Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Regionale Klimamodellierungin den Polargebieten
Prof. Dr. Klaus Dethloff Dr. Annette RinkeDr. Wolfgang Dorn
– Polare Meteorologie –
DMG–Fortbildungsveranstaltung, Köln, 4. Dezember 2008
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 1 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
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Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
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Beobachtete TemperaturtrendsZonal gemittelte bodennahe Temperaturtrends
starke Erwärmung der Arktis zwischen 1930–1960(→ natürliche Variabilität, bislang unverstanden).
globale Erwärmung ab etwa 1980 mit Maximum um 60◦N.
◦C
(Delworth und Knutson, 2000)
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Unsicherheiten in Simulationen des arktischen KlimasSchlüsselrolle: Arktisches Meereis
Beobachtete Abnahme derminimalen Ausdehnungdes arktischen Meereiseswird von Modellen nichtreproduziert.
Ist die Darstellung dergrundlegenden Prozesseim arktischen Klimasystemunvollständig oder garfalsch?
(NSIDC, 2008)
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Unsicherheiten in Simulationen des arktischen KlimasSchlüsselrolle: Arktisches Meereis
Große Abweichungen in derSimulation des arktischenMeereises mit gekoppeltenModellen (unter denModellen als auch zuBeobachtungen).
Arktische Klimaprozessewerden von Modellen nurunzureichendwiedergegeben.
Simulierte Eisdicken im “Kontrollklima”von 11 Modellen aus CMIP2
(Holland und Bitz, 2003)
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Regionale Klimamodellierung (Konzept)
Globale Modelldaten - Regionales Modell
Globale Modelle (z.B. GCMs oderECMWF-Analysen) liefern dieAnfangs- und Randbedingungendes regionalen Modells.
Hohe horizontale Auflösungregionaler Strukturen ermöglichteine verbesserte Simulationnichtlinearer Prozesse.
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Regionale Klimamodellierung (Vor- und Nachteile)
Vorteile:
Feinere Auflösung der Topographie, der Land–Meer-Kontraste undanderer Oberflächeninhomogenitäten.
Besser aufgelöste Wechselwirkungen zwischen großen und kleinenSkalen (insb. bessere Simulation der nichtlinearen Energiekaskade inRichtung kleinerer Skalen).
Verbesserte Wiedergabe hydrodynamischer Instabilitäten infolgebesser aufgelöster Scher- und Auftriebsströmungen (dadurchrealitätsnähere Simulation synoptischer Zyklonen).
Realitätsnähere Simulation des Wasserkreislaufs, speziell desNiederschlags.
Nachteile:
Keine Rückkoppelung regionaler Prozesse auf die großräumige(globale) Zirkulation aufgrund des vorgeschriebenen Randantriebs.
Mögliche Wellenreflektion an den seitlichen Rändern (bei zu großenSprüngen in den jeweiligen Auflösungen).
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Grundgleichungen von KlimamodellenDie primitiven Gleichungen (in Kugelkoordinaten)
Impulserhaltung→ Bewegungsgleichungen:
du
dt−
„f + u
tan φ
a
«v = − 1
a cos φ
1
ρ
∂p
∂λ+ Fλ
dv
dt+
„f + u
tan φ
a
«u = −1
a
1
ρ
∂p
∂φ+ Fφ
Massenerhaltung→ Kontinuitätsgleichung:
∂ρ
∂t= − 1
a cos φ
„∂
∂λ(ρu) +
∂
∂φ(ρv cos φ)
«− ∂
∂z(ρw)
Energieerhaltung→ 1. Hauptsatz der Thermodynamik:
cpdT
dt− 1
ρ
dp
dt= Q
Zustandsgleichung für ideale Gase: p = ρRT
Hydrostatische Grundgleichung: ∂p = −gρ ∂z
Parametrisierungvon Fλ, Fφ und Qerforderlich.
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Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
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Das regionale atmosphärische Klimamodell HIRHAM
Dynamischer Kern vom regionalenWettervorhersagemodell HIRLAM:
– hydrostatische primitive Gleichungen;
– prognostische Größen: Horizontalwind, Temperatur,spezifische Feuchte, Wolkenwasser, Bodenluftdruck;
– Arakawa-C-Gitter in rotierten geografischenKoordinaten, zentrierte Differenzen;
– gemischte σ–p-Vertikalkoordinate.
