Klimaatsverandering Projeksies LWR324 Die Chaos Teorie Edward Lorenz het in die vroeë 1960s ontdek datʼnvereenvoudigde rekenaarmodel van die weer uiters sensitief was vir die aanvanklike weerstoestande Hierdie verskille mag te klein wees om op te tel 1
Die Chaos Teorie Lorenz kon visueel demonstreer dat daar struktuur was in sy chaotiese weermodel, en as die resultate geplot word in drie dimensies het dit geval op ʼn skoenlapper-vormige stel punte Hierdie is die trajek van ʼn stelsel in chaotiese beweging, andersins bekend as die Skoenlapper Effek ʼn Stelsel in chaotiese beweging is geheel-en-al onvoorspelbaar Hoewel, die beweging van die chaotiese stelsel is nie heeltemal willekeurig nie, soos gesien kan word uit die algemene patroon van die trajek Dit is waarom wetenskaplikes sê dat dag-tot-dag voorspellings van die weer vir langer as omtrent twee weke vooruit nooit moontlik sal wees nie Vandag is 5 tot 7 dae omtrent die limiet van bruikbare dag-tot-dag voorspellings Die Chaos Teorie 2
Klimaatvoorspelling Atmosferiese modelle is komplekse wiskundige modelle wat uit talle wiskundige vergelykings bestaan wat beskryf hoe atmosferiese druk, temperatuur, winde en vog sal verander met tyd Modelle is benaderings wat geformuleer word om die belangrikste aspekte van die atmosfeer se gedrag te behou Hierdie modelle word op superrekenaars gehardloop Klimaatvoorspelling Onsekerheid rondom numeriese klimaatvoorspellings spruit uit: foute in die rekenaarmodelle foute wat langs die model se grense ontstaan skaarsheid van data onvoldoende verteenwoordiging van baie pertinente prosesse en interaksies inherente chaotiese gedrag wat voorkom in die atmosfeer Daar is ʼn verskeidenheid modelle (en derhalwe projeksies) om van te kies, en elkeen bied ʼn ietwat verskillende interpretasie van die toekomstige klimaat 3
Ensemble Voorspellings Om te bepaal of die atmosfeer min of meer voorspelbaar is op ʼn spesifieke tydstip, maak klimaatverandering navorsers gebruik van ʼn ensemble benadering Gebaseer op die hardloop van verskeie voorspellingsmodelle of verskillende weergawes (lopies/simulasies) van ʼn enkele model elk beginnende met ietwat verskillende weerinligting om foute in die waarnemings te weerspieël As die prognoses goed met mekaar ooreenstem aan die einde van ʼn bepaalde tydperk, word die voorspelling as rigied beskou Hierdie situasie bied klimaatverandering navorsers die geleentheid om ʼn voorspelling met ʼn hoë graad van sekerheid uit te reik Indien die prognoses verskil, sal ʼn beperkte sekerheidsvlak aan die voorspelling gekoppel word In ʼn neutedop, hoe minder die ooreenstemming tussen prognoses, hoe minder voorspelbaar die weer/klimaat. Ensemble Voorspellings Die elf lede van ʼn ensemble roetevoorspelling om 12Z op September 13, 2004 soos geproduseer deur die AEF voorspellingstelsel vir Orkaan Ivan. 4
Ensemble Voorspellings ʼn Tipiese grafiek vanuit die IPCC se AR4 wat voorspelde globale temperature tussen 2000 en 2100 toon. Die grafiek vertoon die resultate van meer as 20 verskillende klimaat modelle (verskeie kleure) asook die "ensemble gemiddeld" van al die modelle (swart stippellyn). Vrystellingscenario's Gegewe die groot waardegebiede van toekomstige vrystellings en hul forseringskragte, is daar ʼn oneindige aantal moontlike alternatiewe toekomste om te verken Die IPCC het gevolglik scenario families en storielyne ontwikkel Die primêre doel van scenario families is om die onsekerhede rondom potensiële neigings in globale ontwikkelings en kweekhuisgas vrystellings, asook die sleutelfaktore wat hul beïnvloed, te verken 5
