Πόσο υπερ-θερμάνθηκαν διαχρονικά και πόσο θα υπερ-θερμανθούν 64.800 γεωγραφικές περιφέρειες στο κόσμο σύμφωνα με 4 σενάρια.
Πηγή: ΙΝFOGRAPHICS | September 26. 2018. Mapped: How every part of the world has warmed – and could continue to warm, https://www.carbonbrief.org/mapped-how-every-part-of-the-world-has-warmed-and-could-continue-to-warm, τελευταία πρόσβαση μας 2.1.2019
Διαδραστικός χάρτης(κάντε κλικ πάνω στο χάρτη).
Πώς να
χρησιμοποιήσετε αυτόν τον χάρτη
Κάνοντας κλικ σε
οποιαδήποτε κυψέλη δικτύου εμφανίζεται μια πλευρική στήλη που δείχνει την
ιστορική καταγραφή θερμοκρασίας για εκείνη τη συγκεκριμένη τοποθεσία μεταξύ 1850
και 2017, τόσο κατά έτος (σε λευκό) όσο και με έναν εξομαλυμένο μέσο όρο
χρησιμοποιώντας 10 έτη δεδομένων (με κόκκινο χρώμα). Ένα επιπλέον
plot δείχνει την μελλοντική αύξηση θερμοκρασίας που
προβάλλεται για αυτή τη θέση κάτω από τα τέσσερα διαφορετικά σενάρια RCP (Representative Concentration
Pathway) από το 2000 μέχρι το 2100 - σε μωβ, κόκκινο,
πορτοκαλί και κίτρινο.
Τόσο η ιστορική
καταγραφόμενη όσο και η μελλοντική θερμοκρασία παρουσιάζονται σε σχέση με την
περίοδο αναφοράς 1951-1980. Η πλευρική στήλη δείχνει πόσο αύξηση θερμότητας έχει
παρατηρηθεί μεταξύ των πρώτων 30 ετών από την έναρξης της καταγραφής και της προηγούμενης δεκαετίας. Επιπλέον,
δείχνει πόση αύξηση της θερμοκρασίας αναμένεται από το 2100 και μετά, σε σχέση
με την περίοδο αναφοράς.
Μπορείτε επίσης να
πληκτρολογήσετε συγκεκριμένες θέσεις στη γραμμή αναζήτησης στην επάνω αριστερή
γωνία. Οι προηγούμενες παρατηρούμενες και μελλοντικές προβαλλόμενες θερμοκρασίες
για κάθε τοποθεσία μπορούν να μεταφορτωθούν κάνοντας κλικ στον σύνδεσμο
"download
csv" από το
συνδεσμο «date“ στη μαύρη στήλη δεξιά. Κάνοντας κλικ στο σύμβολο
"Αρχική σελίδα" στα αριστερά θα επαναφέρετε το διαδραστικό στοιχείο στο αρχικό
του σημείο εκκίνησης. (Σημείωση: Οι χρήστες με φορητούς υπολογιστές ή άλλες
μικρές οθόνες ενδέχεται να θέλουν να σμικρύνουν τα προγράμματα περιήγησής τους
για καλύτερη προβολή του χάρτη.)
Τα
σενάρια
Οι εκπομπές και οι
συγκεντρώσειςRCP2.6[1] είναι
αντιπροσωπευτικές στη
βιβλιογραφία για τα σενάρια ελάττωσης με στόχο τον περιορισμό της αύξησης της
μέσης παγκόσμιας θερμοκρασίας στους 2 ° C. Αυτά τα σενάρια
αποτελούν το τελευταίο χαμηλότερο σενάριο στη βιβλιογραφία όσο αφορά την άποψη
για τις εκπομπές και την κατακράτηση ακτινοβολίας. Συχνά παρουσιάζουν αρνητικές
εκπομπές από τη χρήση ενέργειας μετά το δεύτερο μισό του 21ου αιώνα. Το σενάριο
RCP2.6
αποδεικνύεται ότι είναι το τεχνικά εφικτό στο πλαίσιο του μοντέλου ολοκληρωμένης
αξιολόγησης IMAGE
από ένα άλλο βασικό σενάριο μείωσης εκπομπών, υποθέτοντας την πλήρη συμμετοχή
όλων των χωρών. Οι σωρευτικές εκπομπές αερίων θερμοκηπίου από το 2010 έως το
2100 πρέπει να μειωθούν κατά 70% σε σύγκριση με ένα βασικό σενάριο που απαιτεί
σημαντικές αλλαγές στη κατανάλωση ενέργειας και στις εκπομπές αερίων που δεν
συμπεριλαμβάνουν το CO2.
