Was können wir über zukünftige Niederschläge in Afrika wissen? Robustheit, Bedeutung und zusätzlicher Wert von Projektionen aus einem großen Ensemble regionaler Klimamodelle

Wir verwenden ein großes Ensemble regionaler Klimamodelle (RCMs) aus dem COordinated Regional-climate Downscaling EXperiment, um zwei Fragen zu untersuchen: (1) Was können wir über die zukünftigen Niederschlagsmerkmale in Afrika wissen? und (2) Weicht diese Information von der ab, die aus den treibenden globalen Klimamodellen (GCMs) abgeleitet wurde? Durch die Berücksichtigung sowohl der statistischen Signifikanz der Veränderung als auch der Übereinstimmung der Modelle über das Vorzeichen identifizieren wir Regionen, in denen das projizierte Klimawandelsignal robust ist, was Vertrauen darauf suggeriert, dass sich die Niederschlagsmerkmale ändern werden, und solche, in denen Veränderungen der Niederschlagsstatistiken statistisch nicht signifikant sind. Die Ergebnisse zeigen, dass der mediane Wandel der RCMs, wenn er räumlich gemittelt wird, normalerweise mit dem des GCM-Ensembles übereinstimmt: auch wenn sich die Veränderung des saisonalen Durchschnittsniederschlags in einigen Fällen unterscheiden kann, zeigen andere Niederschlagsmerkmale (z.B. Intensität, Häufigkeit und Dauer von trockenen und nassen Phasen) die gleiche Tendenz. Wenn der robuste Wandel (d.h. der Wert der Veränderung, der nur über die Landpunkte gemittelt wird, wo er robust ist) zwischen GCMs und RCMs verglichen wird, sind die Ähnlichkeiten auffällig und zeigen, dass GCMs und RCMs, obwohl mit gewisser Unsicherheit über die geografische Ausdehnung, eine konsistente Zukunft projizieren. Möglicher zusätzlicher Wert der Herabstufung zukünftiger Klimaprojektionen (d.h. nicht vernachlässigbare Feininformationen, die in den Simulationen mit niedrigerer Auflösung fehlen) wird beispielsweise über dem äthiopischen Hochland gefunden, wo das RCM-Ensemble einen robusten Rückgang des durchschnittlichen Niederschlags zeigt, im Gegensatz zu den Ergebnissen der GCMs. Diese Diskrepanz könnte mit der besseren Darstellung topographischer Details zusammenhängen, die in den großskaligen GCMs fehlen. Auch die Auswirkungen der Heterogenität der GCM–RCM-Matrix auf die Ergebnisse wurden untersucht; wir haben festgestellt, dass in den meisten Regionen und Indizes, in denen die Ergebnisse robust oder nicht signifikant sind, diese unabhängig von der Wahl des RCM oder GCM sind. Es gibt jedoch Fälle, insbesondere über Zentralafrika und Teilen Westafrikas, in denen die Ergebnisse unsicher sind, d.h. die meisten RCMs einen statistisch signifikanten Wandel projizieren, sich aber nicht über das Vorzeichen einig sind. In diesen Fällen, insbesondere dort, wo die Ergebnisse klar nach dem RCM gruppiert sind, gibt es keinen einfachen Weg, das Modellensemble zu unterstufen, um die Unsicherheit zu verringern oder ein robusteres Ergebnis abzuleiten.