Dr. Kai Pfannschmidt Thüringer Klimaagentur, Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie
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1 Dr. Kai Pfannschmidt Thüringer Klimaagentur, Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie Dr. Christian Fischer Lehrstuhl für Geoinformatik, Friedrich Schiller Universität Jena 04. November, 2014
2 Allesändert sichund nichts bleibtwiees ist. Heraklit Folie 2
3 Momentaufnahme IPCC - Fifth Assessment Report (AR5) liegt vollständig vor COP 19 November 2013 in Warschau COP 20 Anfang Dezember in Lima COP 21 Dezember 2015 in Paris Dort soll als Nachfolgevertrag für das Kyoto-Protokoll ein neues Abkommen mit verbindlichen Klimazielen für alle 194 Mitgliedsstaaten der UN-Klimarahmenkonvention vereinbart werden. [ Folie 3
4 Momentaufnahme Global Highlights The combined average temperature over global land and ocean surfaces for September 2014 was the highest on record for September The global land surface temperature was 0.89 C (1.60 F) above the 20 th century average of 12.0 C (53.6 F), the sixth highest for September on record. For the ocean, the September global sea surface temperature was 0.66 C (1.19 F) above the 20 th century average of 16.2 C (61.1 F), the highest on record for September and also the highest on record for any month. The combined global land and ocean average surface temperature for the January September period (year-to-date) was 0.68 C (1.22 F) above the 20 th century average of 14.1 C (57.5 F), tying with 1998 as the warmest such period on record. Folie 4
5 Momentaufnahme Klimaprojektionsdaten Es stehen eine Vielzahl von Klimaprojektionsdaten verschiedener Globalmodelle und Regionalmodelle zur Verfügung (Ensembleansatz) Datentsunami ist große Herausforderung Bedarf: Werkzeuge, die meso-skalige Analysen dieser Daten ermöglichen J2000-Klima räumliche Auswertung von Messdaten (STATE-Indikatoren) Folie 5
6 J2000-Klima - Zielstellung Hydrologische und klimatologischeleitparameter und Kennwerte bilden Entscheidungsgrundlage in zahlreichen Handlungsfeldern (z.b. Wasserwirtschaft, Land- und Forstwirtschaft) Rezente Analyse durch Ableitung der Leitparameter und Kennwerte aus historischen Messdaten Zukünftige Analyse durch Ableitung der Leitparameter und Kennwerte aus statistischen und physikalisch-basierten regionalen Klimaprojektionen Räumliche und zeitlich detaillierte Darstellung der Leitparameter und Kennwerte Folie 6
7 STATE-Indikatoren Folie 7
8 Ableitung von Kennwerten an Klimastationen T [ C] Temperaturkennwerte 30 Tmax Hitzetag 25 Tmax Sommertag 20 Tmin Tropennacht 0 Tmin Tmax Frosttag Eisttag Folie 8
9 J2000-Klima Motivation und Ziele Bereitstellung eines flexiblen Wirkmodells zur Berechnung, Aggregation und Auswertung klimatologischer und hydrologischer Kennwerte und Leitparameter Regionalisierung und räumlich detaillierte Wirkmodellierung Berücksichtigung stationsbasierter Messwerte in der rezenten Analyse (Klimamonitoring) Berücksichtigung rasterbasierter Klimaprojektionen in einem Klimaensemble für die Analyse der Klimaentwicklung Veränderungsanalysen und Trendstatistiken Folie 9
10 J2000-Klima Projektphase 1 (2013) J2000g J2000-Klima Eingangsdaten Regionalisierung Simulation des Wasserhaushalts Leitparameter Kennwerte Aggregation Export als Shapefile Folie 10
11 J2000-Klima Liste der Kennwerte Leitparameter Minimale, mittlere und maximale Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit, Globalstrahlung/Sonnenscheindauer und rel./abs. Luftfeuchte Kennwerte Sommertage, Hitzetage, Eistage, Frosttage, Tropennächte, Hitzeperioden, Frostperioden, Vegetationsperioden (thermisch, forstliche), Frost-Tau Wechsel, Heiztage Starkniederschläge mit mehr als 20, 30,40,50 mm pro Tag Maximalniederschläge, Trockenperioden Klimatische Wasserbilanz (Gesamtjahr und je Vegetationsperiode) Aggregation Monaten, Jahreszeiten, Halbjahren, Jahren, Dekaden, 30-jährige Perioden Spezialaggregation z.b. langjährige Monatsmittel der Niederschlagsummen Folie 11
12 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) Mittlere Jahrestemperatur Mittlere Jahrestemperatur in C Änderung in C Folie 12
13 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) Sommertage nach Trikade Folie 13
14 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) Hitzetage nach Trikade Folie 14