Vrystellingscenario's Alternatiewe beelde van hoe die toekoms mag ontvou Gebruik as hulpmiddels waarmee bepaal word hoe dryfkragte toekomstige vrystellingsuitkomste mag beïnvloed Gebruik om meegaande onsekerhede te bepaal Storielyn beskryf ʼn spesifieke demografiese, sosiale, ekonomiese, tegnologiese, omgewings-, en beleidstoekoms Sluit nie addisionele klimaat inisiatiewe in nie, d.w.s. geen scenario maak die eksplisiete aanname rakende die VN Raamwerk oor Klimaatsverandering of die vrystellingsmikpunte van die Kyoto Protokol nie Storielyne en Scenario Families A1 Beskryf ʼn wêreld van baie vinnige ekonomiese groei Lae bevolkingsgroei Vinnige bekendstelling van nuwe en meer effektiewe tegnologieë verhoogde kulturele en sosiale interaksies, aansienlike afname in streeksverskille in inkomste 6
Storielyne en Scenario Families A2 Beskryf ʼn baie heterogene wêreld Self-onderhoudend en bewaring van plaaslike identiteite Bevolking neem aanhoudend toe Streeks georiënteerde ekonomiese ontwikkeling en tegnologiese verandering Meer gefragmenteer en stadiger as in ander storielyne Besigheid soos normaalweg Storielyne en Scenario Families B1 Beskryf ʼn konvergente wêreld met dieselfde globale bevolking, wat piek in die middel van die eeu en daarna afneem vinnige veranderinge in ekonomiese strukture na ʼn diens en inligtingsekonomie Afnames in materiaal intensiteit Bekendstelling van skoon en hulpbron-effektiewe tegnologieë Klem op globale oplossings tot ekonomiese, sosiale, en omgewingsvolhoubaarheid Geen addisionele klimaat inisiatiewe 7
Storielyne en Scenario Families B2 Beskryf ʼn wêreld waarin die klem val op plaaslike oplossings tot ekonomiese, sosiale, en omgewings-volhoubaarheid Globale bevolking neem aanhoudend toe, teen ʼn tempo stadiger as A2 Gemiddelde vlakke van ekonomiese ontwikkeling Stadiger dog meer diverse tegnologiese verandering as in B1 en A1 storielyne Georiënteer na omgewingsbewaring en sosiale gelykheid Fokus op plaaslike en streeksvlakke 8
Hoof eienskappe van die vier SRES storielyne en scenario families SRES Scenario A1 A2 B1 B2 Ekonomie vinnige groei, aansienlike afname in streeksverskille in per capita inkomste ontwikkeling is primêr streeksgeoriënteerd, per capita ekonomiese groei is meer gefragmenteer en stadiger vinnige veranderinge in ekonomiese strukture na ʼn diens en inligtingsekonomie, met afnames in materiaal intensiteit Intermediêre vlakke van ontwikkeling Globale Bevolking Tegnologie piek in middel van eeu en neem daarna af vinnige bekendstelling van nuwe en meer effektiewe tegnologieë neem aanhoudend toe Tegnologiese veranderinge is meer gefragmenteer en stadiger as in ander storielyne piek in middel van eeu en neem daarna af bekendstelling van skoon en hulpbron effektiewe tegnologieë neem aanhoudend toe (stadiger as A2) meer diverse tegnologiese verandering as in B1 en A1 Sosio-politieke Aspekte verhoogde kulturele en sosiale interaksies, kapasiteitsbou self-onderhoudend en bewaring van plaaslike identiteite verbeterde gelykheid, globale oplossings tot ekonomiese, sosiale, en omgewingsvolhoubaarheid plaaslike oplossings tot ekonomiese, sosiale, en omgewingsvolhoubaarheid Onderliggende Temas konvergensie tussen streke heterogene wêreld konvergente wêreld fokus op plaaslike en streeksvlakke 9
10
