Klimaprojektionen für die REGKLAM-Modellregion Dresden
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Publikationsreihe des BMBF-geförderten Projektes REGKLAM -
Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Modellregion Dresden
Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Modellregion Dresden
Publikationsreihe des BMBF-geförderten Projektes REGKLAM -
Klimaprojektionen für die
REGKLAM-Modellregion Dresden
Christian Bernhofer, Jörg Matschullat, Achim Bobeth (Hrsg.)
Heft 2
Heft 2
Bibliographische Information der Deutschen Nationalbibliothek Publikationsreihe des BMBF-geförderten Projektes REGKLAM –
Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie;
detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar. Regionales Klimaanpassungsprogramm für die Modellregion Dresden
Heft 2
Klimaprojektionen für die
Impressum REGKLAM-Modellregion Dresden
REGKLAM-Publikationsreihe
Das Projekt REGKLAM wird vom BMBF gefördert – Förderkennzeichen FKZ 01LR0802. Christian Bernhofer, Jörg Matschullat, Achim Bobeth
Internet: www.regklam.de (Hrsg.)
Herausgeber:
Prof. Dr. Christian Bernhofer (verantwortlich)
TU Dresden, Fakultät Forst-, Geo- und Hydrowissenschaften
Fachrichtung Wasserwesen, Professur für Meteorologie
01062 Dresden Autoren:
Internet: tu-dresden.de/meteorologie
Prof. Dr. Jörg Matschullat Technische Universität Dresden
Achim Bobeth Majana Heidenreich
Johannes Franke
Redaktionsschluss: Valeri Goldberg
November 2011 Michaela Surke
Titelbild:
Foto: Michaela Surke; Elbe in Dresden bei einem Wasserstand von 66 cm am 28.09.2009 Technische Universität Bergakademie Freiberg, IÖZ
Bearbeitung: Stephanie Hänsel Stephanie Hänsel
Andreas Hoy
Verlag:
RHOMBOS-VERLAG Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie
Kurfürstenstraße 17
Nils Feske
D-10785 Berlin
Maria Foltyn
Internet: www.rhombos.de
Druck und Bindung:
dbusiness.de GmbH, Berlin
Printed in Germany
© 2011 RHOMBOS-Verlag, Berlin
Alle Rechte vorbehalten.
Nachdruck, auch auszugsweise, verboten.
Kein Teil dieses Werkes darf außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes
ohne schriftliche Einwilligung des Verlages in irgendeiner Form (Fotokopie, Mikrofilm
oder ein anderes Verfahren) reproduziert oder unter Verwendung elektronischer Sys-
teme gespeichert, verarbeitet, vervielfältigt oder verarbeitet werden.
November 2011
ISBN: 978-3-941216-71-6
Vorwort zu Heft 2
Das erste Heft der REGKLAM-Publikationsreihe nalen Variabilität des Klimas sind sie für die
beschäftigte sich mit dem beobachteten Klima- große Bandbreite möglicher zukünftiger Ände-
wandel der letzten Jahrzehnte. Im vorliegenden rungen verantwortlich. Diese Bandbreite verlässt
zweiten Heft steht nun der zu erwartende Kli- spätestens Mitte des 21. Jahrhunderts auch für
mawandel in der REGKLAM-Modellregion Dres- Sachsen die bisherigen Erfahrungswerte. Sie
den zwischen dem Erzgebirgshauptkamm und stellt schon heute eine neuartige Herausforde-
der brandenburgischen Grenze im Zentrum. Im rung dar: Erstmals ist es nicht mehr möglich,
ersten Heft lagen konkrete Beobachtungen von das Klima der Zukunft durch immer genauere
Messstationen zugrunde, hier ist die Ausgangs- und längere Beobachtung der Vergangenheit
lage wesentlich komplizierter: Eine ganze Reihe und der daraus abgeleiteten Statistik zu be-
miteinander verketteter Verfahren und Modelle schreiben. Es ist vielmehr notwendig, zusätzlich
führt am Ende zu verschiedenen Klimaprojektio- die regionalen Konsequenzen der systemati-
nen, die wiederum als Input für Wirkmodelle schen Änderungen der globalen Randbedingun-
genutzt werden sollen. Damit wird die sich auf- gen zu quantifizieren. Das kann nur mit einer
spannende Vielfalt möglicher Zukünfte oder gleichwertigen Berücksichtigen unterschiedlicher
Szenarios, die global mit den „storylines“ des Modelloutputs gelingen! Dazu werden im vorlie-
IPCC beginnt, quasi in die Modellregion des Ge- genden Heft die regionalen Projektionen von vier
samtprojekts REGKLAM verlängert und kann für Klimamodellen bis 2100 für die Modellregion
die Suche nach robusten, aufeinander abge- analysiert.
stimmten Anpassungsoptionen genutzt werden.
Im Unterschied zum ersten Heft stehen diesmal
Um die Daten der Klimaprojektionen im Projekt nicht die regionalen Unterschiede im Vorder-
konsistent zu verwenden, wurden bereits 2010 grund, sondern die Änderungen im Vergleich
Nutzervorgaben zum Umgang mit und zur Aus- zum Referenzzeitraum 1961–1990. Das liegt
wahl von den vorliegenden Projektionen aus der einerseits an den regional wenig differenzierten
dynamischen REGKLAM-Klimadatenbank ge- Änderungssignalen, andererseits an den oft gro-
macht (Feske et al., 2010a). Dabei wurde be- ßen Unterschieden zwischen den einzelnen Kli-
sonderes Augenmerk auf die Unsicherheiten der maprojektionen. Es wurden aber auch ausge-
Klimaprojektionen gelegt und die gleichberech- suchte Stations- und Rasterdaten der Modellout-
tigte Verwendung mehrerer IPCC-Szenarios und puts analysiert.
Modelle empfohlen. Die regionalen Klimaprojek-
Dieser Band wurde gemeinsam durch das Teil-
tionen für die REGKLAM-Modellregion Dresden
projekt 2.1, Kurztitel „Regionalisierte Klima-
stellen einen Wert an sich dar, unabhängig von
kenngrößen“ und seinen Mitarbeitern an den
ihrer Verwendung als Grundlage zur Entschei-
drei Partnerinstitutionen TU Dresden, TU Berg-
dungsunterstützung bei Klimaanpassung über
akademie Freiberg und Sächsisches Landesamt
weitere Simulationen mit Wirkmodellen. Sie
für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie erar-
ermöglichen die quantitative Analyse der mögli-
beitet. Insbesondere möchten wir die Arbeit von
chen Klimazukunft unter Berücksichtigung von
Majana Heidenreich an der TU Dresden hervor-
Unsicherheiten und können auf eine Vielzahl von
heben, die – zusätzlich zu ihrer Betreuung der
klimaabhängigen Problemfeldern angewandt
REGKLAM-Klimadatenbank – das Heft zu seiner
werden – auch unabhängig von den in den
vorliegenden Form führte. Ihr, den übrigen Au-
REGKLAM Modulen 1 und 3 näher untersuchten
toren und dem BMBF als Förderer von REGKLAM
Bereichen.
gebührt unser besonderer Dank.
