Mifano ya Hali ya Hewa
CMIP6
Kwa kuchanganua matukio ya siku zijazo, utofauti wa hali ya hewa katika mfumo wa miundo mingi na kuelewa athari za mabadiliko ya hali ya hewa, mkusanyiko wa modeli za CMIP6 mulit (mradi wa ulinganishaji wa modeli zilizounganishwa) hutumiwa. CMIP ni "mpango mkubwa wa kuendeleza uendelezaji wa kielelezo na uelewa wa kisayansi wa mfumo wa Dunia" (WCRP-Climate) wa Programu ya Utafiti wa Hali ya Hewa Duniani (WCRP)'s Kikundi Kazi cha Modeling Coupled Modeling (WGCM). Inahusisha zaidi ya vikundi 30 duniani kote, miradi 21 ya ulinganishi wa kielelezo iliidhinishwa kulingana na umuhimu wake kwa Mpango wa Utafiti wa Hali ya Hewa Duniani na kwa maswali ya kimsingi ya sayansi ya CMIP6. Uigaji wa kielelezo pia umetathminiwa katika tathmini na mazungumzo ya hali ya hewa ya kimataifa, kama vile ripoti za tathmini ya IPCC.
CMIP hutoa seti ya kawaida ya mifano ya hali ya hewa ambayo inaweza kuchambuliwa kisayansi na kwa pamoja kulingana na majibu ya mfumo wa dunia kwa kulazimisha, kwa upendeleo wa utaratibu wa muundo na kutofautiana kwa hali ya hewa ya ndani, kutabirika na kutokuwa na uhakika katika matukio. Kwa hiyo, mradi unafafanua itifaki za kawaida za majaribio, kulazimisha na matokeo (Eyring et al., 2016).
ISIMIP3b
Kwa Mtandao wa Tovuti za ClimateImpactsOnline data ya uingizaji wa hali ya hewa ya ISIMIP3b iliyorekebishwa kwa upendeleo kutoka kwa Mradi wa Ulinganishaji wa Mfano wa Athari za Kisekta (ISIMIP) ilitumika. Seti ya data ina data asili ya GCM, iliyotolewa kutoka kwenye kumbukumbu ya CMIP6. Kwa masahihisho ya upendeleo na kupunguza takwimu, ISIMIP3BASD na W5E5 v2.0. ilitumika (Lange, 2019a, 2020). Masharti ya kabla ya viwanda (1601-1849), kihistoria (1850-2014) na yajayo (2015-2100) yanatolewa na matokeo ya CMIP6 kutoka kwa miundo tofauti. Matukio ya CMIP6 yanayotumika katika ISIMIP3b ni yafuatayo: Majaribio ya udhibiti wa kabla ya viwanda (piControl), kihistoria, ssp126 (SSP1-RCP2.6), ssp370 (SSP3-RCP7) na ssp585 (SSP5-RCP8.5). Vigezo vya ISIMIP3b ni pamoja na unyevunyevu wa karibu wa uso, unyevunyevu mahususi wa karibu na uso, kasi ya upepo wa karibu na uso, halijoto ya juu ya kila siku, halijoto ya wastani ya kila siku, halijoto ya chini ya kila siku, mionzi ya mawimbi marefu ya kuteremka, mionzi ya mawimbi mafupi, maporomoko ya theluji, shinikizo la anga na jumla ya mvua.
