Validierung Validierung
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Validierung 20-Jahresmittel der 2m-Jahresmitteltemperatur 1979-98 CRU (Europa, hochaufgelöst) CCLM 2.4.11 Böhm (PIK), DWD Malente 21. September 2009 Markus Quante Validierung Bias der 2m-Jahresmitteltemperatur 1979-98 CCLM 2.4.11 – CRU (Europa hochaufgelöst) Böhm (PIK), DWD Malente 21. September 2009 Markus Quante Validierung Bias des Flächengemittelten Mittleren Jahresganges der 2m-Temperatur 1979-98, NEL-Region Böhm (PIK), DWD Malente 21. September 2009 Markus Quante Validierung 20-Jahresmittel der Jahres-Niederschlagssumme 1979-98 CCLM 2.4.11 CRU (Europa, hochaufgelöst) Böhm (PIK), DWD Malente 21. September 2009 Markus Quante STAR (PIK) ¾ STAR ist ein statistisch basiertes regionales Klimamodell. ¾ Mit Clusterverfahren wird ein Zusammenhang zwischen großräumigen Klimainformationen und den langjährigen Messreihen an den Klimastationen des DWD hergestellt. ¾ Dabei ist die Temperatur die Leitgröße, aus der sich alle anderen meteorologischen Größen berechnen. ¾ Aus dem übergeordneten GCM wird nur der Temperaturtrend übernommen. ¾ Der Vorteil ist, dass systematische Fehler aus dem globalen Modell auf ein Minimum reduziert werden. Malente 21. September 2009 Markus Quante STAR (PIK) Entwicklung von Szenarien im Statistischen Regionalisierungsmodell STAR Malente 21. September 2009 Markus Quante WETTREG (CEC) ¾ WETTREG (wetterlagenbasierte Regionalisierungsmethode) fällt in die Klasse der statistisch empirischen Verfahren. ¾ In WETTREG werden 40 Klima- und 32 Niederschlagsklassen eingesetzt. Für jede Jahreszeit werden zehn Wetterlagen für das Temperatur- und acht für das Niederschlagsregime unterschieden. ¾ Aus den Wetterbeobachtungen kann die Häufigkeit des Auftretens der einzelnen Wetterlagen berechnet werden. ¾ Die über einen Zufallsgenerator erzeugte Aneinanderreihung von Wetterlagen wird, zusätzlich zu den Häufigkeiten, durch Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen zwei aufeinanderfolgenden Wetterlagen gesteuert. ¾ Zur Prognose der zukünftigen Wetterlagen werden die geänderten Auftretenswahrscheinlichkeiten anhand der GCM-Prognosen ermittelt und dann als Basis für die Prognose übernommen. Malente 21. September 2009 Markus Quante RCMs - Anwendungen Modellentwicklung und Validierung „Perfect Boundary Condition”-Experimente - über 20 RCMs weltweit im Einsatz - viele unterschiedliche Gebietsgrößen und Auflösungen (10-100 km) Prozessstudien - Land-Atmosphäre Wechselwirkungen, topographische Effekte - Zyklogenese, - tropische Stürme, Hurrikane - regionale Hydrologie und Energiebilanzen Studien zum Klimawandel - Regionale Signale, Variabilität und Extrema Paleoklima-Studien Regionale Klimakomponentenkopplung - Chemie/Aerosol – Atmosphäre (Aerosoleffekt im Klimasystem) - Ozean/Meer Eis-Atmosphäre - Biosphäre Atmosphäre Jahreszeitenvorhersage Impaktstudien Malente 21. September 2009 Markus Quante Niederschlagsverteilung in Deutschland rot: weniger Veränderung bis 2050 Differenz der Jahressummen des Niederschlags (2046-2055) – (1951-2000) A1B Szenario, ECHAM5 Statistisches Regionalmodell STAR sehr unsicher ! 