Allen Nutzern und Nutzerinnen dieses Heftes
möchten wir die spezielle Herausforderung na-
hebringen, die im Umgang mit den Unsicherhei- Christian Bernhofer (TU Dresden)
ten des zukünftigen Klimas liegt. Dabei sind die
Jörg Matschullat (TU Bergakademie Freiberg)
unterschiedlichen möglichen globalen Entwick-
lungswege der Menschheit (Szenarios) genauso Achim Bobeth (Sächsisches Landesamt für Um-
wichtig wie die Modellunsicherheiten (global und welt, Landwirtschaft und Geologie)
regional). Gemeinsam mit der natürlichen regio-
-1-
1 Globaler und regionaler Klimawandel .............................................................. 1
2 Grundlagen ...................................................................................................... 5
2.1 Klimamodelle.............................................................................................. 5
2.2 Emissionsszenarios...................................................................................... 9
2.3 Unsicherheiten.......................................................................................... 11
2.4 Verwendete Daten und Methoden ................................................................ 17
3 Ergebnisse ..................................................................................................... 21
3.1 Temperatur .............................................................................................. 21
3.2 Temperaturabgeleitete Klimagrößen............................................................. 33
3.2.1 Klimatologische Kenntage ....................................................................................33
3.2.2 Wärme- und Kältesummen bzw. Heiz- und Kühlgradtage ..........................................35
3.2.3 Phänologie .........................................................................................................37
3.2.4 Vegetationsperiode und Spätfrostgefährdung ..........................................................42
3.3 Niederschlag ............................................................................................ 48
3.4 Globalstrahlung ........................................................................................ 57
3.5 Potentielle Verdunstung ............................................................................. 63
3.6 Klimatische Wasserbilanz ........................................................................... 69
3.7 Extremwertbetrachtungen .......................................................................... 75
3.7.1 Einleitung ..........................................................................................................75
3.7.2 Datengrundlage und Methoden .............................................................................75
3.7.3 Temperatur ........................................................................................................77
3.7.4 Windgeschwindigkeit ...........................................................................................81
3.7.5 Niederschlag ......................................................................................................83
3.7.6 Trockentage und Trockenperioden .........................................................................87
3.8 Wetterlagenklimatologie der Modelle WEREX IV und WETTREG 2006 ................ 92
3.9 WETTREG 2010........................................................................................102
4 Zusammenfassende Gesamtbetrachtung und Bewertung ............................ 105
Literatur ..............................................................................................................108
Verwendete Arbeitsmittel .......................................................................................112
1 Globaler und regionaler Klimawandel
1.1 Globaler Klimawandel – Ursachen und Folgen
Das Klima einer Region ist die statistische Be- tät (Sonnenfleckenzyklus2), wobei diese Zyklen
schreibung von Klimaelementen der bodennahen zeitlich überlagert sind. Die durch einen Sonnen-
Atmosphäre für einen relativ großen Zeitraum, fleckenzyklus verursachten Schwankungen der
z. B. 30 Jahre (Klimanormalperiode; Schönwie- Solarkonstanten liegen bei < 0,1% und beziehen
se, 2003). Das natürliche Klimasystem ist durch sich auf einen mittleren Zeitraum von elf Jahren,
wechselnde Gleichgewichtszustände gekenn- mit einer Schwankung von neun bis 13 Jahren.
zeichnet – es ist zeitlich variabel. Bei der Einwir- Treten viele Sonnenflecken auf nimmt die Son-
kung natürlicher Umweltfaktoren auf ein solches neneinstrahlung zu. In den Milankovitch-Zyklen
System kommt es zu Systemreaktionen, soge- (modifiziert v. Berger u. Loutre 1997) schwankt
nannten Oszillationen, die für die natürliche die solare Einstrahlung in den Jahreszeiten und
Variabilität des Klimasystems kennzeichnend Hemisphären als Folge langfristiger Schwan-
sind. Anthropogene Einflüsse führen zu einer kungen der Orbitalparameter (Abb. 1.1-1)
zusätzlichen Veränderung des Klimasystems.
- Präzession der Erdrotationsachse mit Zyklen
Klimaänderungen lassen sich dabei auf folgende
von ca. 23.000 Jahren3
grundsätzliche Ursachen zurückführen:
- Schiefe der Ekliptik mit Zyklen von ca. 41.000
a) Änderung der solaren Einstrahlung durch
Jahren4
extraterrestrische Einflüsse,
- Exzentrizität der Erdumlaufbahn mit Zyklen
b) Änderung der planetaren Albedo (Albedo1 des
von ca. 100.000 Jahren5.
Systems Erdoberfläche-Atmosphäre) durch
Variationen im Bedeckungsgrad und der Hel-
ligkeit der Erdoberfläche,
c) Änderung der solaren Einstrahlung und der
terrestrischen Wärmeabstrahlung infolge von
Variationen in der atmosphärischen Konzent-
ration absorbierender Treibhausgase und Ae-
rosole. Dabei dominiert der Treibhauseffekt,
der die Oberflächentemperatur der Erde er-
höht.
Die verschiedenen externen Einflüsse auf das
Klimasystem (a) bzw. die internen Wechselwir- Abb. 1.1-1: Schematische Darstellung der Milanko-
kungen (b, c) laufen generell auf unterschiedli- vitch-Zyklen, P: Präzession, T: Schiefe der Ekliptik, E:
chen Zeitskalen bzw. zeitlich überlagert ab. Eine Exzentrizität (Quelle: IPCC, 2007b; nach Rahmstorf &
Interpretation von Klimaänderungen basiert Schellnhuber, 2006)
deshalb auf der Identifikation dieser verschieden Insgesamt beträgt die periodische Schwankung
Ursachenkomplexe und der Unterscheidung von der solaren Einstrahlung auf den Hemisphären
natürlichen und anthropogenen Anteilen. durch die Milankovitch-Zyklen etwa 5–10%.
Langfristige Schwankungen der terrestrischen
a) Änderung der solaren Einstrahlung
Orbitalparameter gelten zum Beispiel als Initiali-
durch extraterrestrische Einflüsse
sierung für den jüngeren quartären Kalt-
Natürliche Klimaänderungen sind u. a. die Folge Warmzeit-Zyklus (Schönwiese, 2003).
von extraterrestrisch bedingten und periodisch
2
auftretenden Schwankungen der solaren Ein- Periodizität in der Häufigkeit der Sonnenflecken –
Maß für die Sonnenaktivität
strahlung. Diese beruhen auf Schwankungen in 3
Änderung der Ausrichtung der geneigte Erdachse,
den Parametern der Erdumlaufbahn um die Son- ähnlich eines trudelnden Kreisels
4
ne (Milankovitch-Zyklen) und der Sonnenaktivi- Neigung der Erdachse zur Erdbahnebene (Ekliptik)
zwischen 22,1° und 24,5°; derzeit 23,5° abnehmend
5
Abweichung der elliptischen Erdumlaufbahn von der
1
„Grad der Weißheit“ = Maß für das Reflexionsvermö- Kreisform zwischen 0,05% u. 6,07%; derzeit 1,67%
gen nicht selbst leuchtender Oberflächen (0–100%) abnehmend
"
mung. Damit entsteht eine sogenannte positive
Rückkopplung im Klimasystem, da diese Erwär-
mung zu einer Verstärkung der Abschmelzpro-
zesse führt (Abb. 1.1-2).
