Vorlesung 13. 04. 2005

Vom Global- zum Regionalmodell Überblick zum Stand der internationalen
Klimamodellierung:
Eberhard Reimer
Institut für Meteorologie
Freie Universität Berlin
Übersicht
1.
Allgemeine Betrachtung
2.
IPCC bisherige Klimaentwicklung
3.
Antrieb Strahlung
4.
Strahlungs-Forcing
5.
IPCC globale Entwicklung
6.
Modellentwicklung und Regionalisierung (Ulbrich, FUB)
7.
Regionale Klimamodelle (Keuler, BTU)
8.
ECHAM/Remo/Fuzzy für GLOWA-Elbe (Reimer, FUB)
Antrieb: Strahlungshaushalt der Atmosphäre
• Strahlung ist Energiefluß in Form elektromagnetischer Wellen
• Die Strahlungsarten können hierbei nach Wellenlängen
unterschieden werden,
– extrem kurzwellig (UV-Strahlung)
– bis zu extrem langwelliger Strahlung (Infrarot).
• Feststellung:
– Der vom Menschen verursachte oder anthropogene
Treibhauseffekt ist eine Verstärkung des natürlichen
Treibhauseffekts.
– Ohne die natürliche Treibhauswirkung der Atmosphäre würde
die globale Mitteltemperatur der Erde gegenwärtig nicht bei +15
°C, sondern bei -18 °C liegen.
Das System Erde-Atmosphäre
nimmt kurzwelligere Strahlung auf
strahlt langwelligere Energie ab (geringere Temperatur)
die Bilanz an der Atmosphärenoberfläche ist nur annähernd
ausgeglichen
Die einfallende Strahlung wird beim Durchgang der
Atmosphäre beeinflusst:
• durch Extinktion (Filterung)
• durch diffuse Reflexion und Streuung des Sonnenlichts an
verschiedenen Substanzen (Luftmoleküle, Staub, Gase,
Wasserdampf, Wolken, Nebel und Dunst.
• durch selektive Absorbtion der Strahlungsenergie
– Das betrifft stoffabhängig nur bestimmte Wellenlängenbereiche,
– Es werden bestimmte Spektralbereiche geschwächt oder fast
völlig entfernt. Diese Absorptionsbanden werden verursacht z.B.
durch Ozon (als UV-Filter), Kohlendioxid und Wasserdampf (IRStrahlung).
• Rückstrahlung ist abhängig von der Albedo der Körper.
– So hat Schnee die hohe Albedo mit 75-95% Reflexion
– Schwarzerde nur 5-15% Reflexion
• Globalstrahlung (langwellige Ausstrahlung der Erdoberfläche).
• Wolken und andere Luftbeimengungen geben einen komplizierten
Beitrag
– durch Gegenstrahlung zum Erdboden hin
– durch Ausstrahlung zur Atmospärenobergrenze.
Frage
Wie wirken sich die anthropogenen Veränderungen der
Luftzusammensetzung aus ?
• auf die Strahlungsbilanz ?
• auf das globale und lokale Klima ?
• Dafür wird z.B. die Rekonstruktion vergangener Klimate
unter Einbeziehung von Klimamodellen verwendet
(IPCC, Intergovernmental Panel on Climate Change)
Strahlungs-Forcing
• Anhand von Beobachtungen und Modellrechnungen
wird die Variabilität des Klimas untersucht (IPCC).
• Der Begriff des Forcing wird im Vergleich zwischen
verschiedenen Referenzzuständen verwendet.
• Einwirkung der Strahlungsprozesse in der Atmosphäre
im Vergleich zum Oberrand.
• Vergleich des Zustands zu verschiedenen Zeiten
(vorindustriell oder eiszeitlich – gegenwärtigen Klima)
Modellgestützte ausführliche Abschätzungen existiert in Bezug zum
Strahlungs- Forcing für den Zeitraum 1750 -2000 durch
-
-
Treibhaus-Gase (CO2 ,CH4 ,N2O, CFC-11 and CFC-12
Abbau des stratosphärischen Ozons
Zunahme des troposphärischen Ozons
direkte Auswirkung von z.B. Sulfat Aerosolen (Streuung und
Absorbtion)
direkte Auswirkung von elementaren und organischen
Kohlenstoff aus Biomassenverbrennung und Verbrennung
fossiler Brennstoffe,
direkte Auswirkung von anthropogenen Staubemissionen
-
indirekte Effekte durch z.B. Sulfat-Aerosole (Wolkenbildung,
Niederschlag)
-
Änderung der Oberfächen-Albedo
-
Solare Variabilität
Abschließende Bemerkungen (Strahlung)
• Eine thermische anthropogene Energiezunahme ist generell
beobachtbar,
• Die Auswirkung der Veränderungen der lokalen oder globalen
Strahlungsbilanz auf die zukünftige Klimaentwicklung (Temperatur
und Niederschlagsentwicklung) ist durch die komplexe Wirkung von
Spurenstoffen schwierig.
