Regionalen Klimamodellierung - Daniela Jacob Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg - TU Freiberg
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Regionalen Klimamodellierung
Daniela Jacob
Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg
Gliederung Motivation Beobachtungen Klimamodellierung Klimaänderungsszenarien Regionale Änderungen (EU, D) Auswirkungen
Übersicht beobachteter Klimatrends
in Deutschland
Klimaelement Frühling Sommer Herbst Winter Jahr
Temperatur, 1901 - 2000 + 0,8 °C + 1,0 °C + 1,1 °C + 0,8 °C + 1,0 °C
1981 - 2000 + 1,3 °C + 0,7 °C - 0,1 °C + 2,3 °C + 1,1 °C
Niederschlag, 1901 - 2000 + 13 % -3% +9% + 19 % +9%
1971 - 2000 + 13 % +4% + 14 % + 34 % + 16 %
Quellen: Rapp, 2000; Schönwiese, 2003; ergänzt
Dresden, August 2002
• Jahrhunderthochwasser in Rhein und Mosel, Dez. 1993
• Jahrhunderthochwasser in Rhein und Mosel, Jan. 1995
• Jahrhunderthochwasser in der Oder, Juli 1997
• Hochwasser in der Donau und Lake Constance, Mai 1999
• Ausgedehnte und lang anhaltende Überschwemmungen in
Westeuropa, bes. in Südengland und Wales, Herbst 2000
• Hochwasser in der Vistula, Juli 2001
• Hochwasser in der Donau, August 2002
• Jahrhunderthochwasser in der Elbe, August 2002
• Extreme Niederschläge und Überschwemmungen in
Südfrankreich, Sept. 2002
• Schwere Überschwemmungen entlang einiger deutscher
Flüsse, Jan. 2003
source: Spiegel Nr. 7 2003; Quarterly report of the DWD, special topic July 2003
Vergleich mit Beobachtungen Mittlere Zustände ( z.B. Jahresmittel) Jahreszeitliche Variation Monatliche Variation (Jahresgang) Extreme Ereignisse
Jahresniederschlagsmenge
Beobachtung (1971-90) REMO 1/2 ° (1979-93)
REMO 1/6 ° (1979-88) REMO 0.088 ° (1979-86)
IPCC Senarien
Downscaling = Erschließen von regionalen Skalen, die unter der Modellauflösung eines GCM liegen -> konsistente Verbindung von GCM-Ergebnissen mit regionaler Information physikalisches / dynamisches Downscaling: Einbetten eines regionalen Klimamodells in ein Globalmodell (Nesten). statistisch-dynamisches Downscaling: a) Definition charakteristischer Wetterlagen, deren charakteristisches Wetter mit einem Regionalmodell berechnet wird (von Storch et al., 1999) b) Verwendung genereller Aussagen zu großskaligen Klimavariationen (z.B. abgeleitet aus GCM) zur Simulation kleinskaligen Klimaverhaltens auf der Basis von Beobachtungsdaten unter Verwendung statistischer Verfahren (KLIWA, 2002) statistisches / empirisches Downscaling: Erstellung eines statistischen Zusammenhangs zwischen Klimavariablen auf der großräumigen Skala (z.B. abgeleitet aus GCM oder Reanalysen) und lokalen/regionalen Variablen (z.B. abgeleitet aus Beobachtungsreihen). nach: von Storch, Güss, Heimann (1999) KLIWA Abschlussbericht PIK, Gestengarbe et al. (2002)
2071-2100: A2 (P-E=Runoff) changes
20.0%
15.0% MPI
10.0% DMI
GKSS
5.0%
KNMI
Change in P-E
0.0% CNRM
ETH
-5.0%
HC
-10.0% SMHI
-15.0% UCM
ITCP
-20.0%
Mean
-25.0% HadAM3H
-30.0%
Baltic Sea cat. Danube Elbe RhineDeutschland 10 km x 10 km
Temperatur: Deutschland
Jahresmitteltemperatur Deutschland (gleitendes 10 Jahresmittel)
C20 A1B B1 A2
15
14
+ 3.5 °C
13
Temperatur [°C]
12
11
+ 2.5 °C
10
9
8
7
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
JahrNiederschlag: Deutschland
Jahresniederschlag Deutschland (gleitendes 10 Jahresmittel)
C20 A1B A2 B1
1200
1150
1100
Niederschlag [mm/Jahr]
1050
1000
950
900
850
800
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
JahrSchneeanteil am Niederschlag: Alpen
Schneeanteil am Jahresniederschlag Alpen (gleitendes 10 Jahresmittel)
C20 A1B A2 B1
35
30
Schneeanteil am Jahresniederschlag [%]
25
20
15
10
5
0
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
Jahrmittlere
1961/90 Schneehöhe
A1B [m w.e.]