20 bis 30% geringere Sommerniederschläge bis 2100 Christensen und Christensen (2003) Werner und Gerstengarbe (2007) Malente 21. September 2009 Markus Quante Niederschlagsprognosen für Deutschland zum Jahrhundertende Änderung (2071-2100) / (1961-1990) in % Winter Sommer hr r se e t s Mu icher uns A1B Szenario von D. Jacob MPI Malente ECHAM/REMO 21. September 2009 Markus Quante Modellvergleich: Anzahl der Sommertage Becker, DWD Malente 21. September 2009 Markus Quante Temperaturprognosen für das 21. Jh Globalmodell: ECHAM5 (Max-Planck-Institut, HH) Regionalmodell: CosmoCLM (GKSS) Jahresmitteltemperaturen für die Region Lüneburg 2001 bis 2100 Temperatur [°C] 13 12 11 Modell (CLM) A1B Modell (CLM) B1 10 9 8 7 2000 geglättet, "Cold bias"-korrigiert 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 Jahr zwei Szenarien: A1B (gemäßigt, ökonomisch orientiert) B1 (umweltorientiert, „grün“) Malente 21. September 2009 Markus Quante Sommerniederschlag Differenz in % zwischen 2071-2100 und 1961-1990 (HIRHAM RCM; A-2 Szenario) Extremer täglicher Niederschlag Christensen and Christensen, Nature, 2003 Sommerniederschlag % Veränerung -40 -30 -20 -10 0 +10 +20 +30 +40 Malente 21. September 2009 Markus Quante Sommerniederschläge Europa - Zukunft A2 B2 global: HadAM regional: RCAO A2 B2 global: ECHAM5 regional: RCAO 2071 - 2100; prozentuale Änderung zum Mittel 1961 - 1990 Grafik: J. Bhend Malente 21. September 2009 Markus Quante Winterniederschläge Europa - Zukunft A2 B2 global: HadAM regional: RCAO A2 B2 global: ECHAM5 regional: RCAO Grafik: J. Bhend 2071 - 2100; prozentuale Änderung zum Mittel 1961 - 1990 Malente 21. September 2009 Markus Quante Ein Blick auf den Mittelmeerraum … Erwärmung zum Ende des Jahrhunderts A2 minus Referenz Abdus Salam ICTP Regionalmodell RegCM3, 14 km in 50 km in HadAM3H Diffenbaugh et al. GRL (2007) Malente 21. September 2009 Markus Quante Ein Blick auf den Mittelmeerraum … Erwärmung zum Ende des Jahrhunderts B2 minus A2 Abdus Salam ICTP Regionalmodell RegCM3, 14 km in 50 km in HadAM3H Diffenbaugh et al. GRL (2007) Malente 21. September 2009 Markus Quante Wärmestress im Mittelmeerraum … heute Wärmebelastung (Hitze plus Feuchte) Anzahl der Tage die als gefährlich oder extrem gefährlich eingestuft werden (Wärmeindex größer als 105) Änderung mit Klimawandel Szenario A2 F. Giorgi - Diffenbaugh et al. GRL (2007) Malente 21. September 2009 Markus Quante Stadtklima … Simulierte Temperaturen für die Jahre 2071-2099 Mindesttemperatur an den 18 heißesten Tagen im Jahr (in °C) Paris Prag Zürich Bukarest Rom Valencia Athen Isparta Tel Aviv Algier Opt. Szenario 33,7 32,2 30,1 41,1 41,3 39,4 42,8 38,1 41,5 45,1 Pess. Szenario 35,0 34,1 31,9 42,8 42,8 40,2 44,9 39,9 42,7 46,4 Gemessene Werte* 26,9 27,7 26,9 31,3 31,3 29,9 32,9 31,8 30,1 32,8 *gemessene Werte 1961-1989 Diffenbaugh et al. GRL (2007) Malente Ski und Rodeln schlecht 21. September 2009 Markus Quante Gleitendes 30-Jähriges Mittel Schneehöhe (in m Wasseräquivalent) für das A1B Szenario Malente 21. September 2009 Markus Quante Saisonaler Niederschlag in den Alpen Martin Beniston, Genf (2007) Malente 21. September 2009 Markus Quante Extreme Niederschläge in den Alpen HIRHAM RCM 1961-1990 2071-2100 (B2) 2071-2100 (A2) 70 Anzahl der Ereignisse Oberhlb