Insgesamt hat die Zunahme der planetaren Al-
bedo seit dem Beginn der Industrialisierung –
infolge der anthropogen bedingten Erhöhung des
atmosphärischen Aerosolgehaltes und von Land-
nutzungsänderungen – eine zur Erwärmung der
bodennahen Luftschicht entgegengesetzte Wir-
kung.
c) Änderung der terrestrischen Wärmeab-
strahlung
Die seit etwa 50 Jahren zu beobachtende Erhö-
hung der Temperatur der bodennahen Luft-
schicht lässt sich primär durch den anthropogen
bedingten Anstieg der Konzentration klimarele-
Abb. 1.1-2: Schätzungen des global gemittelten Strahlungsantriebes (SA in W m-2) für das Jahr 2005 (relativ zum vanter Treibhausgase (v. a. Kohlendioxid, Me-
Beginn des Industriezeitalters um 1750) für anthropogene und natürliche Antriebsfaktoren und deren Bezug zu than und Distickstoffmonoxid) erklären
Raumskalen, GDWV: Grad des wissenschaftlichen Verständnisses (Quelle: IPCC, 2007b) (Abb. 1.1-2 und 1.1-3). Eingeschlossen sind hier
Der Einfluss auf die Erwärmung der bodennahen entgegen. Neben dieser indirekten Wirkung ha- auch Emissionen nicht natürlich vorkommender
Luftschicht durch Änderungen der Sonnenein- ben Aerosole, infolge ihrer Reflexionseigenschaft Spurengase, wie beispielsweise Fluorchlorkoh-
strahlung seit dem Beginn der Industrialisierung gegenüber der kurzwelligen Sonneneinstrahlung, lenwasserstoffe (FCKWs) und Schwefelhexa-
um 1750 wird im Vergleich zu anderen Faktoren auch einen direkten Einfluss. Beide Effekte füh- fluorid, welche gegenüber Kohlendioxid sehr
des Strahlungsantriebs6 (SA) als gering einge- ren zu einer Erhöhung des atmosphärischen klimawirksam sind. Aufgrund der vergleichswei-
schätzt (Abb. 1.1-2) Reflexionsvermögens, was einen negativen se hohen atmosphärischen Konzentration ge-
Strahlungsantrieb zur Folge hat (Abb. 1.1-2). genüber Methan, Lachgas, troposphärischem
b) Änderung der planetaren Albedo Ozon, FCKWs u. a., hat das Kohlendioxid mit ca.
Die Albedo der Erdoberfläche (ca. 7%) wird 61% den größten Anteil an der anthropogenen
Änderungen der planetaren Albedo gegenüber durch deren Helligkeit, d. h. durch die Land-Eis- Verstärkung des natürlichen Treibhauseffektes8
der kurzwelligen Sonneneinstrahlung können na- Meerverteilung und die Landnutzung im Allge- (Abb. 1.1-2). Der Anstieg der atmosphärischen
türliche und anthropogen bedingte Ursachen ha- meinen, bestimmt. Natürliche Verschiebungen in Konzentration von Kohlendioxid von 280 ppmv
ben. Für den Strahlungshaushalt und das Klima der Land-Meer-Verteilung infolge der über Jahr- (vorindustrielles Niveau) auf 389,78 ppmv bis Abb. 1.1-3: Vergleich gemessener (rot) und simulie-
der Erde ist die Albedo von großer Bedeutung. millionen ablaufenden Kontinentaldrift haben für 2010 (Tans, 2011) ist im Wesentlichen auf die rter (grau) Anomalien der globalen bodennahen
die derzeit ablaufenden Klimaveränderungen Nutzung fossiler Energieträger (Kohle, Erdöl, Jahresmitteltemperatur (°C) für 1860–2000, berück-
Die globale oder planetare Albedo beträgt ca.
keine Bedeutung. Die anthropogene Einflussnah- Erdgas und Holz) zurückzuführen (IPCC, 2007b), sichtigte Simulationsantriebe: a) Sonnen- u. Vulkan-
30%. Der atmosphärische Anteil am Reflexions-
me auf die Landnutzung ist durch großräumige wobei auch die großflächige Abholzung vor allem aktivitäten, b) Treibhausgase (Sulfat-) Aerosole,
vermögen, die atmosphärische Albedo (ca.
Flächenumwandlungen, bspw. von Waldflächen c) Kombination a) und b) (Quelle: IPCC, 2001)
23%), wird maßgeblich durch den Wolken- der tropischen Regenwälder eine Konzentrati-
in Kulturflächen (u. a. landwirtschaftliche Nutz- onszunahme zur Folge hat.
bedeckungsgrad bestimmt. Die Wolkenbildung
flächen, Siedlungsflächen) oder einer fortschrei-
ist dabei an das Vorhandensein hygroskopischer Beispiele für die Folgen der Erwärmung sind das
tenden Wüstenausbreitung, gekennzeichnet. So stieg die global gemittelte Lufttemperatur
Aerosole7 (Kondensationskerne, Eiskeime) ge-
Global gemittelt sind damit eine allgemeine Zu- seit 1880 bis 2010 um etwa 0,9 K an (Daten Abschmelzen der nicht-polaren Gletscher im
bunden. Die natürlichen, z. B vulkanischen, und
nahme der Albedo und damit eine kühlende vom GISS – Goddard Institute for Space Stu- Laufe des 20. Jahrhunderts, der beobachtete
seit Beginn der Industrialisierung auch zuneh- Anstieg des Meeresspiegels um ein bis zwei mm
Wirkung (negativer Strahlungsantrieb) verbun- dies, s. a. Hansen et al., 2010). Bezüglich der
mend anthropogenen Aerosolemissionen wirken pro Jahr, das vermehrte Auftauen der Per-
den (Abb. 1.1-2). Niederschlagsverhältnisse wird im globalen Maß-
einer Erwärmung der bodennahen Luftschicht mafrostböden (IPCC, 2001) bis hin zum starken
stab von einem durchschnittlichen Anstieg des
Die mit der globalen Erwärmung zunehmende Jahresniederschlages ausgegangen, wobei sich Rückgang der nordpolaren Seeeismassen wäh-
6 bodennahe Lufttemperatur hat, global gemittelt, die regionalen Schwankungen der Zu- bzw. Ab- rend der Sommermonate (insbesondere in den
Maß für den Einfluss eines einzelnen Antriebsfaktors
auf Änderungen im atmosphärischen Strahlungs- einen Rückgang der Schnee- und Eisbedeckung nahmen zwischen 5 und 20% bewegen (IPCC, Jahren 2007, 2008 und aktuell auch 2010 und
haushalt (IPCC, 2007b), positiver SA führt zu einer zur Folge. Dies führt, zusammen mit der Akku- 2001). 2011 (climate4you.com; Heide-Jørgensen et al.,
Erwärmung und negativer SA zu einer Abkühlung der
mulation von Aerosolen, z. B. Ruß, auf verblei- 2011). Auch die bereits beobachteten vielfälti-
bodennahen Luftschicht
7
feste oder flüssige Schwebpartikel in der Atmosphä- benden Schnee- bzw. Eisflächen, zu einer ab- 8
Treibhausgase in der Atmosphäre halten teilweise die gen und komplexen Auswirkungen klimatischer
re, die nicht aus Wasser bestehen – Ruß, Staub, Sul- nehmenden Albedo und zunehmenden Erwär- Wärmestrahlung der Erde zurück. Dadurch erhöht
fat…– (Schönwiese, 2003) sich die Oberflächentemperatur des Planeten.
Veränderungen auf die belebte Umwelt, bei-
#
$
spielsweise auf die Verbreitung von Pflanzen- der Häufigkeit und Andauer von Dürreperioden
und Tierarten (Migration, Aussterben) bzw. de- sind erkennbar. 2 Grundlagen
ren Verhaltensweisen (Brut- und Blütezeiten,
Laut IPCC (2007b) werden im Laufe des 21.