2021/50 2071/00Änderung Niederschlag
2021/50
A1B [%]
–
1961/90
2071/00
–
1961/90Niederschlags- änderung Sachsen 2071-2100 zu 1961-1990 für B1, A1B, A2: ca. 4% bis 10% 2m Temp.: 2° – 3°
-3% bis - 12%, bei 2° bis 3° 4% bis 10%, bei 2.7° bis 4°
Auswirkungen
(Beispiele auf 20 km x 20 km
für ein B2 Szenario )Rheineinzugsgebiet
(REMO 0.16º SRES B2)
Frosttage (min
Frost Tage (min25 ºC)
Tage (max>25)
80 80
70 70
60 60
50
Anzahl
50
Anzahl
40 40
30 30
20
20
10
10
0
0
1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041
1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041
Jahre
Jahre
EistageEis(max < 0 ºC)
Tage (max30 ºC)
(max >30)
40
40
35
35
30
30
25
25 Anzahl
Anzahl
20 20
15 15
10 10
5 5
0 0
1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041 1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041
Jahre
JahreLuleaelven
Periodenlänge mit Sommertagen, REMO 20 km,
SRES B2, 2071-2100 im Vergleich zu 1961-1990
Rhein
Frequency of summer day periods
Ebro (Tmax > 25°C)
[periods per 30 years]
change in frequency
length of period [days]
Numbers: Blue - today, red - futureNiedrigwasserperioden im Rhein, B2
Niedrigwasserperioden (Qm²/s)
Low flow periods (Q < 750 < 750 m2/s)
GaugingPegel Kaub
station Kaub
14
12
Niedrigwasserperioden
1961-1990
10 2021-2050
of low flow periods
Anzahl
8
Number
6
4
2
0
3 bis 7 8 bis 14 15 bis 21 > 21
Periodenlänge (in Tagen)
Period length (days)Niederschlagsänderungen
1961-1990 (mm/month) (2021-2050) - (1961-1990) %
Winter
SommerZahl der nassen Tage (>20 mm/Tag), B2
1961-1990 (2021-2050) - (1961-1990)
Winter
SommerZusammenfassung • Zunahmeder Zahl heißer Tage und der Perioden mit Temperaturen über 25 °C • sommerliche Starkniederschläge werden häufiger und heftiger • Niedrigwasserperioden (bis 20 Tage) nehmen zu • Leichte Tendenz zu intensiveren Stürmen, nicht wesentlich häufiger
Weitere notwendige Arbeiten: Genauere Erfassung der extremen Ereignisse (lokal, dynamisch, in sich änderndem Grundzustand) Mehr Simulationen Wahrscheinlichkeitsanalysen Wie entwickeln sich die extremen Ereignisse in den nächsten Monaten bis 10 Jahren? Gibt es besonders gefährdete Regionen/Landkreise? Sind dies andere als in der Vergangenheit?
Die 10 km-Daten werden ab Mai 2006 verfügbar sein:
Bitte Datenanfragen an remo-daten@dkrz.de !
Vielen Dank für
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