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© Yann Arthus-Bertrand / Altitude
Klima-Vorhersagbarkeit und Regionale Klimaprojektionen
Christoph Schär Lead Author Chapter 11
Institut für Atmosphäre und Klima, ETH Zürich
Bern, 30. September 2013
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2
Klima-Zukunft im IPCC AR5
Darstellung im Report: in 2 Kapitel und einem Anhang • Chapter 11: „near-term future“ (bis 2050) • Chapter 12: „far-term future“ (zum Teil bis 2300) => Vortrag von Reto Knutti • Annex I: Atlas => Vortrag von Gian-Kasper Plattner
Neue Szenarien (RCPs) =>
Basiert weitgehend auf neuen CMIP5-Simulationen: • 51 Modellversionen, 138 Modellläufe im Zeitraum 1850-2100 • Durchschnittliche Auflösung deutlich höher als im AR4 • Viele Modelle habe verfeinerte Darstellung von:
Wolken-Mikrophysik, Aerosol, Biogeochemie, Ozon-Schicht • Validation (Chapter 9) findet Verbesserung gegenüber AR4 • Referenz-Periode: 1986-2005
Chapter 11 betrachtet nebst „Projektionen“ auch „Prognosen“
Schär, ETH Zürich
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3
1760 1780 1800 1820 1840 1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000
+3
+2
+1
0
-1
-2
Abw
eich
ung
vom
Mitt
el [º
C]
Basel
Trend versus Variabilität
Global
1860 1880 1900 1920 1940 1960 1980 2000 Abw
eich
ung
vom
Mitt
el [º
C]
Wichtige Frage:
Dominiert anthropogener Trend
oder natürliche Variabilität?
Kurzfristig: Variabilität Langfristig: Trend
Schär, ETH Zürich
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4
Änderung versus Variabilität
Schär, ETH Zürich
2016
-203
5 20
81-2
100
Temperatur Winter [°C] Niederschlag Sommerhalbjahr [%]
Temperatur-Änderungen zeigen sich in Dekaden,
Niederschlags-Änderungen erst langfristig
IPCC AR5, Atlas (Annex I), RCP4.5
Schraffiert: Änderung < Variabilität
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5
Temperatur-Änderung (RCP 4.5)
Schär, ETH Zürich
2016
-203
5 20
81-2
100
Winter (DJF) Sommer (JJA)
Temperatur-Änderungen zeigen sich bereits
nach wenige Dekaden
IPCC AR5, Atlas (Annex I)
Schraffiert: Änderung < Variabilität
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6
Niederschlags-Änderung (RCP 4.5)
Schär, ETH Zürich
2016
-203
5 20
81-2
100
Winterhalbjahr (Okt-März) Sommerhalbjahr (Apr-Sep)
Schraffiert: Änderung < Variabilität Niederschlags-Änderungen
zeigen sich erst langfristig
IPCC AR5, Atlas (Annex I)
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7
IPCC 2013 versus IPCC 2007
Schär, ETH Zürich IPCC AR5, Chapter 12, Fig.12.41
CMIP5 (IPCC 2013) und CMIP3 (IPCC 2007) sind sehr ähnlich
Δ Temperatur (skaliert) Δ Niederschlag (skaliert)
2007 CMIP3 AR4
2013 CMIP5 AR5
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Erfreuliche Konsistenz!
Schär, ETH Zürich
Konsistenz zwischen Simulationen und Assessments ist sehr erfreulich!
War bei einigen früheren IPCC Reports nicht der Fall.
IPCC Figure 1990 (FAR):
DJF Niederschlags-Änderung zum Zeitpunkt der CO2-Verdoppelung für “high-resolution models”.
Damals “high resolution”: (a) CCC: T32 (310 km) (b) GFDL: R30 (330 km) (c) UKMO: 3.75° x 2.5° (300 km)
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Unsicherheiten
Schär, ETH Zürich
Globale Erwärmung
Quellen von Unsicherheit
IPCC AR5, Chapter 11, Fig.11.8
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Unsicherheiten
Schär, ETH Zürich
Szenario
Modell
Interne Variabilität
Modell Modell
Temperatur Global
Globale Erwärmung
Temperatur Europa Niederschlag Europa (DJF)
Quellen von Unsicherheit
IPCC AR5, Chapter 11, Fig.11.8
Unsicherheiten sind abhängig von Zeitraum und betrachteter Variabel.
Anfangs dominiert interne Variabilität, in 100 Jahren oft Szenario-Wahl
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11
Projektion versus Beobachtungen
Schär, ETH Zürich
Beobachteter 1998/99 El Niño: Timing ist in Projektionen
nicht enthalten
Volcanic forcing
IPCC AR5, Chapter 11, Box 11.1, Fig.1
Interne Variabilität in Projektionen enthalten,
aber keine Prognose
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12
Projektion versus Prognose
Schär, ETH Zürich
Prognose-Start in 1998: Abkühlung nach El Niño
wird reproduziert
Interne Variabilität in Projektionen enthalten,
aber keine Prognose
Interne Variabilität wird über einige Jahre
vorhergesagt
IPCC AR5, Chapter 11, Box 11.1, Fig.1
Prognose hat kurzfristig einen
besseren Skill als Projektion.
