Tidligere denne måneden ble sesongvarselet for sommeren lagt ut på klimavarsling.no, og for første gang har vi inkludert vår egen modell NorCPM. Modellen er et resultat av mange års arbeid med klimavarsling.
Når vi lager klimavarsler bruker vi en statistisk modell som baserer seg på historiske værobservasjoner fra de siste 30 årene, i tillegg til over 200 scenarioer fra modeller fra seks ulike sentre: ECMWF i Europa, Met Office i Storbritannia, CMCC i Italia, Météo France i Frankrike, DWD i Tyskland, og nå også Norges egen modell NorCPM, utviklet av Bjerknes Climate Prediction Unit (BCPU). Hver av modellene er dataprogrammer som regner ut sannsynlig værutvikling basert på en starttilstand. Dette blir gjort ved å bruke fysiske ligninger som beskriver været.
NorCPM (Norwegian Climate Prediction Model) er utviklet for å lage klimaprognoser i ulike tidsrom – fra sesong til tiår – og det inkluderer også tidsrommet som Climate Futures hovedsakelig opererer i, nemlig ti dager til ti år. NorCPM kombinerer Norwegian Earth System Model med en metode for dataassimilering som kalles EnKF – The Ensemble Kalman Filter, en metode som opprinnelig ble utviklet på Nansensenteret, men som nå videreutvikles globalt. Les mer om NorCPM her.
Hva gjør den norske klimamodellen spesiell?
NorCPM bruker en avansert dataassimileringsmetode i havet og sjøisen som bevarer viktige klimavariabler, for eksempel havvarme, saltinnhold og sjøis-volum. Dataassimilering er en metode man bruker som går ut på å synkroniserer modeller basert på eksisterende observasjoner. Når man kjører en modell deler den jorden inn i et rutenett som består av 100 km lange firkanter, det man kaller gridpunkt, og regner ut forholdene for hvert gridpunkt. Modellen simulerer dermed en tilstand fra toppen av atmosfæren til bunnen av havet, men beregningene samsvarer som regel ikke helt med den faktiske tilstanden man kan observere. Da brukes dataassimilering til å tilpasse variasjonen i modellens simuleringer slik at de stemmer med faktiske observerte klimavariasjoner. Dette resulterer i en starttilstand som kan brukes til å beregne variablene i hvert gridpunkt fremover i tid, og slik får man et varsel.
Den andre tingen som gjør NorCPM unik er at den er designet for å brukes fra sesong-til-tiår (S2D-seasonal-to-decadal), i motsetning til andre modeller som er ment for omtrent 10 dager til måneder/sesonger (S2S-subseasonal-to-seasonal). Dermed vil NorCPM kunne bedre beregne signaler fra havet, siden havets oppvarming går saktere, mens S2S modeller vil være bedre på atmosfære og land, som går raskere.
De to hovedstyrkene til NorCPM – inkludering av variabler fra hav og sjøis og bruken av S2D tiddskala – henger tett sammen. Utover 1 måned vil informasjon fra hav og sjøis være avgjørende for utfallet, så det å inkludere disse faktorene i modellen med tiddskala fra sesong til tiår vil gi gode prediksjoner. Å bruke modeller med ulike styrker og tidsskalaer sammen for å lage et varsel gjør dermed varselet enda bedre og man får et mer helhetlig bilde av mulige utfall for hav, land og atmosfære.
For at man skal ta i bruk et nytt verktøy som NorCPM må man være sikker på at det faktisk tilfører noe nyttig og gjør varslene bedre. Nylig gjorde et team fra BCPU nettopp dette, og de fant at ved å inkludere NorCPM fikk modellen bedre startbetingelser og ble bedre på å varsle 1 år fram i tid. I tillegg forbedret den varslingsevnen på 2-5 års tidsskala og 6-9 år over Europa, Nord-Amerika og i Nord-Atlanteren og det Nordiske hav. Mer om denne studien her.
NorCPM er allerede et viktig verktøy for Climate Futures, og vi kommer til å bruke den i økende grad i eksperimenter for å på sikt lage mer nøyaktige varsler. Takk til forskerne på Nansensenteret og Universitetet i Bergen, blant andre Tarkan Bilge, François Counillon, Ingo Bethke og Noel Keenlyside, for alt arbeidet de har lagt ned for å gjøre denne modellen tilgjengelig.
Her finner du varselet for sommeren, hvor denne modellen for første gang er inkludert.