15 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) Frosttage nach Trikade Folie 15
16 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) Eistage nach Trikade Folie 16
17 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) 1. Moment der Verteilungen der Tagesmaximum-Temperaturin der Sommerperiode Folie 17
18 Ergebnisse der ersten Projektphase (2013) 1. Moment der Verteilungen der Tagesminimum-Temperatur in der Winterperiode Folie 18
19 Zweite Projektphase (2014) Stand Projektphase 1 (2013) J2000g J2000-Klima Eingangsdaten Regionalisierung Simulation des Wasserhaushalts Leitparameter Kennwerte Aggregation Export als Shapefile Folie 19
20 Zweite Projektphase (2014) Erweiterung des Werkzeugs um ein Modul zur Trendberechnung J2000g J2000-Klima Eingangsdaten Regionalisierung Kennwerte Simulation des Wasserhaushalts Leitparameter Trend- Modul Aggregation Export als Shapefile Folie 20
21 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend Sommertage( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 21
22 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend Hitzetage( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 22
23 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend Frosttage( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 23
24 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend Eistage( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 24
25 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend des 1. Moments der Verteilungen der Tagesmaximum-Temperaturin der Sommerperiode( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 25
26 Ergebnisse der zweiten Projektphase (2014) Trend des 1. Moments der Verteilungen der Tagesminimum-Temperatur in der Winterperiode( ) Stärke des Trends (tau) Signifikanz des Trends (p) Folie 26
27 J2000-Klima Projektphase 2 (2014) J2000g J2000-Klima Eingangsdaten Regionalisierung Kennwerte Simulation des Wasserhaushalts Leitparameter Trend- Modul Aggregation Export als Shapefile Ensemblemodul Folie 27
28 Zweite Projektphase (2014) Berücksichtigung mehrerer Klimaprojektionen Verfügbarkeit von zahlreichen globalen und regionalen Klimaprojektionen, die derzeit als gleichwahrscheinlich angesehen werden sollten Regionale Klimaprojektionen zeigen signifikante Unterschiede der Mittelwerte, der Variabilität und des Änderungssignals Bei der Abschätzung von Klimaänderungen sollten mehrere Klimaprojektionen berücksichtigt werden (Klimaensemble) J2000-Klima Ensemblemodul Beschreibung, Speicherung und Auswertung von Ensembles Integrierte Berechnung von Mittelwerten, Quantilen und Variabilitäten Klassifikation von Klimaänderungen nach Wahrscheinlichkeitsklassen Test mit STARS Folie 28
29 Ausblick Simulation mit EURO-CORDEX Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) Beteiligung von insgesamt 58 verschiedenen Modellen aus 19 Ländern Datengrundlage für IPCC-AR5 Klimaprojektionen basierend auf RCP-Szenarien CORDEX = COordinated Regional climate Downscaling Experiment Regionales Downscaling der CMIP5 Klimaprojektionen EURO-CORDEX für die Domäne Europa in 0.11 und 0.44 Grad Auflösung Projektionszeitraum 1951 bis 2100 Folie 29
30 Ausblick Simulation mit EURO-CORDEX ALADIN ARPEGE CCLM HIRAM5 PROMES RACMO RCA RegCM REMO2009 WRF WETTREG STARS ACCESS1-3 (1) CCSM4 (1) (1) (1) (1) (1) CNRM-CM5 (3) (1) 2 2 (1) (1) (1) EC-EARTH (1) (1) (1) (1) HadGEM2-ES (3) 2 (1) (1) (1) (1) IPSL-CM5A-MR 1 1 MIROC5 (2) (1) (1) (1) MPI-ESM-LR 2 (1) 1 4 (2) (2) (2) (2) Summe: 24 (38) Quelle: DWD Folie 30
31 Zusammenfassung J2000-Klima ist ein flexibles Wirkmodell zur Berechnung, Aggregation und Auswertung klimatologischer und hydrologischer Leitparameter und Kennwerte Umfangreiche Berechnung von Ergebniskarten in der ersten Projektphase (>100 Karten) basierend auf STARS. Auswertung noch nicht abgeschlossen Aktuell: Erweiterung des Werkzeugs zur Berechnung von Trends und das Management von Klimaensembles in der zweiten Projektphase Zukünftig: Auswertung der EURO-CORDEX Klimaprojektionen Folie 31
32 Dr. Kai Pfannschmidt Thüringer Klimaagentur, Thüringer Landesanstalt für Umwelt und Geologie Dr. Christian Fischer Lehrstuhl für Geoinformatik, Friedrich Schiller Universität Jena 04. November, 2014
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