– semi-impliziter Leap-Frog-Zeitschritt (3–5 min).
Physikalische Parametrisierungen vomatmosphärischen ZirkulationsmodellECHAM4:
– Strahlung, planetare Grenzschicht, großräumigeKondensation, Cumulus-Konvektion, Impulstransportduch Schwerewellen, Erdoberflächenprozesse.
Simulationen für pan-arktisches Gebietmit horizontaler Auflösung von 0,5◦
(∼ 50 km) und 110×100 Gitterpunktenund 19 oder 25 vertikalen Schichten.
0˚
30˚E
60˚E
90˚E
120˚E
150˚E
180˚
150˚W
120˚
W
90˚W
60˚W
30˚W
pan-Arctic domain
" "
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Vergleich verschiedener ModelleARCMIP = Arctic Regional Climate Model Intercomparison Project
Teilnehmende Modelle (Institutionen):
1 ARCSyM (University of Colorado)2 COAMPS (University of Stockholm)3 CRCM (University of Quebec)4 HIRHAM (AWI Potsdam)5 PolarMM5 (University of Colorado)6 RCA (SMHI Norrköpping)7 RegCM (met.no – Oslo)8 REMO (MPI Hamburg)
Simulationen für das ARCMIP-Gebiet vonSep. 1997 bis Sep. 1998 mit gleichem Rand-antrieb (ECMWF + Satelliten-Daten).
SHEBA = Surface Heat Budget of the Arctic Ocean (ark-tische Messkampagne in der Beaufortsee vom 2.10.1997bis 7.10.1998; Trajektorie der Eisstation in grün ). 0˚
30˚E
60˚E
90˚E
120˚E
150˚E
180˚
150˚W
120˚
W
90˚W
60˚W
30˚W
ARCMIP domain
SHEBA ice camp
" "
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ARCMIP – Ergebnisse
2m-Lufttemperatur, Sommer 2m-Lufttemperatur, Winter
(Rinke et al., 2006)
8-Modell-Ensemblemittel (Isolinien) + Abweichung des Ensemblemittels zu ERA-40-Daten (Farbflächen)
Größte Abweichung an den Küsten und über Land (bis zu 5◦C)in Verbindung mit Abweichungen in den Strahlungsflüssen (bis zu55 W/m2) und der Wolkenbedeckung (5–30%).
Abweichung in der Größenordnung prognostizierter Klimaänderungen.
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ARCMIP – Ergebnisse
-38 -36 -34 -32 -30 -28 -26 -24 -22 -20 -18
temperature [°C]
1000
900
800
700
600
500
pres
sure
[hP
a]
Temperatur, Winter
0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9
specific humidity [g/kg]
1000
900
800
700
600
500
pres
sure
[hP
a]
Spezifische Feuchte, Winter
Beachtliche Streuung in den Temperatur- und Feuchteprofilen der Modelle.
Verbesserte Parametrisierungen arktischer Klimaprozesse sind notwendig.
— einzelne Modelle— Ensemble-Mittel- - ECMWF-Daten
(Rinke et al., 2006)
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Modellvalidierung anhand von MessungenAtmosphärische Messungen an der Nordpol-Eisdriftstation Nr. 35 (NP-35)
Radiosondenaufstiege (bis in30 km Höhe, zweimal täglichum 00 und 12 UTC)
Fesselsondenmessungen(unterste 500 m, durchgeführtan 55 Tagen)
SynoptischeWetteraufzeichnungen (amBoden, alle 6 Stunden) 30˚E
60˚E
90˚E
120˚E
150˚E
180˚
150˚W
120˚W
90˚W
60˚W
30˚W
72˚N
72˚N
76˚N
76˚N
80˚N
80˚N
84˚N
84˚NNP-35
Spitzbergen
Franz-Joseph-Land
Sevemaya Zemlya
Trajektorie der NP-35 vom 18.09.2007 bis 12.07.2008
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Modellvalidierung anhand von MessungenAtmosphärische Zirkulation, Februar 2008
HIRHAM Climate Ensemble Mean
�
HIRHAM 12-h Forecast Mode
�
ECMWF Reanalysis
�
Luftdruck in Meeresniveau (hPa; Farbflächen) + Geopotenzielle Höhe 500 hPa (gpm; Isolinien)
2 verschiedene Modellansätze:– HIRHAM im Klimamodus mit Ensembleansatz (5 Mitglieder);– HIRHAM im Vorhersagemodus mit Initialisierung alle 12 Stunden.
