NIMH

CECILIAProject No. 037005

КЛИМАТИЧНИТЕ ПРОМЕНИ.КАКВО ВСЪЩНОСТ ОЗНАЧАВАТ И КАКВО ДА

ОЧАКВАМЕ В БЪЛГАРИЯ

Валери Спиридоновvalery .spiridonov@meteo.bg

Сюр Чонг се прочул, катонай-добрият ловец на дракони.Много години той разработвал

различни методи за лов надракони и създал

най-добрата теория.За съжаление, никога не срещнал дракон.

Накрая се явил на конкурс по ЕСрамковите програми и спечелил

проект по ‘Capacity Building’и създадал ‘Center of Excellence’

за обучение по лов на дракони.

Римейк по Хонг Сеок-сео.

Целта на това изложение е да представи получените досега резултати по проекта CECILIA, както и да предпази от натрапчивото внушение за влиянието само на човешкия фактор в климатичните промени. Безспорно е, че човек се отнася хищнически към природните ресурси. Това наистина трябва да се промени. Не бива опаковката да струва повече и производството й да изисква повече енергия от

продукта, който съдържа. Но все пак трябва да сме наясно, какво знаем за процесите, определящи климата?

Проектът CECILIA ( http://www.cecilia-eu.org/ ) стартира на 1 юни през 2006, като част от 6-та рамкова програма на ЕС и включва 16 института от 12 европейски страни. Целта му е да подобри разбирането за климатичните промени в Централна и Източна Европа, както и за въздействието им върху различни икономически области. Дейността на проекта е систематизирана в 8 работни пакета (WP):

WP1: Подготовка на информация за регионалните модели и другите WP;WP2: Изследване на климатичните промени с регионални числени модели;WP3: Статистически методи за downscaling, оценки, локализация;WP4: Климатичните промени при екстремните метеорологични условия;WP5: Въздействие върху управлението на водите;WP6: Въздействие на климатичните промени върху земеделието и горите;WP7: Въздействие върху качеството на въздуха и здравето;WP8: Мениджмънт и разпространение на резултатите.В различните етапи много сътрудници имат принос, но основните

участници съответно са В. Спиридонов и А. Богачев във WP2, WP3; В. Александров и К. Колева във WP4, WP6 и Д. Сираков и М. Проданова във WP7.

Тук се отбелязват само резултати от първите три работни пакета. По-късно ще бъдат представени и резултатите от останалите работни пакети.

ОБЩИ БЕЛЕЖКИ ЗА КЛИМАТИЧНОТО МОДЕЛИРАНЕ

1. Глобални и регионални климатични модели

Числените климатични изследвания (наричани още симулации или експерименти) се извършват чрез два вида физико-математически модели, с различна хоризонтална разделителна способност (резолюция, за краткост). Тя е най-важната характеристика, доколкото от нея най-много зависи точността и детайлността на експеримента. Намаляването на стъпката е съпроводено с необходимост от значително увеличаване на изчислителните ресурси и затова тези модели се разделят на глобални и регионални.

Глобалните модели, са с ниска резолюция (~ 300 км) и са директно координирани от IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) http:// www.ipcc.ch/ . При такава резолюция от планините на Европа могат да се отличат само Алпите. Тези модели покриват цялата Земя. За по-детайлно определяне на промените в даден регион се използват регионални модели с висока резолюция. Доскоро 50 км се считаше за такава (илюстрация на детайлите на такава

орография е показана на Фиг.1), но в CECILIA и други програми вече се преминава към стъпка от 10 км.

Фиг.1 Ографията на Европа при 50 км. резолюция. Изолиниите са в геопотенциални дециметри.

През 2001-2004 проектът PRUDENCE (от 5-та рамкова програма на EC) обедини серия регионални модели на основата на 50 километрова резолюция. По-долу са дадени систематичните грешки за територията на България, на различните модели включени в този проект. Те са означени с буквите от a до j, както следва (в скоби са дадени глобалните модели, от които се взимат граничните условия при климатичните симулации за всеки от регионалните модели):CNRM- Метео-Франс ARPEGE (модел с променлива резолюция), (a) Дания (HadAM); (b1) Дания (ECHAM) (b2); Швейцария (ETHZ) (c); Германия (GKSS) (d); Италия (e); Холандия (f); Германия (MPI) (g); Швеция (HadAM) (h1); Швеция (ECHAM) (h2); Испания (UCM) (i) и Англия (HadAM3H) (j). В началото са добавени симулациите с климатичната версия на ALADIN, с 10 км резолюция:

