Zsynchronizowane ulepszone modele klimatu
Prognozy klimatyczne są coraz częściej wykorzystywane jako źródło danych przy tworzeniu polityk na poziomie krajowym i międzynarodowym. Prognozowanie klimatu i jego skutków pozostaje jednak bardzo trudne i towarzyszy mu wiele niepewności, szczególnie na poziomie regionalnym. Celem finansowanego ze środków UE projektu STEPS (Strategies toward enhancing prediction of climate and its impacts) było przyczynienie się do stworzenia nadrzędnego modelu klimatu. Zespół postanowił ograniczyć błędy modelu i tym samym poprawić jakość prognoz klimatycznych. Badacze zbudowali model nadrzędny, łącząc dwie wersje jednego modelu, jedynie na powierzchni granicznej ocean-atmosfera. W efekcie uzyskano znacznie lepsze wyniki symulacji klimatu tropikalnego Pacyfiku. Po poprawie synchronizacji modeli klimatu opracowano generyczne oprogramowanie łączące różne komponenty modeli klimatycznych. Projekt STEPS pozwolił także lepiej zrozumieć wielodekadową zmienność Atlantyku (AMV), fluktuację temperatury powierzchniowej w całym basenie Północnego Atlantyku w skali kilku dziesięcioleci. Naukowcy przygotowali zapis proxy obejmujący 90 lat przed zapisem instrumentalnym, ukazując tym samym trwałość AMV w Atlantyku. Analiza symulacji modelu atmosferycznego pozwoliła także lepiej zrozumieć cyklony tropikalne, w przypadku których zmiany mogą następować regionalnie w wyniku globalnego ocieplenia. Uczestnicy projektu STEPS pokazali, w jaki sposób nietypowe ocieplenie na środkowym Pacyfiku wpływa na obieg atmosferyczny w dużej skali i zmniejszenie opadów w Etiopii. Ustalono, że nawet 50% sezonowej zmienności opadów na części etiopskich wyżyn powiązana jest z anomaliami ociepleniowymi nad zwrotnikowym Pacyfikiem. Projekt STEP pomoże zlikwidować lukę w wiedzy między prognozowaniem klimatu a towarzyszącymi mu skutkami, takimi jak zmiany dotyczące najważniejszych upraw czy rozprzestrzenianie się chorób przenoszonych przez wektory. Omawiane prace pomogą naukowcom i decydentom w tworzeniu dokładniejszych prognoz klimatu na poziomie regionalnym.
