Partitionierung der Modellunsicherheit in Mehrmodellanalyse-Projektionen des Flussflusses

Zusammenfassung Überschwemmungen sind die größte Naturkatastrophe, mit der das Vereinigte Königreich derzeit konfrontiert ist, während die Vorfälle von Dürren in den letzten Jahren zugenommen haben. Überschwemmungen und Dürren können verheerende Folgen für die Gesellschaft haben, was zu erheblichen finanziellen Schäden für die Wirtschaft führt. Klimamodelle deuten darauf hin, dass Änderungen der Niederschläge und Temperaturen künftige hydrologische Extreme (d.h. Überschwemmungen und Dürren) verschärfen werden. Solche Ereignisse werden in Zukunft voraussichtlich häufiger und intensiver auftreten; daher speisen Klimamodellprojektionen hydrologische Modelle, um künftige Wasserressourcenprognosen zu liefern. 'eFLaG' ist eine Reihe von zukünftigen Flussflussprojektionen, die für das Vereinigte Königreich unter Verwendung von UKCP18 Klimaprojektionen des UK Met Office erstellt wurden. Der auf UKCP18 basierende eFLaG-Datensatz bietet modernste Projektionen für ein einzelnes GCM, das von RCP 8.5 im gesamten Vereinigten Königreich gesteuert wird. Ein QE-ANOVA-Ansatz wurde verwendet, um die beitragenden Quellen der Unsicherheit für zwei Flussquantile (Q5 Hochflüsse und Q95 Niedrigflüsse) zu partitionieren, sowohl für nahe als auch für fernere Zeiträume, für jede der 186 GB-Einzugsgebiete im eFLaG-Datensatz. Die Ergebnisse deuten auf eine größere hydrologische Modellunsicherheit im Zusammenhang mit Niedrigflüssen und eine größere regionale Klimamodellunsicherheit für Hochflüsse hin, die zwischen den Flussindikatoren stabil bleibt. Die totale Unsicherheit steigt von naher zu ferner Zukunft, und hochunsichere Einzugsgebiete wurden mit einer hohen Konzentration im Südosten Englands identifiziert.