Regionale Klimamodellierung
Mit Methoden der regionalen Klimamodellierung werden globale Klimadaten für einzelne Regionen räumlich verfeinert. Mit der höheren Horizontalauflösung werden mesoskalige Prozesse erfasst und extreme Wetterereignisse wie starke konvektive Niederschläge oder Sturmtiefs repräsentiert. Mit Regionalmodellen können die regionalen Ausprägungen der großräumig simulierten Klimaänderungen, die auf verschiedenen Emissionsszenarien basieren, projiziert werden.
Regionale Klimamodelle sind zum Beispiel in Gebirgsregionen sehr hilfreich, da sie kleinräumliche Strukturen auflösen können. So beeinflusst zum Beispiel die Höhenlage die bodennahe Lufttemperatur oder die sehr variable Exposition die Strahlung.
Die Ergebnisse regionaler Klimaprojektionen werden analysiert, aber auch zum Antrieb von Impaktmodellen genutzt. Damit können unter anderem die Auswirkungen des regionalen Klimawandels auf den Abfluss in Oberflächengewässern, den Wasser- und Stoffhaushalt von Ökosystemen, auf Verkehrs- und Wasserwege, auf die Land- und Forstwirtschaft oder auch die Wärmebelastung in städtischen Räumen untersucht werden. Es werden statistische und dynamische Regionalisierungsverfahren unterschieden.
© DKRZ/BTU-Cottbus
Welche regionalen Klimamodelle gibt es?
© DKRZ
Dynamische Regionalmodelle
Dynamische Regionalmodelle sind dreidimensionale atmosphärische Zirkulationsmodelle, die für einen Ausschnitt des Globus physikalische, chemische und biologische Prozesse in der Atmosphäre und Wechselwirkungen mit der Erdoberfläche simulieren.
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Statistische Klimamodelle
Statistische Klimamodelle analysieren empirische Zusammenhänge zwischen der beobachteten großräumigen Zirkulation in der Atmosphäre und dem lokalen Wettergeschehen auf Stationbasis und wenden diese auf Ergebnisse globaler Klimaprojektionen und die daraus folgenden lokalen Klimaänderungen an. Statistische Modelle erlauben bei vergleichsweise geringem Rechenaufwand die Erstellung vieler Realisierungen verschiedener Klimaprojektionen.
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Von regionalen Klimamodellen zu regionalen Klimasystemmodellen
© Dieter Kasang
Was können regionale Klimasystemmodelle?
Klimawandel und Klimavariabilität können nicht allein durch Betrachtung atmosphärischer Prozesse erklärt und beschrieben werden, sondern sind zu einem großen Teil durch Wechselwirkungen der Atmosphäre mit weiteren Komponenten des Klimasystems beeinflusst.
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© Fotolia/Zacarias da Mata
Kopplung: Ozean-Atmosphäre
Regionale gekoppelte Modelle der Atmosphäre und des Ozeans sind sehr komplex. Wie unterscheiden sie sich von globalen gekoppelten Modellen?
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© Fotolia/Serg Zastavkin
Kopplung: Atmosphäre-Kryoshpäre
Die Beschreibung kryosphärischer Prozesse in heutigen Klimamodellen ist je nach betrachtetem Teilsystem unterschiedlich weit fortgeschritten.
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© Fotolia/Womg Sze Fei
Kopplung: Atmosphäre-Vegetation
Zwischen Atmosphäre und Vegetation bestehen zahlreiche Wechselwirkungen. Zum einen beeinflussen die atmosphärischen Bedingungen wie zum Beispiel Temperatur, Luftfeuchte, Sonneneinstrahlung und chemische Zusammensetzung der Atmosphäre die Verteilung der Vegetation und die Physiologie der Pflanzen. Zum anderen bestimmen pflanzenphysiologischen Prozesse und Eigenschaften der Vegetationsbedeckung den Austausch von Stoffen, Energie und Impuls an der Landoberfläche.
