Bias-gecorrigeerde klimaatprojecties

De corrective van systematische fouten of biascorrectie is een gangbare praktijk geworden om numerieke weersvoorspellingen en klimaatvoorspellingen te verbeteren. Biascorrectie (BC) methoden voor ensembles verslechteren echter typisch de relatie tussen ruimte, tijd en verschillende variabelen, wat soms leidt tot fysiek onrealistische atmosferische situaties. Om deze tekortkomingen te corrigeren, zijn daarom gecompliceerde aanvullende stappen nodig op basis van copula-methoden. Er werd een eenvoudige, post-processing methode ontwikkeld waarvoor geen extra stappen nodig waren om de correlatie te behouden. In dit project zal deze method worden aangepast om als methode voor BC te dienen in het kader van klimaatprojecties.

Om met onzekerheid rekening te houden, zullen drie scenario’s voor de uitstoot van broeikasgassen die worden gebruikt in IPCC-srapporten in overweging worden genomen (d.w.z. RCP2.6, RCP4 en RCP8.5) en worden gecorrigeerd voor bias op BelgiĆ«. Om als input te dienen voor de HETEROFOR bosdynamica simulatie-experimenten, zal een subselectie van het ensemble worden geĆÆdentificeerd als representatieve scenario’s.

De voorgestelde correctiemethode zal worden vergeleken met de referentiemethode genaamd ‘quantile mapping’ (QM).

Voor zes oppervlaktevariabelen (windsnelheid en -richting, straling, temperatuur, regenval en specifieke vochtigheid) zullen per uur aangepaste gecorrigeerde tijdreeksen worden verstrekt.

Bovendien is aangetoond dat klimaatmodellen sommige aspecten van de klimaatveranderingstrends van de afgelopen decennia niet op betrouwbare wijze kunnen reproduceren. Daarom zullen de bovengenoemde post-processing methoden worden aangepast en toegepast in de context van klimaatprojecties met als doel de betrouwbaarheid van klimaattrends uit de bestaande datasets van de CORDEX- en CORDEX.be-ensembles te vergroten.