Evaluation of GCM Simulated Climate over the Canadian Prairie Provinces

Abstract

The objective of this study was to evaluate eleven Global Climate Model (GCM) simulations based on capabiliy to replicate 1961–1990 mean surface air temperature and total precipitation for the Canadian Prairie Provinces. The seasonal and annual magnitudes and spatial patterns of the GCM climates were compared to those of three observed data sets. The results demonstrated that most of the GCMs simulated the observed mean temperature magnitudes and spatial patterns reasonably well. The spatial correlation coefficients were high (> 0.8) and the pattern root mean square errors (PRMSE) were low (< 2°C) for most models. However, all GCMs over-predicted the total annual precipitation by 8 to 66%. The degree of over-prediction varied seasonally; winter and spring precipitation amounts were highly overestimated, autumn values were moderately over-predicted while summer amounts were only slightly overestimated, or even underestimated in some cases. The GCMs varied considerably in capability to represent precipitation spatial patterns. For example, the spatial correlation coefficients and PRMSEs for annual total precipitation ranged between –0.1 and 0.8 and 35 and 158 mm, respectively. In general, ECHAM4, HadCM3 and NCAR-PCM demonstrated the best simulated mean temperature and total precipitation over the provinces. Seven GCM runs were also used for an intercomparison of modelled future temperature and precipitation scenarios for the 30-year periods centred on 2050 and 2080. The models demonstrated a very high amount of variability in predicted future changes for both mean temperature and total precipitation. These results will contribute to an improved understanding of both present day and future GCM-simulated climate in the Prairie Provinces.

Onze simulations effectuées à l’aide de modèles du climat du globe (MCG) ont été évaluées en fonction de leur capacité à reproduire les températures moyennes de l’air en surface et les précipitations totales dans les provinces canadiennes des Prairies pour la période 1961–1990. Les ordres de grandeur saisonniers et annuels et les distributions spatiales des climats issus des MCG ont été comparés à ceux de trois ensembles de données d’observation. Il a été montré que la plupart des MCG simulent raisonnablement bien les distributions spatiales et les ordres de grandeur des températures moyennes observées. Les coefficients de corrélation spatiale étaient élevés (> 0,8) et les erreurs-types des distributions basses (< 2 °C) pour la plupart des modèles. Tous les MCG ont cependant fait une surprévision des précipitations annuelles totales, de 8 – 66 %. Sur le plan saisonnier, les quantités de précipitations pour l’hiver et le printemps étaient très surestimées, les valeurs pour l’automne modérément surestimées et celles pour l’été seulement légèrement surestimées, et même sous-estimées dans certains cas. Il y avait une grande variabilité dans la capacité des MCG à représenter les configurations spatiales des précipitations. Par exemple, les coefficients de corrélation spatiale et les erreurs-types des distributions pour les précipitations annuelles se situaient respectivement entre –0,1 et 0,8 et entre 35 et 158 mm. En général, les modèles ECHAM4, HadCM3 et NCAR-PCM ont donné certaines des meilleures simulations des températures moyennes et des précipitations totales sur la région. Sept passes de MCG ont également été utilisées pour comparer entre eux les scénarios modélisés des températures et précipitations à venir pour les périodes de 30 ans centrées sur 2050 et sur 2080. Les modèles ont montré une très forte variabilité des changements projetés tant pour les températures moyennes que pour les précipitations totales. Les résultats permettent de mieux comprendre les climats courrant et futur simulés par les MCG pour les Prairies.