Αυτά τα μέτρα (συγκεκριμένα η χρήση της βιο-ενέργειας
και η αναδάσωση) έχουν επίσης σαφείς συνέπειες και για την παγκόσμια χρήση γης.
Με βάση το σενάριο RCP2.6, διατυπώνονται
συστάσεις για περαιτέρω έρευνα στα πλαίσια σεναρίων αναφορικά με χαμηλές τιμές
εκπομπών. Αυτές περιλαμβάνουν την αντίδραση του κλιματικού συστήματος σε
υπεραύξηση της ακτινοβολίας, την ικανότητα της κοινωνίας να επιτύχει τα
απαιτούμενα ποσοστά μείωσης δεδομένου σεναρίου αντίστοιχων πολιτικής
και κοινωνική αδράνειας και τις
δυνατότητες περαιτέρω μείωσης των εκπομπών αερίων που δεν είναι
CO2.
Το RCP8.5
συνοψίζει τις παραδοχές σχετικά με τον υψηλό πληθυσμό και τη σχετικά βραδεία
αύξηση του εισοδήματος με μέτρια ποσοστά τεχνολογικών εξέλιξης και ανάπτυξης στο
τομέα της χρήσης ενέργειας, οδηγώντας μακροπρόθεσμα σε υψηλή ζήτηση ενέργειας
και εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου και ελλείψει πολιτικών για την αλλαγή του
κλίματος.
Σε σύγκριση με το
σύνολο των σεναρίων
(Representative
Concentration Pathway), το RCP8.5
αντιστοιχεί στον υψηλότερο ρυθμό και ποσοτήρων εκπομπών αερίων θερμοκηπίου.
Χρησιμοποιώντας το Ολοκληρωμένο Πλαίσιο Αξιολόγησης IIASA και το μοντέλο MESSAGE
για την ανάπτυξη του RCP8.5, εστιάζουν οι ερευνητές σε αυτή την εργασία σε δύο
σημαντικές επεκτάσεις σε σύγκριση με τα προηγούμενα σενάρια: 1) την ανάπτυξη
χωρικά σαφών προβλέψεων ατμοσφαιρικής ρύπανσης και 2) τις προβολές αλλαγής
χρήσης γης και γήινης επικάλυψης. Επιπλέον, εξετάζουν τις παραλλαγές των
σεναρίων που χρησιμοποιεί το RCP8.5 ως βασική γραμμή και θέτουν υποθέσεις
διαφορετικών βαθμών πολιτικών μείωσης των αερίων του θερμοκηπίου για να μειώσουν
και την κατακράτηση της ακτινοβολίας.
Με βάση το μοντέλο
τους, θεωρείται τεχνικά εφικτό να περιοριστεί η ένταση αποβολής ακτινοβολίας
από το RCP8.5 σε χαμηλότερα επίπεδα, συγκρίσιμα με αυτά από τοι σενάριο RCP (2,6
έως 6 W / m2). Η ανάλυση των σεναρίων μας δείχνει περαιτέρω ότι οι αλλαγές της
παγκόσμιας ενεργειακής προσφοράς και ζήτησης που προκαλούνται από την κλιματική
αλλαγή μπορεί να οδηγήσουν σε σημαντικά οφέλη για άλλες πολιτικές
προτεραιότητες, όπως η τοπική ατμοσφαιρική
ρύπανση.
Παρακάτω στο
Παράρτημα η μεθοδολογία και οι πηγές δεδομένων για αναγνώστες με εξειδικευμένες γνώσεις, στην
Αγγλική
Παράρτημα
Methodology and data
sources
Observed temperatures
Temperatures
based on land and ocean observations were obtained from the Berkeley
Earth Surface Temperature Project’s
one-degree latitude by one-degree longitude gridded monthly average temperature
fields
(note: large file download). These were converted into annual average
temperature
anomalies relative to a 1951-1980 baseline
period.
These
temperature estimates use observations from around 30,000 land monitoring
stations, as well as thousands of ships, buoys and other monitoring systems over
the ocean. Berkeley Earth uses the UK Met Office’s HadSST3 ocean
temperature record as the basis for its ocean
temperatures.
Observational data is available back to 1850, though
for any given location data may not go back that far. Data is available from at
least 1900 for most locations except Antarctica, where data is only available
starting in 1950 when measurements on that continent
began.