des 99% Quantils Beniston, 2006, Geophys. Res. Letters 108 Ereignisse 60 127 Ereignisse 50 141 Ereignisse 40 30 20 10 0 Winter Frühling Sommer Malente Herbst 21. September 2009 Markus Quante Beispiel: Sturmfluten Antrieb A2 - CTL: Windgeschwindigkeit aus Regionalmodellen 6-stündlich, DJF; Westwind HIRHAM Projektion für 2085 RCAO bis zu 80 cm höher + Wellenhöhe Woth, persönliche Mitteilung Malente 21. September 2009 Markus Quante Malente 21. September 2009 Markus Quante Ökosysteme und Wasser Existierende Aerosole und Gase Wolken Aerosolbildung und -wachstum Spurengasemissionen primäre organische Aerosol emissionen Wolkenkondensationskerne Niederschlag nasse Deposition von C, S, N Temperatur Strahlung Wasser Energie Malente 21. September 2009 Markus Quante Beispiel: Chemietransportmodellierung Meteorologie CTM-CMAQ Gasphasenchemie MM5 → COSMO-CLM Emissionen Aerosolchemie Wolkenchemie Transport eigenes PAH Modul Eigenes Modul baut auf “offene” Quellen auf (Modifiziertes “Smoke”) spezielles Modul Schiffsemissionen Malente 21. September 2009 Markus Quante Modelgebiet • 30 vertikale Schichten 100 hPa Malente 21. September 2009 Markus Quante Ergebnisse – am Aerosol Beispiel: Benzo(a)pyren über Europa Konzentration am Boden Nasse Deposition Jahresmittel 2000 (54 km Gitter) Summe für 2000 (18 km Gitter) 1990, 1995, 2000, 2001, 2003 (2007, 2008) Malente 21. September 2009 Markus Quante 24.02.2003 bis 11.03.2003 4 1x10 Windgeschwindigkeit, Lindenberg, 518 m, M80 3 1x10 S(f)UU 1x102 1x101 1x100 PBL profiler EURAD FUB GKSS_MM5 GKSS_CosmoCLM IFT MeteoSwiss_a UH_WRF 1x10-1 1x10-2 1x10-3 1000 100 10 Periode [Std.] 1 Malente 21. September 2009 Markus Quante Schiffsemissionen, Nährstoffe und Klima – die Zukunft ? Albedoerhöhung ? direkter Effekt CCN Schwefel - Aerosol .:. .:. .:. .:..:..:. .:. .:. Aerosole aus Schiffsemissionen NO2 SO2 .:..:..:..:. N, S Deposition DMSg DMS Plankton - DMSP Malente 21. September 2009 Markus Quante Zusammenfassung ¾ RCMs sind wichtige Werkzeuge für Klimaprozessstudien und Klimawandelstudien auf der regionalen Skala ¾ RCMs werden besser - bessere Modelle und bessere Antriebe (hochaufgelöste Beobachtungsdaten werden zur Validierung benötigt) ¾ Topographisch angetriebene räumliche Klimasignale werden gut wiedergegeben (Klimasignale zeigen oft durch topografische und andere Oberflächeneinflüsse bedingte kleinskalige Struktur) ¾ ¾ RCMs simulieren gut die jahreszeitliche Variabilität in LBC-Studien mit GCMs aber “garbage in → garbage out” RCMs verbessern Simulationen zu Extremereignissen (hier ist noch einiges zu tun) ¾ RCM Simulationen lassen sich gut für Impaktstudien verwenden. Ensembles ! Malente 21. September 2009 Markus Quante Perspektive - Computing Rechner werden schneller ! Speicherkapazität erhöht sich ! Ranger ¾ GCM-Auflösung wird feiner (Investition auch in Erdsystemaspekte) ¾ RCM-Auflösung wird feiner (< 10 km angestrebt, Konvektion!) ¾ Längere Läufe, Ensembles ¾ Kopplung mit Ozean, Hydrologie, Eisdynamik, Biosphäre ¾ Gasphasen- und Aerosolchemie ¾ Two-way nesting ! ¾ regionale Erdsystemmodelle IPCC AR5: mehr RCMs Malente 21. September 2009 Markus Quante Vielen Dank für Ihr Interesse ! Malente 21. September 2009 Markus Quante