Hinweise auf beträchtliches
Potential (bis zu ca 10 Jahren).
Volcanic forcing
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Extrema der Sommer-Temperaturen
Schär, ETH Zürich
2016-2035 2046-2065 2080-99
Som
mer
T E
xtre
ma
2080-2099
Som
mer
T M
ittel
Änderung der Temperatur-Extrema im Sommer (Tmax, 90%-Perzentil) Ø Statistisch signifikant in ganz Europa Ø Stärkste Zunahme in Südeuropa Ø Deutliche Zunahme im Laufe des Jahrhunderts Ø Stärker als Zunahme der Mitteltemperaturen
2016-2035: IPCC AR5, Fig.11.18a; andere Panels: Jan Rajczak
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Win
ter N
Ext
rem
a
Extrema der Winter-Niederschläge
Schär, ETH Zürich
2016-2035 2046-2065 2080-2099
Win
ter N
Mitt
el
2080-2099
Änderung der Niederschlags-Extrema im Winter (95%-Perzentil der täglichen N) Ø Langsame Zunahme in Nordeuropa (nur signifikant wo gepunktet) Ø Starke dekadische Variabilität, verursacht durch Zirkulationsänderungen Ø Zunahme teilweise langsamer als bei mittleren Niederschlagsmengen
2016-2035: IPCC AR5, Fig.11.18g; andere Panels: Jan Rajczak
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15
Wichtigste Aussagen Die neuen Simulationen im IPCC AR5 zeigen hohe Konsistenz untereinander, und mit vorangehenden Resultaten im IPCC AR4.
Unsicherheiten abhängig von Zeitraum und betrachteter Variabel: - interne Variabilität: dominiert in nächsten Jahrzehnten - Modell-Unsicherheit: wichtig langfristig und beim Wasserkreislauf - Szenario-Unsicherheit: dominiert langfristig
Die initialisierten Prognosen haben kurzfristig einen besseren Skill als die gängigen Projektionen. Studien belegen signifikantes Potential für <10 Jahre, gegenwärtig noch nicht voll ausgeschöpft.
Resultate für Europa (Temperaturen, Niederschlag, Extreme) konsistent mit älteren Szenarien (IPCC AR4 und SREX, ENSEMBLES, CH2011).
Schär, ETH Zürich
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Dekadische Variabilität
Schär, ETH Zürich
Trenberth and Fasullo (2012)
Simulationen zeigen Phasen mit globaler
Abkühlung.
Globale Temperatur
Ensemble (50 members) zeigt grossen Spread in Erwärmung
(Deser et al. 2012, Europa-Update von Reto Knutti)
Temperatur Trend 2005-2060
Average
Warmest
Coolest
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IPCC AR5 Annex I
Projektionen Europa (RCP4.5) 2081-2100 versus 1986-2005
Schär, ETH Zürich
Temperatur-Änderung [ºC] Niederschlags-Änderung [%]
Winter Sommer Winterhalbjahr Sommerhalbjahr
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18
IPC
C A
R5
Ann
ex
vs
EN
SE
MB
LES
(Jan
Raj
czak
und
Sve
n K
otla
rski
, ETH
Zür
ich)
Temperature DJF
Schär, ETH Zürich Temperature Change [ºC]
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19
Temperature JJA
Schär, ETH Zürich Temperature Change [ºC] IPC
C A
R5
Ann
ex
vs
EN
SE
MB
LES
(Jan
Raj
czak
und
Sve
n K
otla
rski
, ETH
Zür
ich)
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20
Precipitation October-March
Schär, ETH Zürich Precipitation Change [%] IPC
C A
R5
Ann
ex
vs
EN
SE
MB
LES
(Jan
Raj
czak
und
Sve
n K
otla
rski
, ETH
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Precipitation April-September
Schär, ETH Zürich Precipitation Change [%] IPC
C A
R5
Ann
ex
vs
EN
SE
MB
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(Jan
Raj
czak
und
Sve
n K
otla
rski
, ETH
Zür
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Temperatur-Änderung
Schär, ETH Zürich
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Niederschlags-Änderung
Schär, ETH Zürich
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Vergleich CMIP5 versus CMIP3
Schär, ETH Zürich
CMIP5 (AR5), Szenario RCP8.5 CMIP3 (AR4), Szenario SRES A2
DJF
JJA
Δ Niederschlag [%] Knutti and Sedlacek 2012
CMIP5 und CMIP3 sind sehr ähnlich