Систематична грешка на температурата (градуси) за България при различните модели участвали в PRUDENCE с 50 км резолюция

ALADIN 10 км

a b1 b2 c d e f g h1 h2 i j

Дек.- Февр. 2.10 3.61

4.68

4.64

3.574.05

4.51

4.324.73

4.234.73

3.84

4.76

Mарт-

Май2.11 4.00 3.07 4.32

3.04

2.873.43

3.55 3.20 3.35 4.28 3.77 4.46

Юни-Авг. 2.10 5.93 5.33 6.21

4.74

4.35

5.03 6.514.67

5.87 7.07 5.91 6.79

Септ.-Ноем. 2.10 4.21

4.58

5.28 3.26 3.384.07

4.324.09

4.13

4.65

4.25 4.68

Систематична грешка на валежите (мм/ден) за България при различните модели участвали в PRUDENCE с 50 км резолюция

ALADIN

10 км

a b1 b2 c d e f g h1 h2 i j

Дек.-Февр. -0.08 -0.10 -0.01 -0.08 -0.06 0.01 0.14 0.02 -0.18 -0.03 -0.56 0.03 -0.02

Mарт-Май 0.10 -0.40 -0.04 -0.31 -0.18 -0.09 -0.29 -0.17 -0.15 -0.21 -0.47 -0.18 -0.30

Юни-Авг. 0.50 -0.59 -0.60 -0.36 -0.52 -0.47 -0.62 -0.75 -0.35 -0.43 -0.22 -0.42 -0.63

Септ.-Ноември -0.09 -0.25 -0.20 -0.21 -0.20 0.35 -0.15 -0.23 0.13 -0.16 -0.37 -0.21 -0.07

Грешките са спрямо климатичните данни от базата CRU (Climatic Research Unit of University of East Anglia), които са получени след усреднение върху 50 км.(0.5о ). Вижда се влиянието на резолюцията, особено ако ALADIN се сравни с ARPEGE, с който това е една от малкото им разлики. Предимството всъщност е по-голямо, защото за ALADIN са използвани реалните наблюдения от 54 представителни станции, вместо усреднените, използвани в CRU . Тук ще отбележим, че систематичните грешки са от порядъка на симулираните промени, а случайните са не по-малки. За температурата, грешките са систематично положителни, а за валежите имат различни тенденции, но основно са отрицателни. Иначе казано, моделите са „по-топли и по-сухи” от измерените стойности. Друга особеност е, че грешките през лятото са най-големи. Обяснение за това може да се търси в параметризацията на конвективната облачност, в който сезон конвекцията е най-съществения облакообразуващ фактор. На това ще обърнем отново внимание при обсъждане влиянието на парниковите газове.

Динамични характеристики на модела ALADINРазликите между моделите, освен в подхода за решаване на динамичната част, са и в параметризациите на различните процеси. От гледна точка на числената схема за динамиката, ALADIN е спектрален модел с полу-Лагранжева адвективна схема. Това позволява комбинирането на големи стъпки по времето (т.е. икономичност),

което е характерно за полу-Лагранжевите схеми, както и със запазване на енергията и контрол на честотите, което е преимущество на спектралното представяне. Граничните условия са радиационни и спектралното представяне води до бипериодизация и общата област може да се представи във форма на тор:

Фиг.2 Бипериодична област Моделът ALADIN възникна след 1992 г. с обединените усилия на много

страни и се използва, като основно средство за краткосрочна прогноза на времето (www.cnrm.meteo.fr/aladin/ ). В НИМХ времето се “изчислява” вече 10 години. През периода 2004-2005 г. бе разработен климатичния вариант на модела (Spiridonov, V., Déqué, M., and Somot, S., 2005: ALADIN-CLIMATE: from the origins to present date. ALADIN Newsletter 29). Този модел, заедно с RegCM на института по теоретична физика в Триест (ICTP www.ictp.trieste.it/~pub regcm / ) са моделите използвани в CECILIA.

2. Параметризиране на процесите

Както бе споменато, регионалните модели имат за цел да дадат по-детайлно рапределение на метеорологичните полете при евентуалните климатични промени и са базирани на същите уравнения, както глобалните модели, но е възможно да се отличават в параметризацията на различните подмрежови процеси. Често възникват проблеми с параметризационните схеми, когато те зависят явно или неявно от самата резолюция.