Data ya ISIMMIP3b inajumuisha miundo ifuatayo:| Mfano | Kiungo |
|---|---|
| GFDL-ESM4 | GFDL, Data ya uingizaji wa ISIMIP GFDL-ESM4 |
| IPSL-CM6A-LR | IPSL, Data ya pembejeo ya ISIMIP IPSL-CM6A-LR |
| MPI-ESM1-2-HR | Max-Planck-Institut für Meterologie, Data ya pembejeo ya ISIMIP MPI-ESM1-2-HR |
| MRI-ESM2-0 | Taasisi ya Max-Planck, Data ya pembejeo ya ISIMIP MRI-ESM2-0 |
| UKESM1-0-LL | UKESM, Data ya uingizaji wa ISIMIP UKESM1-0-LL |
Mifano kwa undani
GDFL-ESM4 Mfano wa hali ya hewa, ambayo ni sehemu ya mradi wa CMIP6, ilitolewa mwaka wa 2018. Inajumuisha:
"erosoli: inayoingiliana (pamoja na athari isiyo ya moja kwa moja ya erosoli), atmosi: GFDL-AM4.1 (Cubed-sphere (c96) - azimio la usawa la digrii 1; longitudo/latitudo 360 x 180; viwango 49; kiwango cha juu 1 Pa), atmosChem: GFDL-ATMCHEM4.1 (kemia kamili ya angahewa), ardhi: GFDL-LM4.1 (mfano wa ardhi wenye modeli mpya ya mienendo ya uoto na matibabu ya wazi ya umri wa mimea na muundo wa urefu na vijidudu vya udongo, kwa moto wa kila siku, mazao, malisho na malisho. vigae), barafu: GFDL-LM4.1, bahari: GFDL-OM4p5 (GFDL-MOM6, tripolar - nominella 0.5 deg; 720 x 576 longitudo/latitudo; viwango 75; kisanduku cha gridi ya juu 0-2 m), ocnBgchem: GFDL- COBALTv2, seaIce: GFDL-SIM4p5 (GFDL-SIS2.0, tripolar - nominella deg 0.5; longitudo/latitudo 720 x 576; tabaka 5; kategoria 5 za unene), yenye uhamishaji wa mionzi na mienendo ya C-gridi ya upatanifu na MOM6. Muundo iliendeshwa na Utawala wa Kitaifa wa Bahari na Anga, Maabara ya Geophysical Fluid Dynamics, Princeton, NJ 08540, Marekani (NOAA-GFDL) katika maazimio asilia: a erosoli: 100 km, atmos: 100 km, atmosChem: 100 km, ardhi: 100 km, barafu: 100 km, bahari: 50 km, ocnBgchem: 50 km, barafu ya bahari: 50 km."
Chanzo: CMIP6.CMIP.IPSL.IPSL-CM6A-LR
IPSL-CM6A-LR
Mfano wa hali ya hewa wa IPSL-CM6A-LR ulitolewa mwaka wa 2017 na pia ni sehemu ya mradi wa CMIP. Muundo huo unajumuisha vipengele: "atmos: LMDZ (NPv6, N96; 144 x 143 longitudo/latitudo; viwango 79; ngazi ya juu 80000 m), ardhi: ORCHIDEE (v2.0, Maji/Carbon/Nishati mode), bahari: NEMO -OPA (eORCA1.3, tripolar kimsingi 1deg; 362 x 332 longitudo/latitudo; viwango 75; seli ya juu ya gridi 0-2 m), ocnBgchem: NEMO-PISCES, barafu ya bahari: NEMO-LIM3. Muundo huo uliendeshwa na Taasisi Pierre Simon Laplace, Paris 75252, Ufaransa (IPSL) katika maazimio ya asili ya majina: atmos: 250 km, ardhi: 250 km, bahari: 100 km, ocnBgchem: 100 km, barafu ya bahari: 100 km."
Chanzo: CMIP6.CMIP.IPSL.IPSL-CM6A-LR
MPI-ESM1-2-HR
MPI-ESM inajumuisha miundo ya jumla ya mzunguko wa angahewa na bahari, ECHAM6 (spectral T127; 384 x 192 longitudo/latitudo; viwango vya 95; kiwango cha juu 0.01 hPa) na MPIOM (tripolar TP04, takriban 0.4 x 802; 404 longitudo/latitudo; viwango 40; seli ya gridi ya juu 0-12 m), na miundo ya mfumo mdogo wa ardhi na mimea JSBACH3.20 na kwa biogeokemia ya baharini HAMOCC6. Inaendeshwa na Taasisi ya Max Planck ya Meteorology, Hamburg 20146, Ujerumani (MPI-M) katika maazimio ya asili ya majina: "erosoli: 100 km, atmos: 100 km, ardhi: 100 km, LandIce: hakuna, bahari: 50 km, ocnBgchem: 50 km, barafu ya bahari: 50 km."
