedstawia tab Tab Wartoci rednie, odchylenia standardowe i mediany roacutenic midzy rednimi polami opadu i temperatury dla symulacji testowych i danych ECAD dla okresu (wytuszczono 5 najlepszych wartoci dla kadego parametru). symulacja warto rednia odchylenie standardowe mediana opad temp. opad temp. opad temp. 024runtest ,34 0,20 0,18 0,29 1,36 0,20 025runtest ,999 0,15 0,18 0,29 0,999 0,16 026runtest ,18 0,29 0,22 0,34 1,23 0,28 027runtest ,38 0,14 0,17 0,27 1,39 0,14 028runtest ,92 0,22 0,22 0,34 0,91 0,21 029runtest ,02 0,10 0,16 0,27 1,01 0,10 030runtest ,26 0,398 0,28 0,23 1,27 0,41 031runtest ,35 0,04 0,41 0,19 2,27 0,07 032runtest ,88 0,34 0,28 0,23 0,91 0,36 033runtest ,14 0,095 0,25 0,18 1,15 0,11 034runtest ,08-0,05 0,14 0,21 1,09-0,04 Oparto si na nastpujcych kryteriach: - warto roacutenicy jak najmniejsza) - warto mediany jak najblisza wartoci redniej, co gwarantuje rozkad normalny roacutenic - jak najnisze odchylenie standardowe, co gwarantuje jak najmniejszy rozrzut wartoci Wykonano 11 testowych symulacji dla okresu referencyjnego. Odrzucajc wicej ni 50, czyli 6 symulacji z najwikszymi roacutenicami dla opadu i temperatury pozostaj nam dwie, ktoacutere maj spenione pierwszy warunek jednoczenie dla temperatury i opadu symulacje 029 i 034. Dokonujc analogicznej procedury dla odchylenia standardowego dokonujemy 92 ostatecznego wyboru symulacji 034. Symulacje 029 i 034 maj roacutewnie wartoci mediany bliskie wartociom rednim (warunek trzeci) jednak na korzy symulacji 034 przemawia nisza warto odchylenia standardowego dla temperatury. Pola rednich wartoci roacutenic midzy wynikami wybranych symulacji a danymi ECAampD przedstawia Rys Na rys Rys Pola rednich wartoci roacutenic midzy wynikami symulacji a danymi ECAD dla opadu (prawy panel) i temperatury (lewy panel) dla okresu dla symulacji 028 (lewa goacuterna), 030 (prawa goacuterna), 031 (lewa dolna) i 034 (prawa dolna). Rys Domena symulacji 034 wybranej jako symulacja referencyjna. 93 Zmiany wybranych elementoacutew meteorologicznych w okresie w stosunku do okresu referencyjnego Dla symulacji referencyjnej (lata ) oraz symulacji scenaruiszowych A2, A1B oraz B1 (lata ) zostay policzone rednie roczne 20-sto-letnie, sezonowe rednie 20- sto-letnie oraz miesiczne rednie 20-sto-letnie dla redniej dobowej temperatury na 2 metrach, dobowej temperatury maksymalnej na 2 metrach oraz dobowej temperatury minimalnej na 2 metrach. Policzone zostay roacutewnie roacutenice w/w wielkoci scenariuszowych w stosunku do symulacji referencyjnej. Zostay policzone take wybrane wskaniki klimatyczne dla caego badanego okresu oraz dla poszczegoacutelnych sezonoacutew. Roacutewnie w przypadku wskanikoacutew klimatycznych policzone zostay roacutenice ich wartoci z symulacji scenariuszowych a symulacj referencyjn. Dla caego badanego okresu dla kadego wza policzono liczb dni dla ktoacuterej temperatura maksymalna (T max ) przekraczaa 25 o C (summer days, sd) oraz maksymaln liczb dni kiedy T max gt25 o C (consequence summer days, csd) liczb dni dla ktoacuterej temperatura minimalna (T min bya poniej 0 o C (frost days, fd) oraz maksymaln liczb dni kiedy T min lt0 o C Rys rednioroczna roacutenica temperatury redniej na 2 m pomidzy symulacjami scenariuszowymi (od goacutery scenariusz A2, A1B i B1) a symulacj referencyjn (panele lewe dla caej domeny, panele prawe dla obszatu Polski 94 (consequence frost days, cfd) liczb dni dla ktoacuterej T max bya poniej 0 o C (ice days, id) oraz maksymaln liczb dni kiedy T max lt0 o C (consequence ice days, cid) liczb dni dla ktoacuterej T min przekraczaa 20 oc (tropical nights, tn) maksymaln amplitud temperatury czyli roacutenic pomidzy T max i T min (dt). Dla sezonu zimowego policzono fd, id i dt, dla letniego sd, tn i dt a dla wiosennego i jesiennego sd, fd, id i Td. Scenariusz A2 okaza si najzimniejszy (rys ), prognozujcy spadek wartoci temperatury redniej (T sr ) w Polsce centralnej i poudniowej, spadek wartoci T max na wikszoci obszaru Polski oraz spadek T min w Polsce poudniowo-zachodniej. Najceplejszym okaza si scenariusz B1, prognozujcy na obszarze Polski wzrost T sr o 0,3 0,4 o C, T max o 0,2 0,3 o C a wzrost T min dochodzcy do 0,5 0,6 o C na wschodzie Polski. Scenariusz A1B pokazuje roacutewnomierny wzrost wartoci zaroacutewno T sr, T max jak i T min o ok. 0,2 o C. Kady ze scenariuszy prognozuje wikszy wzrost T min ni T max. Dla wiosny wszystkie scenariusze prognozuj spadek wartoci T sr i T max, a w przypadku T min jedynie scenariusz B1 prognozuje niewielki wzrost o 0,2-0,4 o C. Najsilniejsze spadki pokazuje scenariusz A2, ktoacutery prognozuje spadek T sr o okoo 1 o C dla wikszoci obszaru Polski, spadek T max o wicej ni 1 o C - najwikszy dla Polski poudniowo-zachodniej, oraz najsabszy, bo o okoo 0,5 o C, spadek T min. Prognoza na podstawie scenariusza A1B roacutewnie pokazuje najsilniejszy spadek T max (o okoo 0,6-0,8 o C), troch mniejszy spadek T sr (o okoo 0,4-0,6 o C), i najmniejszy spadek T min (0,2-0,4 o C). Najmniejsze zmiany temperatur pokazuje prognoza na podstawie scenariusza B1, natomiast i w tym przypadku najsilniejsze spadki dotycz T max (na wikszoci obszaru Polski o 0,2-0,4 o C), niewielkie spadki T sr (do 0,2 o C w Polsce), oraz niewielki ( do 0,4 o C) wzrost T min, najsilniejszy dla Polski pn. - wsch 95 Rys rednioroczna roacutenica temperatury redniej na 2 m dla poszczegoacutelnych sezonoacutew, pomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Prognozy okresu letniego na podstawie wszystkich scenariuszy pokazuj wzrost temperatur, najsilniejszy T min, najmniejszy T max. Najwiksze zmiany s w prognozie na podstawie scenariusza A2 (wzrost T min prawie o 1 o C dla caej Polski z wyjtkiem Wielkopolski, wzrost T sr o 0,4-0,6 o C dla Polski zachodniej oraz o 0,6-0,8 o C dla Polski wschodniej, oraz wzrost T max o 0,4-0,6 o C na wikszoci obszaru Polski za wyjtkiem Polski