Regionaler Klimawandel Womit müssen wir rechnen und was können wir tun?

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1 Regionaler Klimawandel Womit müssen wir rechnen und was können wir tun? Daniela Jacob, Christopher Moseley, Diana Rechid, Juliane Petersen Max-Planck-Institut für Meteorologie &Climate Service Center mit Beiträgen von Oleg Panferov und Markus Wallner (für KLIFF) Nina Hüffmeyer und Jörg Scherzer et al (für KLIMZUG-NORD)

2 Land surface temperatures Troposphere temperature Ocean surface temperatures Upper ocean heat content Marine air temperatures Humidity Sea level rise Stratospheric temperature N. H. thaw depth Arctic sea ice N. H. snow cover Glacier mass balance

3 RCPs im Vergleich zu SRES Szenarien A 2 A1 B 2 B 1 Geändert nach Van Vuuren DP, Edmonds J, Thomson A, Riahi K, Kainuma M, Matsui T, Hurtt GC, Lamarque J-F, Meinshausen M, Smith S et al.: Representative concentration pathways: an overview. Climatic Change, 109, 5-31, 2011.

4 Neueste Ergebnisse der globalen Klimamodellierung CSC, 2012 Base period for all scenarios: 1971 to 2000

5 2 oder 3 Grad spielen eine Rolle - Beispiel: Ertrag landwirtschaftlicher Nutzpflanzen National Research Council, Klimamodelle/Klimaänderungen

6 QT1-Klima Das Verbundprojekt KLIFF

7 KLIMZUG-NORD: Verbund aus 25 Teilprojekten

8 Bericht "Regionale Klimasimulationen für Europa und Deutschland - Ensemble-Simulationen für die Klimafolgenforschung" - CSC Report Nr. 6 Klimadaten für KLIMZUG-NORD und KLIFF Abstimmungen und Datenbasis in beiden Projekten: Klimadatenbasis: Simulationen der dynamischen Modelle CLM und REMO, angetrieben mit ECHAM5/MPIOM für die IPCC Szenarien A1B, A2, B1: 9 REMO mit 10 km Horizontalauflösung 4 CLM mit 18 km Horizontalauflösung und in einz. Teilprojekten auch des statistischen Modells Basissimulation: WETTREG (für Stationen) REMO-A1B_1 oder CLM-A1B_1 in KLIMZUG-NORD REMO-A1B_1 in KLIFF Aufbereitung biaskorregierter Datensätze für REMO und CLM für Temperatur und Niederschlag im Rahmen von KLIFF, diese biaskorregierten Niederschläge wurden auch in KLIMZUG-NORD bereitgestellt Zeitscheiben: , , (beide Projekte)

9 Konzept regionaler Klimaprojektionen Emissions-Szenarien B1, A1B, A2,... (IPCC4) Representative Concentration Pathways RCP4.5, RCP8.5,... (IPCC5) Anthropogener Einfluss Globale Klimasimulationen Simulation historisches Klima (C20) mit beob. THG Großskalige Zirkulation Globale Klimaprojektionen (z.b. B1, A1B, A2) Regionale Klimaprojektionen (verschiedene Nestungsmethoden) Quelle: IPCC AR Regionale C20 vs. A2, A1b, B1,... Regionale Klimaänderungssignale K %

10 Ursachen der Bandbreiten Anthropogener Einfluss Emissionen von Treibhausgasen und Aeorosolen Landnutzungsänderungen und -management Natürliche Klimavariabilität Externer Antrieb: Solare Variabilität, Vulkaneruptionen,... Interne Klimavariabilität: Interne Wechselwirkungen zwischen den Komponenten des Klimasystems Unsicherheiten der Modellierung Globalmodell: Modell und Konfiguration Regionalmodell: Modell, Konfiguration und Regionalisierungsmethode

11 Ensemble Simulationen Anthropogener Einfluss: multi-emissions-szenarien ECHAM5-MPIOM / REMO B1, A1b, A2 ΔT Deutschland JJA (gleitende 31-Jahresmittel)

12 Ensemble Simulationen Interne Klimavariabilität: multi-member Simulationen ECHAM5-MPIOM / REMO 3 xa1b ΔT Deutschland JJA (gleitende 31-Jahresmittel)

13 Ensemble Simulationen multi-emissions-szenarien + multi-member Simulationen ECHAM5-MPIOM / REMO 3 xa2, 3 x B1, 3x A1b ΔT Deutschland JJA (gleitende 31-Jahresmittel)

14 Ensemble Simulationen + Unsicherheiten der Modellierung: Multi-Modell Kombinationen ECHAM5-MPIOM / REMO 3xB1,3xA1b, 3xA2, ECHAM5-MPIOM / CLM 2xB1,2xA1b ΔT Deutschland JJA (gleitende 31-Jahresmittel)

15 Klimaentwicklung in Niedersachsen (Kapitel 4 der niedersächsischen Anpassungsstrategie)

16 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Temperaturänderung bis 2050 und 2100 Rot: Ensemble aus 9 REMO- und 4 CLM-Simulationen Blau: Ensemble aus 20 WETTREG2006-Simulationen

