A statistical-dynamical downscaling procedure for global climate simulations

Frey-Buness, F.; Heimann, Dietrich; Sausen, R.

doi:10.1007/bf00866111

Cited by 85 publications

(52 citation statements)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…They are also based on the hypothesis that the statistical link existing between the spatial scales in the current climate will remain valid for future changed climatic conditions. Despite these limitations, statistical methods have been extensively used in the Alps to work on specific months (Frey-Buness et al, 1995), reconstruct recent temperature evolution (Kettle and Thompson, 2004), obtain precipitation scenarios (Schmidli et al, 2007) or study snow cover (Martin et al, 1997).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Statistical adaptation of ALADIN RCM outputs over the French Alps – application to future climate and snow cover

et al. 2012

View full text Add to dashboard Cite

Abstract. In this study, snowpack scenarios are modelled across the French Alps using dynamically downscaled variables from the ALADIN Regional Climate Model (RCM) for the control period and three emission scenarios (SRES B1, A1B and A2) for the mid-and late 21st century (2021-2050 and 2071-2100). These variables are statistically adapted to the different elevations, aspects and slopes of the Alpine massifs. For this purpose, we use a simple analogue criterion with ERA40 series as well as an existing detailed climatology of the French Alps (Durand et al., 2009a) that provides complete meteorological fields from the SAFRAN analysis model. The resulting scenarios of precipitation, temperature, wind, cloudiness, longwave and shortwave radiation, and humidity are used to run the physical snow model CROCUS and simulate snowpack evolution over the massifs studied. The seasonal and regional characteristics of the simulated climate and snow cover changes are explored, as is the influence of the scenarios on these changes. Preliminary results suggest that the snow water equivalent (SWE) of the snowpack will decrease dramatically in the next century, especially in the Southern and Extreme Southern parts of the Alps. This decrease seems to result primarily from a general warming throughout the year, and possibly a deficit of precipitation in the autumn. The magnitude of the snow cover decline follows a marked altitudinal gradient, with the highest altitudes being less exposed to climate change. Scenario A2, with its high concentrations of greenhouse gases, results in a SWE reduction roughly twice as large as in the low-emission scenario B1 by the end of the century. This study needs to be completed using simulations from other RCMs, since a multi-model approach is essential for uncertainty analysis.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Statistical adaptation of ALADIN RCM outputs over the French Alps – application to future climate and snow cover

et al. 2012

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Таким образом, получаются региональные распределения климатических параметров, соответствующие тому или иному глобальному представлению климата. Достаточно детально процедура динамико-статистического даунскейлинга описана в работе [Frey-Buness et al, 1995].…”

Section: методы повышения детализации метеорологических полейunclassified

А review of modern methods for spacial detailing of meteorological fields

Zaripov¹,

Булатович²

2010

Environmental Dynamics and Global Climate Change

View full text Add to dashboard Cite

ОБЗОР СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ПОВЫШЕНИЯ ДЕТАЛИЗАЦИИ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПОЛЕЙЗарипов Р.Б. Ключевые слова: Повышение детализации крупномасштабных данных (даунскейлинг), динамический даунскейлинг, моделирование атмосферы, моделирование климата, притягивание состояния динамической модели к заданному состоянию. Гидрометеорологический научно-исследовательский центр ВведениеКлиматические модели, основанные на моделях общей циркуляции атмосферы и океана, активно развиваются с 70-х годов прошлого века [Моисеев с соавт., 1985: с. 45]. Их основными преимуществами относительно более простых климатических моделей являются точность и высокое пространственное разрешение выходной продукции.Ввиду того, что атмосфера и океан являются непрерывными средами, при долговременном моделировании их состояния применим только глобальный подход. Чтобы долговременное глобальное моделирование было посильной задачей для вычислительной техники, как на пространственное разрешение моделей, так и на сложность описания в них физических процессов накладываются определенные ограничения. В то же время для некоторых региональных исследований было бы полезно детализировать часть полей, выдаваемых моделями общей циркуляции.В представляемой работе автор хотел бы рассмотреть основные способы повышения детализации крупномасштабных атмосферных полей с тем, чтобы читатель при возникновении потребности в решении подобной задачи смог бы выбрать наиболее приемлемое для него направление работ. Постановка задачиПространственное разрешение глобальных моделей атмосферы, используемых в процедурах усвоения данных и для прогноза погоды, постоянно растет. Так, в настоящее время горизонтальное разрешение глобальной модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) составляет около 25 км, модели Национального центра исследований окружающей среды США (NCEP) -около 35 км, глобальной модели метеослужбы Великобритании (Met Office) -около 40 км в умеренных широтах.Соответственно растет и разрешение глобальных анализов и прогнозов полей метеорологических величин. Следует отметить, что подготовленные данные не всегда предоставляются пользователям в полном разрешении (т.е. на модельной сетке). Наиболее детальные из свободно распространяемых глобальных наборов полей анализа и прогноза, имеют горизонтальное разрешение 0.5°×0.5° (NCEP).Разрешение глобальных моделей атмосферы, используемых в климатических исследованиях, значительно ниже. Так, по адресу http://wwwpcmdi.llnl.gov/ipcc/model_documentation/ipcc_model_documentation.php приводятся ссылки на описания 25 современных климатических моделей, участвующих в эксперименте CMIP3 (Coupled Model Intercomparison Project 3). Горизонтальное разрешение атмосферных блоков климатических моделей -первые сотни километров. Это связано с тем, что климатические модели должны считаться на периоды большей продолжительности, но от них не требуется максимально точного детерминированного прогноза погоды.Доступные в Интернет пригодные для климатических исследований данные реанализов (т.е. наборы последовательных анализов состояния атмосферы,...

show abstract

“…AnemoScope is based on a statistical-dynamical downscaling approach (Frey-Buness et al, 1995). The assumption is that regional climate is associated with a specific frequency distribution of basic large-scale weather situations or climate bins (see Section 3).…”

Section: Anemoscope Toolkitmentioning

confidence: 99%