1. Introduction[2] The concept of c

1. Introduction

[2] The concept of climate change Hot-Spot can be approached from the viewpoint of vulnerability or from that of climate response. In the former case a Hot-Spot can be defined as a region for which potential climate change impacts on the environment or different activity sectors can be particularly pronounced. In the latter case, a Hot-Spot can be defined as a region whose climate is especially responsive to global change. In particular, the characterization of climate response-based Hot-Spots can provide key information to identify and investigate primary processes of regional climate change. From these premises, here the response approach is adopted to investigate climate change Hot-Spots based on results from a multi-model ensemble of climate change simulations performed by modeling groups from around the world as contributions to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) (see the Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison, or PCMDI, http://www-pcmdi.llnl.gov).

[3] A Regional Climate Change Index (RCCI) is defined based on four variables: change in regional mean surface air temperature relative to the global average temperature change (or Regional Warming Amplification Factor, RWAF), change in mean regional precipitation (ΔP, % of present day value), change in regional surface air temperature interannual variability (ΔσT, % of present day value), change in regional precipitation interannual variability (ΔσP, % of present day value). In the definition of the RCCI it is important to include quantities other than the mean change because often mean changes are not the only important factors for determining impacts [e.g., Mearns et al., 2001]. We thus also include interannual variability, which is critical for many activity sectors, such as agriculture or water management. The RCCI is calculated for the above mentioned set of global climate change simulations and is intercompared across regions to identify climate change Hot-Spots, that is regions with the largest values of RCCI.

[4] It is important to stress that, as will be seen, the RCCI is a comparative index, that is a small RCCI value does not imply a small absolute change, but only a small climate response compared to other regions.
2. Methodology

[5] Here “change” indicates the difference between the future 20-year climate period of 2080–2099 and a present day climate period minimally affected by greenhouse gas (GHG) forcing (1960–1979). As will be discussed later, the particular choice of these periods does not affect the basic conclusions of this paper. As a measure of temperature interannual variability we use the interannual standard deviation (σT) calculated for the selected 20-year periods. As a measure of precipitation variability we use the coefficient of variation (i.e., the standard deviation divided by the mean, here denoted as σP), which removes the dependency of the precipitation standard deviation on the mean. Both σT and σP are calculated after de-trending the data over the 20-year periods to obtain unbiased estimates of variability [Räisänen, 2002].

[6] The RCCI is calculated using wet season (WS) and dry season (DS) (Table 2) [as defined by Giorgi and Bi, 2005a, hereinafter referred to as GB05a] temperature and precipitation over 26 land regions of the world (see Figure 1) from 20 global model simulations (some including multiple realizations) of 20th and 21st climate under forcing from 3 IPCC emission scenarios, A1B, B1 and A2 [Intergovernmental Panel on Climate Change, 2000]. Note that these scenarios almost encompass the entire IPCC scenario range, the A2 being close to the high end of the range, the B1 close to the low end and the A1B lying toward the middle of the range. The model data are obtained from the PCMDI site and are interpolated onto a common 1 degree grid to facilitate intercomparison. More details on the data, models, simulations and definitions of regions are given by GB05a. The RCCI is defined as


where n is an integer varying from 0 to 4 as described in Table 1. Note that small changes below a certain threshold do not contribute to the index (n = 0) and that larger changes are weighted more heavily (i.e., the factor n doubles from each category to the next). As an illustrative example, ΔP is the change (2080–2099 minus 1960–1979) in average precipitation for a given region in Figure 1, (where only land points are included in the regional average, see GB05a) and is obtained via the following steps: 1) Calculate ΔP for each individual region and model simulation; 2) Average over the different realizations for the same model (if available); 3) Ensemble average over the different available models; 4) Average over the three scenarios (A1B, A2, B1). The same procedure is used to calculate the average regional values of RWAF, ΔσT and ΔσP.


Figure 1.