poacutenocno - wschodniej, gdzie wzrost ten oscyluje w granicach 0,6-0,8 o C). Prognoza na podstawie scenariusza A1B pokazuje wzrost T sr, T max i T min o okoo 0,4-0,6 o C na obszarze caego kraju. Prognoza na podstawie scenariusza B1 pokazuje troch wikszy wzrost T min ni prognoza na postawie scenariusza A1B, szczegoacutelnie dla Polski poacutenocnej, gdzie obserwowany jest wzrost temperatury nawet o 0,8 o C, natomiast wzrost T sr i T min dla tej prognozy jest najmniejszy ze wszystkich prognoz. Prognozy jesieni roacutewnie pokazuj wzrost wszystkich temperatur, lecz mniejszy ni dla lata. Najwiksze wzrosty obserwowane s dla scenariusza A1B (o 0,2-06 o C), troch mniejsze dla scenariusza B1, natomiast dla scenariusza A2 wzrost oscyluje w przedziale 0-0,2 o C. Najbardziej zroacutenicowane prognozy s dla okresu zimowego. Prognoza na podstawie scenariusza B1 pokazuje silne wzrosty kadej z temperatur o 0,6-1 o C, najwiksze dla T min. Prognoza na podstawie scenariusza A1B pokazuje wzrosty temperatur od 0 do 0,8 o C, najmniejsze zmiany dla Polski poudniowej, najwiksze dla Polski poacutenocnej. Natomiast 96 prognoza na podstawie scenariusza A2 pokazuje spadki temperatur nawet do 0,4 o C dla Polski pd. wsch. oraz wzrosty do 0,6 o C (a nawet o 0,8 o C dla Tmax) dla Polski pn. - zach. Dla prognoz na podstawie scenariuszy A2 i A1B obserwuje si niewielki wzrost sd na wikszoci obszaru Polski (2-3 dni w roku), natomiast dla prognozy na podstawie scenariusza B1 - spadek sd o 3-4 dni w roku (rys. kolumna I). Wzrost csd pokazuje waciwe jedynie prognoza na podstawie scenariusza A1B, wedug ktoacuterej dugo okresu z Tmaxgt25 o C wzrasta nawet o 11 dni dla Polski centralno - wschodniej. Pozostae prognozy pokazuj skroacutecenie dugoci tego okresu, dochodzcy do 4 dni dla Polski poudniowo - wschodniej dla scenariusza B1 (rys. kolumna II). Rys rednia 20-letnia roacutenica sd (kolumna I) i fd (kolumna III) oraz maksymalna 20-letnia roacutenica csd (kolumna II) i cfd (kolumna IV), popomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Najwikszy spadek fd obserwuje si dla prognozy na podstawie scenariusza B1 (10-11 dni w roku na obszarze caej Polski), troch mniejszy dla prognozy na podstawie scenariusza A1B ( 4-7 dni w roku), natomiast na podstawie scenariusza A2 dla Polski poacutenocnej - spadek o 1 do 4 dni w roku, natomiast dla Polski poudniowej - wzrost o 1 do 4 dni w roku (rys. kolumna III). Inaczej ksztatuje si rozkad cfd - dla prognozy na podstawie scenariusza A2 obserwuje si wzrost dugoci okresu z Tminlt0 o C C od 10 do 25 dni, a dla prognoz na podstawie scenariuszy A1B i B2 skroacutecenie dugoci okresu z Tminlt0 o C o 10 do 20 dni, a dla reszty kraju do nieregularnie rozoone wzrosty bd skracanie si tego okresu do 10 dni (rys. kolumna IV). Prognoza na podstawie scenariusza B1 pokazuje spadek id na obszarze caej Polski, nawet do 97 5 dni w roku na Pojezierzu, prognoza na podstawie scenariusza A2 - wzrost id - najwikszy dla Polski poudniowo - wschodniej dochodzcy do 5dni w roku. Natomiast prognoza na podstawie scenariusza A1B - spadek id o 1-2 dni w roku dla Polski poacutenocno - wschodniej oraz wzrost do 4-5 dni dla Polski poudniowo - zachodniej (rys. kolumna I). Analogicznie wyglda rozkad cid - prognoza dugoci cigego okresu z Tmaxlt0 o C najbardziej skraca si na podstawie scenariusza B1 (nawet o 12 dni), a najbardziej wydua na podstawie scenariusza A2, take o 12 dni (rys. kolumna II). Rys rednia 20-letnia roacutenica id (kolumna I) i tn (kolumna III) oraz maksymalna 20-letnia roacutenica isd (kolumna II) oraz amplituda temperatur (kolumna IV), popomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Zmiana wskanika tn dla prognozy na podstawie scenariusza A1B jest dodatnia, natomiast dla pozostaych - ujemna. Jest ona jednak bardzo niewielka, oscylujca w granicy -0,3 do 0,3 dnia na rok (rys. kolumna III). Roacutewnie rozkad spadkoacutew i wzrostoacutew maksymalnej amplitudy temperatur dla badanego okresu dla prognoz na podstawie wszystkich scenariuszy jest do nieregularny na obszarze Polski, dla scenariusza A1 dominuje zmniejszenie si amplitudy (do 8 o C), dla A1B - wzrost dochodzcy do 8 o C, i dla B1 take wzrost, ale mniejszy, do 6 o C (rys. kolumna IV). Analizujc zmiany wskanikoacutew klimatu w podziale na poszczegoacutelne sezony, obserwujemy spadek sd dla jesieni (rys. kolumna IV). dla prognoz na podstawie wszystkich scenariuszy, oraz do duy spadek sd dla lata dla prognozy na podstawie 98 scenariusza B1 ( o 2-3 dni w roku). Prognozy na podstawie scenariuszy A2 i A1B pokazuj niewielki wzrost sd dla lata (o 1-2 dni w roku) (rys. kolumna I). Wszystkie prognozy pokazuj bardzo niewielki wzrost sd dla wiosny (rys. kolumna III). Analiza tn dla lata jest identyczna z t dotyczc caego roku, co oczywicie wynika z pooenia geograficznego Polski, nie zdarzaj si raczej dni z Tmingt20 o C wiosn ani jesieni (rys. kolumna II). Rys rednia 20-letnia roacutenica sd dla lata (kolumna I), dla wiosny (kolumna III) i jesieni (kolumna IV) oraz tn dla lata (kolumna II), popomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Dla zimy wszystkie prognozy pokazuj spadek fd, nawet do 7-8 dni na rok (rys. kolumna I). Spadek fd obserwujemy take dla jesieni dla prognoz na podstawie scenariuszy A1B i B1, a dla scenariusza A2 - niewielki wzrost ( do 2 dni na rok) (rys. kol. IV). Dla wiosny niewielki spadek fd obserwujemy dla prognozy na podstawie scenariusza B1, natomiast dla pozostaych scenariuszy prognozowany jest wzrost fd (nawet do 5 dni w roku dla A2) (rys. kol. III). Rozkad id dla zimy jest bardzo zbliony do rozkadu id dla caego roku. Spadek liczby dni z Tmaxlt0 o C obserwujemy dla caej Polski dla scenariusza B1, oraz dla Polski poacutenocnej na podstawie scenariuszy A2 i A1B (rys. kol. II). 