Vitalität), machen die Sensitivität natürlicher
Jahrhunderts über den meisten Festlandmassen 2.1 Klimamodelle
Systeme bezüglich der vorherrschenden klimati-
Starkniederschlagsereignisse bzw. deren Anteil Klimamodelle sind mathematische Konstrukte klimatisch entscheidenden Teilsystemen wie dem
schen Bedingungen deutlich (IPCC, 2001,
am Gesamtniederschlag mit über 90% Wahr- zur generalisierten Beschreibung des Klimasys- Ozean, der Biosphäre oder der Kryosphäre,
2007b)
scheinlichkeit zunehmen. Das würde eine Fort- tems. Dabei wird unterschieden zwischen globa- durch ein fortschreitendes Prozessverständnis
Veränderungen verschiedener klimatischer Indi- setzung des beobachteten Trends seit der len und regionalen Klimamodellen. Mit Hilfe von (Verbesserung der Parametrisierung, Berück-
katoren, wie z. B. Häufigkeiten von Hitzetagen 2. Hälfte des 20. Jahrhunderts bedeuten (IPCC, globalen Klimamodellen können die Wirkungszu- sichtigung der klimatischen Wirkung von inter-
und Frosttagen, Niederschlagsmengen, -vertei- 2008). sammenhänge des Klimasystems und seiner aktiven Aerosolen, Erforschung der Rolle der
lungen und –intensitäten sowie Veränderungen Teilsysteme beschrieben und untersucht werden Bewölkung im globalen Klimasystem) sowie
(Abb. 2.1-1). Durch die gezielte Unterdrückung durch eine bessere horizontale und vertikale
bzw. isolierte Betrachtung bestimmter klimare- Auflösung konnten die Modellgüte verbessert
1.2 Regionaler Klimawandel levanter Größen und Prozesse wird es möglich, und neue Erkenntnisse für das Verständnis des
Auch in der Klimaentwicklung Sachsens spiegeln nität gekennzeichnet. Im Vergleich zu 1961– das Klimasystem experimentell zu erforschen Klimasystems gewonnen werden (Randall et al.,
sich die globalen Veränderungen bereits in spe- 1990 haben die jährlichen Niederschlagssum- (Paeth, 2007). Es wird unterschieden zwischen 2007). Aufgrund verschiedener thematischer
zifischer Art und Weise wider. So wurde im Zeit- men für den Zeitraum 1991–2005 in weiten einfachen konzeptionellen Modellen, die für die oder geographischer Forschungsschwerpunkte
raum von 1991 bis 2005 bereits eine durch- Teilen Sachsens um 3,5–5% zugenommen, wo- Erlangung eines besseren Verständnisses des existiert derzeit eine Vielzahl verschiedener Mo-
schnittliche Erhöhung der Jahresmitteltempera- bei die Zunahme im Bergland höher ausfiel als Klimasystems genutzt werden, Modellen mittle- dellansätze. Neben der Verwendung der Modelle
tur gegenüber 1961–1990 um 0,7 K festgestellt im Tiefland (SMUL, 2008). Die Niederschlagsän- rer Komplexität und den hochkomplexen globa- für die reine Klimaforschung erlangen globale
(SMUL, 2008). Der beobachtete globale Klima- derungen fallen im Jahresverlauf unterschiedlich len Zirkulationsmodellen (GCMs: General Circu- Klimamodelle zunehmend Bedeutung für die
wandel kam auch im regionalen Maßstab nicht aus. Im Sommer und Winter nahmen die Nie- lation Models oder auch Global Climate Models). Abschätzung zukünftiger klimatischer Entwick-
gleichförmig zum Ausdruck, sondern stellte sich derschlagssummen zu. Wobei der Sommer Letztere sind sehr rechenaufwändig und haben lungen und nehmen somit eine Schlüsselrolle bei
differenziert dar. Zu- und Abnahmen von Tempe- durch zunehmende Starkniederschläge, unter- den Anspruch, das globale Klimasystem mög- der Beantwortung von Fragestellungen zum
ratur und Niederschlag waren regional und sai- brochen von längeren Trockenperioden, gekenn- lichst umfassend und in vier Dimensionen abzu- Themenfeld Klimawandel und Klimaanpassung
sonal unterschiedlich. zeichnet ist. Im Winter wurde die stärkste Nie- bilden. ein.
derschlagszunahme für die Kammlagen des Erz- Nach dem derzeitigen Entwicklungsstand lässt
So nahm die Temperatur in der Elbtalniederung
gebirges beobachtet. In den Übergangsjahres- sich das Klima mittels der gekoppelten Klima-
sowie in Gebieten des Lößhügellandes und Ost-
zeiten Frühling und Herbst verlief die Nieder- modelle im globalen bis kontinentalen Maßstab
sachsens in den letzten Jahren am stärksten zu
schlagsveränderung regional sehr unterschied- gut reproduzieren (Reichler & Kim, 2008). Trotz
(SMUL, 2008). Im sächsischen Flächenmittel
lich. ihrer vergleichsweise hohen horizontalen Auflö-
ergibt sich für den Zeitraum 1991–2005 im
Frühjahr bzw. Sommer eine um ca. 1 K höhere Des Weiteren zeichnen sich Veränderungen hin- sung (ca. 150 bis mehrere 100 km) sind sie
Mitteltemperatur als in der Klimanormalperiode sichtlich des Auftretens von Extremereignissen jedoch nicht in der Lage, ausreichende Informa-
1961–1990. Während der Wintermonate betrug ab. Die Häufigkeit und Dauer von Trockenperio- tionen zu regionalen Ausprägungen des Klima-
die Erwärmung ca. 0,8 K. Im Herbst hingegen den in den Monaten April bis Juni sowie das Auf- wandels, insbesondere in orografisch stärker
ist für diesen Zeitraum keine nennenswerte treten sommerlicher Starkregenereignisse haben gegliedertem Gelände, zu liefern. Aufgrund der
Abb. 2.1-1: Schema eines gekoppelten Ozean-Atmo-
Temperaturänderung feststellbar (SMUL, 2008). zugenommen (Franke & Bernhofer, 2009; Hän- begrenzten Computerkapazitäten (Rechenzeiten,
sphäre-Modells mit weiteren angegliederten Modellen
sel 2009; LfUG, 2005). Die Überlagerung der Speicherplatzbedarf) ist es derzeit nicht möglich,
(Quelle: Deutscher Bildungsserver, 2011)
Zusätzlich sind vor allem in den letzten Jahren die Globalen Klimamodelle mit einer höheren
Effekte zunehmender Trockenheit kombiniert mit
ungewöhnliche Wärmerekorde zu verzeichnen. Auflösung rechnen zu lassen. In diesem Zu-
regional verstärkt auftretenden Starknieder- Die verwendeten numerischen Methoden sind
Eindrucksvolle Beispiele für die Station Dresden- sammenhang kommt der Entwicklung regionaler
schlägen kann trotz gleichbleibender bzw. stei- prinzipiell mit denen der Wettervorhersage ver-
Klotzsche waren der Herbst 2006 (im Vergleich Klimamodelle (Regional Climate Models – RCMs)
gender Niederschlagssummen angespannte Si- wandt. Im Gegensatz zu Wettervorhersagemo-
zur Referenzperiode 1961–1990 3,0 K zu warm), besondere Bedeutung zu. Diese Modelle be-
tuationen im Wasserhaushalt hervorrufen. dellen liegt das Hauptinteresse bei globalen Kli-
der Winter 2006/2007 (+4,4 K), das Frühjahr schreiben die klimatischen Verhältnisse für ein-
mamodellen jedoch nicht auf der Vorhersage des
2007 (+3,1 K) bzw. extrem warme Einzelmona- Für die REGKLAM-Modellregion Dresden gelten zelne Regionen räumlich deutlich höher aufge-
konkreten Wettergeschehens für ein bestimmtes
te, wie die Monate Januar 2007 (+5,7 K) und die gleichen Trendaussagen wie für ganz Sach- löst. In regionalen Klimamodellen werden die
Zeitintervall, sondern auf der Simulation statisti-
2008 (+4,3 K), der Juli 2006 (+5,5 K) oder der sen. Im Zeitraum 1991–2005 stiegen die Jah- Ergebnisse globaler Klimamodelle mit verschie-
scher Kenngrößen, die den mittleren Zustand
Monat April in den Jahren 2007 (+3,7 K) und resmitteltemperatur um 0,6 K und der mittlere denen Methoden für konkrete Regionen herun-
und die Variabilität des Wettergeschehens bzw.