Различните модели описват (параметризират) различно множество климатообразуващи фактори, но основните са:Радиационен приток и аерозоли;Конвекция – плитка и дълбока;Облачност и водна пара;Граничен слой ─ схеми на ‘затваряне’ и турбулентност, както и орографско триене (Drag);Растителност, почва, хидроложки цикъл.

Различните модели ги описват по различен начин. Подмрежовите процеси, които следват от тези фактори, зависят от

резолюцията на модела. Оказва се, че за повечето от моделите при резолюция под 20 км се получават сериозни грешки. С още по-голяма сила това важи за 10 км изчислителна мрежа. За щастие, глобалният модел ARPEGE е разработван, като глобален модел с променлива резолюция. Това е правено с цел да съвместяват предимствата на глобалния модел, където не се проявяват проблеми с изкуствените (неизбежни) странични гранични условия и възможността за по-детайлна прогноза над даден район, което е предимството на регионалните модели. Затова, параметризациите са правени с такава идеология, че максимално да се избегне зависимостта от резолюцията. Като „регионален двойник“, ALADIN има същото предимство. Параметризираните процеси са изключително взаимосвързани. Радиационният приток зависи от аерозолите и облачността, а радиационният баланс е малка разлика между няколко порядъка по-големите по стойност потоци на приток на радиация и излъчване, контролирано от парниковите газове и облачността. Облаците, от една страна имат най-значима задържаща роля и пречат за изстиването, но от друга страна и най-много отразяват слънчевата радиация. Противоположността на ефектите на тези процеси именно създават динамичния баланс и устойчивост, което усещаме като „климат”.

Климатичните модели са почти същите, като тези, с които се правят краткосрочни (до 3 дни) и средносрочни прогнози (до 15 дни). Ако сме недоволни от краткосрочната прогноза на валежите например, защо да имаме абсолютната увереност за резултатите, получени от интегриране за 30 годишен период?От горното, очевидно следва голямата необходимост от „инструмент”, с който да изследваме чувствителността на климатичните модели при различните параметризации. Това е важно, защото много процеси действат в противни посоки и най-малко дебалансиране може да доведе до сериозни изменения при продължителното, с десетилетия, интегриране. Иначе казано има опасност от ‘параметризационна неустойчивост’. При краткосрочните и средносрочни прогнози, където малките дисбаланси не се забелязват, но пък е възможна структурна неустойчивост, която „обърква“ прогнозата, такъв инструмент вече е много добре развит. Това е ансамбловата прогноза, идеята на която е да се внесе смущение в началните данни и да се проследи, доколко е устойчиво решението за периода на прогноза. При климатичните модели, за съжаление, това е невъзможно. При тях началните условия са без значение и обикновено се прилага предварително „адаптационно” интегриране от 1-2 години, докато моделът влезе в режим.

Много важни фактори не се отчитат, например:Вариацията на Слънчевата константа и активност, включително електромагнитните процеси в горните слоеве на атмосферата;Вулканичната дейност;Изменението на масата на атмосферата, включително поради притоците от влага и освобождаването й чрез валежите;Влиянието на океана е зле отчетено, доколкото не е ясно как ще се изменят океанските течения, солеността и др.

Очевидно, първите два фактора са трудно предвидими. Даже различните модели използват различни стойности на Слънчевата константа. Проблемът с изменение на масата на атмосферата все още няма задоволително решение. Поради зчислителни причини, моделите „генерират“ маса, която периодически трябва да бъде изкуствено коригирана. Това „генериране“ се изразява в систематично нарастване на приземното налягане. Една от причините е трудността за адекватно задаване на горното гранично условие, т.е. къде „свършва“ атмосферата. Този недостатък обезсмисля съответните параметризации. От друга страна, съдържанието на водната пара (тя е най-ефективният парников газ) зависи от температурата и води до промени не само на парниковия ефект но и на масата на атмосферата и на нейното „пространствено преразпределение“. От тук има влияние на „пространственото разпределение“ на радиационния баланс и на общата циркулация, т.е. на обособяването на климатичните райони.