17 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Niederschlagsänderung bis 2050 und 2100 Rot: Ensemble aus 9 REMO- und 4 CLM-Simulationen Blau: Ensemble aus 20 WETTREG2006-Simulationen

18 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Änderungen einiger Klimaindizes (REMO/CLM) TPD: Dauer der Trockenperioden April bis September (%) VEG: Dauer der thermischen Vegetationsperiode (Tage) WPD: Wärmeperiodendauer (%) FRT (FRTAPR): Anzahl Frosttage (Spärfröste nach 1.Apr) (%)

19 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Änderungen einiger Klimaindizes (REMO/CLM) Anzahl der Tage mit mehr als 20 mm Niederschlag

20 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Änderungen einiger Klimaindizes (REMO/CLM) Größte Niederschlagsmenge, die in einem 3-monatigen Zeitraum an 5 aufeinanderfolgenden Tagen fällt

21 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Änderungen des Schneefalls (REMO/CLM) Abnahme der Schneemenge und der Anzahl der Tage, an denen Schnee fällt

22 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Projizierte Änderungen der Windgeschwindigkeit (REMO/CLM) Derzeit noch mit sehr großen Unsicherheiten behaftet

23 Bandbreiten der Klimaentwicklung Niedersachsen Auswertung auch für die einzelnen Naturräume Niedersachsens in Tabellenform Beispiel Anzahl Frosttage: Minimum Mittelwert Maximum Minimum Mittelwert Maximum Niedersachsen gesamt -51,5-31,3-18,1-80,0-66,2-49,8 Watten und Marschen -59,2-36,5-18,2-87,1-72,8-54,0 Ostfriesisch-Oldenburgische Geest -57,4-35,6-18,0-85,5-71,2-53,5 Stader Geest -54,5-32,6-18,2-81,4-67,7-51,1 Ems-Hunte-Geest und Dümmer- Geestniederung -52,5-31,9-17,0-81,0-67,4-51,7 Lüneburger Heide und Wendland -49,4-29,5-15,2-78,5-64,3-48,8 Weser-Aller-Flachland -50,7-30,9-17,0-78,7-65,7-49,7 Börden -49,6-30,2-17,6-78,4-64,6-48,4 Osnabrücker Hügelland -50,5-30,7-16,0-79,1-65,9-50,9 Harz -36,9-22,8-13,7-70,6-55,9-39,7 Weser- und Leinebergland -48,0-29,4-17,9-76,4-63,4-46,6

24 Bandbreiten Klimaänderung (KLIMZUG-NORD) vs , auf der Basis von 9 REMO und 4 CLM Simulationen Temperatur Niederschlag

25 Bandbreite der Änderung verschiedener Klimaindizes vs auf der Basis von 9 REMO und 4 CLM Simulationen (auf der Basis von 5 REMO) Trockentage (<1mm) Niederschlagstage (> 20 mm)

26 Regionsspezifische Aufbereitung in KLIMZUG-NORD Landkreise und Modellgebiete Altes Land Elmshorn Wilhelmsburg Wandse Biosphärenreservat Nds. Elbtalaue Lüneburger Heide und Wendland

27 Regionsspezifische Aufbereitung in KLIMZUG-NORD Landkreisporträts und Projektionsblätter Daten und Informationen zum Klimawandel in den Landkreisen der Metropolregion Hamburg für die "Kreisporträts Landwirtschaft und Klimawandel" der Querschnittsaufgabe Ökonomie/HWWI in Zusammenarbeit mit LWK Niedersachsen und Querschnittsaufgabe Klimawandel Auswertung und Interpretation der Bandbreiten der projizierten Temperatur- und Niederschlagsänderungen und Ableitung verschiedener Klimaindices für die Modellregionen in der Metropolregion Hamburg in "Projektionsblättern"

28 Verwendung von Klimamodelldaten in Klima- Impakt-Modellen Beispiele: Hochwassermodellierung und Waldumbau jeweils aus den Projekten KLIFF und KLIMZUG-NORD

29 Hochwassermodellierung REMO & WETTREG für Hochwassermodellierung geeignet? Hochwassermodellierung für mesoskalige Gebiete erfordert Stundenwerte Nur REMO liefert Stundenwerte Von WETTREG sind nur Tageswerte verfügbar nutzbar nur in größeren Einzugsgebieten REMO hat jedoch signifikanten Bias vor allem im Sommer (siehe Wallner et al., 2010: Forum für Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, Heft 29.10)

30 Hochwassermodellierung Tägliche Werte des Abflusspegels Derneburg : Beobachtung (rot) und REMO-Lauf (grau) der Größe nach sortiert. Theoretische Extremwertverteilung aus Beobachtung (rot) und aus REMO (grau). Schwarze Punkte sind beobachtete Spitzenabflüsse. Um beide Verteilungsfunktionen ist ein Unsicherheitsband aufgespannt

31 Waldmanagement und Stabilität Szenario A1B. Prozentuale Änderung der Risiken in Abhängigkeit von Intensität der Durchforstung: (A) keine Durchforstung, (B) DBH > 45 cm, (C) DBH > 40 cm. Management: erhöht Windwurfrisiko, reduziert Trockenheitsrisiko A B C Windwurf Trockenheit