99 Rys rednia 20-letnia roacutenica fd dla zimy (kolumna I), dla wiosny (kolumna III) i jesieni (kolumna IV) oraz id dla zimy (kolumna II), popomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Dla wiosny wszystkie prognozy pokazuj wzrost id (rys. kolumna I), natomiast dla jesieni spadek lub niewielki wzrost (o 1 dzie w roku) (rys. kolumna II). Rys rednia 20-letnia roacutenica id dla wiosny (kolumna I) i dla jesieni (kolumna II), pomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Analiza maksymalnej amplitudy temperatury pokazaa jej zmniejszenie latem - dla wszystkich scenariuszy - nawet o 6 o C (rys. kolumna II), jesieni - roacutewnie dla wszystkich scenariuszy - nawet 10 o C (rys. kolumna IV), wiosn zaroacutewno zmniejszenie (goacutewnie dla Polski wschodniej) jak i zwikszenie (Wielkopolska) (rys , 100 kolumna III), zim - goacutewnie wzrost amplitudy nawet o 10 o C (rys. kolumna I). Rys Maksymalna 20-letnia roacutenica amplitudy temperatur dla zimy (kolumna I), lata (kolumna II), wiosny (kolumna III) i jesieni (kolumna IV), popomidzy symulacjami scenariuszowymi a symulacj referencyjn Liczba wystpie i maksymalna dugo okresoacutew bezopadowych. Opis dni bezopadowych wykonany zosta za pomoc wskanika ECACDD ( Consecutive dray days index per time period). Obliczenia byy przeprowadzane w obszarze otaczajcym Polsk w kadym punkcie siatki. Pole iloci okresoacutew bezopadowych najbardziej roacuteni si dla scenariusza B1, dla ktoacuterego zaobserwowano najwiksze odchylenie standardowe w analizowanym obszarze. W poniszym rysunku maksymalna warto dla funkcji gstoci w okresie referencyjnym jest nisza ale wystpuje powyej 30 dni. Dla scenariuszy maksimum wystpuje dla wartoci o klas niszych ale za to jest znacznie wysze, co oznacza e w scenariuszach wystpuje duo wicej ale nieznacznie kroacutetszych okresoacutew bezdeszczowych. Histogramy dla tego pola (rys ) pokazuj, ze w okresie referencyjnym najwiksz czstotliwo wykazuj opady do 20 mm. Dla scenariuszy A1B i B1 najwiksz czstotliwo przypisana jest do nastpnego przedziau ( do 30 mm ). W przypadku scenariusz A2 najczstszy jest ten sam przedzia co dla okresu referencyjnego jednak jego liczno jest nisza oraz bardzo zbliona do licznoci nastpnego przedziau ( do 30 mm ). Sugeruje to czstsze wystpowanie wikszy opadoacutew w okresie scenariuszowym. 101 Rys Histogramy maksymalnej dugoci okresoacutew bezopadowych (lewy panel) oraz wielkoci maksymalnego opadu dobowego (prawy panel) w scenariuszach A1B, A2, B1 dla lat i w okresie referencyjnym Nastpnie analizie zosta poddany parametr okrelajcy liczb wystpie opadoacutew trwajcych co najmniej pi dni i suma opadoacutew co najmniej 50 mm. Na rys przedstawiono rozkad przestrzenny tego parametru. Dla scenariusza A2 daje si zauway wzrost obszaru gdzie liczba takich sytuacji nie przekracza 50 ( w centralnym obszarze Polski zachodniej). Co jest potwierdzone obszarem w kolorze niebieskim na rys przedstawiajcym zmiany w stosunku do okresu referencyjnego. Natomiast w scenariuszach A1B i B2 rozszerzy si obszar na kracach poudniowo wschodnich gdzie liczba wystpie rozpatrywanych sytuacji przekracza 200. Dla tych scenariuszy na rys przewaaj kolory ciepe (od seledynowego do czerwieni) oznaczajce dodatni kierunek zmian. Dla scenariusza A2 na rys przewaaj kolory niebieski i morski odpowiadajce przeciwnemu kierunkowi zmiana. 102 Rys Liczb wystpie opadoacutew trwajcych co najmniej pi dni i suma opadoacutew co najmniej 50 mm dla symulacji referencyjnej i trzech scenariuszy (lewy panel) oraz zmiany scenariuszowe w stosunku do okresu referencyjnego (prawy panel). Analiza zmian wybranych parametroacutew meteorologicznych dla poszczegoacutelnych wojewoacutedztw Dokonano regionalizacji zmian wybranych parametroacutew meteorologicznych poprzez ich wyliczenie dla obszaroacutew 16 wojewoacutedztw. Rys przedstawia wzgldn zmian wielkoci opadu w stosunku do okresu referencyjnego dla poszczegoacutelnych wojewoacutedztw i scenariuszy B1, A1B i A2. Rys Wzgldne zmiany wielkoci opadu w stosunku do okresu referencyjnego dla poszczegoacutelnych wojewoacutedztw i scenariuszy B1, A1B i A2. 103 Dla przewaajcej wikszoci wojewoacutedztw i wszystkich scenariuszy zmiany te s dodatnie. Najwiksze dla wojewoacutedztwa maopolskiego, najmniejsze dla kujawsko-pomorskiego. Bdzie to skutkowao zaroacutewno wzrostem czstotliwoci opadoacutew ekstremalnych, szczegoacutelnie w Polsce pd.-wsch. jak i spadkiem liczby dni bezdeszczowych na wikszoci obszaru kraju (rys ). Rys Jak wyej, ale wzgldna zmiana liczby dni z opadem powyej 20mm (goacuterny rysunek) i wzgldna zmiana liczby dni bezdeszczowych (dolny rysunek) 104 Korekta scenariuszy wybranych elementoacutew meteorologicznych Metodologia: Modele nie opisuj rzeczywistoci w idealny sposoacuteb. Wartoci obserwowane roacuteni si zawsze od symulowanych. Zatem konieczne jest wprowadzenie odpowiednich poprawek. Zwykle korekcji podlegaj dane urednione po czasie - rednie miesiczne lub sezonowe. Procedura polega na poroacutewnaniu danych wzowych, ktoacutere reprezentuj rednie powierzchniowe (dla powierzchni odpowiadajcej polu wza) z danymi obserwowanymi na stacjach, ktoacutere reprezentuj warunki klimatyczne w punkcie. Z tego powodu nie naley poroacutewnywa bezporednio danych symulowanych z wartociami obserwacyjnymi z najbliszego posterunku obserwacyjnego. Korelacja przestrzenna midzy danymi symulowanymi jest znacznie silniejsza ni danych obserwowanych, szczegoacutelnie w przypadku opadoacutew. Jednoczenie dane obserwacyjne s znacznie mniej regularnie rozoone ni wzowe, zwykle te ich gsto jest mniejsza (Deacutequeacute, 2007). To wszystko powoduje, e klimat symulowany jest bardziej wygadzony ni rzeczywisty, niskie ekstrema s przeszacowane (zawyone) a wysokie niedoszacowane (zanione). By poroacutewna rednie klimatyczne obserwowane z symulowanymi zastosowano metod proponowan przez Deacutequeacute (2007). Wartoci obserwowane i symulowane s w niej urednione w koach o ustalonym promieniu w okolicy badanego punktu. W