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Malente 21. September 2009 Markus Quante
CCLM 2.4.11 CRU (Europa, hochaufgelöst)
20-Jahresmittel der 2m-Jahresmitteltemperatur 1979-98
Validierung
Böhm (PIK), DWD
Malente 21. September 2009 Markus Quante
CCLM 2.4.11 – CRU (Europa hochaufgelöst)
Bias der 2m-Jahresmitteltemperatur 1979-98
Validierung
Böhm (PIK), DWD
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Bias des Flächengemittelten Mittleren Jahresganges der2m-Temperatur 1979-98, NEL-Region
Validierung
Böhm (PIK), DWD
Malente 21. September 2009 Markus Quante
20-Jahresmittel der Jahres-Niederschlagssumme 1979-98
CCLM 2.4.11 CRU (Europa, hochaufgelöst)
Validierung
Böhm (PIK), DWD
Malente 21. September 2009 Markus Quante
STAR ist ein statistisch basiertes regionales Klimamodell. Mit Clusterverfahren wird ein Zusammenhang zwischen großräumigen Klimainformationen und den langjährigen Messreihen an den Klimastationen des DWD hergestellt.Dabei ist die Temperatur die Leitgröße, aus der sich alle anderen meteorologischen Größen berechnen. Aus dem übergeordneten GCM wird nur der Temperaturtrend übernommen. Der Vorteil ist, dass systematische Fehler aus dem globalen Modell auf ein Minimum reduziert werden.
STAR (PIK)
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Entwicklung von Szenarien im Statistischen Regionalisierungsmodell STAR
STAR (PIK)
Malente 21. September 2009 Markus Quante
WETTREG (wetterlagenbasierte Regionalisierungsmethode) fällt in die Klasse der statistisch empirischen Verfahren.
In WETTREG werden 40 Klima- und 32 Niederschlagsklassen eingesetzt. Für jede Jahreszeit werden zehn Wetterlagen für das Temperatur- und acht für das Niederschlagsregime unterschieden.
Aus den Wetterbeobachtungen kann die Häufigkeit des Auftretens der einzelnen Wetterlagen berechnet werden.
Die über einen Zufallsgenerator erzeugte Aneinanderreihung von Wetterlagen wird, zusätzlich zu den Häufigkeiten, durch Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen zwei aufeinanderfolgenden Wetterlagen gesteuert.
Zur Prognose der zukünftigen Wetterlagen werden die geänderten Auftretenswahrscheinlichkeiten anhand der GCM-Prognosen ermittelt und dann als Basis für die Prognose übernommen.
WETTREG (CEC)
Malente 21. September 2009 Markus Quante
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-StudienRegionale Klimakomponentenkopplung
- Chemie/Aerosol – Atmosphäre (Aerosoleffekt im Klimasystem)- Ozean/Meer Eis-Atmosphäre- Biosphäre Atmosphäre
JahreszeitenvorhersageImpaktstudien
RCMs - Anwendungen
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Differenz der Jahressummen des Niederschlags (2046-2055) – (1951-2000)
A1B Szenario, ECHAM5
Statistisches Regionalmodell STAR
Werner und Gerstengarbe (2007)
20 bis 30% geringereSommerniederschläge bis 2100
Christensen und Christensen (2003)
Niederschlagsverteilung in Deutschland
sehr unsicher !
Veränderung bis 2050rot: weniger
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Änderung (2071-2100) / (1961-1990) in %
Niederschlagsprognosen für Deutschland
zum Jahrhundertende
Sommer Winter
von D. Jacob MPI ECHAM/REMOA1B Szenario
Muster sehr
unsicher
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Becker, DWD
Modellvergleich: Anzahl der Sommertage
Malente 21. September 2009 Markus Quante
7
8
9
10
11
12
13
Tem
pera
tur [
°C]
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100Jahr
Jahresmitteltemperaturen für die Region Lüneburg 2001 bis 2100
Modell (CLM) A1BModell (CLM) B1
geglättet, "Cold bias"-korrigiert
Temperaturprognosen für das 21. Jh
Globalmodell: ECHAM5 (Max-Planck-Institut, HH)
Regionalmodell: CosmoCLM (GKSS)
zwei Szenarien: A1B (gemäßigt, ökonomisch orientiert) B1 (umweltorientiert, „grün“)
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Differenz in % zwischen 2071-2100 und 1961-1990(HIRHAM RCM; A-2 Szenario)
Christensen and C
hristensen, Nature, 2003
Sommerniederschlag Extremer täglicher Niederschlag
-40 -30 -20 -10 0 +10 +20 +30 +40% Veränerung
Sommerniederschlag
Malente 21. September 2009 Markus Quante
2071 - 2100; prozentuale Änderung zum Mittel 1961 - 1990 Grafik: J. Bhend
global:HadAM
regional:RCAO
global:ECHAM5
regional:RCAO
A2
A2
B2
B2
Sommerniederschläge Europa - Zukunft
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Grafik: J. Bhend
A2
A2
B2
B2
global:HadAM
regional:RCAO
global:ECHAM5
regional:RCAO
Winterniederschläge Europa - Zukunft
2071 - 2100; prozentuale Änderung zum Mittel 1961 - 1990
Malente 21. September 2009 Markus Quante
A2 minus Referenz
Erwärmung zum Ende des Jahrhunderts