Chanzo: CMIP6.HighResMIP.MPI-M.MPI-ESM1-2-HR
MRI-ESM2-0
Mfano wa MRI-ESM2.0 ulitolewa mwaka wa 2017 na kuendeshwa na Taasisi ya Utafiti wa Hali ya Hewa, Tsukuba, Ibaraki 305-0052, Japan (MRI). Inajumuisha vipengele vifuatavyo: "erosoli: MASINGAR mk2r4 (TL95; 192 x 96 longitudo/latitudo; viwango vya 80; kiwango cha juu 0.01 hPa), atmos: MRI-AGCM3.5 (TL159; 320 x 160 longitudo/latitudo; viwango vya 80; kiwango cha juu 0.01 hPa), atmosChem: MRI-CCM2.1 (T42; 128 x 64 longitudo/latitudo; viwango 80; kiwango cha juu 0.01 hPa), ardhi: HAL 1.0, bahari: MRI.COM4.4 (tripolar kimsingi latitudo 0.5 /1 deg longitudo yenye uboreshaji wa wastani hadi digri 0.3 ndani ya nyuzi 10 kaskazini na kusini mwa ikweta; longitudo/latitudo 360 x 364; viwango 61; seli ya gridi ya juu 0-2 m), ocnBgchem: MRI.COM4.4, barafu ya bahari: MRI.COM4.4. Muundo huo uliendeshwa kwa maazimio ya asili ya majina: erosoli: kilomita 250, atmos: kilomita 100, atmosChem: kilomita 250, ardhi: kilomita 100, bahari: kilomita 100, ocnBgchem: kilomita 100, barafu ya bahari: kilomita 100. "
Chanzo: CMIP6.CMIP.MRI.MRI-ESM2-0
IPSL-CM6A-LR
UKESM1 inajumuisha modeli ya bahari ya NEMO na barafu ya bahari ya CICE, pamoja na modeli ya uso wa nchi kavu ya JULES, yenye uoto unaobadilika wa TRIFFID. Zaidi ya hayo, modeli hiyo inaiga kemia ya angahewa na erosoli kwa kutumia UKCA, biogeochemistry ya baharini na MEDUSA na karatasi za barafu zenye nguvu kwa muundo wa BISICLES. Chanzo: UKESM
Vyanzo:
Eyring, V., S. Bony, GA Meehl, CA Senior, B. Stevens, RJ Stouffer, na KE Taylor, 2016: Muhtasari wa Usanifu na mpangilio wa majaribio wa Mradi wa Coupled Model Intercomparison Awamu ya 6(CMIP6). Ukuzaji wa Muundo wa Jiosayansi, 9, 1937−1958, https://doi.org/10.5194/gmd-9-1937-2016.Lange, S.: Marekebisho ya upendeleo wa kuhifadhi na kupunguza takwimu kwa kutumia ISIMIP3BASD (v1.0), Ukuzaji wa Muundo wa Kijiosayansi, 12, 3055–3070, https://doi.org/10.5194/gmd-12-3055-2019, 2019a .
Lange, S.: ISIMIP3BASD v2.4.1, https://doi.org/10.5281/zenodo.3898426, 2020.
ISIMIP3b
WGCM CMIP6
Matukio ya hali ya hewa
Njia zinazojulikana kama Mkusanyiko wa Wawakilishi (RCPs) zilitengenezwa kwa Ripoti ya Tathmini ya tano ya Jopo la Serikali za Kiserikali kuhusu Mabadiliko ya Tabianchi (IPCC). Zinaeleza viwango tofauti vya viendeshi vya mionzi inayotokana na gesijoto ambavyo vinaweza kutokea katika kipindi cha 2011 hadi 2100. Hata hivyo, hazikujumuisha “masimulizi” yoyote ya kijamii na kiuchumi ili kuendana nazo. Katika miaka michache iliyopita, timu ya kimataifa ya wanasayansi wa hali ya hewa, wanauchumi na waundaji wa mifumo ya nishati walitengeneza "njia" mpya ambazo huchunguza jinsi jamii ya kimataifa, demografia na uchumi vinaweza kubadilika katika karne ijayo. Zinajulikana kama "Njia za Pamoja za Kiuchumi za Kijamii" (SSPs). SSPs zilichapishwa mwaka wa 2017 (Riahi et al., 2017) na zitachukua jukumu kubwa katika Ripoti ya Tathmini ya Sita ya IPCC katika 2021/2022.