zalenoci od gstoci stacji obserwacyjnych zastosowano promienie wynoszce 50 lub 75 km. Te rednie stanowi podstaw do wyznaczenia roacutenicy midzy wartoci redni obserwowan, a wartoci redni symulowan. W okresie referencyjnym liczona jest rednia z modelu i rednia z obserwacji w kole o zadanym promieniu wokoacute punktu, dla ktoacuterego ma by opracowana prognoza. Zakada si, e w okresie, na ktoacutery przygotowywana jest prognoza roacutenica midzy redni z modelu a wartoci prognozowan bdzie taka sama. Metod staoci roacutenic zastosowano dla takich elementoacutew meteorologicznych jak rednia, maksymalna i minimalna temperatura, cinienie atmosferyczne, prdko wiatru. W przypadku wielkoci takich jak suma opadu atmosferycznego, czy pokrywa niena przyjto, e stay powinien by stosunek wielkoci symulowanej i obserwowanej (Widmann i in. 2003). Roacutenice rednich i stosunki wyznaczono osobno dla kadego punktu, dla ktoacuterego przygotowywano prognoz i kadego sezonu. Dla oceny ekstremalnych zdarze pogodowych konieczne jest prognozowanie nie tylko wartoci rednich, ale caych rozkadoacutew. Jak wyej wspomniano modele wygadzaj wszelkie ekstrema, co przejawia si wyranym przeszacowaniem minimoacutew (wartoci minimalne z 105 symulacji s wysze od obserwowanych) i niedoszacowaniem maksimoacutew (wartoci maksymalne z symulacji s nisze od obserwowanych). Deacutequeacute (2007) oraz Boeacute i in. (2007) proponuj zastosowanie metody kwantylowej. Polega ona na poroacutewnaniu skumulowanych funkcji rozkadu (dystrybuant) wartoci obserwowanych i symulowanych w okresie referencyjnym. A nastpnie w okresie, dla ktoacuterego opracowywana jest prognoza kadej wartoci symulowanej przyporzdkowywane jest prawdopodobiestwo wystpienia wartoci nie wikszej i odczytywana warto prognozowana z wykresu dystrybuanty. Metod prezentuje rys (Boeacute i in. 2007) Rys Zasada korekcji wykorzystujca metod poroacutewnania kwantyli. CDF jest empiryczn skumulowan funkcj rozkadu (dystrybuant). Indeksy f, c, o oznaczaj odpowiednio wartoci dla scenariusza klimatycznego, symulacji kontrolnej (w okresie referencyjnym) i obserwowanej. Wartoci x f (d) zmiennej x w scenariuszu dla dnia d odpowiada sezonowa dystrybuanta P c (x f (d)), gdzie P(x) Pr jest poszukiwan empiryczn dystrybuant symulacji kontrolnej. Warto x, taka e P o (x)p c (x f (d)) odczytujemy z dystrybuanty wartoci obserwowanych. I jest to skorygowana warto prognozowana. Wartoci dystrybuanty dla wartoci obserwowanych i symulowanych wyznaczono dla zbioru wartoci danego elementu meteorologicznego ze wszystkich punktoacutew w obrbie poprzednio opisanych koacute, a nie ich wartoci rednich, poniewa wykorzystanie rednich spowodowaoby wygadzenie ekstremoacutew (Deacutequeacute, 2007). Z praktycznego punktu widzenia wyznaczono 99 percentyli dla obu rozkadoacutew (wartoci obserwowanych i symulowanych) dla kadej zmiennej, pory roku i punktu, dla ktoacuterego przygotowywano prognoz. Dla kadej wartoci symulowanej w okresie, na ktoacutery przygotowywano prognoz wartoci percentyli interpolowano midzy dwoma ssiednimi. Natomiast w przypadku wartoci skrajnych (mniejszych od pierwszego percentyla i wikszych od dziewidziesitego dziewitego) przyjto wartoci poprawki stae, takie jak dla pierwszego lub dziewidziesitego dziewitego percentyla odpowiednio. 106 Przeprowadzono prognoz warunkoacutew klimatycznych, ktoacutera obejmowaa liczb dni z temperatur poniej -4 C, redni miesiczn sum opadu deszczu i redni miesiczn pokryw nien w okresie od grudnia do kwietnia. Scenariusze wykonano dla trzech scenariuszy emisji A1B, B1 i A2. Dla kadego z siedmiu orodkoacutew narciarskich wybrano wszystkie dostpne stacje meteorologiczne z danymi w okresie referencyjnym lece w odlegoci nie wikszej ni 50 km i na wysokoci nie roacutenicej si bardziej ni o 200 m. Tab przedstawia zestawienie analizowanych orodkoacutew i posterunkoacutew meteorologicznych, z ktoacuterych dane wykorzystano do opracowania prognozy. Tab Wykaz posterunkoacutew meteorologicznych, z ktoacuterych dane wykorzystano do opracowania prognozy dla poszczegoacutelnych orodkoacutew narciarskich. orodek narciarski Czantoria Kamianna Kasprowy Wierch Kiczera Siepraw nienica Spytkowice stacje meteorologiczne Bielsko-Biaa, Bieru, Midzybrodzie, Katowice, Pszczyna Barwinek, Krocienko, Limanowa, cko, Muszyna, Nowy Scz, Piwniczna Witoacutew, Zakopane Baligroacuted, Barwinek, Iwonicz, Komacza, Lesko Limanowa, cko, Makoacutew Jabonka, Krocienko, Limanowa Jabonka, Limanowa, Zawoja Wartoci temperatury przeliczano do wysokoci analizowanego punktu zgodnie z zasad, e rednia miesiczna temperatura obnia si o 0,6 C na kade 100 m wzniesienia. Niestety brak byo podobnych zalenoci dla opadu i pokrywy nienej. Wartoci temperatury skorygowano przyjmujc, e roacutenice midzy danymi symulowanymi, obserwowanymi w okresie referencyjnym s takie same jak roacutenice midzy symulacjami na okres. a scenariuszami. Wartoci opadu deszczu i pokrywy nienej skorygowano przyjmujc, e stosunki danych symulowanych do obserwowanych w okresie referencyjnym s roacutewne stosunkom midzy symulacjami na okres. a scenariuszami. Policzono scenariusze klimatu obejmujce takie zmienne meteorologiczne jak redni, maksymaln i minimaln dobow temperatur, dobow sum opadu, pokryw nien i wilgotno wzgldn. Wartoci symulowane liczono jako rednie z punktoacutew wzowych lecych w koach o promieniu 50 km wokoacute 54 wybranych stacji (tab ). Wartoci temperatury skorygowano przyjmujc, e roacutenice midzy danymi symulowanymi, obserwowanymi w okresie referencyjnym s takie same jak roacutenice midzy symulacjami na 107 okres. a scenariuszami. Wartoci opadu deszczu, pokrywy nienej i wilgotnoci wzgldnej skorygowano przyjmujc, e stosunki danych symulowanych do obserwowanych w okresie referencyjnym s roacutewne stosunkom midzy symulacjami na okres. a scenariuszami. Korygowano dane dobowe. Policzono scenariusze skadnikoacutew