Ett team av fyra forskare från USA och Storbritannien förklarar hur olika klimatmodellprognoser kan användas tillsammans för att minska osäkerheten i framtida klimatförändringar, i en artikel publicerad i tidskriften Naturens klimatförändringar .

Trots stora framsteg inom klimatmodellering under de senaste 30 åren, det finns fortfarande ett brett utbud av prognoser för den globala uppvärmningen till 2100, även när samma scenarier för koldioxidutsläpp antas i varje modell. Detta beror på att det finns fortsatta osäkerheter i klimatåterkopplingar, såsom snö-albedo-feedbacken.

Detta är hur mycket minskande snötäcke under global uppvärmning kommer att förstärka den globala uppvärmningen genom att göra jordens yta mörkare så att den absorberar mer solljus.

Utbudet av klimatprognoser används främst för att bedöma osäkerheter och möjliga risker förknippade med utsläpp av växthusgaser, men författarna till denna nya studie beskriver ett mer konstruktivt sätt att använda modellspridningen, kallas Emergent Constraints.

Grundtanken är att använda modellerna för att berätta vilka aspekter av det nuvarande klimatet som är mest relaterade till skillnader i det framtida klimatet. Sedan kan en mätning av dessa aspekter i den verkliga världen användas för att välja ut de mest sannolika framtida klimaten.

"Uppkommande begränsningar kommer att hjälpa utvecklare att göra modeller som bättre förutsäger framtiden eftersom de identifierar vilka observationer de bör få sin modell att replikera. Detta är särskilt värdefullt i ämnet moln, för vilka det inte är lätt att veta vilka av de många olika aspekterna av molnen vi observerar som är relevanta för deras framtida utveckling ", förklarade medförfattaren Dr. Steve Klein från Lawrence Livermore National Laboratory i USA.

Den första framträdande begränsningen identifierades på feedbacken om snö-albedo av huvudförfattaren professor Alex Hall vid University of California i Los Angeles, som sa:"vi fann att den säsongsmässiga variationen i mängden snötäcke var nära relaterad till styrkan av snöalbedots feedback i framtiden, över ett brett utbud av klimatmodeller.

"Eftersom vi har satellitmätningar av variationer i snötäcke under den senaste tiden, vi kan använda dessa observationer för att välja de mest sannolika värdena av snö-albedo-feedback över modellerna".

Alex Halls medförfattare inspirerades av hans tidiga arbete att leta efter framväxande begränsningar för andra aspekter av klimat- och kolkretsloppssystemet.

Medförfattaren professor Peter Cox vid University of Exeter tillade:"Vi tillämpade den framväxande begränsningssättet för hur kol som lagras i skog och mark kan förändras i framtiden, och att uppskatta sannolikheten för att Amazonas skog dör tillbaka på grund av klimatförändringar".

Tidningen varnar också för farorna med att missbruka nya begränsningar, vilket kan leda till att man blir översäker på framtida förändringar. Författarna föreslår dock sätt att undvika detta, inklusive testning mot de många nya klimatmodeller som kommer att finnas på nätet snart.

På det hela taget är tonen i studien mycket positiv till framväxande begränsningar som möjliggör att ensemblen av klimatmodeller utvecklas över hela världen, vara mer än summan av delarna.

Professor Chris Huntingford, studiens medförfattare baserad vid UK Centre for Ecology and Hydrology sammanfattade detta delade perspektiv:"En enorm mängd ansträngningar har lagts ned på att utveckla klimatmodeller av forskargrupper runt om i världen. Tyvärr, det kvarstår betydande skillnader mellan deras prognoser.

"Denna osäkerhet måste minskas för att hjälpa beslutsfattare att planera. För närvarande, det enda spelet i stan som hjälper till att avlägsna osäkerhet är det med Emergent Constraints."

Pågående framväxande begränsning av framtida klimatförändringar av Alex Hall, Peter Cox, Chris Huntingford, Steve Klein dyker upp i Naturens klimatförändringar .