Im Klimamodus stärkere Abweichungen der atmosphärische Zirkulationgegenüber ECMWF-Daten → Validierung von Profilen schwierig.
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 16 / 35
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Modellvalidierung anhand von MessungenZeit-Höhen-Schnitt der Temperatur, Februar 2008
Figures/feb08_temp1.pdf
Bilder auf Wunsch von K. Dethloff entfernt
Figures/feb08_temp2.pdf
Deutlich geringereDifferenzen imVorhersagemodus.
Größte Differenzen in derplanetaren Grenzschicht.
Experimente zeigen keine wesentliche Verbesserung durch erhöhte vertikaleAuflösung der Grenzschicht oder Modifikation der Stabilitätsfunktionen.
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Verbesserte Beschreibung arktischer KlimaprozesseEis-Albedo-Parametrisierung
-12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2
Surface Temperature [oC]
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
Sea
-Ice
Alb
edo
– – Albedo mit– – Schneedecke
—- Albedo ohne—- Schneedecke
Standard-Schema (vom ECHO-G)
Neues Schema (Version 2 von Køltzow , 2007)
abgeleitet aus SHEBA- und Satelliten-Daten,
berücksichtigt Anteile der Schneebedeckung und Schmelztümpel,
linearer Übergang zur Ozeanalbedo für hi < 0,25 m,
geringere Albedo für Schmelzbedingungen, insb. ohne Schnee.
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 18 / 35
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Neue Eis-Albedo-Parametrisierung in HIRHAMMittlere 2m-Temperaturen im Frühling (April–Juni)
Neues Albedoschema führt zu geringeren Temperaturen über demarktischen Ozean (→ näher an Beobachtungen).
Erhöhter Temperaturgradient zwischen mittleren Breiten und der Arktismit möglichen globalen Auswirkungen.
Auswirkungen auf die Meereis-Simulation in gekoppelten Modellenkann erwartet werden (→ Eis–Albedo-Rückkoppelung).
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 19 / 35
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Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 20 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
HIRHAM–NAOSIMEin regionales gekoppeltes Atmosphäre–Ozean–Meereis-Modell der Arktis
0˚
30˚E
60˚E
90˚E
120˚E
150˚E
180˚
150˚W
120˚
W
90˚W
60˚W
30˚W
HIRHAM
NAOSIM
Atmosphärenmodell HIRHAM
HIRLAM + ECHAM4
horizontale Auflösung 0.5◦
(∼ 50 km)
19 vertikale Schichten
Ozean–Eis-Modell NAOSIM
Ozean basiert auf MOM-2
Eis: EVP–Rheologie +0-Schicht-Thermodynamik
horizontale Auflösung 0.25◦
(∼ 25 km)
30 vertikale Schichten
Antrieb mit ERA-40-Daten
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 21 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
HIRHAM–NAOSIMSimulationen mit dem gekoppelten Modell
Experiment Beschreibung
standard mehrjährige Simulation (1980–2000) mitden Standard-Parametrisierungen für
Eiswachstum: Wärmebilanz des kombiniertenMischungsschicht–Meereis-Systems
Eisalbedo: ECHO-G-Schema
Schneebedeckung: Grenzwertansatz
new-ice+alb+snow wie “standard ”, aber mit neuen Parametri-sierungen für
Eiswachstum: Wärmebilanzen an deneinzelnen Grenzflächen
Eisalbedo: Køltzow-Schema
Schneebedeckung: tanh-Ansatz
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 22 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Eisvolumen und Eisausdehnung, 1980–2000
0 60 120 180 240
Time [Months]
0
5
10
15
20
25
30
35
Ice
Vol
ume
[103 k
m3 ]
standard
new-ice+alb+snow
← Spin-up time→
0 60 120 180 240
Time [Months]
2
4
6
8
10
12
14
16
Ice
Ext
ent [
106 k
m2 ]
SSM/I
standard
new-ice+alb+snow
Neue Parametrisierun-gen führen zur
reduziertenAmplitude imJahresgang vonEisvolumen undEisausdehnung,
Verbesserung in derSimulation derminimalenEisausdehnung amEnde des Sommers.