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Wie werden die Ergebnisse regionaler Klimaprojektionen analysiert?
© Prein et al. (2011)
Ursachen der Bandbreite von Klimaprojektionen
Die Klimaentwicklung der Vergangenheit und der Zukunft kann nicht exakt simuliert werden, auch nicht auf der Basis von 30-Jahres-Mittelwerten und Standardbweichungen. Welche Gründe gibt es dafür?
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© Göttel (2009)
Hilfestellungen für die Anwendbarkeit in der Impaktmodellierung
Klimamodelle sind eine vereinfachte Abbildung der Realität. Vor allem kleinräumige Prozesse lassen sich nur über Näherungsverfahren erfassen. Die Kombination aus gar nicht und nur näherungsweise beschriebenen Prozessen kann zu systematischen Abweichungen in der Beschreibung des regionalen Wetters/Klimas führen. Die Art und Größe der systematischen Abweichungen können mit Messwerten bestimmt werden. Diese Information ist Grundlage für empirisch-statistischer Fehlerkorrekturverfahren: die sogenannte Bias-Korrektur bzw. Bias-Adjustierung.
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Zu diesem Dossier haben verschiedene Autoren und Einrichtungen beigetragen. Rückmeldungen und Kommentare von Nutzerseite sind willkommen.
Mitwirkende
Autoren:
Prof. Dr. Friedrich-Wilhelm Gerstengarbe
ehemals: Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK)
Dr. Andreas Gobiet
Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik, Wien
Anja Hermans
Helmholtz-Zentrum Geesthacht
Dr. Peter Hoffmann
Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK)
Dr. Elke Keup-Thiel
Climate Service Center Germany (GERICS), Hamburg
Dr. Katharina Klehmet
Helmholtz-Zentrum Geesthacht
Dr. Sven Kotlarski
ETH Zürich, Institut für Atmosphäre und Klima
Dr. Frank Kreienkamp
ehemals: Climate & Environment Consulting (CEC), Potsdam
Julia Lutz
ehemals: Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung (PIK)
Prof. Dr. Douglas Maraun
Wegener Center for Climate and Global Change, Graz
Dr. Boris Orlowski
ehemals: ETH Zürich, Institut für Atmosphäre und Klima
Dr. Susanne Pfeifer
Climate Service Center Germany (GERICS), Hamburg
Dr. Diana Rechid
Climate Service Center Germany (GERICS), Hamburg
Dr. Annette Rinke
Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI), Potsdam
Dr. Dimitry Sein
Alfred-Wegener-Institut Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (AWI), Bremerhaven
Arne Spekat
Climate & Environment Consulting (CEC), Potsdam
Dr. Kirsten Warrach-Sagi
Institut für Physik und Meteorologie, Universität Hohenheim
Christof Wilhelm
Max Planck Institut für Meteorologie (MPI-M), Hamburg
Begutachtung:
Prof. Dr. Andreas Hense, Universität Bonn
Prof. Dr. Martin Hölzle, Universität Fribourg, Schweiz
Dr. Gerd Schädler, Karlsruhe Institut für Technologie
Koordination:
Dr. Elke Keup-Thiel
Climate Service Center Germany (GERICS)
Dr. Diana Rechid
Climate Service Center Germany (GERICS)
Informationen für Datennutzer
Statistik-Tool
Statistische Verfahren in der Auswertung von Klimamodell- und Impaktmodelldaten
Klimamodelldaten finden immer mehr Verwendung als Eingangsdaten für Impaktmodelle, also Berechnungen darüber, wie sich der Klimawandel auf Ökosysteme, die Stadtentwicklung oder unterschiedliche andere Systeme auswirken kann. Für die Aufbereitung und Nutzung der Klimamodelldaten und zur Auswertung der Daten werden verschiedene statistische Verfahren genutzt, die in der vorliegenden Broschüre in Form von ‚Steckbriefen’ zusammengetragen wurden.
