เขตอบอุ่น ในฤดูร้อนจะแห้งแล้ง Mid-latitude summer drying

แบบจำลองความชื้นในผิวดิน

ผลลัพธ์จากแบบจำลอง GFDL พบว่ามีความเป็นไปได้ CO2 มีผลต่อความชื้นของ เปลือกผิวดิน บริเวณทวีปเขตอบอุ่น ในฤดูร้อน ตัวอย่าง เช่น การลดลง ความชื้น ของเปลือกผิวดิน บริเวณทวีปอเมริกาเหนือ จากการทดลอง 4xCO2 แบบตัวอย่าง ลดลงถึง 50% มองเห็นผลกระทบต่อระบบการเกษตร จะขาดแคลนอาหารเนื่องจากสูญเสียพื้นที่ การเพราะปลูก จากความชื้นของเปลือกผิวดินจำนวนมาก เป็นขบวนการสร้าง Humidification (ความชื้นสัมพัทธ์) สู่ชั้นบรรยากาศการเกิดตัวแปรเสริมความชื้น ของเปลือกผิวดิน ได้ใช้แบบทดลอง GFDL สำรวจพบว่ามีความสำคัญ ทำให้เกิดพื้นที่แห้งแล้งและ มีพื้นที่ชื้นขนาดใหญ่ บางแห่งมีปัญหาต่อเนื่องไปเรื่อยๆโดยไม่หยุดยั้ง เช่น ความ แห้งแล้ง บริเวณพื้นที่ทางภาคตะวันออกเฉียงใต้ ของอเมริกา ในขณะนี้แบบจำลองเพื่อให้เกิด สภาพเหมือนจริง เรื่องความชื้นของเปลือกผิวดิน จะรับการพัฒนา เพื่อตอบสนองงานวิจัย ด้วยความร่วมมือ จาก U.S. Geological Survey scientists ต่อไป

การเพิ่มขึ้นของ ค่าดรรชนีความร้อน และอุณหภูมิ Heat index and temperature increases

GFDL แสดงค่าดรรชนีความร้อน (บน) ค่าอุณหภูมิความร้อน (ล่าง)

จากแบบจำลอง GFDL แสดงค่าดรรชนีความร้อน (บน) ค่าอุณหภูมิความร้อน (ล่าง) เส้นสีดำ เป็นผลลัพธ์ที่ควบคุมได้ เส้นสีฟ้าแสดงการทดลอง 2xCO2 และเส้นสีแดง 4xCO2 โดยใช้สมมุติฐาน บริเวณพื้นที่ภาคตะวันออกเฉียงใต้ ของอเมริกา เห็นข้อแตกต่างตามลำดับ ที่พุ่งสูงขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ ทั้งอุณหภูมิ และความชื้น มีเหตุผล สามารถบอกกล่าวได้ ค่าดรรชนีความร้อนจะเกินขึ้นไปจากเดิมมาก ค่าดรรชนีความร้อน (Heat index) หรือ Apparent temperature เป็นวิธีการวัดค่า จริงภายนอก ของอาคารด้วยสภาพอากาศ มีความชื้นภายใต้เงื่อนไข สามารถจะ เปลี่ยนแปลง ระเหยตัว ของความร้อนในร่างกาย ซึ่งเป็นต้นเหตุที่ ก่อให้เกิดความไม่สบาย เป็นลักษณะพิเศษ ที่ความกดดันของ อุณหภูมิและความชื้นถูกรวมอยู่ด้วยกัน ค่าดรรชนีความร้อนเป็นการทำให้ร่างกาย รับรู้ความรู้สึก ถ้าที่ใดความชื้นลดลงจะมีความร้อนอบอ้าว ตัวอย่างระดับอุณหภูมิในอากาศ 95 องศา F ความสัมพันธ์ค่าความชื้น 60% และ ดรรชนีความร้อนจะมีค่า 110 องศา F เหตุนี้จึงใช้เป็น ค่าสมดุลกับอุณหภูมิของ ร่างกายรับรู้ความรู้สึก จากความชื้นในอากาศ

มีความเป็นไปได้ ถึงการเปลี่ยนแปลง ภายในพายุเฮอร์ริเคน และ ปรากฏการณ์เอลนิโน Possible changes in hurricanes and El Nino