2009 (+4,9 K). jährliche Niederschlag um etwa 4% im Vergleich terskaliert. Aus diesem Grund wird bei diesen
das Klima beschreiben (LfULG, 2005). Im Laufe
zur Referenzperiode 1961–1990. Detaillierte Modellansätzen alternativ auch von „Downsca-
Im Gegensatz zur Temperatur ist der Nieder- der letzten Jahre wurden umfangreiche Weiter-
Aussagen zu diesen beobachteten Klimaände- ling“-Verfahren gesprochen (Mellentin, 2009;
schlag durch eine hohe raum-zeitliche Heteroge- entwicklungen an den vorhandenen meteorolo-
rungen finden sich in Bernhofer et al., 2009b. Wilby & Wigley, 1997). Dabei werden dynami-
gischen bzw. atmosphärischen Modellen vorge-
nommen. Durch die Kopplung mit weiteren, sche, statistische und gemischte Verfahren un-
'
*
terschieden. Ein wesentlicher Vorteil der regio- Entwicklungstendenzen der Klimaelemente in REMO – Regionalmodell
nalen Klimamodelle besteht darin, dass die auf- einzelnen Teilregionen eines Gebietes (z. B.
Die Entwicklung des dynamischen Regionalmo-
grund verschiedener geographischer Vorausset- Deutschlands) detaillierter abgebildet werden
dells (REMO) erfolgt am Max-Planck Institut für
zungen vielfältigen und mitunter gegenläufigen können.
Meteorologie in Hamburg (Jacob & Podzun,
1997; Jacob et al., 2008). Entwickelt wurde
2.1.1 Regionale Klimamodelle – Dynamische Downscaling-Verfahren REMO auf Grundlage des Europa-Modells des
DWD (Majewski, 1991). Im Unterschied zu CLM
Bei diesem Ansatz werden die klimatischen Ver- eines Luftteilchens berücksichtigt wird. Bei hyd-
ist REMO ein hydrostatisches Modell. Die hier
hältnisse für ein bestimmtes Gebiet durch ein rostatischen Modellen, z. B. REMO (s. u.), wird
verwendeten Klimasimulationen wurden vom
hochauflösendes, deterministisches regionales vorausgesetzt, dass die vertikale Beschleuni-
Umweltbundesamt (UBA) in Auftrag gegebenen
Klimamodell simuliert. Derzeitig kommen in gung im Vergleich zum vertikalen Druckgradien-
und mit einem Doppel-Nesting durchgeführt
Deutschland zwei verschiedene dynamische ten vernachlässigbar ist, da im Bereich großer
(Abb. 2.1.1-1). Zunächst erfolgte die regionale
Modelle zum Einsatz: CLM und REMO. Diese Skalen die horizontalen Beschleunigungen we-
Simulation auf Grundlage des Globalmodells
Modelle simulieren analog zu den globalen Kli- sentlich größer sind als die vertikalen (Endlicher
ECHAM5/MPI-OM für ein vergleichsweise großes
mamodellen die dynamischen und thermodyna- & Gerstengarbe, 2007). Bei Prozessen, die auf
Fenster von Südgrönland bis zum Nahen Osten
mischen Vorgänge in der Atmosphäre auf sehr kleinen Skalen (>
Y
@
Potsdam (Climate & Environment Consulting statistischen Beziehungen zwischen der jeweili-
Potsdam GmbH) konnte das speziell auf die gen Wetterlage und der Ausprägung einzelner 2.2 Emissionsszenarios
sächsischen Verhältnisse zugeschnittene, statis- Klimaelemente unter Verwendung eines Wetter-
Der Beschreibung zukünftig möglicher klimati- Die Szenariofamilie A2 beschreibt eine sehr
tische Regionalisierungsverfahren WEREX entwi- generators zur Ableitung von synthetischen Zeit-
scher Entwicklungen mit Hilfe von Klimamodel- heterogene Welt. Die Grundannahmen sind Au-
ckelt werden. reihen herangezogen werden. Die Ergebnisse
len liegen stets verschiedene Annahmen und tarkie und die Bewahrung lokaler Identitäten.
der Regionalisierung liegen in Form von Stati-
Grundlage für die Regionalisierung bildet eine Randbedingungen zu Grunde. Als eine entschei- Die Geburtenraten der verschiedenen Regionen
onszeitreihen vor.
objektive Analyse der Wetterlagen sowie die dende Randbedingung werden den Modellen nähern sich nur langsam an, was zu einem kon-
Ableitung statistischer Beziehungen zu meteoro- atmosphärische Konzentrationen klimarelevanter tinuierlichen Wachstum der Weltbevölkerung
WETTREG – Wetterlagenbasierte Regionali-
logischen Beobachtungswerten der vergangenen Treibhausgase und Aerosole, sog. Emissionssze- führt. Wirtschaftliches Wachstum ist vor allem
sierungsmethode Deutschland
Jahrzehnte in Sachsen. Die Identifikation und narios, vorgegeben. Diese im Rahmen des IPCC- regional orientiert. Das wirtschaftliche Wachs-
Klassifizierung dieser typischen Zirkulationsmus- Das WETTREG-Verfahren ging aus dem sächsi- Prozesses entwickelten Szenarios beruhen auf tum und der technologische Wandel verändern
ter stellen den ersten Teilschritt des statistischen schen Modell WEREX hervor und wurde vom unterschiedlichen Annahmen über die demogra- sich regional unterschiedlicher und langsamer
Modellansatzes dar (Klassifizierung). Im nächs- Umweltbundesamt in Auftrag gegeben (Spekat phischen, wirtschaftlichen, technologischen, als in anderen Szenariofamilien, mit dem Ergeb-
ten Teilschritt, dem Regressionsschritt, werden et al., 2007). Der statistische Modellansatz wur- sozialen und umweltpolitischen Entwicklungen nis anhaltend großer Einkommensunterschiede.
für die einzelnen Muster typische statistische de hierbei für die Projektion auf die gesamte (Abb 2.2-1) und werden in Form von Modellge-
Kenngrößen der Klimaelemente abgeleitet (vgl. Bundesrepublik Deutschland angepasst. Die schichten (sog. „storylines“) beschrieben.
Enke et al., 2001, 2005a, b). erste Berechung aus 2006 (WETTREG 2006)
wurde mit einem verbesserten Beobachtungsda-
Auf Basis der durch globale Klimamodelle vorge-
tensatz und weiterentwickelten Methodik 2010
gebenen Veränderungen der Häufigkeiten ein-
(WETTREG 2010) wiederholt (s. a. Kap. 3.9).
zelner Wetterlagen können die gewonnenen
Abb. 2.2-1: Schema zur Struktur der IPCC-Emissions- Abb. 2.2-2: Weltweite Treibhausgas(THG)–Emissionen
szenarios (Quelle: Hamburger Bildungsserver, 2008; (in CO2-Äq. pro Jahr) ohne zusätzliche Klimaschutz-
nach Naki?enovi? & Swart, 2000) maßnahmen: sechs beispielhafte SRES-Marker-Sze-
narios (farbige Linien) und der 80. Perzentil-Bereich
Die vom IPCC erarbeiteten Emissionsszenarios, neuerer Szenarios, die nach dem SRES veröffentlicht
auch SRES-Szenarios genannt, gehören vier wurden (post-SRES) (grau schattierter Bereich). Ge-
Szenario-Familien an und decken eine große strichelte Linien zeigen die gesamte Bandbreite der
Bandbreite der oben genannten Entwicklungen post-SRES-Szenarios. Die Emissionen decken CO2,
und den sich daraus ergebenden Treibhausgas- CH4, N2O und F-Gase ab (Quelle: IPCC, 2007a).