Това състояние на познанието ни досега е описано от един от водещите специалисти по моделиране на атмосферата, Roger Pielke:

„...След като климатичните модели не съдържат всички важни климатоопределящи фактори и обратни връзки, моделните резултати не бива да бъдат интерпретирани, като прогноза. След като се прилагат за усреднените за десетилетия атмосферни условия през следващите 50-100 години, те не могат да бъдат интерпретирани и като диагностични модели...“

3. Как да се интерпретират резултатите от климатичните симулации

Присъща характеристика на уравненията, описващи атмосферната динамика, е специфична хаотичност на решението им. Това е фундаментално свойство на самата термодинамична система и няма нищо общо с разнообразните други фактори, които се добавят при създаването на всеки климатичен модел. За първи път такова изследване е направено от Edward Lorenz през 1963 и е породило цяла математична теория. Решението на един твърде опростен вариант на тези уравнения има вида представен на Фиг. 3

Фиг. 3 Странен атрактор на Лоренц

Образно казано, моментните състояния на системата (представени като топчета) гравитират около два центъра на привличане (атрактори), които са устойчивите състояния на системата. По случаен, изглеждащ странен начин, става прехода от едното към другото устойчиво състояние. От тук идва името на тази фигура. Ако си представим, че тези центрове са „различни климати“, а топчетата са „метеорологичното време“ през един даден период, то отговорът на въпроса, дали има климатична промяна следва от това, дали се е сменила орбитата около единия атрактор към орбита около другия. Колкото е по-голямо „парчето орбита” което изследваме, толкова по-сигурно може да определим нейния център. Това важи особено, ако сме в област, където орбитите около различните центрове са близки една до друга (червения квадрат на фигурата). Симулациите на климатичните промени трябва да се разглеждат, като „сравнение“ на орбита от миналото с орбита от бъдещето. Това е и начинът по който можем да получим идея за климата в бъдеще, съобразена с забележката на Roger Pielke. Обикновено се вземат „нормите“ от 30-годишни периоди за определяне „средното“ състояние за дадена „орбита“. Напълно погрешно е да се търси детайлизация „вътре в този интервал“ за някакви по-малки периоди. Климатичните симулации са решения,

които не се влияят от началните данни, както бе споменато. Обикновено се интегрира 1-2 години, докато системата се самоадаптира. По такъв начин, „астрономическото време“ на модела няма нищо общо с реалното. Например, максималното затопляне може да се появи в началото на периода, а в действителност де се случи в средата или в края му. Преди това, трябва да отговорим на въпроса какъв е „базовият“ климат, т.е даден център, от аналогията от фигурата. След това трябва да уточним кое е „вариация“ на климата, или пък, следвайки горната аналогия, до каква степен са „широки“ орбитите около даден център.

4. Сценарии

Климатичните промени се изследват, като се предполага различно развитие на човешката дейност. Това е представено като 40 „сценарии“, систематизирани в SRES (IPCC Special Report on Emissions Scenarios, 2000). Обикновено вместо тях се използват 6 модификации, които описват различно изменение на СО2 до 2100 година Фиг.4.:

Фиг. 4 Изследванията в CECILIA са основно по сценария А1В. Той се счита за

„среден“ спрямо останалите, с начално повишение на СО2, както при А1иА2 и последващо понижение до междинните стойности на сценариите В1 и В2.

5. Митове за климатичните промени

Мит номер 1Може да се предвидят промените до 2050 година

От систематичните грешки (по-горе), както и след симулации при различните сценарии НЕ СЕ УСТАНОВЯВА СТАТИСТИЧЕСКИ ЗНАЧИМ СИГНАЛ ЗА ПРОМЕНИ при всички сценарии и модели. Това е споменато в редица изследвания, включително и в този проект, но не му се обръща внимание. Големият интерес към климата създава среда за много спекулации и истината остава на заден план.

