Signal detection in global mean temperatures after "Paris": An uncertainty and sensitivity analysis

In December 2015, 195 countries agreed in Paris to hold the increase in global mean surface temperature (GMST) well below 2.0 °C above pre-industrial levels and to pursue efforts to limit the temperature increase to 1.5 °C. Since large financial flows will be needed to keep GMSTs below these targets, it is important to know how GMST has progressed since pre-industrial times. However, the Paris Agreement is not conclusive as regards methods to calculate it. Should trend progression be deduced from GCM simulations or from instrumental records by (statistical) trend methods? Which simulations or GMST datasets should be chosen, and which trend models? What is pre-industrial and, finally, are the Paris targets formulated for total warming, originating from both natural and anthropogenic forcing, or do they refer to anthropogenic warming only? To find answers to these questions we performed an uncertainty and sensitivity analysis where datasets and model choices have been varied. For all cases we evaluated trend progression along with uncertainty information. To do so, we analysed four trend approaches and applied these to the five leading observational GMST products. We find GMST progression to be largely independent of various trend model approaches. However, GMST progression is significantly influenced by the choice of GMST datasets. Uncertainties due to natural variability are largest in size. As a parallel path, we calculated GMST progression from an ensemble of 42 GCM simulations. Mean progression derived from GCM-based GMSTs appears to lie in the range of trend–dataset combinations. A difference between both approaches appears to be the width of uncertainty bands: GCM simulations show a much wider spread. Finally, we discuss various choices for pre-industrial baselines and the role of warming definitions. Based on these findings we propose an estimate for signal progression in GMSTs since pre-industrial

Een natuurlijkere toekomst voor Nederland in 2120

Nederland staat voor grote opgaven: de energietransitie, verduurzaming van de landbouw, herstel van de biodiversiteit, verstedelijking en klimaatadaptatie. Al deze opgaven hebben gevolgen voor de ruimtelijke inrichting van ons land. Het is onvermijdelijk dat Nederland er over honderd jaar anders uit zal zien. Grote veranderingen zijn nodig om opgewassen te zijn tegen een stijgende zeespiegel, perioden van extreem weer, een toenemende vraag naar voedselproductie en een noodzaak om de uitstoot van broeikasgassen terug te dringen.Deze opgaven vragen om een nieuw verhaal voor Nederland. Een verhaal waarin dit dichtbevolkte land zich ontwikkelt tot een gidsland waar natuur, duurzame economie, leefbaarheid en veiligheid voorop staan. Een verhaal gebaseerd op ‘nature based solutions’ waarin opgaven voor klimaat en biodiversiteit hand in hand gaan.Wageningen University & Research heeft dit verhaal geschreven gebaseerd op expertkennis: een toekomstvisie voor Nederland in 2120, waarin natuur en natuurlijke processen een hoofdrol spelen. Een visie die bedoeld is om te inspireren. Het schetst een toekomst waarin economische ontwikkeling en een natuur-inclusieve samenleving hand in hand gaan. De toekomstvisie houdt rekening met de bijzondere kenmerken van verschillende deelgebieden in Nederland. Door middel van kaarten en doorsnedes laten we op hoofdlijnen zien wat er per gebied mogelijk is op het gebied van ruimtelijke inrichting. Dit toekomstbeeld schetst een denkrichting gebaseerd op de uitkomsten van diverse ontwerp- en discussiesessies met onderzoekers. Er is behoefte aan nadere uitwerking en onderbouwing. Samen met stakeholders gaan we deze visie verder ontwikkelen, onderbouwen en vertalen naar handelingsperspectief voor het hier en nu

Signal detection in global mean temperatures after "Paris": An uncertainty and sensitivity analysis

