Modul Klima - Universität Bonn
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TP 2.1 Klimadatenbank
TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Modul Klima
Christian Bernhofer & Johannes Franke, TU Dresden
Theo Mengelkamp & Anne Pätzold, GKSS, Geestacht
Clemens Simmer & Ralf Lindau, Universität Bonn
Bonn, 8. April 2008
www.landcare2020.deTP 2.1 Klimadatenbank
Prognose des regionalen ist
Regionalisierung Klimawandels
die
TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Voraussetzung für die Anwendung!
< 1 Gitterzelle für deutsches Bundesland
DKRZ
Modellauflösung T42: 2.8°, 250 km Hamburg
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Regionalisierung in LandCaRe 2020
TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
ECHAM5 … global (andere in D. kaum genutzt)
Dynamisches Downscaling Statistisches (dyn.) Downscaling nach
REMO … Europa und D (10km) Enke (UBA) bzw. Gerstengarbe (PIK)
CLM … Europa und D (20km) Ergebnisse - stationsbezogen
Regionalisierung - GIS
(Quelle: Hamburger Bildungsserver)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Klimaszenarien in LandCare 2020
(Basis: SGA Daten & SGA CLM-Simulationen, UBA WETTREG u.a.)
Arbeitsprogramm:
Zeitscheiben um 2020 und 2040 für die Szenarien A1B, B1
Räumliche Verdichtung im Untersuchungsgebiet
Problemangepasste zeitliche Auflösung
Ziele:
Klimaprojektionen als Entscheidungsbasis in ländlichen
Räumen mit geeigneter räumlich-zeitlicher Auflösung
Datengrundlage zur Dokumentation des Klimawandels
Quantifizierung der Unsicherheit der Projektionen 2020 (2040)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
global Europa und D LandCare-Gebiet: Klimastation bzw. mit 1 km²
TP 2.1 Klimadatenbank (TUD, Franke/Bernhofer)
WETTREG
Klima 1951-2050 (Tageswerte) für Stationen und Fläche
WEREX
(UBA)
Extreme (Niederschlag, Temperaturgrenzwerte; 30 min)
KlimaZwei SGA, DWD, UBA
Flächenauflösung wie LandCare DSS (1 km²)
ECHAM5 (MPI)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
global Europa und D LandCare-Gebiet: Klimastation bzw. mit 1 km²
KlimaZwei SGA, DWD, UBA
ECHAM5 (MPI)
TP 2.2 Transientenrechnung
(GKSS, Pätzold/Mengelkamp)
REMO … 10km (UBA)
CLM … 20km (SGA)
Zeitreihen und Statistik mit 5 km
Auflösung mit CLM (SGA Basis)
TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
(Uni Bonn, Lindau/Simmer)
Zeitreihen und Statistik mit 1km Auflösung
mit CLM und Terra (GKSS Basis)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
global Europa und D LandCare-Gebiet: Klimastation bzw. mit 1 km²
TP 2.1 Klimadatenbank (TUD, Franke/Bernhofer)
WETTREG
Klima 1951-2050 (Tageswerte) für Stationen und Fläche
WEREX
(UBA)
Extreme (Niederschlag, Temperaturgrenzwerte; 30 min)
KlimaZwei SGA, DWD, UBA
Flächenauflösung wie LandCare DSS (1 km²)
ECHAM5 (MPI)
TP 2.2 Transientenrechnung
(GKSS, Pätzold/Mengelkamp)
REMO … 10km (UBA)
CLM … 20km (SGA)
Zeitreihen und Statistik mit 5 km
Auflösung mit CLM (SGA Basis)
TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
(Uni Bonn, Lindau/Simmer)
Zeitreihen und Statistik mit 1km Auflösung
mit CLM und Terra (GKSS Basis)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
global Europa und D LandCare-Gebiet: Klimastation bzw. mit 1 km²
TP 2.1 Klimadatenbank (TUD, Franke/Bernhofer)
WETTREG
Klima 1951-2050 (Tageswerte) für Stationen und Fläche
WEREX
(UBA)
Extreme (Niederschlag, Temperaturgrenzwerte; 30 min)
KlimaZwei SGA, DWD, UBA
Flächenauflösung wie LandCare DSS (1 km²)
ECHAM5 (MPI)
TP 2.2 Transientenrechnung
(GKSS, Pätzold/Mengelkamp)
REMO … 10km (UBA)
CLM … 20km (SGA)
Zeitreihen und Statistik mit 5km
Auflösung mit CLM (SGA Basis)
TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
(Uni Bonn, Lindau/Simmer)
Zeitreihen und Statistik mit 1km Auflösung
mit CLM und Terra (GKSS Basis)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
TP 2.1 Klimadatenbank (TU Dresden, Franke/Bernhofer)
Klimadaten von 1951bis 2050
Beobachtung (DWD, SGA)
Simulation (UBA/WETTREG, SGA)
Klimadatenbank
Bobachtete Klimaänderung …
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
478 Niederschlagmessstationen, DWD Jahresniederschlag in Ostdeutschland
(1951-2000): relativer Trend [%]
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
a) b)
Niederschlagstrend
1951-2000
c) d)
Jahreszeitenniederschlag in
Ostdeutschland (1951-2000), a) Frühjahr,
b) Sommer, c) Herbst, d) Winter:
relativer Trend [%]
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Vergleich Messung – Simulation
1971-2000 (Beobachtung) vs. 1971-2000 (CRun)
CRun Temperatur:
kühler (Winter um
0,3°C bis 0,7°C;
Vegetationsperiode
besser)
Frühjahr Sommer Frühjahr Sommer
C-Run Niederschlag:
Abweichungen von ±
9% mit räumlichen
Mustern
LandCaRe Gebiet:
Winter zu kühl
Herbst Winter Herbst Winter
Sommer etwas zu
feucht
Lufttemperatur [°C] Niederschlag [%]
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Mögliche Änderungen für 2040
2031-2050 (A1B) vs. 1961-1990 (CRun)
Temperatur:
wärmer
Vegetationsperiode
etwa 1°C
Niederschlag:
Frühjahr Sommer Frühjahr Sommer
jahreszeitl. Änderung
-20 bis +25% mit
räumlichen Mustern
LandCaRe Gebiet:
Temperatur wie D.