Мит номер 2Парниковите газове са причина за глобалното затопляне

Какво правят всъщност парниковите газове? Най-силен парников ефект има водната пара. Той е неколкократно по-голям от този на въглеродния двуокис, който от своя страна е многократно по-ефективен от всички останали газове. Въглеродният двуокис е съществен поради акумулирането му като газова съставка на атмосферата. Влиянието на водната пара е несравнимо по-голямо, но нейното влияние в атмосферата се счита за относително постоянно, доколкото периодично тя се „извалява“. От друга страна, ефектът й се усилва от парниковото влияние на въглеродния двуокис, защото с увеличаване на температурата, атмосферата акумулира повече водна пара и това води до още по-силен парников ефект. Въпреки това, този механизъм не може да е пряко отговорен за систематичното увеличаване на температурата. Парниковият ефект в „изчистен вид“ евентуално се проявява в определени случаи през лятото, в периода на тъй-наречените „горещници“. Тогава в условията на дългоживуща антициклонална безоблачна структура, нагряването през деня не може да се компенсира от охлаждането през нощта и температурите систематично се покачват. Температурните рекорди през последните години са при подобни условия. Но важно условие е пряката слънчева радиация да е голяма и процесът да се развива след първоначална адвекция на топъл въздух. При подобни антициклонални условия, но през зимата, отново при ясно небе, се случват най-големите мразове. В моделите промяната на радиационния баланс в следствие на парниковите газове се проявява опосредствано чрез процесите на облакообразуване, които са параметризирани процеси. Нещата съществено зависят от това, каква параметризационна схема сме избрали. Изменението на топлинния баланс вследствие само на парниковите газове е пренебрежимо спрямо това, причинено от режима на облачността. В използваните схеми този баланс е „спусъкът“. Облачната покривка спира много по-силно радиационното изстиване, а от друга страна увеличава албедото и притока на пряката радиация. По такъв начин, вечер тя има на порядъци по-силен парников ефект, а през деня обратно, води до изстиване на атмосферата. Ако систематично конвекцията започва малко по-рано сутрин, като се образуват повече облаци, а вечер тя затихва по-бързо и има по-малко облачност, то балансът ще е отрицателен и атмосферата ще изстива.

Някои модели показват такъв ефект, доколкото използват сходни параметризационни схеми. При обратното поведение има точно обратния ефект – затопляне на атмосферата. Повечето модели използват такъв тип схеми. Почвените условия и растителността също са важен фактор, защото влияят комплексно чрез албедото и поглъщането на радиацията и интензитета на излъчената дълговълнова (топлинна) радиация. Те са причина за големите температурни амплитуди в Сахара, когато през нощта температурата пада около и под нулата, което отново показва, че „чистият“ парников ефект е малък.

Мит номер 3Ледниците се топят поради затоплянето на атмосферата

Установеното затопляне в последните 50 години е около един градус. Областите с ледници поддържат отрицателни температури и подобно повишение не води до топене. Има два типа ледници, които се топят, при това в естествен режим на промени на обема им от времето, когато наблюденията са описани. Единият тип са навътре в сушата а другите са на брега или в океана. Едно естествено образувание е муленът (мелницата) Фиг.5

Фиг. 5 Мулен. Типично образувание в ледниците. Често показвано като пример за топенето им.

Тези отвори стигат до основата на ледника и някои предполагат, че това действа като „смазка” и е причина за плъзгането на ледниците към морето (World Climate Report, 14 Nov., 2008), фиг. 5а. Движението на Гренландския леден щит към океана често е давано за пример на подобно движение, а възникването на мулени като доказателство за затоплянето.

Фиг. 5а

По-долу, на Фиг.6 и фиг 7, за „К-разреза“ от статията “Van de Wal, R.S.W., et al., 2008. Large and Rapid Melt-Induced Velocity Changes in the Ablation Zone of the Greenland Ice Sheet. Science, 321, 111-113”, се вижда, че всъщност има места, къде-то се наблюдава забавяне на това движение.

Фиг. 6

Означенията са за различните точки, за които са показани скоростите на предвижване на Фиг. 7.

Фиг. 7. Обратно на очакванията, „плъзгането“ на ледниците се забавя.

Друг пример за предричане топенето на ледниците е „Западноантарктичния леден щит (покривка)“ (West Antarctic Ice Sheet (shelf)WAIS), Фиг. 8. Той обхваща няколко зони. През международната геофизична година (1957–1958), се установява, че той лежи на морското дъно. Глациолозите го наричат морски леден щит (покривка), (marine ice shelf, sheet). На практика, той се подчинява на рeжима, който има ледът на Северния полюс. Mercer (1978) изказва хипотезата, че този щит е нестабилно образувание и ще бъде рязко повлиян при повишение на температурите заради парниковите газове, които са в центъра на вниманието по същото време. Това, което се пропуска е, че този тип ледници са „морски“ и са зависими от океанските течения, солеността и температурата на океана много повече отколкото от атмосферната температура. От своя страна, океанската температура е подчинена на друг режим.