und Sulfat-Emissionen ab (Abb. 2.2-2). Die
Die Szenariofamilie A1 beschreibt eine zukünf-
SRES-Szenarios beinhalten keine zukünftigen
tige Welt mit sehr raschem wirtschaftlichem
Klimaschutzmaßnahmen. Die vier Szenario-
Wachstum, einer Weltbevölkerung, die Mitte des
Familien setzen sich aus 40 Szenarios zusam-
21. Jahrhunderts zahlenmäßig ihren Höhepunkt
men, aus denen vier charakteristische Marker-
erreicht und danach abnimmt, und der raschen
szenarios pro Szenario-Familie ausgewählt wur-
Einführung von neuen und effizienteren Techno-
den. Eine ausführliche Beschreibung findet sich
logien. Die wichtigsten Grundannahmen sind die
im Special Report on Emission Scenarios (SRES,
Annäherung der Regionen, der weltweite Aufbau
Naki?enovi? & Swart, 2000). Drei der Marker-
von erforderlichem Know-how und zunehmende
szenarios wurden als Randbedingung vom Glo-
kulturelle und soziale Interaktionen, mit einer
balmodell ECHAM5/MPI-OM genutzt – ein Szena-
erheblichen Verminderung der regionalen Diffe-
rio mit einer niedrigen (B1), mittleren (A1B) und
renzen im Pro-Kopf-Einkommen. Die drei A1-
hohen (A2) Emissionsentwicklung. Den entspre-
Gruppen unterscheiden sich durch ihren jeweili-
chenden Szenariofamilien liegen die unten aus-
gen technologischen Schwerpunkt: intensive
geführten sozio-ökonomischen Annahmen
Nutzung fossiler Brennstoffe (A1FI), nicht-
zugrunde.\
fossiler Energiequellen (A1T) oder Ausgeglichen-
heit über alle Energieträger hinweg (A1B). 2.3 Unsicherheiten
Die Szenariofamilie B1 beschreibt eine kon- Klimaprojektionen sind durch ein hohes Maß an tung von Anpassungsstrategien und Handlungs-
vergierende Welt mit der gleichen globalen Be- Unsicherheit charakterisiert (Hawkins & Sutton, empfehlungen von fundamentaler Bedeutung.
völkerung wie im A1 Szenario, aber mit raschen 2009). Sie sind keine konkreten Vorhersagen Zum Beispiel zeigen die aktuellen IPCC-Klima-
Veränderungen in den wirtschaftlichen Struktu- oder Prognosen des kurzfristigen meteorologi- simulationen, dass sich die bereits im 20. Jahr-
ren hin zu einer Dienstleistungs- und Informati- schen Geschehens, wie z. B. im Fall der Wetter- hundert beobachtete global gemittelte Erwär-
onswirtschaft, mit deutlich geringerer Materialin- vorhersage. Vielmehr werden verschiedene kli- mung der bodennahen Luft bis zum Ende des
tensität und Einführung von emissionsarmen matische Verhältnisse langfristig in die Zukunft 21. Jahrhunderts stetig fortsetzt (Abb. 2.3-1).
und Ressourcen schonenden Technologien. Das projiziert. Rückschlüsse auf Eintrittswahrschein- Jedoch realisiert sich diese Erwärmung über alle
Schwergewicht liegt auf globalen Lösungen in lichkeiten dieser Entwicklungen lassen sich nur IPCC-Emissionsszenarios in einem Unsicher-
Richtung wirtschaftlicher, sozialer und ökologi- Abb. 2.2-3: CO2-Konzentration [ppmv=parts per milli-
bei einer ausreichend großen Zahl von Klimapro- heitsbereich von 1,1–6,4 K. Anhand der Tabel-
scher Nachhaltigkeit, einschließlich verbesserter on by volume], beobachtet (1850–2000) und entspre-
jektionen ziehen, was aktuell auf Grund des le 2.3-1 lassen sich die derzeit als relevant an-
chend der SRES-Szenarios A1B, A2 und B1 (Daten-
Gerechtigkeit aber ohne zusätzliche Klima- enormen Rechenaufwandes nur bedingt möglich genommenen Szenarios A2, A1B und B1 einord-
quelle: Java Climate Model, http://www.astr.ucl.ac.be)
schutzinitiativen. ist. Der wesentliche Unterschied zwischen den nen. Im Ergebnis der IPCC-Simulationen wurden
Abbildung 2.2-3 zeigt die aus diesen Szenarios beiden Herangehensweisen Prognose (Wetter) auch Wahrscheinlichkeitsbereiche bezüglich der
resultierenden globalen THG-Konzentrationen. und Projektion (Klima) besteht darin, dass eine Empfindlichkeit des Klimas auf Änderungen der
Bis Mitte des 21, Jahrhunderts unterscheiden Prognose das Ziel hat, eine zukünftigen Entwick- atmosphärischen CO2-Konzentration abgeschätzt
sich diese jedoch nur geringfügig. lung nach dem derzeitigem Stand des Wissens (Abb. 2.3-2). Bei einer Verdoppelung der CO2-
bestmöglich zu treffen, während dies bei Klima- Konzentration gegenüber dem vorindustriellen
projektionen grundsätzlich nicht möglich ist, da Niveau von 280 ppmv simulieren die meisten
diese auf Annahmen beruhen, die nicht exakt Klimamodelle eine Erwärmung um ca. 3 K. Die
vorhersagbar sind (z. B. Treibhausgasemissio- Unsicherheit über alle Modelle liegt in diesem
nen). Schon allein deshalb haben Klimaprojekti- Beispiel bei 1,5–4,5°C.
onen nicht den Anspruch, die „tatsächliche Zu-
Tab. 2.3-1: Simulierte Änderungen der global gemit-
kunft“ abzubilden, sondern zielen darauf ab, telten bodennahen Lufttemperatur für 2090–2099 vs.
verschiedene mögliche und grundsätzlich gleich- 1980–1999 für Emissionsszenarios (nach IPCC, 2007b)
berechtigte Szenarios zu beschreiben.
Szenario A2 A1B B1
Jegliche auf diesem Szenarioansatz beruhenden
beste 3,4 K 2,8 K 1,8 K
Ableitungen und Untersuchungen beschäftigen Schätzung
sich somit nicht mit der tatsächlichen zukünfti- Unsicher- 2,0–5,4 K 1,7–4,4 K 1,1–2,9 K
gen Entwicklung, sondern mit einer von vielen heitsbereich
möglichen „Zukünften“. Das Verständnis dieser Betrag der hoch mittel moderat
Änderung
Herangehensweise ist besonders bei der Ablei-
Abb. 2.3-1: Globale Temperaturänderungen (°C) und Abb. 2.3-2 : Wahrscheinlichkeitsbereiche der Klimasen-
deren Unsicherheitsbereiche im 20. und 21. Jahrhundert sitivität, dargestellt als Reaktion der global gemittelten
vs. 1980–1999, IPCC-Ensemblemittel (Quelle: IPCC, bodennahen Lufttemperatur auf Änderungen der atmo-
2007b) sphärischen CO2-Konzentration (Quelle: IPCC, 2007b;
nach Knutti et al., 2005)
Unter dem Begriff Modellunsicherheit versteht lungsantrieb, stattfinden. Sie können kurzfristig
2.3.1 Quellen von Unsicherheit
man, dass verschiedene Klimamodelle aufgrund zu einer Umkehr der langfristigen Trends des
Eine umfassende Reduzierung der Unsicherhei- verschiedenen atmosphärischen Schichten und von Unterschieden im Entwicklungsstand, der anthropogenen Klimawandels führen. Die relati-
ten von Klimaprojektionen ist aus vielen Grün- Ozeanen. Solche Datensätze wären jedoch für räumlichen Auflösung und der verwendeten Pa- ve Bedeutung dieser Unsicherheit steigt auf
den nicht möglich. Zum Teil ist der wissenschaft- die Bewertung und Weiterentwicklung von Mo- rametrisierungen bei gleichem Strahlungsantrieb kleineren räumlichen und kürzeren zeitlichen
liche Erkenntnisgewinn sogar mit einer Zunahme dellen von Bedeutung. Zudem sind nicht alle unterschiedliche Klimaänderungen simulieren. Skalen.
an Unsicherheiten verbunden. Ein Beispiel hier- klimatisch relevanten Prozesse gänzlich verstan- Diese Unsicherheit lässt sich durch Berücksichti-
für ist das Ensemble von Klimaprojektionen vie- den (z. B. die Wolkenbildung) bzw. bekannt. gung eines Ensembles von Klimaprojektionen Zusammenfassung
ler verschiedener Klimamodelle. Einerseits kön- unterschiedlicher Klimamodelle reduzieren.