SSPs ni matukio ya kimsingi ambayo yanaelezea maendeleo ya siku zijazo kwa kukosekana kwa sera mpya za hali ya hewa, zaidi ya zile ambazo tayari zimetumika leo. Wanatoa njia tano ambazo ulimwengu unaweza kuchukua. SSP tano zinatofautiana hasa katika ukuaji wa idadi ya watu, ukuaji wa miji, ukuaji wa uchumi, uwekezaji katika elimu na afya, mfumo wa nishati na matumizi ya ardhi, kasi ya maendeleo ya teknolojia na vile vile vichochezi vya mahitaji, kama vile mabadiliko ya mtindo wa maisha (Riahi et al., 2017).
Kwa vile RCPs SSP pia hazijakamilika katika muundo wao, kwani hizi ni mustakabali wa kijamii pekee na hazijumuishi athari za mabadiliko ya hali ya hewa. Zaidi ya hayo, hakuna hatua za kupunguza au kurekebisha zinazotekelezwa katika hizi (O'Neill et al., 2020). Kwa hivyo, ClimateImpactsOnline hutumia michanganyiko mitatu ya SSP-RCP kuibua data ya hali ya hewa inayolingana na hali tofauti za kijamii na kiuchumi na mionzi.
"Uendelevu" SSP1 - 2.6
Mazingira ya chini ya mabadiliko ya hali ya hewa (SSP1) yanaonyesha njia endelevu, ambayo mara nyingi hujulikana kama "Kuchukua Barabara ya Kijani". Hali hii inachukua uwekezaji mkubwa katika elimu na afya. Haya yanasababisha kuongeza kasi ya mabadiliko ya idadi ya watu na kupunguza kasi ya ukuaji wa idadi ya watu, hasa katika nchi zinazoendelea. Kwa jumla kuna msisitizo mpana zaidi juu ya ustawi wa mwanadamu. Kutokana na kuongezeka kwa dhamira ya kufikia malengo ya maendeleo, ukosefu wa usawa unapunguzwa kote na ndani ya nchi. Matumizi yanaelekezwa kwenye ukuaji mdogo wa nyenzo na kiwango cha chini cha rasilimali na nishati. Hali ya msingi ya SSP1 ina changamoto ndogo za kukabiliana na hali ya hewa na kukabiliana na hali ya hewa, kwani malengo ya hali ya hewa yanaweza kufikiwa duniani kote (O'Neill et al., 2017). SSP1 imeunganishwa na pato la kulazimisha la Wati 2.6 kwa kila mita ya mraba mwaka 2100."Ushindani wa Kikanda" SSP3 - 7.0
Hali ya wastani ya mabadiliko ya hali ya hewa (SSP3) pia inajulikana kama "Ushindani wa Kikanda" ina sifa ya kuongezeka kwa utaifa na migogoro ya kikanda. Hii inasukuma nchi kuangazia zaidi maswala ya ndani au, haswa, maswala ya kikanda. Kwa mfano malengo ya nishati na usalama wa chakula yanafikiwa katika eneo lao pekee. Uwekezaji katika elimu na maendeleo ya kiteknolojia unashuka. Maendeleo ya kiuchumi ni ya polepole, matumizi yanachukua nyenzo nyingi, na ukosefu wa usawa unazidi kuwa mbaya zaidi kwa wakati. Zaidi ya hayo, ukuaji wa idadi ya watu ni mdogo katika viwanda na juu katika nchi zinazoendelea. Kwa ujumla SSP3 ina sifa ya kipaumbele cha chini cha kimataifa cha kushughulikia maswala ya mazingira (Fujimori et al., 2017). Hali ya SSP3 imejumuishwa na kiwango cha kulazimisha cha Watt 7 kwa kila mita ya mraba."Maendeleo ya Kisukuku" SSP5 - 8.5
Hali iliyokithiri (SSP5) ina sifa ya maendeleo ya haraka ya kiteknolojia na maendeleo ya mtaji wa binadamu. Masoko ya kimataifa yanazidi kuunganishwa. Pia kuna uwekezaji mkubwa katika afya, elimu, na taasisi ili kuongeza mtaji wa watu na kijamii. Wakati huo huo, hii inaambatana na unyonyaji wa rasilimali nyingi za mafuta na kupitishwa kwa maisha ya kutumia rasilimali na nishati kote ulimwenguni. Kuna imani katika uwezo wa kudhibiti mifumo ya kijamii na ikolojia, ikijumuisha na uhandisi wa kijiografia ikiwa ni lazima (Kriegler et al., 2017). ClimateImpactsOnline hutumia mchanganyiko wa hali ya SSP5 na kiwango cha mionzi inayotokana na gesi chafu ya Wati 8.5 kwa kila mita ya mraba.Angalia pia:
Njia Zilizoshirikiwa za Kijamii na Kiuchumi (SSPs): Muhtasari (Bango)
Vyanzo:
O'Neill, BC, Carter, TR, Ebi, K. et al. Mafanikio na mahitaji ya mfumo wa mazingira ya mabadiliko ya hali ya hewa. Nat. Clim. Chang. 10, 1074–1084 (2020). https://doi.org/10.1038/s41558-020-00952-0
Riahi, K. et al., Njia Zilizoshirikiwa za Kijamii na Kiuchumi na athari zake za nishati, matumizi ya ardhi, na utoaji wa gesi chafuzi: Muhtasari, Mabadiliko ya Mazingira Duniani, Juzuu 42, 153-168 (2017). https://doi.org/10.1016/j.gloenvcha.2016.05.009.