Berkeley
Earth land data is homogenised
– adjusted to correct for station moves, instrument
changes,
time of
observation changes
and other
disruptions
that stations have experienced over the past 150 years. Ocean temperature
records are similarly adjusted to account for changes in the way ocean
temperatures are measured, from buckets
thrown over the side
of ships through to engine-room
intake valves
and automated
buoys in modern times.
These
adjustments have a relatively small impact on temperatures after 1950, as
discussed in the Carbon Brief
explainer
on temperature adjustments. The overall effect of adjustments is to increase temperatures
globally prior to 1950, reducing the amount of long-term
warming in the record compared to the raw
readings.
Future models
Future
temperature projections are taken from the Coupled Model Intercomparison
Project 5
(CMIP5) multi-model average surface air temperature for each RCP scenario. CMIP5
features around 38 different climate models, though some of these represent
variations of the same underlying model with different aspects included. One run
from each model was used in calculating the multi-model average, with the model
temperature fields obtained from KNMI Climate
Explorer.
These
multi-model average values are downscaled – increased in spatial resolution – to a
one-degree latitude by one-degree longitude resolution to be comparable to the
observations. They are converted into anomalies with respect to a 1951-1980
baseline, then aligned to the observations over the 20-year period from
1999-2018 to show the changes expected from present. Model data is shown
between 2000 and 2100 in the sidebar for each grid
cell.
Understanding uncertainty
Both observational temperature estimates and future
projected temperature changes are subject to uncertainty. Observational
uncertainties in historical temperature records from Berkeley Earth are shown in
the sidebar.
Observational
uncertainties can arise from a number of different factors. Incomplete coverage
of observations across the Earth’s surface means that sometimes temperature
anomalies in a location have to be estimates from nearby land stations or ocean
measurements. The Berkeley Earth dataset uses a technique called “kriging”
to create globally complete estimates of both temperature and uncertainty from observations at specific
locations.
Future
climate model projections also include significant uncertainties, chief among
them the sensitivity of the
climate
to increased CO2. The CMIP5 models
featured in the most recent
IPCC report
estimates climate sensitivity at between 2.1C and 4.7C per doubling of
atmospheric CO2 levels, with an average sensitivity of 3.1C. The multi-model
average projections shown in the sidebar only reflect this 3.1C value; users
interested in the results of individual models with higher or lower sensitivity
will have to use a tool such as KNMI Climate
Explorer to view those
results.
Individual
models also show a lot more year-to-year variability than the multi-model
average shown in the sidebar. Individual models have short-term variability
driven by factors including El Niño and La
Niña events that result in some years warmer or cooler than
others. However, this short-term variability occurs at different times in
different models and is largely averaged out in the multi-model
average.
Technical details
The
code used to calculate past observed and future projected temperatures for each
of the 64,800 grid cells is available on GitHub and free for reuse or
modification.
Temperature
observations from the Berkeley Earth gridded one-degree latitude by one-degree
longitude netCDF
file
are imported and converted into annual anomalies with respect to a 1951-1980
baseline period. A smoothed average is produced using a local regression
(LOWESS) approach that uses a 10-year period for
calculation.
Future
temperature projections from the CMIP5 multi-model mean are obtained from
KNMI Climate Explorer.
These are statistically downscaled from their native 2.5-degree latitude by
2.5-degree longitude resolution to a one-degree latitude by one-degree longitude
using bilinear
interpolation – an average of nearby values. Model data is then
converted into temperature anomalies with respect to a 1951-1980 baseline
period. Finally, models are aligned with observations over the prior 20-year
period (1999-2018) to better represent the expected change from present
values.
A
location name is assigned to each grid cell through a multi-step process. First,
grid cell locations are geolocated using the reverse_geocoder
python library. This provides information on the city, state and country closest
to the grid cell’s centre. An additional “countries.geojson” file is used to identify areas over the ocean or in
unpopulated areas, such as Antarctica and the high
Arctic.
Finally,
the centres of the grid cells are referenced against a list of all
cities with
a population exceeding 20,000. The name of the largest city in the grid cell is
selected when multiple are present. This avoids assigning grid cell names to
the settlement that happens to be closest to the geographic center of the grid
cell irrespective of population.
[1]1.PBL
Netherlands Environmental Assessment AgencyBilthovenThe
Netherlands Autors: Detlef P. van VuurenEmail authorElke
StehfestMichel G. J. den ElzenTom KramJasper van VlietSebastiaan DeetmanMorna
IsaacKees Klein GoldewijkAndries HofAngelica Mendoza BeltranRineke OostenrijkBas
van Ruijven].
2.Department of GeographyUtrecht
UniversityUtrechtThe
Netherlands, Autor,
Detlef P. van Vuuren