Hurricanes มีการเปลี่ยนภายใน ทำให้มีความรุนแรงมากขึ้นและเกิดความถี่มากขึ้น

ความเชื่อมโยงกัน ระหว่างมหาสมุทรด้านซีกโลกใต้ ของความกดอากาศ

ปรากฏการณ์ ElNino มีความเชื่อมโยงกับความผันแปร ของระบบอากาศในซีกโลก ใต้คือ บริเวณความกดอากาศ ที่ระดับน้ำทะเลใน Pacific ตอนใต้มีีความสัมพันธ์กับ บริเวณความกดอากาศ เหนือระดับน้ำทะเลในมหาสมุทร India ดังนั้นเมื่อ ความกดอากาศ ในมหาสมุทร Pacific ตอนใต้สูงขึ้น ความกดอากาศ บริเวณมหาสมุทร India จากบริเวณทวีป Africa และทวีป Australiaก จะมีค่าต่ำลง เกิดการหมุนเวียนของอากาศ จากบริเวณที่มีความกดอากาศสูง ไปยังบริเวณที่มี ความกดอากาศต่ำ ระหว่างมหาสมุทรทั้งสอง การตอบสนอง ปฏิกิริยาก๊าซเรือนกระจก ทำให้พายุ Hurricane มีความ รุนแรงขึ้น และเกิดบ่อยครั้งขึ้น จำนวนพายุเมฆฝนที่หลั่งไหลเกิดขึ้นมากมาย ทำนองเดียวกัน El Nino ประสานเป็นลูกโซ่ขยายวง จากอิทธิพลลมและฝน เกิดทั้งน้ำท่วมแห้งแล้งเป็นวงกว้างบนพื้นที่ของโลก ต่อจากนี้ไป การเปลี่ยนแปลง แสดงอาการชัดเจนอย่างน่ากังวล การแสดงผลแบบจำลอง GFDL เรื่องพายุและ El Nino จากการเปลี่ยนแปลงสภาพ อากาศยังขาดข้อมูลอีกมาก จะต้องหารายละเอียดปลีกย่อย เพื่อป้อนข้อมูลใน แบบจำลองเพิ่มเติมอีก อย่างไรก็ตาม ต้องพัฒนาความละเอียดขั้นสูงขึ้นเพื่อให้ปรากฏชัดแจ้ง ซึ่งจะแสดง ภาพเคลื่อนไหวของโลกในแบบจำลองพร้อมการเกิดขึ้นของ El Nino และเกิดการ เปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ

พื้นที่เกิดวิกฤตการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ 1980-2050

ผลสรุปสภาพพายุและฝน ที่มีการเปลี่ยนแปลง ช่วง 1982-2050 1.บริเวณที่มีความเป็นไปได้ต่อการเกิดพายุ Hurricane ที่ใหญ่รุนแรง 2.บริเวณที่จะเกิดความแห้งแล้งในฤดูร้อนได้ง่าย 3.บริเวณที่จะเกิดพายุฝนชุกมาก ในเขตร้อน 4.บริเวณที่จะเกิดฝนตกน้อยลง ในเขตอบอุ่น 5.บริเวณที่จะเกิดฝนตกมากในเขตขั้วโลกเหนือและขั้วโลกใต้

หมายเหตุ : ข้อมูลรายงานชิ้นนี้ ที่ได้นำมาถอดความและเรียบเรียงใหม่ มิได้เป็นรายงานใหม่นัก GFDL's (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory) ได้จัดทำปรับปรุงครั้งหลังสุด 7 พฤษภาคม 2004 โดยพิจารณาเนื้อหา การวิเคราะห์แล้วสถานการณ์ ของการเผชิญการเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ ที่ผ่านมาค่อนข้างที่สอดคล้องกับการวิเคราะห์ล่วงหน้าในระยะ 2 ปี ถึงแม้จะไม่รุนแรงแต่มีแนวโน้ม ด้วยเงื่อนไข ของแบบจำลอง อยู่บนพื้นฐาน 2xCO2 และ 2xCO2 ผลสรุปคงยังไม่ได้เกิดในปัจจุบันให้เห็น อย่างไรก็ตาม แบบจำลองนี้ยังต้องได้รับการพัฒนาต่อไป ในรายละเอียดการพยากรณ์ที่แม่นยำขึ้น เพื่อจะได้ตระหนักถึงปัญหาที่ไม่อยากให้เกิดในอนาคต