Takwimu za Uchunguzi
Hifadhidata ya W5E5 ina data iliyozingatiwa na kuchambua tena na hutumiwa kuwakilisha data iliyozingatiwa. Ni sehemu ya Mradi wa Ulinganishaji wa Mfano wa Impact (ISIMIP3b), ambapo mkusanyiko wa data hutumiwa kwa marekebisho ya upendeleo wa tathmini za athari. Hifadhidata hiyo ina data ya WFDE5 inayotegemea ardhi na hifadhidata ya bahari ya ERA5 (data na data ya uchambuzi tena) (Cucchi et al., 2020, Hersbach et al., 2020). Chanzo cha ziada cha data ni data ya mvua kutoka kwa toleo la 2.3 la Mradi wa Hali ya Hewa ya Ukomo wa Dunia (Adler et al., 2003).
Toleo la W5E5 1.0 linajumuisha data ya kipindi cha kutoka 1979 hadi 2017. Hii inamaanisha kuwa kwa miaka kumi ya 2011-2020, ni miaka 6 tu iliyopo na vivyo hivyo ramani za tofauti zinahusiana tu na miaka ya 1991-2014. Tutaendelea kusasisha na kuwasiliana data zaidi ya W5E5 katika muongo huu. Hifadhidata inatoa azimio la usawa la anga la 0.5 ° na azimio la kila siku la muda.
Vigezo vilivyojumuishwa kwenye hifadhidata ni kama ifuatavyo: unyevu wa karibu karibu na uso (kifupisho: hurs, kitengo:%), unyevu maalum karibu na uso (maganda, kg kg-1), mvua (pr, kg m-2 s-1 mtiririko wa theluji (prsn, kg m-2 s-1), shinikizo la hewa ya juu (ps, Pa), shinikizo la usawa wa bahari (psl, Pa), kushuka kwa mionzi ya uso wa mawimbi ya muda mrefu (rlds, W m-2), kushuka kwa uso wa mawimbi mafupi. mionzi (rsds, W m-2), kasi ya upepo wa karibu-juu (sfcWind, m s-1), joto la hewa karibu na uso (tas, K), kiwango cha juu cha kila siku cha karibu-uso wa hewa (tasmax, K), kiwango cha chini cha kila siku joto la hewa karibu-juu (tasmin, K), mwinuko wa uso (orog, m) na kinyago cha WFDE5-ERA5 (kinyago, 1) (Lange, 2019). Takwimu za W5E5 za anuwai ni, juu ya ardhi na bahari, wastani wa kila siku wa data ya kila saa ya WFDE5. Vigeu vya ardhini hurs, pr, psl, tasmax na tasmin na anuwai ya bahari tasmax na tasmin hupatikana kwa hesabu tofauti. Hii imeelezewa kwenye wavuti ifuatayo: WFDE5 juu ya ardhi iliyounganishwa na ERA5 juu ya bahari (W5E5)
Kwa kuchagua "Obsevations" katika sehemu ya Takwimu za Kihistoria za kichupo cha Mipangilio, unaweza kuibua data iliyozingatiwa ya setaseti ya W5E5.
