Dynamo_51 - Page 21

TEMA KLIMAOVERVÅGNING DTU 21 Sådan får vi bedre klimafremskrivninger Når klimaforskere skal forudsige fremtidens klima, anvender de som udgangspunkt altid mere end én klimamodel. Jo flere modeller, jo mere data. Hvis dataene skal blive brugbare, så det bliver muligt at træffe de rette beslutninger i forhold til at klimasikre byer og kyster, skal klimaforskerne til at gribe længere ned i den statistiske værktøjskasse. Det mener en gruppe nordiske forskere, der i efteråret 2017 publicerede artiklen ’New vigour involving statisticians to overcome ensemble fatigue’ i Nature Climate Change. Seniorforsker Martin Drews, DTU Management Engineering, er en af forfatterne bag artiklen: ”Klimamodellerne er vores bedste bud på, hvordan verden kommer til at se ud, når klimaet ændrer sig. Men det er ofte nødvendigt at koge den stigende mængde data ned, så den bliver brugerrelevant. Her kan avanceret statistik hjælpe, og det er i øjeblikket et uudnyttet potentiale inden for klimaforskningen.” Ønsker lokale fremskrivninger Forskerne oplever en stigende efterspørgsel efter ultralokale klimafremskrivninger, forklarer Martin Drews: ”I dag ønsker f.eks. myndigheder eller byplanlæggere at kende fremtidens klima over en enkelt by eller havn. Løsningen er ikke udelukkende at lave flere klimamodelkørsler, men også at blive bedre til at analysere kørslerne med de rette statistiske værktøjer. Statistikken kan nemlig hjælpe os med at organisere og finde frem til de rigtige informationer i et kæmpe datahav,” siger Martin Drews. Et velkendt problem med klimamodellerne er usikkerheden i beregningerne. Altså, hvor sandsynligt er det, at beregninger rammer plet i forhold til virkeligheden? Martin Drews forklarer: ”Én usikkerhed kan eksempelvis være udregningen af, hvordan global temperaturstigning påvirker globalt havniveau. Usikkerhederne kan vi trække ud af resultaterne fra klimamodelkørslerne og undersøge hver for sig ved hjælp af avancerede statistiske metoder, som allerede er til rådighed. Det betyder, at vi kan blive mere præcise i vores forudsigelser,” siger han. Statistik styrker Danmarks klimatilpasning Danmarks Meteorologiske Institut (DMI) er medforfatter på artiklen i Nature Climate Change. DMI skal udarbejde et klimaatlas for Danmark, der kan bruges til planlægning af klimatilpasning og vil i den forbindelse udnytte statistiske analyser, forklarer daglig leder af klimaforskningen ved DMI Peter Langen. ”Det er afgørende for kvaliteten af klimaatlasset, at vi har statistikere med på holdet. Kun med deres bistand kan vi levere data, der gør det muligt at afveje risici og potentielle omkostninger i forhold til sandsynligheden for, at en bestemt hændelse indtræffer.” Martin Drews, seniorforsker, DTU Management Engineering, mard@dtu.dk Mere sikre forudsigelser Artiklen ’New vigour involving statisticians to overcome ensemble fatigue’ i Nature Climate Change er et resultat af et nordisk forskningsprojekt kaldet eSACP. Foruden DTU er de deltagende institutioner de meteorologiske institutter i Norge, Finland og Danmark samt Norsk Regnesentral og Bjerknes Centret i Norge. Projektet er finansieret af NordForsk, der er en organisation under Nordisk Ministerråd. Avanceret statistik har et uudnyttet potentiale inden for klimaforskningen. Den kan hjælpe klimaforskerne til at levere bedre og mere troværdige forudsigelser af fremtidens klima. Lotte Krull IPCC Et eksempel på output fra klimamodeller er disse to kort over ændringen i overfladetemperatur i år 2081-2100 for to forskellige scenarier. (Kilde: IPCC)