klimatycznego bilansu wodnego w skali miesicznej dla 54 wybranych stacji (tab ): temperatury, opadu, wilgotnoci wzgldnej, promieniowania i prdkoci wiatru. Wartoci symulowane liczono jako rednie z punktoacutew wzowych lecych w koach o promieniu 50 km wokoacute 54 wybranych stacji. Wartoci nie korygowano, eby nie narusza fizycznych zwizkoacutew miedzy zmiennymi, koniecznych do waciwego szacowania KBW. Korekcji powinny podlega wartoci KBW, poroacutewnanie KBW obliczonego na podstawie danych obserwowanych i symulowanych w okresie referencyjnym pozwoli na korekt KBW prognozowanego na lata Tab Wykaz stacji, dla ktoacuterych dokonano prognozy warunkoacutew meteorologicznych na lata lp x y stacja lp x y stacja Koobrzeg Siedlce Koszalin Terespol Ustka Zielona Goacutera eba Legnica Lbork Leszno Hel Wrocaw Elblg Kalisz Ktrzyn Wielu Suwaki oacuted winoujcie Sulejoacutew Szczecin Lublin Resko Wodawa Szczecinek Jelenia Goacutera Pia Kodzko Chojnice Opole Toru Raciboacuterz Mawa Katowice Olsztyn Krakoacutew Mikoajki Kielce Ostroka Tarnoacutew Biaystok Rzeszoacutew Gorzoacutew Wlkp Sandomierz Subice Zamo Pozna Bielsko-Biaa Koo Zakopane Pock Nowy Scz Warszawa Lesko 108 Scenariusze zmian temperatury w okresie Szczegoacuteowe scenariusze zmian temperatury opracowano dla obszaru E oraz N obejmujcego ca Polsk z rozdzielczoci poziom W okresie referencyjnym dla kadego punktu wzowego tej sieci policzono dystrybuanty rozkadu redniej, maksymalnej i minimalnej dobowej temperatury dla danych symulowanych w modelu i danych obserwowanych osobno dla kadej pory roku. Do obliczania dystrybuanty z danych symulowanych wykorzystano wszystkie wartoci w punktach wzowych zawartych w kole o promieniu 75 km wokoacute kadego punktu wzowego nowej sieci. Wartoci te przeliczono do wysokoci tego punktu wzowego. Do obliczania dystrybuanty z danych obserwowanych wykorzystano wszystkie wartoci z punktoacutew obserwacyjnych zawartych w kole o promieniu 75 km wokoacute kadego punktu wzowego nowej sieci, take po przeliczeniu do wysokoci tego punktu. Warto promienia koa wybrano tak, by wszystkie punkty wzowe lece na obszarze Polski znajdoway si w odlegoci mniejszej ni ten promie od co najmniej jednej stacji meteorologicznej, z ktoacuterej dane posiadano. W opracowaniu wykorzystano dane ze 126 stacji, wszystkich dostpnych z obszaru Polski. Policzone w ten sposoacuteb dystrybuanty, a waciwie percentyle od pierwszego do dziewidziesitego dziewitego wykorzystano do wyznaczenia danych dobowych (rednich, maksymalnych i minimalnych) temperatury dla okresu prognozy dla wszystkich trzech scenariuszy emisji (A1B, A2 i B1) wedug metody opisanej w punkcie 2. Na podstawie tych danych policzono rednie miesiczne i sezonowe temperatury w Polsce dla wszystkich trzech scenariuszy emisji. Poniewa lata. na ktoacutere opracowywana jest prognoza, przypadaj na okres, w ktoacuterym scenariusze emisji nie roacuteni si jeszcze od siebie znacznie, to roacutenice miedzy poszczegoacutelnymi scenariuszami roacutewnie nie s wielkie. Dla oceny zmian czstoci wystpowania zdarze ekstremalnych policzono percentyle, od pierwszego do dziewidziesitego dziewitego, wartoci prognozowanych temperatury dla poszczegoacutelnych sezonoacutew i scenariuszy emisji. Ponadto policzono liczby dni charakterystycznych: z temperatur maksymaln 25 C (dni gorce), 30 C (dni upalne), 0 C (dni mrone) i -10 C (dni bardzo mrone). A take z temperatur minimaln 18 C (noce tropikalne), 0 C (dni przymrozkowe) i -10 C (noce mrone). Wyrany jest spadek liczby dni i nocy zimnych oraz wzrost liczby dni gorcych i upalnych oraz tropikalnych nocy. 109 Promieniowanie ultrafioletowe Pobrano zrekonstruowane dane historyczne oraz prognoz ozonu dla okresu z bazy ozonowej ACampC/SPARC dla kuli ziemskiej. Dane zapisane s na siatce z rozdzielczoci 5 w szerokoci i dugoci geograficznej na poziomach cinienia: 1000, 850, 700, 600, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100, 80, 70, 50, 30, 20, 15, 10, 7, 5, 3, 2, 1.5, 1 hpa w postaci rednich miesicznych. Nastpnie, zawarte w zbiorach, w formacie netcdf profile ozonu przeksztacono obliczajc redni miesiczny ozon cakowity w kolumnie atmosfery dla kadego punktu siatki. W celu uatwienia formatowania danych wejciowych do modeli transferu promieniowania sonecznego uruchomiono relacyjn baz danych PostgreSQL. Do utworzonej bazy danych wprowadzono uzyskane dane ozonu cakowitego. Przygotowywano dane do parametryzacji modelu transferu promieniowania sonecznego: - rednie miesiczne gbokoci optycznej aerozoli dla 308nm (UV) na siatce RegCM, - dane okrelajce typ powierzchni (maska, landuse) oraz wysoko terenu nad poziom morza na siatce RegCM, - ozon cakowity na siatce RegCM. Dane o aerozolach, ozonie cakowitym, typie powierzchni i wysokoci nad poziom morza zostay wprowadzone do utworzonej relacyjnej bazy danych. Do przyspieszenia oblicze modelem transferu promieniowania sonecznego wykorzystano metod tablic podrcznych (LUT). Za pomoc modelu transferu uvspec z pakietu libradtran obliczono wartoci promieniowania UV-B, UV-A, promieniowanie UV z funkcjami skutecznoci erytemalnego, witaminy-d, DNA, Plant, Plant2003, Eye, SCUP oraz promieniowanie dla piciu dugoci fal: 300, 305, 320, 340, 380 nm. Wielowymiarow tablic podrczn wykonano dla nastpujcych parametroacutew wejciowych: ozon cakowity od 200 do 500 DU z krokiem co 10 DU, gboko optyczna od 0.05 do 0.90 co 0.05, kt zenitalny od 10 do 87 co 0.5. albedo w klasach zgodnych z opisem modelu RegCM, wysokoci 0 i 2 km n. p.m. Przygotowywano oprogramowanie do oblicze promieniowania UV dla okresu referencyjnego oraz okresu obejmujcego scenariusze. Oprogramowanie korzysta z danych z RegCM, tablic rednich miesicznych aerozolowej gbokoci optycznej, rednich ozonu cakowitego dla kadego miesica oraz tablic opisujcych albedo i wysoko nad poziom morza. Dla kadego wza siatki wyznaczany jest przebieg dzienny promieniowania