• z.B. im sog. Schwarzen Dreieck sind die Kohlenstoff und
Schwefelemissionen zwar stark zurückgegangen, aber durch die
Kompensation des Forcing durch Ruß- und Sulfat-Aerosole ist keine
wesentliche Veränderung der bodennahen Strahlungsbilanz zu
beobachten.
• Ebenso zeigt die UV-Strahlung an Boden in Europa unterschiedliche
Veränderungen, da die Abnahme des stratosphärischen Ozons
durch die Zunahme anthropogener Emissionen kompensiert wird.
• Die Weiterentwicklung der Prozessmodellierung ist wesentlich.
Zu schwache Extremereignisse in GCMs
Zeitschritte:
T42: ca. 24 min
T106: ca. 12 min
Orographische
Details fehlen
 Regionalmodelle
Dynamische Regionalisierung
Beispiel: HadCM3 - HadRM3
Auflösung: 0,5°
HadCM3: Winter (ONDJFM)
Maximalwind, 95% Perzentil
A2a - COM
m/s
-1 - -0.8
-0.8 - -0.6
-0.6 - -0.4
-0.4 - -0.2
-0.2 - -0.05
-0.05 - 0.05
0.05 - 0.2
0.2 - 0.4
0.4 - 0.6
0.6 - 0.8
0.8 - 1
1 - 1.2
1.2 - 1.4
1.4 - 1.6
1.6 - 1.8
1.8 - 2
HadAM3P: Winter (ONDJFM)
Maximalwind, 95% Perzentil
m/s
-1.25 - -1.1
-1.1 - -0.95
-0.95 - -0.8
-0.8 - -0.65
-0.65 - -0.5
-0.5 - -0.35
-0.35 - -0.2
-0.2 - -0.05
-0.05 - 0.05
0.05 - 0.2
0.2 - 0.35
0.35 - 0.5
0.5 - 0.65
0.65 - 0.8
0.8 - 0.95
0.95 - 1.1
GLOWA-ELBE
Klima
Abschlusskonferenz 15./16. März 2004 in Potsdam
Entwicklung von regionalen Klimaänderungsszenarien für
das Gebiet der Elbe
Eberhard Reimer
Freie Universität Berlin, Institut für Meteorologie
Strategie und Verfahrensablauf
. Ansätze in der Kimaforschung
Gobales Klimamodell
ECHAM
MPI Hamburg
global
1900 - 2050
Randbedingungen
regional
regionales Klimamodell
REMO
MPI Hamburg
Dekaden
Wochen
Häufigkeit und
Übergänge von
Großwetterlagen
Dekaden
Lokal Modell
DWD
lokal
Globale
Klimadiagnose
Wochen
Typische Witterung
der Großwetterlage
Wochen
Beobachtungen der
Wetterparameter 1980 bis
Gegenwart
Statistik
Prognose von
Niederschlägen
und Verdunstung
bei einer
Klimaänderung für
die Elbe Region
Projektschritte
-
Großwetterlagen zur Beschreibung der großräumigen
Zirkulationsmuster
-
Diagnose zur lokalen Felddarstellung von Temperatur und
Niederschlag von REMO im Vergleich mit Beobachtungen,
-
Klimabeschreibung und Szenarienbildung mit Großwetterlagen und
darauf abgebildeten lokalen Statistiken von beobachteten Reihen von
Temperatur, Niederschlag, Feuchte und abgeleiteten Größen,
-
Klimabeschreibung und Szenarienbildung mit Großwetterlagen und
lokalen Statistiken von Beobachtungen, troposphärischen
Modellparametern und Modellbodendaten
Geographische Verteilung der 84 Haupt- und 285
Nebenstationen im Elbe- Einzugsgebiet
Großwetterlagen (Beispiel)
10°W
10°E
30°E
10°W
10°E
30°E
10°W
10°E
30°E
120
1296
5480
60°N
50°N
60°N
60°N
50°N
5560
50°N
160
5630
120
1296
5400
5560 5480
1349
1328
Wetterlage „sehr kalt“: Tmax: -3,0 ° C ; Tmin: -8,9 ° C, relative Häufigkeit:: 1,2 %
10°W
10°E
30°E
10°W
10°E
30°E
10°W
5427
30°E
1289
5480
60°N
10°E
60°N
60°N
1328
184
50°N
50°N
5746
50°N
5560
1391
120
120
5640
5720
1360
Wetterlage „sehr warm“Tmax: 25,0 ° C ; Tmin: 11,1 ° C; relative Häufigkeit:: 2,6 %
kalt
warm
NCAR – Analysen
1960 bis1999
ECHAM4 Szenario B2
2000 bis 2049
Deutlich ist die Verschiebung hin zu warmen Wetterlagen erkennbar!