32 Waldmanagement und Stabilität Unsicherheiten der Impactmodellierung Beispiele: Solling (Fichte, Buche, Mischbestände) Hoch heterogenes Gelände: lokale Klimakorrektur notwendig Solling F1, P 30 j 1200mm Trotzt Bias-Korrektur, alle Modelle: Niederschlagsunterschätzung im Vergleich zu Messdaten ( DWD) Precipitation (mm year-1) CLM WETTREG_1 WETTREG_3 REMO WETTREG_2 DWD Ergebnis: starke Unterschätzung von Versickerung, Bodenwassergehalt, Waldstabilität (Panferov et QT1, 2011, DWD - vti Workshop, Braunschweig) Drainage mm year CLM REMO WETTREG_1 WETTREG_2 WETTREG_3 DWD

33 Waldmanagement und Stabilität Unsicherheiten der Impactmodellierung Beispiele: Solling, Fichte, Buche, Mischbestände Klimadaten Schadensfaktor Trock. Wind DWD (gem.) 0 18 Für Beobachtungsperiode: Panferov et al., 2010, AGU CLM 0 7 REMO 0 0 Windwurf und Trockenheit, Einfluss Baumart WETTREG (mitt.) 10 9 windthrow [%] Spruce Beech drought ] -1 stress duration [days a norway spruce european beech

34 Beispiel: Kanalnetzsimulationen der Hamburger Stadtentwässerung Pilotgebiet Einzugsgebiet Wandse (Nina Hüffmeyer/Hamburg Wasser) Hydro-dynamische Kanalnetzsimulation (Modell Hystem-Extran) mit Niederschlag aus REMO A1b_1, A1b_2 und B1_1 und Auswertung von Überstau- und Überlaufhäufigkeiten (Überstau=Wasser kommt unkontrolliert aus dem Gullideckel; Überlauf=Einleiten von ungereinigtem Mischwasser(Schmutz+Regen) ins nächstgelegene Gewässer bei Überlastung des Kanalnetzes) Erhöhung der Niederschlagsmengen führt zu häufigerem Überstau und Überlauf Bandbreite der Klimaszenarien ist reflektiert in den Ergebnissen der Kanalnetzsimulation Beispiel im Rahmen des Teilprojekt T2.2 Anpassungsprozesse im Regenwassermanagement und Binnenhochwasserschutz

35 Beispiel: Auswirkungen von Klimawandel und Waldbaustrategien auf das Grundwasserdargebot im Privatwald der niedersächsischen Ostheide (Jörg Scherzer et al./udata) UDATA Auswirkungen von Klimawandel und Waldbaustrategien auf das Grundwasserdargebot im Privatwald der niedersächsischen Ostheide, Jörg Scherzer, Hannaleena Pöhler, Sybille Wendel, Bernd Schultze (alle UDATA), Steffen Rust (HAWK)

36 Beispiel: Auswirkungen von Klimawandel und Waldbaustrategien auf das Grundwasserdargebot im Privatwald der niedersächsischen Ostheide (Jörg Scherzer et al./udata) Veränderung der Grundwassserneubildung durch Waldumbau Zeithorizont: Variante Flächenpotenzial 2-Grad-Ziel Veränderung GWN (mm/a) Umverteilung Niederschlag deutlich wärmer und feuchter Ertrag+ 71 % -6,5-39,5-4,1 Ertrag 18 % +5,3 +8,0-1,0 Wasser 20 % +19,1 +29,3 +14,5 Klimaszenarien: 2-Grad-Ziel : WETTREG B1 Umverteilung Niederschlag : CLM A1B deutlich wärmer und feuchter : REMO A1B Waldbaustrategien Ertrag+ Ertrag Wasser UDATA Auswirkungen von Klimawandel und Waldbaustrategien auf das Grundwasserdargebot im Privatwald der niedersächsischen Ostheide, Jörg Scherzer, Hannaleena Pöhler, Sybille Wendel, Bernd Schultze (alle UDATA), Steffen Rust (HAWK)

37 Zusammenfassung: Datengrundlage geschaffen, Daten bereitgestellt Korrekturmethoden und Auswertetools entwickelt In den Bereichen Waldmanagement und Hochwassermodellierung Anwendbarkeit mit ihren Schwierigkeiten gezeigt Ziel: Verwendung der Impaktmodelle auf ein Ensemble aus Klimasimulationen, um Bandbreiten angeben zu können

38 Was können wir tun? Das müssen wir tun! Klimawandel weiter beobachten (Datengrundlage schaffen, verstehen und bereit stellen) Klimawandel mitdenken (in alle Zukunftsentscheidungen aufnehmen) Klimawandel begrenzen (Schadgase reduzieren) Klimawandel nutzen (hin zu multi-disziplinären, cross-sektorale, systemische Kooperationen in der Gesellschaft zwischen Wirtschaft, Politik, Wissenschaft..) Ziel: Leben im Einklang mit dem Klima durch verantwortungsvolle Anpassung!

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