UV dla bezchmurnego nieba. Obliczenie to wykonuje si poprzez wyszukiwanie wielkoci promieniowania UV w przygotowanych wczeniej tabelach podrcznych (LUT). Z przebiegoacutew dziennych promieniowania UV oblicza si dawki dzienne promieniowania UV. 110 Nastpnie korzystajc z algorytmu rekonstrukcji promieniowania UV oraz danych o promieniowaniu cakowitym z RegCM oblicza si dawk dzienn promieniowania UV. Wykonywano obliczenia zrekonstruowanego promieniowania UV dla okresu referencyjnego oraz dla scenariuszy A1B, A2 i B1 z RegCM przy zaoonych trzech scenariuszach zmian ozonu cakowitego dla okresu W wyniku oblicze otrzymano dla kadego dnia w wymienionych okresach w kadym wle siatki wartoci promieniowania UV-B, UV-A, promieniowania UV z funkcjami skutecznoci erytemalnej, witaminy-d, DNA, Plant, Plant2003, Eye, SCUP oraz promieniowania dla piciu dugoci fal: 300, 305, 320, 340, 380 nm. Metodyka Stosujc model rekonstrukcji promieniowania UV opisywany w raporcie z 2009 roku przystosowany do oblicze na dawkach dobowych promieniowania wykonano obliczenia promieniowania UV w okresie referencyjnym oraz okresie obejmujcym scenariusze z RegCM. Obliczenia wykonano dla kadego dnia i kadego wza zaoonej do analizy domeny. Do przeprowadzenia oblicze modelem transferu promieniowania sonecznego wykorzystano rednie miesiczne gbokoci optycznej aerozoli opracowane dla potrzeb Akcji COST726 przez Natali Chubarov z Pastwowego Uniwersytetu Moskiewskiego. Gboko optyczna aerozoli zostaa dostosowana do siatki RegCM. Zaoono e w danym miesicu, w danym wle siatki aerozole bd opisywane przez tak sam gboko optyczn dla kadego roku. Przykadow map rozkadu aerozoli dla czerwca przedstawiono na rys Kolejn istotn wielkoci podczas oblicze modelem transferu w zakresie UV jest ozon cakowity. Do oblicze wykorzystano dane o ozonie z ACampC/SPARC Ozone Database (cmip-pcmdi. llnl. gov/cmip5/forcing. htmlozoneforcing) pokrywajce cay glob od 1850 do 2100 roku. Na rys przedstawiono urednione po caym globie dane ozonu cakowitego pokrywajce okres referencyjny i okres scenariuszy. W wyniku oblicze uzyskano dawki dobowe promieniowania UV o okresach referencyjnym i scenariuszy. Jednak, do dalszych analiz bd uywane jedynie dawki miesiczne, kwartalne lub roczne, gdy nie ma sensu oczekiwa e da si przewidzie jakie bdzie promieniowanie UV w dowolnym dniu w przyszoci. 111 Rys Rozkad gbokoci optycznej aerozoli dla 308nm na siatce RegCM dla czerwca. Rys rednie ozonu cakowitego dla globu (analiza scenariusze). Charakterystyka osignitych wynikoacutew W wyniku oblicze otrzymano dla kadego dnia w wymienionych okresach w kadym wle siatki wartoci promieniowania UV-B, UV-A, promieniowania UV z funkcjami skutecznoci erytemalnej, witaminy-d, DNA, Plant, Plant2003, Eye, SCUP oraz promieniowania dla piciu 112 dugoci fal: 300, 305, 320, 340, 380 nm. Obliczenia wykonano dla okresu referencyjnego oraz okresu obejmujcego scenariusze. Analiz otrzymanych wielkoci promieniowania UV planuje si przeprowadzi w nastpnym okresie rozliczeniowym i umieci j w kocowym raporcie. 5. Analiza zgodnoci z zaoonymi celami oraz informacje o ewentualnych opoacutenieniach wraz z wyjanieniem ich przyczyn W takcie realizacji zadania napotkano nastpujce problemy: opoacutenienie w udostpnieniu zasobu dyskowego 4TB na macierzy dyskowej NetApp niezbdnego do przechowywania wynikoacutew symulacji dla okresu referencyjnego i scenariuszy problemy z kolejkowaniem modelu RegCM na superkomputerze AURA i wynikajce std opoacutenienie zakoczenia przygotowywania symulacji referencyjnych brak zweryfikowanych danych obserwacyjnych dla okresu referencyjnego. Kopot z ocen pokrywy nienej i opadu na obszarach goacuterskich. Pojawia si potrzeba okrelenia gradientoacutew opadu i pokrywy nienej (zmiany z wysokoci npm.) brak miejsca na dyskach do prawidowej i kompletnej archiwizacji pracy Pomimo tego prace wykonano zgodne z zaoonymi celami i harmonogramem. 6. Propozycje dotyczce praktycznego wykorzystania wynikoacutew bada Wyniki symulacji scenariuszowych stanowi roacutedo danych dla innych zada projektu KLIMAT dotyczcych opracowania scenariuszy zmian warunkoacutew biotermicznych, bazy wzowej, modeli klimat-ekonomia, klimat-rolnictwo, klimat-gospodarka np. w zakresie sektora rejestrowanych usug turystycznych oferowanych sezonowo i caorocznie oraz ruchu turystycznego czy zmian plonowania. Pozwoli to na sformuowanie wnioskoacutew kocowych zawierajcych wpyw zmian klimatu na: rolnictwo, eglug, transport, lasy i gospodark, ocena skutkoacutew ekonomicznych przewidywanych zmian klimatu a w efekcie okrelenie sposoboacutew adaptacji rodowiska, gospodarki i spoeczestwa do negatywnych skutkoacutew zmian klimatu. W ramach samego podzadania RegCM w nastpnym roku realizacji na podstawie wynikoacutew symulacji planowane s: 113 analiza fal mrozoacutew i opadoacutew atmosferycznych przygotowywanie publikacji wyznaczenie, z uyciem modelu transferu promieniowania sonecznego wspoacuteczynnikoacutew korekcyjnych promieniowania UV w celu uwzgldnienia informacji o pokrywie nienej z RegCM przygotowanie scenariuszy zmian promieniowania UV przygotowanie narzdzi do analizy poroacutewnawczej zrekonstruowanego promieniowania UV w okresach scenariuszy A1B, A2, B1 i w okresie referencyjnym przygotowanie dynamicznych scenariuszy wizkowych analiza poroacutewnawcza scenariuszy klimatycznych dynamicznych i statystycznoempirycznych 7. Wykaz przygotowanych publikacji Adam Jaczewski, Scenariusze zmian klimatu Polski w latach z wykorzystaniem dynamicznego regionalnego modelu klimatu RegCM3, rodowiskowe Seminarium Zakadu Fizyki Atmosfery, Instytut Geofizyki UW. Warszawa Adam Jaczewski, Barbara Brzoacuteska, Zmiany czstoci zjawisk ekstremalnych w wietle scenariuszy zmian klimatu w latach na podstawie symulacji regionalnym dynamicznym modelem klimatu, Sympozjum Globalne zmiany klimatu i ich implikacje dla rzeby Polski. Warszawa 8. Literatura wykorzystana w opracowaniu Boeacute, J. Terray, L. Habets, F. Martin, E. 2007, Statistical and dynamical downscaling of the Seine basin climate for hydro-meteorological studies. Int. J. of Climatol. 