Die korrekte Interpretation von Klimaprojektio-
nen bestimmte Erkenntnisse durch mehrere
Ursprünglich wurden Klimamodelle entwickelt, nen kann nur unter Berücksichtigung der Unsi-
Klimaprojektionen bestätigt und sicherer wer- cherheiten erfolgen. Diese werden aufgrund der
um das System Erde-Atmosphäre besser zu
den, andere hingegen erweisen sich als unsicher, hierarchischen Anordnung von Modellen begin-
verstehen. Die Diskrepanz zwischen der anfäng-
da sich die Klimaprojektionen in ihren Ergebnis-
lichen reinen Grundlagenforschung und der jet- nend bei den Globalmodellen bis hin zur Klima-
sen widersprechen. Die drei wesentlichen Quel-
zigen zusätzlich anwendungsbezogenen For- folgenabschätzung und Maßnahmenplanung
len von Unsicherheit bis zur Ebene der regiona-
schung ist auf allen Ebenen der Modellkette weitergegeben (Abb. 2.3.1-2). Weitere Unsi-
len Klimamodellierung sind: cherheiten ergeben sich aus den verschiedenen
spürbar. So werden von Nutzern in der Klimafol-
a) Annahmen zu den zukünftigen Treibhausgas- genforschung häufig zu hohe Erwartungen an Downscalingverfahren für die Ergebnisse von
emissionen – Emissionsszenarios die Genauigkeit von Modellen – in Raum, Zeit Globalmodellen (siehe Kap. 2.1) und durch die
b) Verständnis des Erdsystems und Modellunsi- und Präzision – gestellt, als es durch die Modell- Wirkmodelle zur Abschätzung der Klimafolgen
konstruktion zulässig wäre (von Storch et al., selber. Weiterhin ist die Aussagekraft der Klima-
cherheit
Abb. 2.3.1-1: CO2-Emissionenen aus fossilen Energie- 1999). Insbesondere durch die Bereitstellung projektionen auch vom betrachteten Klimaele-
c) Natürliche Klimavariabilität
trägern im Vergleich zu den IPCC-Emissionsszenarios von räumlich und zeitlich hoch aufgelösten Mo- ment und von der Länge des Vorhersagezeit-
(beachte: nur bis 2015). Aktualisiert nach Raupach delldaten, kann der Eindruck einer besonders raums (Becker et al., 2008) sowie von der zeitli-
a) Emissionsszenarios
et al., 2007; s. a. www.globalcarbonproject.org. hohen Realitätsnähe und Modellgüte erweckt chen und räumlichen Auflösung abhängig. In
Das Ausmaß der zukünftigen Treibhausgas- werden. Dieser Eindruck täuscht jedoch darüber Abbildung 2.3.1-3 ist der Grad der Robustheit
Bei einigen Phänomenen wie z.B. mikroskalige
Emissionen ist maßgebend für die klimatische hinweg, dass auch bestehende Modellfehler bzw. von Klimaänderungssignalen in Abhängigkeit
Turbulenz besteht zwar ein recht gutes Prozess-
Entwicklung im 21. Jahrhundert. Aus der Unvor- -unsicherheiten lediglich in eine höhere Auflö- von vier Einflussgrößen grafisch dargestellt.
verständnis – sie können aber aus Gründen von
hersehbarkeit der weiteren Emissionen ergibt sung übertragen werden. Entsprechend können Änderungen thermischer Größen sind als siche-
Kapazitätsbegrenzung (Modellauflösung, Rech-
sich eine grundlegende Unsicherheit. Zum einen allgemeine Modellaussagen robuster sein als rer und robuster einzuschätzen als Änderungen
nerressourcen) (noch) nicht berücksichtigt wer-
ist nicht bekannt, welches der Szenarios tat- hoch aufgelöste, bspw. regional differenzierte, niederschlagsabhängiger Größen. Aussagen zur
den. Beispiele für Unsicherheiten, die sich aus
sächlich eintreten wird, zum anderen ist nicht Informationen. Hier besteht eine weite Spanne zukünftigen Entwicklung von Starkniederschlä-
Erfahrungsdefiziten ergeben, sind globalklimati-
abzusehen, ob die tatsächliche Emissionsent- zwischen robusten, allgemeinen Aussagen, mit gen beinhalten eine noch größere Unsicherheit
sche Rückkopplungsprozesse. Abrupt eintreten-
wicklung überhaupt einem der angenommenen geringem Verwertungspotential für die Klimafol- aufgrund ihrer geringen räumlichen und zeitli-
de bzw. unvorhersehbare geophysikalische, bio-
Szenarios entspricht. Dies wird besonders deut- genforschung und „hoch aufgelösten Irrtümern“, chen Ausdehnung.
logische und geologische Phänomene können
lich, wenn man sich die aktuelle Entwicklung der die das Risiko der Überanpassung an einen un-
erheblichen Einfluss auf das Klima ausüben Neben bereits bekannten Unsicherheiten ist es
Treibhausgas-Emissionen vor Augen führt angemessenen hohen Detailgrad in sich bergen.
(UBA, 2008). Klimamodelle sind aufgrund der weiterhin möglich, dass noch nicht bekannte
(Abb. 2.3.1-1). Die Unsicherheit aufgrund der
limitierten Datenverfügbarkeit und Erfahrungs- Quellen von Unsicherheit existieren. Vor dem
Emissionsszenarios nimmt mit wachsendem c) Natürliche Klimavariabilität
werte über Rückkopplungsmechanismen nur Hintergrund des gesamten Umfangs an mögli-
Zeithorizont zu (Hawkins & Sutton, 2009).
eingeschränkt in der Lage, diese Prozesse zu Die dritte Quelle der Unsicherheit sind zufällige chen Unsicherheiten wird die Bedeutung der
berücksichtigen. In jüngster Zeit beobachtete natürliche Schwankungen des Klimas, die ohne szenarioorientierten Herangehensweise noch-
b) Verständnis des Erdsystems und Modell-
Veränderungen, wie das Abschmelzen der Ge- äußere Einflüsse, z. B. Änderungen im Strah- mals deutlich.
unsicherheit
birgsgletscher und der großen Eisschilde Grön-
Eine weitere Quelle der Unsicherheit ist die be- lands (UNEP/WGMS, 2008), der damit einherge-
2.3.2 Umgang mit Unsicherheiten
grenzte Kenntnis aller Prozesse und Wechselwir- hende Meeresspiegelanstieg sowie auch der
kungen innerhalb des Erdsystems1 und damit Rückgang stark rückstrahlender Oberfläche (ab- Der Umgang mit den beschriebenen Unsicher- Hoffnung detaillierte Aussagen für überschauba-
deren unzureichende Repräsentation in den Kli- nehmende Albedo), sind in den derzeitig verfüg- heiten stellt eine große Herausforderung für die re Regionen zu erhalten. Allerdings zeigt sich,
mamodellen. Häufig ist dies mit der teilweise baren Klimasimulationen nicht oder nur teilweise Klima- und Klimafolgenforschung dar. Politik und dass der praktische Umgang mit Klimaprojektio-
limitierten oder ungenauen Datenlage zu be- berücksichtigt. Ebenso stellt die Freisetzung von Verwaltung, Versicherungsverbände, Umweltwis- nen komplizierter ist als die Nutzung von beo-
gründen. Beispiele hierfür sind fehlende und Methan durch das Auftauen von Permafrostbö- senschaftler, Planer, die Öffentlichkeit und viele bachteten Klimadaten und dass aufgrund der
auch nicht durchführbare Messungen in den den sowie durch die Umwandlung von Methan- andere mehr haben hohe Erwartungen an die hohen Unsicherheiten (noch) nicht alle Erwar-
hydrat auf dem Meeresboden einen schwer ab- Klimaprojektionen. tungen ohne weiteres erfüllt werden können.
schätzbaren Einfluss dar. Vor allem die regionalen Klimaprojektionen er-
1
Aktuell werden Klimamodelle zu Erdsystemmodellen wecken durch ihre hohe räumliche Auflösung die
erweitert.#
$
Fachkenntnis zu sehen. Auch Mängel in der bis- 2008). Hier ist es notwendig, die Methoden an
herigen Planung sowie ein unzureichendes die neuen Fragestellungen anzupassen bzw.