Vegetationsperiode
Herbst Winter Herbst Winter viel trockener ohne
plus im Winter!
Lufttemperatur [°C] Niederschlag [%]
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Jährlichkeit (20./21.Jh.)
Bemessungsregen 60 mm
Jährlichkeit T [a] für hN(24h,T) = 60mm Mögliche Entwicklung der Jährlichkeit T [a] für
im EZG Weißeritz (Osterzgebirge), hN(24h,T) = 60mm im EZG Weißeritz (Gebietsmittel)
1961-2000, Vegetationsperiode (05-09) im 21. Jahrhundert, Vegetationsperiode (05-09)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
TP 2.1 Klimadatenbank - Stand der Arbeiten
- Datenbanksystem: MySQL 5.1mit passwortgeschützem Online-Zugang
(Version zur Entwicklung des DSS-Prototypen bereits erstellt)
- gegenwärtige Arbeiten:
* Assimilation von Datensätzen mit Tageswerten (siehe Tabelle)
* Entwicklung einer Nutzeroberfläche
- folgende Arbeiten:
* Anbindung der Klimadatenbank an DSS-Prototyp
* Implementierung von Analyseroutinen
Datensatz Fortschritt
gemessener Datensatz (1951-2005) Import fast abgeschlossen
simulierte Datensätze: 1961-2000 CRun, 2001-2050 A1B, B1)
- WETTREG Import fast abgeschlossen
- CLM(~20km) Download von CERA-Datenbank (SGA) begonnen
- CLM(~5km) liefert TP 2.2
- TERRA (~1km) liefert TP 2.3
→ Projektfortschritt lt. Plan
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
TP 2.2 Transientenrechnung (GKSS, Pätzold/Mengelkamp)
Statistik für 2015–2025 (A1B, B1)
Kontrolllauf: Simulation ↔ gegenwärtiges Klima
Antriebsdaten für TP2.3
A1B
B1
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Methodik: CLM Simulationen für Deutschland mit 5 km Gitterweite
Konsertialdaten aus Läufen C20_1, A1B_1, B1_1 dienen als Antrieb
für Downscaling 5km mit CLM3 (versionskonsistent)
Qualitätskontrolle s. CLM-Workshop Dez.
-> www.mad.zmaw.de/projects-at-md/sg-adaptation/clm-workshop-2007
Gegenwärtiges Klima 1995 – 2005 (Prüfung der Simulationen)
Simulation 1: Antrieb mit NCEP/NCAR Reanalyse Daten
Simulation 2: Antrieb Kontrolllauf SGA-CLM Simulation Europa (20km)
Klimaszenarien 2015 - 2025 (2035-2045)
Simulation 3: Szenario A1B
Simulation 4: Szenario B1
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Modellgebiet:
• Auflösung: 0.04125°, ca 5km
• Region [lon/lat]:
- rot_pol: 39.25 / -162.0
- rot_region_start: -8.14 / -4.29
- rot_region_end: -1.49 / 4.83
• # Gitterpunkte [lon/lat]: 162 / 222
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Vergleich A1B/LandCare T_2M Deutschland 2015
Jahresmittel: Gute Übereinstimmung
Sommer (JJA): große regionale Unterschiede (1 Jahr!)
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Vergleich A1B/LandCare TOT_PREC Deutschland 2015
Ergebnis plausibel
Jahresmittel und Sommer (JJA): Zeitraum zu kurz (1 Jahr!)
www.landcare2020.deVorsorge und Gestaltungspotenziale
TP 2.1 Klimadatenbank
in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Das Model überschätzt
den Regen im Mittel um
345 mm/a (44%) (links).
In Norddeutschland ist die
Überschätzung gering; in
vielen Mittelgebirgs-
regionen beträgt sie mehr
als 100%. (rechts)
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TP 2.1 Klimadatenbank
in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Daher muss der Absolutwert mit den Beobachtungen korrigiert werden!