Veranderinge in gemiddelde oppervlak lugtemperatuur CGCM3/T47 SRES B1 Veranderinge in gemiddelde oppervlak lugtemperatuur van 1981-2000 tot 2081-2100 Units: degrees Celsius CGCM3/T47 SRES A1B 11
HadCM2 Jaarlikse gemiddelde oppervlak lugtemperatuur verandering HadCM3 HadCM2 Verandering in gemiddelde oppervlak lugtemperatuur van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 12
HadCM2 Verandering in DJF gemiddelde oppervlak lugtemperatuur van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 HadCM2 Verandering in JJA gemiddelde oppervlak lugtemperatuur van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 13
Veranderinge in jaarlikse reënval CGCM3/T47 SRES B1 Verandering in jaarlikse reënval van 1981-2000 tot 2081-2100 Units: millimetres per day CGCM3/T47 SRES A1B 14
HadCM2 Verandering in jaarlikse reënval van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 HadCM2 Verandering in DJF gemiddelde reënval van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 15
HadCM2 Verandering in JJA gemiddelde reënval van 1960-1990 tot 2070-2100 HadCM3 Streeksimpakte van toekomstige klimaatveranderinge vir Afrika Teen 2020 word verwag dat tussen 75 en 250 miljoen mense blootgestel sal word aan toenemende waterstremming a.g.v. klimaatsverandering. Teen 2020 kan die opbrengste van droëland boerdery in sommige lande met tot 50% laer wees. In baie Afrika lande word verwag dat landbouproduksie, insluitend toegang tot voedsel, ernstig geraak sal word. Dit sal voedselsekuriteit verder negatief beïnvloed en wanvoeding vererger. 16
Streeksimpakte van toekomstige klimaatveranderinge vir Afrika Nader aan die einde van die 21ste eeu word verwag dat stygende seevlakke laagliggende kusgebiede met groot bevolkings sal affekteer. Die koste van aanpassing kan tot ten minste 5 tot 10% van die BBP beloop. Teen 2080 word ʼn toename van 5 tot 8% van ariede en semi-ariede land in Afrika voorspel onder ʼn reeks klimaatscenarios (hoë vertroue). (Bron: IPCC Fourth Assessment Report (AR4)) Voorspelde Klimaat: Neigings, Ekstreme vir Afrika Sektorale Knelpunte Voedsel Graan-opbrengste word verwag om onder verskeie scenarios af te neem dalende voedselsekuriteit, veral in klein voedsel invoerlande. (medium tot hoë vertroue) Water Groot riviere van Afrika is hoogs sensitief vir klimaat veranderlikheid; gemiddelde afloop en water beskikbaarheid sal afneem in Mediterreense en suidelike lande van Afrika. (medium vertroue) 17
Voorspelde Klimaat: Neigings, Ekstreme vir Afrika Sektorale Knelpunte Vektor Siektes Uitbreiding van voorkomsgebied van aansteeklike siektevektore sal menslike gesondheid in Afrika negatief beïnvloed. Meer malaria! (medium vertroue) Verwoestyning Verwoestyning sal vererger word deur afnames in gemiddelde jaarlikse reënval, afloop en grondvog, veral in suidelike, Noord- en Wes- Afrika. (medium vertroue) Voorspelde Klimaat: Neigings, Ekstreme vir Afrika Nedersettings Sektorale Knelpunte Kusbesettings in bv. die Golf van Guinee, Senegal, Gambië, Egipte en langs die oos suider-afrikaanse kus sal negatief geaffekteer word deur seevlak styging wat oorstroming en kus-erosie teweeg bring (hoë vertroue) 18
C-CAM SRES A2 Verandering in jaarlikse reënval van 1975-2005 tot 2070-2100 Verskaf deur WNNR C-CAM simulasie van klimaatverandering: NDJ reënval 19
C-CAM simulasie van klimaatverandering: FMA reënval C-CAM simulasie van klimaatverandering: MJJ reënval 20
C-CAM simulasie van klimaatverandering: ASO reënval 21