Assessment of CMIP3-CMIP5 Climate Models Precipitation Projection

Tuesday, 05 January 2016 Read 1647 times Written by 

Assessment of CMIP3-CMIP5 Climate Models Precipitation Projection and Implication of Flood Vulnerability of Bangkok
Seree Supharatid
Climate Change and Disaster Center, Rangsit University, Pathum Thani, Thailand
Email: This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
Received 26 January 2015; accepted 26 March 2015; published 27 March 2015
Copyright © 2015 by author and Scientific Research Publishing Inc.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Abstract

Reliable estimates of precipitation are essential for both research and practical applications. CMIP3 and CMIP5 climate simulations provide both historical simulations and future projections of extreme climate. The 2011 monsoon season was one of case studies with exceptionally heavy and led to extensive and long-lasting flooding in the Chao Phraya river basin, Thailand. Flooding was exacerbated by the rapid expansion of urban areas into flood plains and was the costliest natural disaster in the country’s history, with direct damages estimated at US$45 billion. The present paper focuses on the precipitation downscaling of CMIP3 and CMIP5 models. The majority of CMIP3 and CMIP5 models overestimate the dry spell (in June and July) and underestimate the peak precipitation (in May and September). The interquartile model range for precipitation, which is spanned by the 25th and 75th quantiles, is closer to the observed data for CMIP5 than CMIP3 models. However, overall results suggest that the performance of CMIP5 models cannot be readily distinguished from of CMIP3 models, although there are clear signals of improvements over Bangkok. The correlation coefficient is found between 0.6 - 0.8, implying that most of the models simulate the mean rainfall reasonably well. Both model generations have approximately the same standard deviation as observed, but more spatial variability and more RMS error are found for the future projections. Use of the Multi Model mean shows continuously increased rainfall from the near future to the far future while the Multi Model Median shows increased rainfall only for the far future. These findings in changing precipitation are discussed through the flood behavior in 2011. Results from flood simulation with several adaptation measures reveal that flood cannot be completely avoided. One of the best practices for highflood risk communities is to raise the house with open space in the first floor.

Keywords : Precipitation Downscaling, CMIP3, CMIP5, The 2011 Great Flood

โครงการ

โครงการบรรเทาการปลดปล่อยก๊าชเรือนกระจก จากภาคเกษตรด้วยสารยับยั้งไนตริฟิเคชั่น
ชุดโครงการพัฒนาเทคโนโลยีด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทย
โครงการพัฒนาโมเดลต้นแบบ การจัดการขยะชุมชนต้านภัยโลกร้อนระดับจังหวัด
โครงการพัฒนาดัชนีความร้อน และการประยุกต์ใช้ศึกษาคลื่นความร้อนในประเทศไทย
ซอฟต์แวร์ประมวลผลปริมาณคาร์บอนในป่าและต้นไม้
ชุดโครงการศึกษาความตระหนักรู้และการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของประเทศไทยในบริบทของความตกลงปารีส

เครื่องมือ

โปรแกรมประมวลผลดัชนีความร้อน สำหรับประเทศไทย
โปรแกรมการวิเคราะห์ และประมวลผลดัชนีความล่อแหลมจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ และภัยพิบัติในระดับจังหวัดและท้องถิ่น
ระบบเตือนภัยความร้อนและหมอกควัน
MCCAI ดัชนีการดำเนินงานด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศของเทศบาล
GHG-3Rs
แบบสอบถามออนไลน์: CCAI

ดัชนี

Ncar
Ncar
SOI Annual
Multivariate ENSO
Indian Summer and Western North Pacific Monsoon Index
Blank

ปริมาณคาร์บอน

ปริมาณคาร์บอน
ปริมาณคาร์บอนทั่วโลก
index-carbon
Carbon Market
Point Carbon
Blank

ภูมิปัญญา

Biogas
ภูมิปัญญา
ระบบข้อมูลพื้นที่สีเขียวและป่านิเวศในเมือง
โครงการศึกษาผลกระทบ จากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่อยางพาราในประเทศไทย
Blank
Blank