Performance evaluation of climate models for the Iberian Peninsula

Abstract

O objetivo deste trabalho é a análise da performance de Modelos Climáticos Regionais (RCMs) e Globais (GCMs) na Península Ibérica. Para tal, foram utilizados dados de precipitação, temperatura máxima e mínima (aos 2 metros) para o passado recente (1962-2000) disponibilizados pelo projeto ENSEMBLES, bem como dados observados da European Climate Assessment & Dataset (ECA&D). A análise foi separada em duas secções: a avaliação de performance dos modelos regionais (utilizando o ensemble das simulações forçadas pelas reanálises ERA40) e a avaliação dos modelos globais (utilizando o ensemble de simulações de modelos regionais forçados por modelos globais). Foram calculadas as climatologias sazonais das variáveis originais, bem como as tendências de índices, de forma a verificar a capacidade dos ensembles de simular as variáveis, os seus extremos e variabilidade temporal. Para alem disso, calcularam-se parâmetros estatísticos, como o Erro Quadrático Médio (RMSE), o viés, o desvio padrão e o Coeficiente de Correlação de Pearson. Com o objetivo de verificar se as distribuições modeladas dos índices são estatisticamente semelhantes, utilizou-se o teste de Kolmogorov- Smirnov. Concluiu-se que o ensemble das simulações forçadas pelas reanálises ERA40 mostram melhor performance, enquanto que a incerteza associada ao ensemble das simulações forçadas por GCMs é superior. Os índices de precipitação que mostram a ocorrência de dias secos têm melhor performance que os que contabilizam os dias molhados. Ambas as temperaturas mostram diferenças entre observações e ensembles inferiores ás da precipitação, bem como melhor representação dos padrões espaciais. No entanto, os dados modelados mostram pior performance em zonas de orografia complexa e ao longo de zonas costeiras, tanto para as variáveis originais como para os índices extremos. A análise dos dados observados mostra que há, em geral, aumento no número de dias em que a temperatura Máxima esteve acima do percentil 90 e uma diminuição no número de dias em que a precipitação foi acima do percentil 90 e a temperatura mínima foi abaixo do percentil 10. Embora não apresentando sempre significância estatística, as tendências destes índices apontam para a existência de alterações climáticas que ocorreram na Península Ibérica durante o século XX.

The goal of this work is to analyse the performance of both Regional Climate Models and simulations where these are driven by Global Climate Models over the Iberian Peninsula. To do so, ENSEMBLES datasets of precipitation, maximum and minimum temperature (at 2 meters) for the recent-past (1961-2000) were used, as well as the European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) observed data. The analysis is performed in two parts: RCM performance evaluation (using ERA40- driven simulation ensemble) and GCM performance evaluation (using the ensemble of RCM-GCM simulations). Seasonal climatologies of the original variables, as well as trends of the indices were analysed in order to evaluate the ensembles' ability to simulate the variables, their extremes and their time variability. The skill of the ensembles was measured using statistics such as the root mean square error, BIAS, standard deviation error and Pearson correlation coe_cient. Two sample Kolmogorov-Smirnov tests were performed to verify the similarity of the distributions of the yearly indices. It was found that ERA40-driven ensemble shows results more closely related to the observations than GCM-driven ensemble. Furthermore, the uncertainty associated with the GCM-driven ensemble is generally higher than that of ERA40-driven. Precipitation indices that evaluate the occurrence of dry days perform better than the wet days indices. Temperature shows smaller difference between observations and models and higher spatial pattern reproduction. However, models show lower skill and performance in areas of complex orography and along the coastline, for the original variables, as well as the extreme indices. The analysis of the observed data, showed an overall increase in number of days with maximum temperature over the 90th percentile and a decrease in number of days with precipitation over the 90th percentile and minimum temperature under the 10th percentile. Although not always statistically significant these trends point to changes in the Iberian climate that have already taken place during the 20th century.