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 23 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
MeereiskonzentrationMittlere Differenz zu SSM/I-Satellitendaten, September, 1988–2000
-0.6 -0.4 -0.2 0.0� 0.2� 0.4� 0.6�
standardminus SSM/I
-0.6 -0.4 -0.2 0.0� 0.2� 0.4� 0.6�
new-ice+alb+snowminus SSM/I
Die Kombination verbesserter Parametrisierungen für Eiswachstum,Eisalbedo und Schneebedeckung verbessert die Simulation derMeereiskonzentration im Vergleich zu SSM/I-Satellitendaten.
(Dorn et al., 2008)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 24 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Sommer-Minimum in Eisausdehnung und EisvolumenSSM/I-Satellitendaten (blau), Simulation (rot); September, 1988–2000
1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000
Year
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
8.0
Ice
Ext
ent [
106 k
m2 ]
SSM/I
HIRHAM-NAOSIM
1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000
Year
6
7
8
9
10
11
Ice
Vol
ume
[103 k
m3 ]
HIRHAM-NAOSIM
Deutliche Korrelationzwischen Eisausdehnungund Eisvolumen im Modell.
Leichte Abnahme inEisausdehnung undEisvolumen überlagert vonstarker jährlicher bisdekadischer Variabilität.
Nur teilweise Überein-stimmung bei Jahren mitviel und wenig Eis.
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 25 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Mittlerer Luftdruck im Sommer (Juni–Sept.)Jahre mit viel Eis (oben), Jahre mit wenig Eis (unten), 1988–2000
< 1006
1006 - 1007
1007 - 1008
1008 - 1009
1009 - 1010
1010 - 1011
1011 - 1012
1012 - 1013
1013 - 1014
1014 - 1015
1015 - 1016
> 1016
ERA-40, high-ice Model run, high-ice
< 1006
1006 - 1007
1007 - 1008
1008 - 1009
1009 - 1010
1010 - 1011
1011 - 1012
1012 - 1013
1013 - 1014
1014 - 1015
1015 - 1016
> 1016
ERA-40, low-ice Model run, low-ice
Jahre mit viel Eiszeigen tiefen Luftdrucküber dem arktischenOzean→ zyklonaleBedingungen.
Jahre mit wenig Eiszeigen hohen Luftdrucküber dem arktischenOzean→ antizyklonaleBedingungen.
T T
H H
(Dorn et al., 2008)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 26 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Mittlerer Luftdruck im Sommer (Juni–Sept.)Differenz zwischen Jahren mit viel Eis und Jahren mit wenig Eis, 1988–2000
< -5.0
-5.0 - -4.0
-4.0 - -3.0
-3.0 - -2.0
-2.0 - -1.0
-1.0 - 0.0
0.0 - 1.0
1.0 - 2.0
2.0 - 3.0
3.0 - 4.0
4.0 - 5.0
> 5.0
ERA-40, high - low Model run, high - low
Differenz der simuliertenEisdriftvektoren zwischenJahren mit viel Eis undJahren mit wenig Eis
Model runhigh - low ice
5 cm/s
Beob. und simulierteLuftdruckdifferenzzwischen Jahren mitviel und wenig Eisbeträgt in der zentralenArktis 5 hPa.
Schwächere (stärkere)Transpolardrift inJahren mit viel (wenig)Eis, dadurch weniger(mehr) Eisexport durchdie Framstraße.
(Dorn et al., 2008)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 27 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 28 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Einbau verbesserter Parametrisierungen in globale ModelleNeue Eis-Albedo-Parametrisierung in ECHO-G
ECHO-G = globales gekoppeltes Atmosphäre–Ozean-Zirkulationsmodell
Atmosphäre: ECHAM4 in T30-Auflösung (∼ 3,75◦); 19 vertikaleSchichten.
Ozean: HOPE-G in T42-Auflösung (∼ 2,8◦) mit Verfeinerung in denTropen; 20 vertikale Schichten; beinhaltet ein Meereismodell.