kalt
warm
NCAR – Analysen
1960 bis1999
ECHAM4 Szenario B2
2000 bis 2049
Sehr deutlich ist die Verschiebung hin zu warmen Wetterlagen erkennbar!
Das Konzept der Wetterlagenklassifikation zur Regionalisierung
von Klimamodelloutputs
d22
d23
d24
d25
d32
d33
d34
d42
d43
d52
Mittels äquidistanter Analysefelder oder
Felder globaler und regionaler Klimamodelle
(Abb.1), sowie eines Distanzmaßes (Gl. 1),
werden objektivierte Wetterlagen entwickelt.
Als Feldgrößen werden Geopotential,
Temperatur, Feuchte und daraus abgeleitete
Größen verwendet.
m
Gl. 1
D
 (p  d )
i
1
i
2
*
i
relative Häufigkeit
18
16
14
12
10
1980 - 1998
8
6
2040 - 2049
4
2
24
.7
22
.7
20
.6
18
.5
16
.5
14
.4
12
.3
10
.3
8.
2
6.
1
0
Prognostizierte Änderung der
Temperaturverteilung für den
Zeitraum 2040 bis 2049,
Mittelbildung über 84 Stationen
des GLOWA - Gebietes
20
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
1980 - 1998
11
.5
8.
7
5.
9
3.
1
0.
3
-2
.5
-5
.3
-8
.2
2040 - 2049
-1
1
-1
3.
8
relative Häufigkeit
Tagesmitteltemperatur - Sommer [°C]
Tagesmitteltemperatur - Winter [°C]
Die Erwärmung zeigt sich auch durch eine Zunahme der Häufigkeit
extrem warmer Klassen
Änderung der Tagesmitteltemperatur als Mittel über 84
Stationen des GLOWA - Gebietes gegenüber dem Zeitraum
1960 - 2000
Temperatur [K]
2.5
2
Fruehling
1.5
Sommer
1
Herbst
0.5
Winter
0
-0.5
1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025 2035 2045
Der starke Anstieg der Wintertemperaturen resultiert vor allem durch
die Zunahme der Häufigkeit der Westwetterlagen (Klasse 9 und 10)
Änderung der Monatssumme des Niederschlages als Mittel
über 84 Stationen des GLOWA - Gebietes gegenüber dem
Zeitraum 1960 - 2000
Niederschlag [mm]
15
10
Fruehling
5
Sommer
0
-5
1965 1975 1985 1995 2005 2015 2025 2035 2045
Herbst
Winter
-10
-15
Die Sommer werden trockner, die Winter hingegen feuchter
relative Häufigkeit
50
40
30
1980 - 1998
2040 - 2049
20
10
11.3
10.3
9.3
8.3
7.3
6.3
5.3
4.4
3.4
2.4
1.4
0.4
0
0
24-stündige Niederschlagssumme [mm]
Sommer
Prognostizierte Änderung der
Niederschlagsverteilung für den
Zeitraum 2040 bis 2049,
Mittelbildung über 84 Stationen
des GLOWA - Gebietes
relative Häufigkeit
50
40
30
1980 - 1998
2040 - 2049
20
10
0
0 0.2 1.1 2 2.8 3.7 4.6 5.4 6.3 7.2 8 8.9 9.8
24 -stündige Niederschlagssumme [mm]
Winter
Im Sommer gibt es 10% mehr, im Winter 11 % weniger trockene Tage
Semivariogamme für die 1990-Dekade des Niederschlags (mm) von 84
Stationen
Grau: Beobachtungen
Gelb: Remo ½°
Grün: Remo 1/6°
Beispiel zur Erstellung von regionalen
Klimaszenarien
•
Methode : Fuzzy Logic
•
•
•
verwendete Daten :
Input: 16 Parameter aus ECHAM/REMO-Simulationen, 6 Parameter aus
Großwetterlagenstatistik als Abweichung vom mittleren Jahresgang
•
•
Output: Beobachtungsdaten von 6 verschiedenen Klimaparametern an
84 deutschen Stationen im Elbegebiet
•
•
Funktionsprinzip:
Fuzzy Logic Toolbox (Matlab) stellt nichtlineare Beziehungen zwischen
Input und Output her. Die abgeleiteten Beziehungen können dann
verwendet werden, um aus
ECHAM/REMO-Szenarien Klimareihen von 2000 bis 2050 an den 84
deutschen Stationen zu erzeugen.