In December 2015, 195 countries agreed in Paris to "hold the increase in global mean surface temperature (GMST) well below 2.0 °C above pre-industrial levels and to pursue efforts to limit the temperature increase to 1.5 °C. Since large financial flows will be needed to keep GMSTs below these targets, it is important to know how GMST has progressed since pre-industrial times. However, the Paris Agreement is not conclusive as regards methods to calculate it. Should trend progression be deduced from GCM simulations or from instrumental records by (statistical) trend methods? Which simulations or GMST datasets should be chosen, and which trend models? What is "pre-industrial" and, finally, are the Paris targets formulated for total warming, originating from both natural and anthropogenic forcing, or do they refer to anthropogenic warming only? To find answers to these questions we performed an uncertainty and sensitivity analysis where datasets and model choices have been varied. For all cases we evaluated trend progression along with uncertainty information. To do so, we analysed four trend approaches and applied these to the five leading observational GMST products. We find GMST progression to be largely independent of various trend model approaches. However, GMST progression is significantly influenced by the choice of GMST datasets. Uncertainties due to natural variability are largest in size. As a parallel path, we calculated GMST progression from an ensemble of 42 GCM simulations. Mean progression derived from GCM-based GMSTs appears to lie in the range of trend-dataset combinations. A difference between both approaches appears to be the width of uncertainty bands: GCM simulations show a much wider spread. Finally, we discuss various choices for pre-industrial baselines and the role of warming definitions. Based on these findings we propose an estimate for signal progression in GMSTs since pre-industrial

Framing climate uncertainty:socio-economic and climate scenarios in vulnerability and adaptation assessments

Scenarios have become a powerful tool in integrated assessment and policy analysis for climate change. Socio-economic and climate scenarios are often combined to assess climate change impacts and vulnerabilities across different sectors and to inform risk management strategies. Such combinations of scenarios can also play an important role in enabling the interaction between experts and other stakeholders, framing issues and providing a means for making explicit and dealing with uncertainties. Drawing on experience with the application of scenarios to climate change assessments in recent Dutch research, the paper argues that scenario approaches need to be matched to the frames of stakeholders who are situated in specific decision contexts. Differentiated approaches (top-down, bottom-up and interactive) are needed to address the different frames and decision-making contexts of stakeholders. A framework is proposed to map scenarios and decision contexts onto two dimensions: the spatial scale of the context and the starting point of approach used in scenario development (top-down, bottom-up or incident-driven). Future climate and socio-economic scenario development will be shaped by the need to become better aligned with multiple interacting uncertainties salient to stakeholders. © 2013 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

The Two-Way Nested Global Chemistry-Transport Zoom Model TM5. Algorithm and Applications

Abstract not availableJRC.H-Institute for environment and sustainability (Ispra

Een natuurlijkere toekomst voor Nederland in 2120

Nederland staat voor grote opgaven: de energietransitie, verduurzaming van de landbouw, herstel van de biodiversiteit, verstedelijking en klimaatadaptatie. Al deze opgaven hebben gevolgen voor de ruimtelijke inrichting van ons land. Het is onvermijdelijk dat Nederland er over honderd jaar anders uit zal zien. Grote veranderingen zijn nodig om opgewassen te zijn tegen een stijgende zeespiegel, perioden van extreem weer, een toenemende vraag naar voedselproductie en een noodzaak om de uitstoot van broeikasgassen terug te dringen.Deze opgaven vragen om een nieuw verhaal voor Nederland. Een verhaal waarin dit dichtbevolkte land zich ontwikkelt tot een gidsland waar natuur, duurzame economie, leefbaarheid en veiligheid voorop staan. Een verhaal gebaseerd op ‘nature based solutions’ waarin opgaven voor klimaat en biodiversiteit hand in hand gaan.Wageningen University & Research heeft dit verhaal geschreven gebaseerd op expertkennis: een toekomstvisie voor Nederland in 2120, waarin natuur en natuurlijke processen een hoofdrol spelen. Een visie die bedoeld is om te inspireren. Het schetst een toekomst waarin economische ontwikkeling en een natuur-inclusieve samenleving hand in hand gaan. De toekomstvisie houdt rekening met de bijzondere kenmerken van verschillende deelgebieden in Nederland. Door middel van kaarten en doorsnedes laten we op hoofdlijnen zien wat er per gebied mogelijk is op het gebied van ruimtelijke inrichting. Dit toekomstbeeld schetst een denkrichting gebaseerd op de uitkomsten van diverse ontwerp- en discussiesessies met onderzoekers. Er is behoefte aan nadere uitwerking en onderbouwing. Samen met stakeholders gaan we deze visie verder ontwikkelen, onderbouwen en vertalen naar handelingsperspectief voor het hier en nu