27: Deacutequeacute M Frequency of precipitation and temperature extremes over France in an anthropogenic scenario: model results and statistical correction according to observed values. Global and Planetary Change 57: 16 26, DOI: /j. gloplacha European Climate Assessment amp Dataset (ECAampD), Piani, C. J. O. Haerter, and E. Coppola, 2010, Statistical bias correction for daily precipitation in regional climate models over Europe, Theor. Appl. Climatol. 99: DOI /s Widmann, M. C. S. Bretherton, and E. P. Salatheacute Jr. 2003: Statistical precipitation downscaling over the Northwestern United States using numerically simulated precipitation as a predictor. J. Clim, 16(5): 114 Dickinson, R. E. A. Henderson-Sellers, and P. J. Kennedy, 1993: Biosphere-atmosphere transfer scheme (bats)version 1e as coupled to the ncar community climate model, Tech. rep. National Center for Atmospheric Research. Elguindi, N. Bi, X. Giorgi, F. Nagarajan, B. Pal, J. Solmon, F. Rauscher, S. amp Zakey, A. (2007). RegCM Version 3.1, User s Guide, pp. Kiehl, J. T. J. J. Hack, G. B. Bonan, B. A. Boville, B. P. Breigleb, D. Williamson, and P. Rasch, 1996: Description of the ncar community climate model (ccm3), Tech. Rep. NCAR/TN-420STR, National Center for Atmospheric Research. New M, Hulme M, Jones P (2000) Representing twentieth-century space-time climate variability. Part II: Development of monthly grids of terrestrial surface climate. J of Climate 13(13): Roeckner, 2005: IPCC MPI-ECHAM5T63L31 MPI-OMGR1.5L40 20C3Mall run no.1: atmosphere monthly mean values MPImet/MaD Germany. World Data Center for Climate. cera-dkrz. de/wdcc/ui/compact. jspacronymeh5- T63L31OM20C3M1MM Taylor, K. E. Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. J. Geophys. Res. 106. 2001 (also see PCMDI Report 55, Uppala, S. M. et al. 2005: The ERA-40 re-analysis. Quart. J. R. Meteorol. Soc. 131, doi: /qj Wykaz goacutewnych wykonawcoacutew wraz z kroacutetk informacj o rodzaju wykonywanych prac mgr Barbara Brzoacuteska mgr Aleksander Curyo dr Adam Jaczewski przetwarzanie wstpne przygotowanie warunkoacutew pocztkowych i brzegowych, przetwarzanie wynikoacutew symulacji, analiza, walidacja, wizualizacja wynikoacutew modelu promieniowanie ultrafioletowe: prace merytoryczne, programowanie, obliczenia, opracowanie danych AM5 i poroacutewnanie otrzymanych wartoci z wartociami zmierzonymi koordynacja podzadania dotyczcego scenariuszy dynamicznych, instalacja modelu RegCM na superkomputerze, wykonanie symulacji RegCM, wizualizacja wynikoacutew symulacji, przygotowywanie raportoacutew mgr in. Krystyna Konca - Kdzierska mgr in. Krystyna Pianko - Kluczyska dr hab. Joanna Wibig przetwarzanie wstpne przygotowanie warunkoacutew pocztkowych i brzegowych, przetwarzanie wynikoacutew symulacji, analiza, walidacja, wizualizacja wynikoacutew modelu przetwarzanie wstpne przygotowanie warunkoacutew pocztkowych i brzegowych, przetwarzanie wynikoacutew symulacji, analiza, walidacja, wizualizacja wynikoacutew modelu koncepcja metodyczna analizy wynikoacutew zadania, przetwarzanie wynikoacutew symulacji, analiza, walidacja, wizualizacja wynikoacutew modelu, korekta danych scenariuszowych 115 10. Informacje o sposobie odbioru zada skadowych i trybie koordynacji prac Prace wykonuje wyej wymieniony Zespoacute. Ustalenia w sprawie poszczegoacutelnych zada czstkowych s dyskutowane i omawiane na spotkaniach roboczych Zespou oraz za pomoc poczty elektronicznej. Do wymiany informacji i koordynacji prac stworzona zostaa roacutewnie lokalna strona www dedykowana zadaniu. Wykonawcy przygotowuj czstkowe raporty miesiczne, na podstawie ktoacuterych tworzone s raporty zbiorcze caego Zespou, nastpnie przesyane do koordynatora Zadania 1 projektu KLIMAT. Rezultaty prac podzadania s przechowywane u kierownika Zakadu Modelowania Klimatycznego i Prognoz Sezonowych IMGW dr Adama Jaczewskiego PODZADANIE 1.3 Stworzenie baz danych zawierajcych informacje o spodziewanych zmianach klimatu Polski w regularnej siatce przestrzennej na potrzeby strategii adaptacyjnych 1. Cel bada Goacutewnym celem podzadania jest stworzenie bazy danych klimatologicznych zawierajcych prognozowane wartoci poszczegoacutelnych elementoacutew meteorologicznych pochodzcych ze scenariuszy klimatycznych. Baza ta ma stanowi podstaw do opracowywania roacutenych strategii adaptacyjnych oraz innych celoacutew badawczych oraz aplikacyjnych. Celowi temu suy realizacja nastpujcych zada: o ocena i wyboacuter najlepszych metod interpolacji przestrzennych, o opracowanie koncepcji szczegoacuteowej bazy danych gridowych, o opracowanie metod konwersji danych pochodzcych z modelu RegCM, o opracowanie i wdroenie systemu poboru danych z bazy danych gridowych scenariuszy statystyczno-empirycznych. o 2. Zakres wykonywanych prac W 2010 wykonywano 2 zasadnicze rodzaje prac obejmujce wypracowanie najlepszych metod interpolacji przestrzennej poszczegoacutelnych elementoacutew klimatu oraz suce stworzeniu bazy danych gridowych dla wybranych scenariuszy klimatu Polski wraz z tzw. okresem referencyjnym. Obok typowych dziaa informatycznych zmierzajcych do stworzenia 116 specjalistycznego oprogramowania bazy danych podjto prace w celu opracowania najlepszej metody zagszczenia punktoacutew otrzymywanych z modelu RegCM. Opracowano kilka wersji metody zwikszenia rozdzielczoci danych otrzymywanych z modelu (rozdzielczo punktoacutew km w punktach nieregularnych) do 10 km (punkty rozmieszczone w siatce regularnej). W szczegoacutelnoci w 2010 roku wykonywano nastpujce szczegoacuteowe prace: o testowano roacutene metody interpolacji przestrzennej dla podstawowych elementoacutew klimatu objy one rednie