GERICS Report 13
Nationale Projekte
Seit 2014 wird im Projekt ReKliEs-De das im Rahmen der EURO-CORDEX Initiative für Europa erstellte Ensemble regionaler Klimaprojektionen systematisch für Deutschland (inklusive der nach Deutschland entwässernden Flusseinzugsgebiete) ausgewertet und durch ausgesuchte weitere regionale Klimasimulationen (sowohl mit dynamischen als auch mit statistischen Verfahren) erweitert.
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Internationale Projekte & Initiativen
CORDEX
CORDEX
Das “COordinated Regional Climate Downscaling EXperiment (CORDEX)” ist ein internationales Projekt im Rahmen des „World Climate Research Programme (WCRP)“ mit der übergeordneten Zielsetzung der weltweiten Vernetzung und Koordination der Wissenschaft zur Weiterentwicklung und Anwendung des regionalen Downscalings. Dabei sind das Verständnis regionaler Klimaphänomene, die Evaluierung und Verbesserung regionaler Klimamodelle und die Erstellung weltweit koordinierter regionaler Klimaprojektionen wesentliche Ziele. Für 14 Regionen weltweit werden seit 2009 durch CORDEX regionale Klimaprojektionen mit einer horizontalen Auflösung von 0.44 Grad erstellt, geprüft und kontinuierlich verbessert. CORDEX trägt damit auf regionaler Skala zu einer verbesserten Abschätzung regionaler Anpassungsmöglichkeiten an den Klimawandel und deren Folgen bei.
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EURO-CORDEX
EURO-CORDEX
EURO-CORDEX ist der europäische Zweig der CORDEX Initiative und ebenfalls Teil des „World Climate Research Programme (WRCP)“. Seit 2009 werden in EURO-CORDEX gemeinsam von 30 beteiligten Institutionen für Europa regionale Simulationen und Klimaprojektionen mit einer horizontalen Auflösung von 0.11 Grad erstellt, ausgewertet und bereitgestellt. Diese bilden gemeinsam mit den CORDEX – Simulationen (0.44 Grad) eine breite Datenbasis für die Entwicklung von Anpassungsstrategien an den Klimawandel und die Analyse sektorspezifischer Auswirkungen des Klimawandels.
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ENSEMBLES
ENSEMBLES
Das ENSEMBLE Projekt wurde von der „European Commission's 6th Framework Programme” für 5 Jahre (2004-2009) finanziert unter dem Themenkomplex „Global Change and Ecosystems". Das Ziel von ENSEMBLES war es, grundsätzlich relevante Informationen über das Klima und den Klimawandel sowie dessen Einfluss auf die Gesellschaft für Europa zu untersuchen. Hierzu wurde erstmals ein Ensemble regionaler Klimasimulationen initiiert, evaluiert und ausgewertet.
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PRUDENCE
PRUDENCE
Das Project „Prediction of Regional scenarios and Uncertainties for Defining EuropeaN Climate change risks and Effects (PRUDENCE)” startete im Jahr 2001 als European Commission's 5th Framework Programme mit 24 Partnern und endete 2004.
In PRUDENCE sollten Schwachstellen regionaler Klimaprojektionen identifiziert und möglichst auch reduziert werden. Dies beinhaltete auch eine Interpretation der Ergebnisse im Hinblick auf notwendige und mögliche Anpassungsstrategien auf europäischer Ebene.
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VALUE
VALUE
Das Vernetzungsprojekt VALUE wurde als 'cost action' von 2012 bis 2015 von der EU finanziert, focussiert auf die Thematik:
Downscaling Methoden für die Forschung zum Klimawandel. Mehr als 30 europäische Institutionen etablierten ein Netzwerk und arbeiteten intensiv in enger Abstimmung mit Nutzern an der Entwicklung, Validierung und Verbesserung von Downscaling Methoden für die Klimawandel - und Klimafolgenforschung.
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