Planungsrecht können eine Anpassung an den neue Ansätze zu verfolgen.
Klimawandel erschweren (Kropp & Daschkeit,
Abb. 2.3.1-2: Kaskade der Unsicherheiten bei der Be- Abb. 2.3.1-3: Beurteilung von Klimaänderungssignalen
wertung der Auswirkungen des Klimawandels (nach bezüglich ihrer Robustheit (Fakten/keine Fakten) nach
Viner, 2002) Schöner et al., 2011)
In Rundgesprächen mit Modellentwicklern und als bei geringer Übereinstimmung oder gar ge-
Nutzern hat das Nationale Komitee für Global genläufigen Ergebnissen (große Schwankungs-
Change Forschung die Potentiale, Grenzen und breite). Der Grad der Übereinstimmung ver-
Perspektiven der regionalen Klimamodellierung schiedener Modelle gibt demnach Auskunft über
ausgelotet (NKGCF, 2010). Im Folgenden wer- die Robustheit der Modellaussagen. Der IPCC
den Strategien bei der Auswertung von Klima- (2010) formuliert dazu: Eine Aussage ist robust,
projektionen vorgestellt, um den größtmöglichen wenn sie auf mehreren, übereinstimmenden und
Nutzen aus diesen Daten zu ziehen. unabhängigen Ergebnissen beruht.
Abbildung 2.3.2-1 zeigt dies exemplarisch an-
Nutzung eines Ensembles von Klimaprojek-
hand der für Sachsen projizierten Sommer- und Abb. 2.3.2-1: Umgang mit Unsicherheiten bei Klimafolgenbetrachtungen am Beispiel projizierter Niederschlagsän-
tionen
Frühjahrsniederschläge. Stimmen die Modelle derungen für den Sommer (links) und das Frühjahr (rechts) (Feske et al, 2010a).
Die wichtigste Anforderung bei der Arbeit mit für den jeweiligen Parameter gut überein
Klimaprojektionen ist die Nutzung eines großen (Bsp. Sommerniederschlag), so ist das Ergebnis
Ensembles von Klimaprojektionen. Durch die als relativ sicher/robust einzuschätzen. Im Falle Detailgrad und Robustheit
Einbeziehung mehrerer Modelle lässt sich die des Frühjahrsniederschlages projizieren die Mo- Aus diesen unterschiedlichen Herangehenswei-
Auch wenn es wünschenswert erscheint, zeitlich
Modellunsicherheit berücksichtigen. Wenn zu- delle eine uneinheitliche Entwicklung, so dass sen ergibt sich bei Klimafolgenbetrachtungen die
und räumlich möglichst hoch aufgelöste und
sätzlich verschiedene Emissionsszenarios ver- keine robuste Aussage zur dessen zukünftigen Notwendigkeit, den Anspruch der eigenen Unter-
gleichzeitig robuste Aussagen über Klimafolge-
wendet werden, kann auch die Unsicherheit bei Entwicklung gemacht werden kann. Entspre- suchung in dem beschriebenen Spannungsfeld
wirkungen zu gewinnen, so sind diesem An-
der Entwicklung der Treibhausgasemissionen chend riskant gestalten sich in solchen Fällen einzuordnen und dies bei der Ergebnisdarstel-
spruch aus oben dargelegten Gründen Grenzen
ausgewertet werden. Die Unsicherheit durch die Schlussfolgerungen auf Basis nur eines Modells, lung mit zu berücksichtigen.
gesetzt. Grundsätzlich bewegen sich alle Klima-
natürliche Klimavariabilität spiegelt sich in un- da die gegebenen Unsicherheiten nicht berück- folgenuntersuchungen in einem Spannungsfeld
terschiedlichen Klimaprojektionen ein und des- sichtigt werden, und eine Fehlanpassung mög- räumlich-zeitlich
zwischen Detailgrad der Untersuchung und Ro-
differenzierte nach derzeitigem
selben Modells unter einem Emissionsszenario lich ist. Weiterhin ist zu beachten, dass berech- bustheit der abgeleiteten Aussagen (Abb. 2.3.2- Stand nicht
Betrachtungen
(Modellläufe oder Realisierungen genannt) wie-
Detailgrad der Klimafol-
nete Klimaänderungssignale nur dann signifikant 2). Allgemeine Schlussfolgerungen, wie bei- erreichbar
der, die sich nur durch ihre Startbedingungen sind, wenn der Betrag ihrer Änderung größer ist
genabschätzung
spielsweise die Annahme höherer Verdunstungs-
unterscheiden. Das heißt, dass die Daten unter- als der Betrag der modellspezifischen dekadi- raten infolge eines Temperaturanstieges weisen
schiedlicher Modelle und deren Läufen unter schen Variabilität. ein hohes Maß an Robustheit auf und sind somit
verschiedenen Emissionsszenarios ausgewertet wenig anfällig gegenüber den aufgeführten Unsi-
Die Berücksichtigung von Bandbreiten klimati-
und bei der Modellierung von Klimafolgen ver- cherheiten. Dem gegenüber stehen stark diffe-
scher Größen stellt für Planungsprozesse eine allgemeine
wendet werden müssen. renzierte Fragestellungen, die durch einen ho- Schlussfolgerungen
grundlegende Schwierigkeit dar. Häufig sind die
Im Ergebnis steht eine Bandbreite für das Kli- etablierten Planungsmethoden nicht für derarti- hen Detailgrad, aber eine gleichzeitig deutlich
maänderungssignal, innerhalb derer mit hoher ge Betrachtungen ausgelegt, sondern setzen geringere Robustheit gekennzeichnet sind (z. B. Robustheit der Klimafolgenab-
sommerliche Starkniederschläge in Dresden). In schätzung
Wahrscheinlichkeit die tatsächliche Klimaände- mehr oder weniger konstante Umweltbedingun-
rung liegen wird. Bei der Bewertung wird ähnlich gen voraus. Bewährte Werkzeuge sind damit für diesem Fall stellt sich die Frage, inwieweit detail-
wie bei der Wettervorhersage vorgegangen. Planungsprozesse und Fragestellungen der Kli- lierte und gleichzeitig fehleranfällige Informatio- Abb. 2.3.2-2: Möglichkeiten und Grenzen der Abschät-
nen für Planungen von Nutzen sind. zung von Klimafolgen auf Grundlage von Modellen
Stimmen die verschiedenen Klimaprojektionen maanpassung nicht oder nur eingeschränkt ver-
stärker überein (geringe Schwankungsbreite), wendbar. Weitere Hemmnisse sind in der Kom-
wird von sichereren Ergebnissen ausgegangen, plexität sowie in der fehlenden klimatischenSie können auch lesen