Open in figure viewer
Regional Climate Change Index (RCCI) over 26 land regions of the World ca

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทนำ[2] แนวคิดของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศจุดร้อนสามารถเข้าหาได้ จากจุดชมวิวช่องโหว่ หรือ จากที่ตอบสนองสภาพภูมิอากาศ ในกรณีอดีต จุดร้อนสามารถกำหนดไว้เป็นพื้นที่สำหรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศซึ่งอาจเกิดผลกระทบต่อสภาพแวดล้อมหรือกิจกรรมต่าง ๆ ภาคสามารถได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งการออกเสียง ในกรณี latter สามารถกำหนดจุดร้อนเป็นบริเวณที่มีสภาพภูมิอากาศตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะอย่างยิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สมบัติของอากาศที่สามารถให้การตอบสนองตามจุดร้อนคีย์ข้อมูลการระบุ และตรวจสอบกระบวนการหลักของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศระดับภูมิภาค จากสถานที่เหล่านี้ ที่นี่วิธีการตอบสนองจะนำไปตรวจสอบจุดร้อนยึดตามผลจากวงหลายรุ่นของจำลองการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโดยโมเดลกลุ่มจากทั่วโลกเป็นผลงานการรายงานประเมินสี่แผงบนสภาพภูมิอากาศเปลี่ยนแปลง (IPCC) ว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ (ดูโปรแกรมสำหรับ http://www-pcmdi.llnl.gov การ วินิจฉัยแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ และ Intercomparison หรือ PCMDI )[3]ดัชนีเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศระดับภูมิภาค (RCCI) เป็นตัวแปรสี่ตามกำหนด: เปลี่ยนเปลี่ยนในภูมิภาคฝน interannual ความแปรปรวน (ΔσP ในภูมิภาคหมายถึงพื้นผิวอุณหภูมิสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงอุณหภูมิเฉลี่ยทั่วโลก (หรือภูมิภาคร้อนขยายตัว RWAF), การเปลี่ยนแปลงหมายถึงฝนในภูมิภาค (ΔP, %ของมูลค่าปัจจุบัน), การเปลี่ยนแปลงในภูมิภาคพื้นผิวอากาศแปรปรวนอุณหภูมิ interannual (ΔσT, %ของมูลค่าปัจจุบัน) , %ของมูลค่าปัจจุบัน) ในข้อกำหนดของ RCCI มันจะต้องมีปริมาณไม่ใช่หมายถึงการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากไม่มีเปลี่ยนแปลงมักจะหมายถึง ปัจจัยสำคัญเท่านั้นการกำหนดผลกระทบ [เช่น Mearns et al. 2001] เราจึงรวมความแปรปรวน interannual ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับภาคกิจกรรมมากมาย เช่นการจัดการการเกษตรหรือน้ำ ด้วย RCCI มีคำนวณสำหรับชุดดังกล่าวข้างต้นของสภาพภูมิอากาศโลกเปลี่ยนแปลงจำลอง และเป็น intercompared ในภูมิภาคเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ จุดร้อนที่เป็นภูมิภาคที่ มีค่ามากที่สุดของ RCCI[4] มันไม่ต้องเครียดว่า จะเห็น RCCI ที่เป็นดัชนีเปรียบเทียบ ที่ค่า RCCI ขนาดเล็กหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงแน่นอนขนาดเล็ก แต่เฉพาะอากาศเล็กตอบสนองเมื่อเทียบกับภูมิภาคอื่น ๆ2. วิธี[5] ที่นี่ "เปลี่ยน" บ่งชี้ความแตกต่างระหว่างระยะเวลาภูมิอากาศในอนาคต 20 ปี 2080 – 2099 และระยะเวลาภูมิอากาศปัจจุบัน minimally ผลกระทบจากก๊าซเรือนกระจก (GHG) บังคับ (1960-1979) จะกล่าวในภายหลัง เลือกเฉพาะรอบระยะเวลาเหล่านี้มีผลต่อข้อสรุปเบื้องต้นของเอกสารนี้ เราใช้ interannual ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (σT) คำนวณสำหรับรอบระยะเวลา 20 ปีที่เลือกเป็นการวัดความแปรปรวนของอุณหภูมิ interannual เป็นการวัดความแปรปรวนฝน เราใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของความแปรผัน (เช่น ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานหาร ด้วยหมายถึง ระบุนี่เป็น σP), ซึ่งเอาการขึ้นต่อกันของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานฝนบนหมายถึง ΣT และ σP ที่มีคำนวณหลังจากยกเลิกยอดนิยมข้อมูลในช่วง 20 ปีเพื่อขอรับการประเมินเป็นความแปรผัน [Räisänen, 2002][6] The RCCI is calculated using wet season (WS) and dry season (DS) (Table 2) [as defined by Giorgi and Bi, 2005a, hereinafter referred to as GB05a] temperature and precipitation over 26 land regions of the world (see Figure 1) from 20 global model simulations (some including multiple realizations) of 20th and 21st climate under forcing from 3 IPCC emission scenarios, A1B, B1 and A2 [Intergovernmental Panel on Climate Change, 2000]. Note that these scenarios almost encompass the entire IPCC scenario range, the A2 being close to the high end of the range, the B1 close to the low end and the A1B lying toward the middle of the range. The model data are obtained from the PCMDI site and are interpolated onto a common 1 degree grid to facilitate intercomparison. More details on the data, models, simulations and definitions of regions are given by GB05a. The RCCI is defined aswhere n is an integer varying from 0 to 4 as described in Table 1. Note that small changes below a certain threshold do not contribute to the index (n = 0) and that larger changes are weighted more heavily (i.e., the factor n doubles from each category to the next). As an illustrative example, ΔP is the change (2080–2099 minus 1960–1979) in average precipitation for a given region in Figure 1, (where only land points are included in the regional average, see GB05a) and is obtained via the following steps: 1) Calculate ΔP for each individual region and model simulation; 2) Average over the different realizations for the same model (if available); 3) Ensemble average over the different available models; 4) Average over the three scenarios (A1B, A2, B1). The same procedure is used to calculate the average regional values of RWAF, ΔσT and ΔσP.Figure 1.Open in figure viewerRegional Climate Change Index (RCCI) over 26 land regions of the World ca