Neben den Absolutwerten des Regens wurden
folgende statistische Maße des Modells validiert:
• Häufigkeitsverteilung der Regenintensität
• Räumliche Autokorrelationen
Ziel: Erhaltung der räumlichen und zeitlichen Variabilität bei
Verbesserung der Absolutwerte als Voraussetzung zur Nutzung als Input
ins DSS
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Beispiel: Regen vom 01.01.1996 bis 07.01.1996
(als Teil der Kooperation mit TP5)
DWD Original Ergebnis Varianzeigenschaften
DWD Original
Ergebnis Konstante
Varianz-
BeobFehler: reduktion
0.04 mm2/d2 um den
BeobFehler
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TP 2.1 Klimadatenbank
in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Extremwerthäufigkeiten werden
vom Modell gut reproduziert.
Wie in der vorigen Folie gezeigt,
sind die unteren Regenklassen
im Modell deutlich zu häufig.
____ Modell
Die Häufigkeit von extremen
0-9 Obse Regenmengen (20 bis
100 mm/Tag) stimmt mit den
Beobachtungen dagegen gut
überein.
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in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Räumliche Autokorrelation des
Regens
M Modell Die Autokorrelation des Models (M) ist
O Obse für alle Abstände größer als die der
o TheoObse
Beobachtungen (O).
Beobachtungen weisen bei Abstand
Null eine Korrelation von 0.9 auf.
Diese Verminderung gegenüber 1
kann als mangelnde Repräsentanz
der Punktmessungen für die 18-km
Gitterbox interpretiert werden.
Um diesen Faktor sind auch alle
anderen O-Werte reduziert. TheoObse
(o) geben korrigierten Wert.
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TP 2.1 Klimadatenbank
in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Teil 2
Vergleich CLM mit Down-scaling Produkten
Downscaling der CLM-Läufe (18 km) mit Hilfe einer
Stand-alone Version des Bodenmodells Terra (2.8 km).
Vergleich zwischen Antriebsmodell (CLM) und
hochaufgelösten Ergebnissen (Terra) am Beispiel der
modellierten Oberflächentemperatur im Juli 2020 in der
Uckermark.
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in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Modellierte Oberflächentemperatur
am 31.Juli 2020, 0:00.
CLM zeigt warme Ostssee, Bornholm ist
als nächtliche Kälteinsel zu erkennen. In
der Uckermark herrschen 286.5 K.
Hochaufgelöstes Terra-Ergebnis ist für
diesen Zeitpunkt kälter (285 K).
Terra
CLM
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TP 2.1 Klimadatenbank
in ländlichen Räumen unter
TPregionalen
2.2 Transientenrechnung
Wetter- und Klimaänderungen
TP 2.3 Dynamische
(LandCaRe
Regionalisierung
2020)
Mittelwerte und Gesamtvarianzen in Raum und Zeit
Das zeitliche und räumliche Mittel der Oberflächentemperatur über den
gesamten Juli 2020 und die gesamte Uckermark beträgt:
CLM: 289.14 K
Terra: 289.90 K
Die Gesamtvarianz ist in Terra höher als im CLM,
CLM: 16.65 K2
Terra: 23.77 K2
Diese erhöhte Varianz kann allerdings keineswegs als das Hinzufügen
kleinräumiger Varianz durch Terra interpretiert werden.
Die zeitliche Varianz dominiert deutlich:
Gesamtvarianz Terra 23.77 K2
davon räumlich 0.58 K2
davon kleinräumig (unterhalb von 18 km) 0.21 K2
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TP 2.2 Transientenrechnung TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
TP 2.3 Dynamische Regionalisierung – Stand der Arbeiten
Validierung des CLM (Schwerpunkt Niederschlag)
Häufigkeit von Extremereignissen und die Autokorrelations-
funktion stimmen gut überein
Es regnet zu viel im Modell (etwa 50%!) → Korrekturbedarf
Verdichtung des CLM mit TERRA Produkten
Terra modifiziert die ursprünglichen Oberflächentemperatur-
Felder des CLM deutlich
Tagesgang ist gleichmäßiger, zeitliche Varianz dominiert
→ Projektfortschritt lt. Plan
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Schlussbemerkungen Modul Klima
• Warum die ganze Arbeit?
Anpassung der Klimaprojektionen für landwirtschaftliche
Anwendungen (Auflösung, Korrektur der Absolutwerte) → Input in
LandCaRe DSS
• Zu erwartende Fortschritte bis Sommer 2008:
Integration der WETTREG-Ergebnisse in die Klimadatenbank in TP
2.1
Antriebsdaten 5km aus TP 2.2
CLM-Läufe mit 1km in TP 2.3
• Zu erwartende Fortschritte bis Projektende:
Anbindung zum DSS (TP 2.1)
Bewertung und Analyse der Unsicherheit aus der Klimaprojektion für
die Entwicklung der Erträge (alle TP 2)
www.landcare2020.deSie können auch lesen