Diffenbaugh et al. GRL (2007)
Abdus Salam ICTP Regionalmodell RegCM3, 14 km in 50 km in HadAM3H
Ein Blick auf den Mittelmeerraum …
Malente 21. September 2009 Markus Quante
B2 minus A2
Diffenbaugh et al. GRL (2007)
Abdus Salam ICTP Regionalmodell RegCM3, 14 km in 50 km in HadAM3H
Erwärmung zum Ende des Jahrhunderts
Ein Blick auf den Mittelmeerraum …
Malente 21. September 2009 Markus Quante
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)
Wärmebelastung(Hitze plus Feuchte)
Wärmestress im Mittelmeerraum …
heute
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Simulierte Temperaturen für die Jahre 2071-2099Mindesttemperatur an den 18 heißesten Tagen im Jahr (in °C)
Opt. Szenario Pess. Szenario Gemessene Werte*
Paris 33,7 35,0 26,9 Prag 32,2 34,1 27,7 Zürich 30,1 31,9 26,9 Bukarest 41,1 42,8 31,3 Rom 41,3 42,8 31,3 Valencia 39,4 40,2 29,9 Athen 42,8 44,9 32,9 Isparta 38,1 39,9 31,8 Tel Aviv 41,5 42,7 30,1 Algier 45,1 46,4 32,8
*gemessene Werte 1961-1989
Diffenbaugh et al. GRL (2007)
Stadtklima …
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Schneehöhe (in m Wasseräquivalent) für das A1B Szenario
Gleitendes 30-Jähriges Mittel Ski und Rodeln schlecht
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Martin Beniston, Genf (2007)
Saisonaler Niederschlag in den Alpen
Malente 21. September 2009 Markus Quante
0
10
60
Winter Frühling Sommer Herbst
Anz
ahld
er E
reig
niss
eO
berh
lbde
s 99
% Q
uant
ils
1961-1990 2071-2100 (A2)2071-2100 (B2)
40
20
30
50
70108 Ereignisse
127 Ereignisse
141 Ereignisse
Beniston, 2006, G
eophys. Res. Letters
HIRHAM RCM
Extreme Niederschläge in den Alpen
Malente 21. September 2009 Markus Quante
RCAO
Antrieb A2 - CTL: Windgeschwindigkeit aus Regionalmodellen6-stündlich, DJF; Westwind
Projektion für 2085
Woth, persönliche Mitteilung
HIRHAM
bis zu 80 cm höher + Wellenhöhe
Beispiel: Sturmfluten
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Niederschlagnasse Depositionvon C, S, NTemperaturStrahlung
EnergieWasser
primäreorganische Aerosol -
emissionen
Spurengas-emissionen
Wolken
Existierende Aerosole und Gase
Aerosolbildung und -wachstum
Wolken-kondensations-
kerne
Ökosysteme und Wasser
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Emissionen
eigenes PAH Modul
GasphasenchemieAerosolchemie
WolkenchemieTransport
CTM-CMAQ
Eigenes Modul
spezielles Modul -Schiffsemissionen
Meteorologie
MM5 → COSMO-CLM
baut auf “offene”Quellen auf
(Modifiziertes “Smoke”)
Beispiel: Chemietransportmodellierung
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Modelgebiet
• 30 vertikale Schichten 100 hPa
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Ergebnisse – am Aerosol
Jahresmittel 2000 (54 km Gitter)
Summe für 2000 (18 km Gitter)
Beispiel: Benzo(a)pyren über Europa
Nasse DepositionKonzentration am Boden
1990, 1995, 2000, 2001, 2003 (2007, 2008)
Malente 21. September 2009 Markus Quante
24.02.2003 bis 11.03.2003
1x10-3
1x10-2
1x10-1
1x100
1x101
1x102
1x103
1x104
S(f) U
U
PBL profilerEURADFUBGKSS_MM5GKSS_CosmoCLMIFTMeteoSwiss_aUH_WRF
1000 100 10 1Periode [Std.]
Windgeschwindigkeit, Lindenberg, 518 m, M80
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Plankton - DMSPDMS
N, S -Deposition
Schwefel - Aerosol
DMSg
CCN
Albedoerhöhung ?
NO2SO2.:..:. .:..:.
.:..:. .:..:..:. .:..:. .:.
direkter Effekt
Aerosole aus Schiffsemissionen
Schiffsemissionen, Nährstoffe und Klima – die Zukunft ?
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Zusammenfassung
RCMs sind wichtige Werkzeuge für Klimaprozessstudien und Klimawandelstudien auf der regionalen Skala
RCMs werden besser - bessere Modelle und bessere Antriebe(hochaufgelöste Beobachtungsdaten werden zur Validierung benötigt)
Topographisch angetriebene räumliche Klimasignale werden gut wiedergegeben (Klimasignale zeigen oft durch topografische und andere Oberflächeneinflüsse bedingte kleinskalige Struktur)
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)
RCM Simulationen lassen sich gut für Impaktstudien verwenden.
Ensembles !
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Ranger
Perspektive - Computing
Rechner werden schneller !
Speicherkapazität erhöht sich !
GCM-Auflösung wird feiner (Investition auch in Erdsystemaspekte)
RCM-Auflösung wird feiner (< 10 km angestrebt, Konvektion!)
Längere Läufe, EnsemblesKopplung mit Ozean, Hydrologie, Eisdynamik, BiosphäreGasphasen- und AerosolchemieTwo-way nesting !regionale Erdsystemmodelle
IPCC AR5: mehr RCMs
Malente 21. September 2009 Markus Quante
Vielen Dank für Ihr Interesse !
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