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1. บทนำ[2] แนวคิดของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจุดร้อนสามารถเข้าหาจากมุมมองของช่องโหว่หรือจากที่ของการตอบสนองต่อสภาพภูมิอากาศ ในกรณีที่อดีตจุดร้อนสามารถกำหนดเป็นพื้นที่ซึ่งมีศักยภาพส่งผลกระทบต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่มีต่อสิ่งแวดล้อมหรือภาคกิจกรรมที่แตกต่างกันสามารถเด่นชัดโดยเฉพาะอย่างยิ่ง ในกรณีหลังเป็นจุดร้อนสามารถกำหนดเป็นภูมิภาคที่มีสภาพภูมิอากาศโดยเฉพาะอย่างยิ่งตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่งลักษณะของสภาพภูมิอากาศการตอบสนองตามจุดร้อนสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญในการระบุและตรวจสอบกระบวนการหลักของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในภูมิภาค จากสถานที่เหล่านี้ที่นี่วิธีการตอบสนองถูกนำมาใช้ในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศจุดร้อนบนพื้นฐานของผลจากวงดนตรีหลายรูปแบบของการจำลองการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ดำเนินการโดยการสร้างแบบจำลองกลุ่มจากทั่วโลกเป็นเงินสมทบที่สี่รายงานการประเมินของคณะกรรมการระหว่างรัฐบาล เปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ (IPCC) (ดูโปรแกรมสำหรับสภาพภูมิอากาศรุ่นการวินิจฉัยและการ intercomparison หรือ PCMDI, http://www-pcmdi.llnl.gov). [3] การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในภูมิภาคดัชนี (RCCI) ถูกกำหนดขึ้นอยู่กับตัวแปรที่สี่: การเปลี่ยนแปลงในภูมิภาคพื้นผิวเฉลี่ยอุณหภูมิของอากาศที่สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิเฉลี่ยของโลก (หรือร้อนในภูมิภาคขยายปัจจัย RWAF) การเปลี่ยนแปลงในการเร่งรัดในภูมิภาคเฉลี่ย (ΔP% ของมูลค่าปัจจุบัน) การเปลี่ยนแปลงในพื้นผิวในระดับภูมิภาคอุณหภูมิอากาศแปรปรวน Interannual (ΔσT, % ของมูลค่าปัจจุบัน) การเปลี่ยนแปลงในการเร่งรัดภูมิภาคแปรปรวน Interannual (ΔσP% ของมูลค่าปัจจุบัน) ในความหมายของ RCCI มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะรวมปริมาณอื่น ๆ นอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงค่าเฉลี่ยเพราะมักจะหมายถึงการเปลี่ยนแปลงไม่ได้เป็นปัจจัยที่สำคัญในการพิจารณาเฉพาะผลกระทบ [เช่น Mearns, et al., 2001] เราจึงยังรวมถึงความแปรปรวน Interannual ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับภาคกิจกรรมเป็นจำนวนมากเช่นการเกษตรหรือการบริหารจัดการน้ำ RCCI มีการคำนวณสำหรับการดังกล่าวข้างต้นชุดของการจำลองการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโลกและ intercompared ทั่วภูมิภาคเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศจุดร้อนที่เป็นภูมิภาคที่มีค่าที่ใหญ่ที่สุดของ RCCI. [4] มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะเน้นว่าจะได้รับการ เห็นที่ RCCI เป็นดัชนีเปรียบเทียบว่าเป็นค่า RCCI ขนาดเล็กไม่ได้หมายความถึงการเปลี่ยนแปลงแน่นอนขนาดเล็ก แต่เพียงการตอบสนองต่อสภาพภูมิอากาศที่มีขนาดเล็กเมื่อเทียบกับภูมิภาคอื่น ๆ . 