Vyanzo:
Adler, RF, Huffman, GJ, Chang, A., Ferraro, R., Xie, P.-P., Janowiak, J., Nelkin, E. (2003). Mradi wa Toleo la 2 la Kinywaji cha Hali ya Hewa cha Ukomo wa Hali ya Hewa (GPCP) Uchambuzi wa Mvua ya Kila Mwezi (1979 – Sasa). Jarida la Hydrometeorology, 4 (6), 1147-1167. doi: 10.1175 / 1525-7541 (2003) 004 <1147: tvgpcp> 2.0.co; 2
Cucchi, M., Weedon, GP, Amici, A., Bellouin, N., Lange, S., Müller Schmied, H., Hersbach, H., & Buontempo, C. (2020). WFDE5: upendeleo-umebadilishwa data ya upimaji upya wa ERA5 kwa masomo ya athari. Takwimu za Sayansi ya Mfumo wa Dunia, 12 (3), 2097-220. https://doi.org/10.5194/essd-12-2097-2020
Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., Hirahara, S., Horányi, A., Muñoz ‐ Sabater, J., Nicolas, J., Peubey, C., Radu, R., Schepers, D ., Simmons, A., Soci, C., Abdalla, S., Abellan, X., Balsamo, G., Bechtold, P., Biavati, G., Bidlot, J., Bonavita, M.,… Mpango, JN (2020). Uchunguzi wa kimataifa wa ERA5. Jarida la kila mwaka la Jumuiya ya Hali ya Hewa ya Royal, 146 (730), 1999-2049. https://doi.org/10.1002/QJ.3803
Lange, Stefan (2019): WFDE5 juu ya ardhi iliyounganishwa na ERA5 juu ya bahari (W5E5). V. 1.0. Huduma za Takwimu za GFZ. https://doi.org/10.5880/pik.2019.023
Lange, S: ISIMIP3BASD v2.4.1, https://doi.org/10.5281/zenodo.3898426, 2020.
Takwimu za Uigaji wa Kihistoria
Ili kuhalalisha mifano ya hali ya hewa, hali ya hali ya hewa ya zamani imeigwa na ikilinganishwa na data iliyozingatiwa. Kiashiria muhimu cha kudhibitisha uaminifu wa makadirio ya hali ya hewa ya baadaye kutoka kwa mifano ni mabadiliko ya muda na ya anga katika joto la wastani la ulimwengu kutoka nyakati za kabla ya viwanda hadi sasa.
Sehemu ya kadi ya kuingia ili kushiriki katika Mradi wa Ulinganishaji wa Mfano uliounganishwa (Awamu ya 6) ni masimulizi ya kihistoria. Iliongezwa kwa Utambuzi, Tathmini, na Tabia ya Klima (DECK) kwa utengano bora kati ya CMIP na awamu maalum, katika kesi hii CMIP6. Pia hutumika kama alama ya Miradi ya Ulinganishaji wa Model ya CMIP6 (MIPs).
Uigaji huanza kwa hali ya usawa holela kutoka kwa jaribio la kudhibiti kabla ya viwanda (piControl). Halafu, nguvu nyingi zinazotegemea wakati, sawa na CMIP6, kama vile uzalishaji wa gesi chafu, nguvu za matumizi ya ardhi, erosoli, kulazimisha jua na zingine hulishwa kwenye modeli. Hizi basi hutoa nyuma ya hali ya kihistoria. Mchanganyiko wa kihistoria wa CMIP6 hushughulikia kipindi cha muda kutoka 1850 hadi 2014.
Kwa kuchagua "Takwimu za Uigaji za Kihistoria" katika sehemu ya Takwimu za Kihistoria za kichupo cha Mipangilio, unaweza kuibua masimulizi ya zamani ya mifano ya hali ya hewa.
