Ny modellering visar att värmeböljor över hela Europa har ökat i både frekvens och rumslig utsträckning under det senaste århundradet.

Genom att använda en 100-årig observationsdatauppsättning och de senaste teknikerna för att modellera klimatextrema har avslöjat den utvecklande dynamiken hos värmeböljor över hela Europa under påverkan av klimatförändringar.

Värmeböljor kan ha katastrofala effekter på människor, bebyggelse och miljö. De kan orsaka sjukdom eller död, särskilt för svaga eller äldre, och utlöser skogsbränder som förstör egendom och stora vildmarksområden.

Att förstå beteendet hos sådana extrema temperaturhändelser över rum och tid är viktigt för att planera och hantera nuvarande och framtida risker. Dock, mest modellering för att förutsäga framtida värmeböljor bygger på simuleringsutgångar från klimatmodeller, inte direkta observationer, och använder oflexibla modeller som kanske inte exakt fångar beroendeförhållandet mellan rumsligt associerade platser under extrema förhållanden.

Raphaël Huser och Peng Zhong från KAUSTs Extreme Statistics Research Group, i samarbete med Thomas Opitz från Frankrikes nationella forskningsinstitut för jordbruk, Mat och miljö, har nu utvecklat en modelleringsmetod som använder observationsdata för att mer exakt reta ut dynamiken i extrema värmehändelser.

"Vår grupp är intresserad av att bygga matematiskt sunda modeller för att bedöma risken förknippad med klimatförändringar, " säger Zhong. "I den här studien, vi tittade specifikt på klimatförändringarnas inverkan på värmeböljor i Europa och utvecklade en modell för att bedöma värmeböljornas rumsliga omfattning genom att flexibelt modellera och uppskatta deras tidsvarierande beroendestyrka."

Problemet med befintliga statistiska modeller är att de är bra på att fånga vanliga eller vanliga tillstånd, men de har inte den statistiska flexibiliteten att exakt fånga sällsynta extrema händelser som värmeböljor eller extrema regn. KAUST -gruppen har utvecklat en rad statistiska tekniker som direkt tar itu med detta extremvärdeproblem.

"Vår" max-oändligt delbara "modell är tillräckligt flexibel för att beskriva beroendestrukturen bland höga temperaturvärden, "säger Zhong." Vi använder det för att härleda det effektiva extrema beroendeområdet, vilket är när avståndet på vilket sannolikheten för att extrema händelser händer tillsammans på två platser blir försumbar. "

Att köra sin modell för stora rumsliga datamängder krävde också att teamet implementerade sin kod på KAUSTs IBEX superdatorplattform. Med hjälp av en massiv 100-årig temperaturdatauppsättning som omfattar en stor del av Centraleuropa, modellen avslöjade nya insikter om hur värmeböljor har förändrats under det senaste århundradet.

"Våra resultat ger statistiska bevis för att den rumsliga omfattningen av värmeböljor i Europa expanderar och frekvensen av värmeböljor har också ökat under de senaste hundra åren, ", säger Zhong. "Vi tittar nu på att tillämpa vår metod för att bedöma översvämningsrisken i stora flodområden över hela världen."