Koppelung mittels OASIS.
control 500-jähriger Kontrolllauf mit dem Standard-Albedoschema
newalb 500-jähriger Vergleichslauf mit dem neuem Schnee- und Eis-albedoschema nach Køltzow (2007) in der Nordhemisphäre
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 29 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Diagnose mit Hilfe von Eliassen-Palm-Flüssen
Transformierte Euler-Gleichungenfür die mittlere Strömung (u, v):
Du
Dt− fv∗ = ∇ · ~Eu
Dv
Dt+ fu∗ = ∇ · ~Ev
mit (u∗, v∗) = Residualzirkulation
D
Dt=
∂
∂t+ u
∂
∂x+ v
∂
∂y
f = Coriolis-ParameterR = GaskonstanteS = statische Stabilität
~Eu =
„1
2(v′2 − u′2),−u′v′, fR
v′T ′
S
«
~Ev =
„−u′v′,−1
2(v′2 − u′2),−fR
u′T ′
S
«
Eliassen-Palm-Flüsse
beschreiben die Wechselwirkung zwischenmittlerem Zustand und transienten Wellen(umfassen barotrope und barokline Anteile)
(Trenberth, 1986)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 30 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Neue Eis-Albedo-Parametrisierung in ECHO-GDifferenz der Divergenz der Eliassen-Palm-Flüsse zwischen newalb und controlTiefpass gefilterte Daten (10–90 Tage) von 8 Wintern (DJF)
850hPa-Druckfläche 500hPa-Druckfläche
Änderung in den planetaren Wellenzügen über dem Nordpazifik und demNordatlantik durch verbesserte Eis-Albedo-Parametrisierung.Änderung des pazifischen Wellenzuges nimmt mit der Höhe zu.
10−6 m s−2
(Dethloff et al., 2006)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 31 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Neue Eis-Albedo-Parametrisierung in ECHO-GDifferenz des 500hPa-Geopotenzials zwischen newalb und control , Winter (DJF)
Modelljahre 1–250 Modelljahre 251–500
Signifikante Änderungen im Geopotenzial durch verbesserteEis-Albedo-Parametrisierung.
Abnahme (Zunahme) von positiven (negativen) Phasen der AO/NAO.
Auswirkungen auf die Struktur der AO/NAO sind nicht stationär.
Verbindung zwischen arktischen Prozessen und globalenTelekonnektionsmustern mit Folgen für Klimaprojektionen.
(Dethloff et al., 2006)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 32 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Inhaltsübersicht
1 Einführung
2 Regionale Klimamodelle der arktischen AtmosphäreVergleich verschiedener Modelle (ARCMIP)Modellvalidierung anhand von MessungenVerbesserung von Prozessbeschreibungen
3 Gekoppelte regionale Klimamodelle der ArktisKoppelung von Atmosphäre, Ozean und Meereis
4 Globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse
5 Zusammenfassung und Ausblick
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 33 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Zusammenfassung
Polarregionen spielen wichtige Rolle im globalen Klimasystem(Energiesenke durch Strahlungsdefizit→ meridionaler Temperaturgradient
→ Antrieb für großräumige Zirkulation)
Große Abweichungen in arktischen Klimasimulationen durchunzureichende Modellbeschreibung polarer Klimaprozesse(insb. von Rückkoppelungsprozessen, z.B. Eis–Albedo-Rückkoppelung)
Verbesserte Parametrisierung der Eisalbedo führt
(a) nur bedingt zu besseren Simulationsergebnissen(Harmonisierung mit anderen Parametrisierungen erforderlich)
(b) zu Änderungen in den planetaren Wellenmustern(→ globale Auswirkungen polarer Klimaprozesse)
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 34 / 35
Einführung Arktische Atmosphäre Gekoppelte Modelle Globale Auswirkungen Zusammenfassung
Ausblick
Weiterentwicklung regionaler Modelle des gekoppeltenarktischen Klimasystems(einschließlich Atmosphäre, Ozean, Land- und Meereis, Permafrostböden und
der Wechselwirkungen mit terrestrischen und marinen Ökosystemen)
Verbesserung des Verständnisses polarer Klimaprozesse undRückkoppelungen für eine verbesserte Beschreibung dieserProzesse in Klimamodellen(planetare Grenzschicht, Wolken und Aerosole, Wechselwirkungen zwischen
Atmosphäre, Ozean und Meereis sowie Prozesse in Permafrostböden)
Bestimmung des Einflusses der Polarregionen und polarerRückkoppelungen für globale Klimaänderungen
Wolfgang Dorn (AWI) Regionale Klimamodellierung 4. Dezember 2008 35 / 35