Vyanzo:
Eyring, V., Bony, S., Meehl, GA, Mwandamizi, CA, Stevens, B., Stouffer, RJ, na Taylor, KE: Muhtasari wa muundo wa Jumuiya ya Ulinganisho wa Mfano wa Ulinganishaji wa Awamu ya 6 (CMIP6) na muundo, Geosci . Mfano Dev., 9, 1937-1958, doi: 10.5194 / gmd-9-1937-2016, 2016.WGCM CMIP6
Bandwidth
Mkusanyiko wa mfano wa hali ya hewa wa mkoa unaopatikana kutoka Impact3b ni mdogo sana. Ndio sababu kutokuwa na uhakika wa kielelezo na utofauti wa ndani (mwaka hadi mwaka) ulikusanywa, kupangwa na dhamana ambayo 10%, 50% na 90% ya maadili yote yapo chini, inaelezewa kukadiria bandwidth (50s percentile kwenye ramani , 10s, 50s na 90s percentile katika mchoro wa safu ya muda).
Kwa kipindi cha miaka 30 na mkusanyiko wa mfano wa uigaji 4, hii inamaanisha dimbwi linalopatikana la 5 x 30 = 150 maadili ya kila mwaka kwa viashiria vya hali ya hewa.
Vigezo vya Kilimo
Vigezo vya kilimo ni mahususi kwa mazao na vinajumuisha data ya eneo, uzalishaji na mavuno iliyokusanywa katika kiwango cha anga na kipindi cha muda kilichochaguliwa. Data ya kilimo inayopatikana hadharani katika Sahel ni chache: Mabadilishano kati ya azimio la anga na kiwango cha muda yapo katika seti nyingi za data, ambazo ni chafu lakini zina mfululizo wa muda mrefu (km FAOSTAT), au ni chafu kwa anga (hadi ngazi ya kaya, k.m. RHoMIS) lakini hufanywa kwa dharura tu katika mwaka mmoja. Zaidi ya hayo, mbinu ya ukusanyaji data mara chache huangaziwa katika nyaraka za seti za data zinazopatikana, na hivyo kutatanisha tathmini za usahihi wa jamaa na hivyo ulinganifu. Hii ni muhimu hasa kwani seti tofauti za data mara chache hukubaliana, mara nyingi huonyesha tofauti kubwa! Suala jingine ni uainishaji usio sawa wa vitengo vya utawala wa anga, huku baadhi ya nchi (km Niger) zikiwa zimebadilisha hivi karibuni mgawanyiko wao wa kiutawala au kutumia ufafanuzi usioeleweka kulingana na majina ya wenyeji na mazoezi ya kilimo (km Mauritania).
Kwa hivyo, tumeamua kukusanya data kutoka vyanzo vyote vinavyopatikana ili kutoa chanjo kamili zaidi ya anga na ya muda iwezekanavyo. Kulingana na kipimo cha anga kilichochaguliwa, data inayofaa, ikiwa inapatikana, itaonyeshwa. Ikiwa hakuna data nyingine inayopatikana kwa eneo, seti za data za mazao za kitaifa za FAOSTAT hutumiwa.
Kwa kuwa hakukuwa na seti ya data kwa eneo lote la Sahel, vigezo vya kilimo kwa kiwango cha zoom 1 vilikusanywa (kama jumla) kutoka kwa seti za data za kiwango cha zoom 2 (kiwango cha kitaifa).
Vyanzo:
Carletto C., Jolliffe D., Banerjee R. (2014a): Mfalme hana Takwimu! Takwimu za Kilimo katika Afrika Kusini mwa Jangwa la Sahara [Ripoti ya kiufundi ya Benki ya Dunia]. Inapatikana katika: http://mortenjerven.com/wp-content/uploads/2013/04/Panel-3-Carletto.pdf
Grassini P., van Bussel LGJ, Van Wart J., Wolf J., Claessens L., Yang H., Boogard H., de Groot H., van Ittersum MK, Cassman KG (2015): Je! ni mzuri wa kutosha? Mahitaji ya data kwa uigaji unaotegemewa wa mavuno ya mazao na uchanganuzi wa pengo la mavuno. Utafiti wa Mazao ya shambani 177:49–63; http://dx.doi.org/10.1016/j.fcr.2015.03.004.
Schauberger B., Gornott C., Wechsung F. (2017): Tathmini ya kimataifa ya mfumo wa nusu-empirical kwa ajili ya anomalies ya mavuno na matumizi ya utabiri wa mavuno ndani ya msimu. Global Change Biology 23(11): 1-15; DOI:10.1111/gcb.13738.