HUNGEO 2000 Szekcióülések - Meteorológia D13
Napi meteorológiai adatsorok előállítása sztochasztikus modellel

Wantuchné Dobi Ildikó
Országos Meteorológiai Szolgálat, Budapest, H
dobi@met.hu


A kontinentális éghajlat jellemzője, hogy az egyes évek időjárása nagyon változékony. A rendkívüli időjárási események sorozatos bekövetkezése azonban felveti a kérdést, vajon lehetséges-e, hogy a gyakori szélsőséges időjárási jelenségek valamiféle klímaváltozás következményei? A légkör, a bioszféra, a hidroszféra stb. bonyolult visszacsatolásai miatt a klíma természetes változékonyságának elkülönítése a mesterséges hatásoktól rendkívül összetett feladat. Az utóbbi évtizedben sokrétű kutatások folynak klímaváltozást potenciálisan előidéző komplex folyamatok (például üvegházgázok hatásának) megismerésére és a lehetséges regionális következmények prognosztizálására.
A potenciális klímaváltozás által közvetlenül érintett ökológiai és hidrológiai folyamatok hatásmechanizmusának megfelelő modellezéséhez nélkülözhetetlenek a tetszőleges hosszúságú, lokális, napi meteorológiai adatsorok. A földgömbi léptékű éghajlat-előrejelzéseket a Globális Cirkulációs Modellek (GCM) felhasználásával állítják elő. Ezek tér- és időbeli felbontása nem felel meg az említett céloknak. Számos módszert fejlesztenek a globális prognózisok regionalizálására. Az úgynevezett empirikus eljárások közül az egyik lehetséges megközelítési mód olyan statisztikai összefüggések alkalmazása, melyek a GCM gridponti adatait a kívánt felbontás elérése érdekében térben és időben leskálázzák.
Jelen előadás témája ezen utóbbi feladat megvalósítása. Olyan valószínűségelméleti alapokra épülő sztochasztikus modellt mutatunk be, amely alkalmas nyolc meteorológiai elem tetszőleges hosszúságú napi klíma adatsorának mesterséges előállítására. Ismertetjük a modellfejlesztés lépéseit, az egyes elemek előállítására alkalmazott eljárásokat, valamint a verifikáció eredményeit néhány magyarországi állomásra. Az időjárás-generátor felhasználásával kapott idősorok a jelen klíma alapvető statisztikai jellemzőit (momentumait és korrelációs struktúráját) képesek reprodukálni. A regionális klímaprognózis előállítására érdekében a modell paramétereit a térbeli leskálázás eredményeinek megfelelően módosítani kell.