miesiczne, sezonowe i roczne wartoci poszczegoacutelnych elementoacutew, o zaimportowano i przeanalizowano dla obszaru Polski wyniki modelu RegCM dla lat obejmujce opady atmosferyczne, temperatur redni, temperatur maksymaln, temperatur minimaln, o zaimportowano dla obszaru Polski wyniki modelu RegCM dla lat w zakresie opadoacutew atmosferycznych, temperatury redniej, temperatury maksymalnej, temperatury minimalnej dla 3 scenariuszy, o utworzono warstw LandUse wykorzystywan przez model RegCM (na podstawie pliku tekstowego przestawiajcego zakodowane formy uytkowania i na podstawie pliku Head zawierajcego wspoacuterzdne naronika obszaru). Przeanalizowano parametry uytkowania wykorzystanych przez model, o konstruowano rozkady przestrzenne temperatury powietrza z wybranych dni, miesicy oraz lat okresu na podstawie danych pochodzcych z modelu RegCM, o opracowywano algorytmy i pisano procedury do oprogramowania zwizanego z interpolacja wynikoacutew modelu, o konstruowano roacutewnie mapy rozkadoacutew przestrzennych kluczowych elementoacutew klimatu dla obszaru Polski. Wykorzystano kilka sprawdzonych ju wczeniej metod interpolacji przestrzennej z wykorzystaniem danych o roacutenej rozdzielczoci przestrzennej i czasowej, o wykonywano rutynowe obliczenia do powstajcej bazy danych gridowych, o wyznaczone zostay rednie dobowe z 20-lecia dla temperatury redniej, maksymalnej i minimalnej dla zmniejszonej domeny do obszaru Polski, o dla rozpatrywanych w zadaniu elementoacutew meteorologicznych wykonano take poroacutewnanie rednich dobowych z 20-lecia referencyjnego z modelu z analogicznymi danymi pochodzcych z obserwacji dla kilku stacji w Polsce, o analizowano numeryczny model terenu uyty w modelu RegCM, 117 o ze wzgldu na nowe wersje danych z modelu RegCM, ktoacutere bd dostpne na pocztku 2011 roku a take na ostateczne ustalenia dotyczce bazy danych prace zostay w drugiej czci okresu sprawozdawczego zmodyfikowane, opracowano nowe zalenoci pomidzy siatk 10 km a zagszczonymi przez program wynikami modelu, o importowano nowe skorygowane wyniki modelu dla 3 scenariuszy w zakresie temperatury redniej, o przekonwertowano do warstw GIS zaimportowane nowe skorygowane wyniki modelu dla 3 scenariuszy w zakresie temperatury redniej. 3. Opis metodyki bada W roku 2010 zaimportowano wyniki modelu dla proacutebnych symulacji oraz dla symulacji nr 34, ktoacutera wedug zapewnie wykonawcoacutew jest ostateczn. Przygotowano pliki z nastpujcymi parametrami: TSRD - rednia dobowa temperatura powietrza, TMAX - maksymalna dobowa temperatura powietrza, TMIN - minimalna dobowa temperatura powietrza, OPAD - dobowa suma opadoacutew atmosferycznych, dla nastpujcych okresoacutew: lata tzw. okres referencyjny lata dla scenariuszy A1B, A2, B1 Wyniki modelu pobrano z plikoacutew RegCM i za pomoc skrzynki narzdziowej pakietu ArcGis v9.3 firmy ESRI przekonwertowano do plikoacutew typu shape. Kady scenariusz, kady rok i kady parametr znajduje si w oddzielnym pliku. Poniewa domena oblicze modelu zawieraa si w zakresie 2.42 E do E i N do N do dalszych prac zawono j do zakresu 14 E - 25 E i 49 N - 55 N. Rys przedstawia obszar Polski wraz z punktami reprezentujcymi wyniki modelu po zmniejszeniu domeny. 118 Rys Punkty reprezentujce wyniki modelu po zmniejszeniu domeny do obszaru Polski Dalsze analizy wynikoacutew modelu zwizane byy z wyznaczeniem rednich dobowych z 20- lecia dla okresu referencyjnego i scenariuszy. Naleao tu dokona poczenia wszystkich zaimportowanych plikoacutew z okresu 20 dla poszczegoacutelnych parametroacutew. Nastpnie wykorzystujc pole zwizane z dat pomiaru wyznaczono rednie dobowe dla 20-lecia Zastosowano tu moliwoci ModelBuildera, ktoacutere jest specjalistycznym narzdziem GIS do zaawansowanych analiz i modelowania. Poniej, na rys przedstawiono przykadowy fragment modelu wykonany w ModelBuilderze. Rys Przykad ModelBuildera do analiz przestrzennych i tabelarycznych warstw typu shape Efektem niniejszego zadania ma by m. in. interpolacja (zagszczanie) wynikoacutew modelu i przedstawienie ich w regularnej siatce o rozdzielczoci 10 km x 10 km. Dlatego utworzono warstw punktow w ukadzie prostoktnym PUWG 92 (Rys ). 119 Rys Punkty, dla ktoacuterych bd przedstawione wyniki modelu po procesie interpolacji Do interpolacji wynikoacutew modelu wykorzystano specjalnie do tego celu napisany program zagszczajcy punkty siatki. Program napisany w jzyku Delphi uwzgldnia wypracowane wczeniej dowiadczenia w tym zakresie. Zasad dziaania programu przedstawiono schematycznie na Rys Rys Schemat przedstawiajcy zasad interpolacji (zagszczania) wynikoacutew modelu Interpolacja punktoacutew porednich (a) zostaa wykonana interpolacj liniow w paszczyznach poziomych a finalna warto rodkowa w kolejnym kroku interpolujc liniowo w paszczynie pionowej, (b) przedstawia 3-wymiarow ilustracj procesu 120 Rys Rozkad redniej dobowej temperatury powietrza dla 1 stycznia ( ) na podstawie na danych otrzymanych z modelu (lewa strona), po przeprowadzeniu interpolacji (prawa strona) Dla rozpatrywanych w zadaniu elementoacutew meteorologicznych wykonano take poroacutewnanie rednich dobowych z 20-lecia referencyjnego z modelu analogicznymi danymi pochodzcych z obserwacji dla kilku stacji w Polsce. Poroacutewnanie wynikoacutew z modelu z danymi rzeczywistymi W celu oceny wynikoacutew danych z modelu poroacutewnano je z danymi rzeczywistymi tj. ze stacji synoptycznych. Pod uwag wzito 5 stacji, ktoacutere byy pooone w bezporednim ssiedztwie punktoacutew gridowych. We wszystkich przypadkach uzyskano bardzo podobne roacutenice, ktoacutere niestety byy znaczce. W miesicach letnich wartoci z modelu byy znacznie nisze ni z obserwacji, w okresie zimowym odwrotnie. Zalenoci te prezentuje przykadowy rysunek dla stacji Tarnoacutew i odpowiedniego punktu gridowego. Delta T (T r-ta) C 3,0 T arnoacutew 2,0 1,0 0. 0-2,0 mie s ic e
No comments:
Post a Comment