•
Input
MATLAB-Fuzzy Toolbox
Output
Geopotential 1000hPa
Geopotential 850hPa
Geopotential 700hPa
Geopotential 500hPa
Temperatur 850hPa
Temperatur500hPa
relative Feuchte 850hPa
sug221
relative Feuchte 500hPa
Vorticity 1000hPa
Vorticity850hPa
Vorticity 700hPa
Vorticity 500hPa
(sugeno)
rel.Top 1000/850hPa
Niederschlag
(Abw)
rel.Top 1000/700hPa
rel.Top 1000/500hPa
T.-differenz 850-500hPa
BEDE-Abw
27rules
GLOB-Abw
NIED-Abw
WIND-Abw
RELF-Abw
TEMP-Abw
RELF= relative Feuchte, BEDE= Bedeckungsgrad, TEMP=Temperatur, WIND=Wind, NIED=Niederschlag, GLOB=Globalstrahlung,
Abw=Abweichung vom langjährigen Mittel
Fuzzy Modelle
•
Fuzzy Verfahren sind in der Lage die Variation der Zeitreihen etwas
vollständiger zu beschreiben als Statistiken. (Bekannt aus Steuerungsmodellen
und Ozonprognose)
•
Weiteres Vorgehen:
-
Das Zeitreihensignal wird aufgeteilt in einen Jahresgang (30Tage Filter) und die
Abweichungsreihen.
Die Jahresgänge werden mit den Wetterlagen und den dazugehörigen
zeitabhängigen Statistiken beschrieben. Die Wetterlagen wurden aus ECHAM
und aus REMO ½° erstellt.
-
•
•
•
•
Die Abweichungsfelder werden durch Fuzzy-Modelle beschrieben.
Im Lernverfahren werden die Modelldaten der „Wetterläufe“ der RemoVersionen und die Beobachtungen verwendet.
In den Szenarienläufen werden ausschließlich Simmulationsdaten des
Remo 1/2° und 1/6°
-
Die Szenarienreihen bis 2055 werden über Trend und Variation an die
Istzeit angebunden. (Bias durch glattere Modellfelder) und 99 Variationen
erstellt.
Boxplot der Jahresniederschlagssummen 20012053
Boxplot der Jahresmitteltemperaturen 2001-2053
Boxplot der Potentielle Jahresverdunstung
2001-2053
Linearer Trend der Niederschlagsjahressumme
2001-2055 (ECHAM + Fuzzy)
Linearer Trend der Niederschlagsjahressumme
2001-2055 (Remo + Fuzzy)
Abschlussbemerkungen
-
Die über Remo berechneten lokalen Trends sind gedämpft gegenüber den
ECHAM-basierten Rechnungen.
-
Daher ist die Prognose nicht mehr eingeutig im Trend
-
Die wesentliche großräumige Veränderung ergibt sich aus der Verschiebung
der Wetterlagen
-
Der nächste konsequente Schritt ist das feldmäßige Downscaling der
Remosimulationen. (keine Stationen, sondern Felder)
-
Die Verwendung der Großwetterlagen und Modellvariablen bringt eine
sinnvolle, lokale “Korrektur“
-
Die weitere Ankoppelung des LM des DWD wäre zur Erweiterung der
Niederschlagsstrukturen sinnvoll. (Konvektive Niederschläge)
Abschlussbemerkungen
-
Die über Remo berechneten lokalen Trends sind gedämpft gegenüber den
ECHAM-basierten Rechnungen.
-
Daher ist die Prognose nicht mehr eingeutig im Trend
-
Die wesentliche großräumige Veränderung ergibt sich aus der Verschiebung
der Wetterlagen
-
Der nächste konsequente Schritt ist das feldmäßige Downscaling der
Remosimulationen. (keine Stationen, sondern Felder)
-
Die Verwendung der Großwetterlagen und Modellvariablen der regionalen
Modelle bringt eine sinnvolle, lokale “Korrektur“
-
Die weitere Ankoppelung des LM des DWD wäre zur Erweiterung der
Niederschlagsstrukturen sinnvoll. (Konvektive Niederschläge)
Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!