2 วิธีการ[5] นี่ "เปลี่ยน" แสดงให้เห็นความแตกต่างระหว่างระยะเวลาในอนาคต 20 ปีสภาพภูมิอากาศของ 2080-2099 และช่วงเวลาที่สภาพอากาศปัจจุบันได้รับผลกระทบน้อยที่สุดโดยก๊าซเรือนกระจก (GHG) บังคับ (1960-1979) ในฐานะที่จะมีการหารือต่อมาเป็นทางเลือกหนึ่งของช่วงเวลาเหล่านี้ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อข้อสรุปพื้นฐานของการวิจัยนี้ เป็นเครื่องวัดอุณหภูมิแปรปรวน Interannual ที่เราใช้ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน Interannual (σT) คำนวณเลือกสำหรับระยะเวลา 20 ปี เป็นมาตรการในการเร่งรัดความแปรปรวนที่เราใช้ค่าสัมประสิทธิ์ของการเปลี่ยนแปลง (เช่นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหารด้วยค่าเฉลี่ยที่นี่แสดงเป็นσP) ที่เอาขึ้นของค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานการเร่งรัดในค่าเฉลี่ย ทั้งสองσTและσPคำนวณหลังจาก-ข้อมูลแนวโน้มในช่วงระยะเวลา 20 ปีที่จะได้รับการประมาณการที่เป็นกลางจากความแปรปรวน [Räisänen, 2002]. [6] RCCI จะคำนวณโดยใช้ฤดูฝน (WS) และฤดูแล้ง (DS) ( ตารางที่ 2) [ตามที่กำหนดโดย Giorgi และ Bi, 2005A, ต่อไปนี้จะเรียกว่า GB05a] อุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนกว่า 26 ภูมิภาคที่ดินของโลก (ดูรูปที่ 1) ตั้งแต่วันที่ 20 จำลองรูปแบบทั่วโลก (บางคนรวมทั้งความเข้าใจหลาย) 20 และสภาพภูมิอากาศที่ 21 ภายใต้บังคับตั้งแต่วันที่ 3 สถานการณ์การปล่อย IPCC, A1B, B1 และ A2 [แผงระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ 2000] โปรดทราบว่าสถานการณ์เหล่านี้เกือบจะครอบคลุมทั้งช่วงสถานการณ์ IPCC ที่ A2 การอยู่ใกล้กับปลายสูงของช่วงที่ B1 ใกล้กับต่ำสุดและ A1B โกหกต่อกลางของช่วง ข้อมูลแบบจะได้รับจากเว็บไซต์ PCMDI และมีการสอดแทรกลงในตารางที่พบบ่อย 1 องศาเพื่ออำนวยความสะดวก intercomparison รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลแบบจำลองการจำลองและคำจำกัดความของภูมิภาคจะได้รับจาก GB05a RCCI ถูกกำหนดให้เป็นที่ n เป็นจำนวนเต็มแตกต่างกัน 0-4 ตามที่อธิบายไว้ในตารางที่ 1 ทราบว่าการเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ด้านล่างเกณฑ์บางอย่างไม่นำไปสู่ดัชนี (n = 0) และการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่มีน้ำหนักมากขึ้น (เช่น ปัจจัย n คู่จากแต่ละประเภทต่อไป) เป็นตัวอย่างตัวอย่าง, ΔPคือการเปลี่ยนแปลง (2080-2099 ลบ 1960-1979) ในการเร่งรัดเฉลี่ยสำหรับพื้นที่ที่กำหนดในรูปที่ 1 (ที่มีเพียงจุดที่ดินจะรวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของภูมิภาคให้ดู GB05a) และได้รับผ่านทางดังต่อไปนี้ ขั้นตอนคือ 1) การคำนวณΔPสำหรับแต่ละภูมิภาคของแต่ละบุคคลและการจำลองรูปแบบ; 2) เฉลี่ยมากกว่าความเข้าใจที่แตกต่างกันสำหรับรูปแบบเดียวกัน (ถ้ามี); 3) เฉลี่ยทั้งมวลกว่ารุ่นพร้อมใช้งานที่แตกต่างกัน 4) เฉลี่ยในช่วงสามสถานการณ์ (A1B, A2, B1) ขั้นตอนเดียวกันถูกนำมาใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของภูมิภาค RWAF, ΔσTและΔσP. รูปที่ 1 เปิดในมุมมองรูปในภูมิภาคดัชนีการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ (RCCI) กว่า 26 ภูมิภาคแผ่นดินของ CA โลก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . แนะนำ[ 2 ] แนวคิดของการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศร้อน จุดสามารถเข้าหาจากมุมมองของความเสี่ยงหรือจากการตอบสนองของสภาพภูมิอากาศ ในกรณีอดีตจุดร้อนที่สามารถกำหนดเป็นเขตที่อาจเกิดขึ้นการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม หรือกิจกรรมต่าง ๆได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งภาคชัดเจน ในกรณีหลังนี้เป็นจุดที่ร้อนจะถูกกำหนดเป็นเขตที่มีภูมิอากาศโดยเฉพาะเพื่อตอบสนองการเปลี่ยนแปลงของโลก โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การตอบสนองการใช้ฮอตสปอตสามารถให้ข้อมูลที่สำคัญที่จะระบุและตรวจสอบกระบวนการหลักของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในระดับภูมิภาค จากสถานที่เหล่านี้ ที่นี่การตอบสนองการใช้เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศร้อนจุดยึดผลลัพธ์จากหลายรูปแบบทั้งหมดของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ โดยการจำลองแบบกลุ่มจากทั่วโลกเป็นเงินสมทบที่สี่การประเมินรายงานของคณะกรรมการระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ( IPCC ) ( ดู intercomparison แบบจำลองสภาพภูมิอากาศ และโปรแกรมสำหรับการวินิจฉัย , หรือ pcmdi , http : / / www pcmdi . LLNL . gov )[ 3 ] ในการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ ( ดัชนี rcci ) หมายถึง ตัวแปรตาม : การเปลี่ยนแปลงใน 4 ภูมิภาคหมายถึงพื้นผิวอุณหภูมิอากาศ สัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของโลก อุณหภูมิเฉลี่ย ( หรือภูมิภาคร้อนแบบตัวประกอบ rwaf ) , การเปลี่ยนแปลงในการตกตะกอนในภูมิภาคหมายถึง ( Δ P , % ของค่าปัจจุบันวัน ) เปลี่ยนอุณหภูมิอากาศในภูมิภาค อัตราความแปรปรวน ( Δσ t , % ของค่าปัจจุบันวัน ) เปลี่ยนอัตราการตกตะกอนในภูมิภาค ( Δσ P , % ของค่าปัจจุบันวัน ) ในความหมายของ rcci มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะรวมปริมาณอื่น ๆนอกเหนือจากการเปลี่ยนแปลงหมายถึงเพราะมักจะหมายถึงการเปลี่ยนแปลงไม่ได้เป็นเพียงองค์ประกอบที่สำคัญสำหรับการกำหนดผลกระทบ [ เช่น Mearns et al . , 2001 ) เราจึงยังมีอัตราความแปรปรวน ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับภาคกิจกรรมมากมาย เช่น การเกษตร การจัดการน้ำ การ rcci คำนวณสำหรับข้างต้นกล่าวถึงชุดของแบบจำลองการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศโลกและ intercompared ข้ามภูมิภาคเพื่อระบุการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศฮอตสปอต เป็นภูมิภาคที่มีค่ามากที่สุดของ rcci .