Фиг. 8 От статията на David Vaughan, ”West Antarctic Ice Sheet collapse – the fall and rise of a paradigm”, Climate Change, 2008, 65-79

Произволни са и оценките за повишаване на морското равнище при стапянето на тези ледници. Те са в океана и съгласно закона на Архимед, вече са изместили съответното количество вода. Само тази част, която поради достигане дъното на океана не може да потъне повече (и поради това не може да измести съответното количество вода) е възможен фактор за повишаване на нивото, а оценката й засега няма достатъчна точност. Още повече, не може да се пренебрегне възможността от увеличаване на валежите в континенталната част (водната пара се е увеличила – виж по-горе) и съответно – на ледниците. Това става за сметка на „отнетата“ вода от океана.

Описанието на ледниците върху континента изисква много по-сложен подход, отколкото се използва в момента. За първи път достатъчно подробна схема на тези процеси бе използвана от Brun, E., E. Martin and V. Spiridonov (“Coupling a multi-layered snow model with GCM”, Annals of Glaciology, 25, 66-72, 1997). За да се постигне задоволително представяне на еволюцията на снега и леда над Антарктида, бе необходимо да се използват 50 слоя на модела, описващ процеса сняг-лед-топене. За сравнение климатичните модели се ограничават с 2-3 слойни

параметризационни схеми. Макар и бавно, ледниците „текат“. Ако има намаление на валежите в централната част, постепенно те „изтичат“, без възстановяване, и се стапят много по-надолу, извън ледниковата зона, където температурите са високи. Някои се възстановяват в този смисъл, други – не. Причината не е ясна, но това поведение не се описва директно при моделните симулаци. Ледниците в планините, които също се използват за илюстрация на затоплянето, се подчиняват на такъв режим. Те подхранват от хилядолетия едни от най-големите рeки. Топенето на ледника на Килиманджаро обаче се оказва породено от сублимационни процеси.

6. Климатични експерименти

С всичките условности, казани по-горе, ще представим очакванията за промените на температурата и валежите по сезони през периодите за района на България. Въпреки големите грешки и отбелязаните проблеми и недостатъци на моделите, има методи с които да се „улови“ някакъв сигнал за промяна. Идеята се състои в следното. Прави се климатична симулация на периода, с който искаме да сравняваме. В случая, 1960-1990. Вземат се усреднените резултати за сезоните или месеците за целия период (във всеки възел от изчислителната мрежа). Този експеримент се нарича „референтен“. Същото усредняване се прави и с моделирания период. В нашия случай 2020-2050 или 2070-2100. От тези стойности се изваждат „референтните“ и сe намират тенденциите. Предположението е, че амплитудата на грешките и пространственото им разпределение се запазват, както при симулациите за бъдещия период, така и при референтния. Но това е хипотеза. Няма никаква гаранция, че при симулирания режим моделът ще „греши“ по същия начин.

По-долу без коментар са показани промените в температурата и валежите за споменатите периоди. Най-общо, има затопляне и засушаване, които засягат повече източната част на страната и са най-изразени през лятото. Иначе казано, за района на България промените основно са меридионални. Зоналното разделение на климатичните зони общо взето се запазва.

Промяна на температурите за периода 2020-2050 спрямо периода 1960-1990

Фиг. 9 Зима

Фиг. 10 Пролет

Фиг. 11 Лято

Фиг. 12 Есен

Фиг. 13 Средна годишна промяна на температурата

Промяна на валежите в проценти за периода 2020-2050 спрямо периода 1960-1990

Фиг. 14 Зима

Фиг. 15 Пролет

Фиг. 16 Лято

Фиг. 17 Есен

Фиг. 18 Средногодишна промяна на валежите в проценти

Промяна на температурите за периода 2050-2100 спрямо периода 1960-1990

Фиг. 19 Зима

Фиг. 20 Пролет

Фиг. 21 Лято

Фиг. 22 Есен

Фиг 23. Средна годишна промяна на температурата

Промяна на валежите в проценти за периода 2050-2100 спрямо периода 1960-1990

Фиг. 24 Зима

Фиг.25 Пролет

Фиг. 26 Лято

Фиг. 27 Есен

Фиг. 28 Средногодишна промяна на валежите в проценти