[ 4 ] มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะความเครียดที่เป็นจะเห็นได้ , rcci เป็นดัชนีเปรียบเทียบว่าเป็นค่า rcci ขนาดเล็กไม่ได้หมายความว่าเล็กเปลี่ยนแน่นอน แต่เพียงเล็ก ๆบรรยากาศการตอบสนองเมื่อเทียบกับภูมิภาคอื่น ๆ2 . วิธีการ[ 5 ] " เปลี่ยน " บ่งบอกความแตกต่างระหว่างภูมิอากาศในอนาคต 20 ปีระยะเวลา 2080 – 2099 และปัจจุบันสภาพภูมิอากาศระยะเวลาน้อยที่สุดที่ได้รับผลกระทบจากก๊าซเรือนกระจก ( GHG ) บังคับ ( 1960 – 1979 ) โดยจะกล่าวถึงในภายหลัง เลือกเฉพาะช่วงเวลาเหล่านี้จะไม่ส่งผลกระทบต่อข้อสรุปพื้นฐานของกระดาษนี้ เป็นการวัดอัตราความแปรปรวนของอุณหภูมิที่เราใช้ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานอัตรา ( σ T ) คำนวณหาจำนวน 20 คาบ เป็นตัวชี้วัดของการตกตะกอนของเราใช้ค่าสัมประสิทธิ์การกระจาย ( เช่น ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน โดยแบ่งออกหมายถึงที่นี่แทน เป็นσ P ) ซึ่งมีคุณสมบัติในการตกตะกอนเกิดความเบี่ยงเบนมาตรฐานบนหมายถึง ทั้งσ T และσ P คำนวณหลังจาก เดอ แนวโน้มข้อมูลผ่านระยะเวลา 20 ปีเพื่อขอรับการประเมินความแปรปรวน [ R และเป็นกลางและเป็นเณร , 2002 )[ 6 ] rcci คำนวณโดยใช้ฤดูฝน ( WS ) และฤดูแล้ง ( DS ) ( ตารางที่ 2 ) [ นิยามโดย Giorgi และ บี , 2005a , ต่อไปนี้เรียกว่า gb05a ] อุณหภูมิและปริมาณน้ำฝนมากกว่า 26 ที่ดิน ภูมิภาคของโลก ( ดูรูปที่ 1 ) จาก 20 แบบจำลองเชิงทั่วโลก ( รวมทั้งรับรู้หลาย 20 และ 21 ) ของอากาศภายใต้บังคับจาก 3 สถานการณ์ เล็ด IPCC a1b , B1 และแผงระหว่างรัฐบาลว่าด้วยการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศ A2 [ 2000 ] ทราบว่าสถานการณ์เหล่านี้จะครอบคลุมช่วงสถานการณ์รุนแรงทั้ง A2 อยู่ใกล้กับปลายสูงของช่วงที่ B1 ใกล้สิ้นสุดต่ำและ a1b โกหกต่อตรงกลางของช่วง ข้อมูล นายแบบที่ได้รับจาก pcmdi เว็บไซต์และขัดลงบนตารางเพื่ออำนวยความสะดวกทั่วไป 1 องศา intercomparison . รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูลแบบจำลอง , จำลองและคำจำกัดความของภูมิภาค จะได้รับ โดย gb05a . rcci หมายถึงเมื่อ n เป็นจำนวนเต็มที่แตกต่างจาก 0 ถึง 4 ตามที่อธิบายไว้ใน ตารางที่ 1 หมายเหตุ การเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆด้านล่างเกณฑ์บางอย่างไม่สนับสนุนดัชนี ( n = 0 ) และการเปลี่ยนแปลงขนาดใหญ่หนักหนัก ( เช่น ปัจจัย N คู่จากแต่ละประเภทให้ต่อไป ) เป็นตัวอย่างΔ , P คือเปลี่ยน ( 2080 ) 923 ลบ 1960 – 1979 ) ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยในภูมิภาคให้ 1 รูป ( ที่จุดที่ดินจะรวมอยู่ในค่าเฉลี่ยของภูมิภาคเห็น gb05a ) และได้ผ่านขั้นตอนต่อไปนี้ : 1 ) การคำนวณΔ p สำหรับแต่ละภูมิภาค และแบบจำลอง รุ่น 2 ) เฉลี่ยมากกว่า realizations ที่แตกต่างกันสำหรับรุ่นเดียวกัน ( ถ้ามี ) ; 3 ) ensemble เฉลี่ยมากกว่าที่แตกต่างกันของรูปแบบ ; 4 ) เฉลี่ยมากกว่าสามสถานการณ์ ( a1b A2 , B1 ) ขั้นตอนเดียวกันจะใช้ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของภูมิภาค และΔσ rwaf Δσ T , Pรูปที่ 1เปิดดูรูปในดัชนีการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศระดับภูมิภาค (