Reicht der Wind für einen Sturm? Was wir über den Klimawandel wissen und was nicht

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1 Reicht der Wind für einen Sturm? Was wir über den wissen und was nicht Instructor: Dr. Christian Ohlwein Company: Hans-Ertel-Zentrum für Wetterforschung Meteorologisches Institut, Universität Bonn -Okt-0 Lernziele (Objectives) Erkläre natürliche Klimavariabilität Beschreibe die Klimaänderungen des 0. Jahrhunderts Erkläre den Aufbau globaler Klimamodelle Erkläre den Begriff der Klimaprojektion Diskutiere das Problem der Unsicherheiten Bewerte den Informationsgehalt von Klimaprojektionen -Okt-0

2 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 Gliederung Klimasystem Definition Klimasystem Natürliche Klimavariabilität Nordatlantische Oszillation Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0

3 Das Klimasystem (/) Definition Klima Statistik des Wetters Mittelwerte Varianzen Extreme Nichtstationäre Prozesse Climate is what you expect, weather is what you get -Okt-0 Das Klimasystem (/) -Okt-0

4 Natürliche Klimavariabilität (/) Chaos System-inhärente Zufälligkeit Beschränkte Vorhersagbarkeit Nicht komplett zufällig Chaos auf verschiedenen Zeitskalen Atmosphärische Zirkulation: Tage Jahre Ozeanische Zirkulation: Jahre Jahrhunderte 7 -Okt-0 Natürliche Klimavariabilität (/) Natürliche Klimavariabilität Example: El Niño Southern Oscillation (ENSO). Interne Klimavariabilität Chaotisches Verhalten Interaktion der Subsysteme. Externes Forcing Solare Einstrahlung Konsequenzen für die Klimaforschung Variabilität auf verschiedenen Zeitskalen Antwort auf äußere Einwirkungen nicht linear 8 -Okt-0

5 Nordatlantische Oszillation (/) 9 -Okt-0 Nordatlantische Oszillation (/) 0 -Okt-0

6 Nordatlantische Oszillation (/) Zufällige Änderungen -Okt-0 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0

7 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Anthropogener Einfluss Begriff Klimakatastrophe Extremereignisse Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 Beobachtete Klimaänderungen Standardindikatoren Globales Temperaturmittel Mittlerer Meeresspiegel Relativ klare Signale Andere Prozesse Niederschlag, Wind,... Regionale Änderungen Extreme Signale stärker verrauscht -Okt-0 7

8 Anthropogener Einfluss (/) -Okt-0 Anthropogener Einfluss (/) 0% + 00% 70% 0% + 0% + 0% -Okt-0 8

9 Anthropogener Einfluss (/) Global average radiative forcing in 00 with respect to 70 LOSU: level of scientific understanding 7 -Okt-0 Begriff Klimakatastrophe? Katastrophe Wendung zum Schlechten Etwas unabwendbares und im Vergleich zur Zeit für Sicherungsmaßnahmen schnelles Ereignis mit großem Schaden Klimaänderungen Seit 0 Jahren quantitative Information über den Einfluss steigender Treibhausgase Klimaänderungen über 0-00 Jahre Keine schnelle Änderung im Vergleich mit Anpassungs- oder Vermeidungsstrategien à Globale Erwärmung (global warming) 8 -Okt-0 9

10 Extremereignisse (/) Globale Erwärmung Höhere Wahrscheinlichkeit extreme Zustände auszubilden Warum ist das mit bloßem Auge nicht be-/widerlegbar? Zeitlich inhomogene Rahmenbedingungen Gedächtnis/Zeitgefühl (Extreme Wetterereignisse im 0. Jh., DWD) Repräsentativität 9 -Okt-0 Extremereignisse (/) Gedankenspiel Jahrhundertereignis Für was lassen sich Ereignisse beobachten? Regionen: Naturräume, Länder, Kontinente, Städte,... Größen: Höchst-, Tiefsttemperatur, Sturm, Starkniederschlag, Dürre, Sonnenstunden, Schneehöhen, Frosttage, Turbulenz, Schwüle,... Zeiträume: Jahre, Jahreszeiten, Monate,... Aus der Zahl der Kombinationen sind bereits mehrere Jahrhundertereignisse pro Jahr wahrscheinlich 0 -Okt-0 0

11 Extremereignisse (/) Münsterländer Schneechaos Stromausfall durch Schneefälle Ende November 00. Relativ nasser, haftender Schnee. Eisbildung > Leitungsdurchmesser. Windböen à Schwingungen Aspekte Tatsächlicher Ereignisraum Vulnerabilität/Versicherungsschäden An extreme weather event becomes a disaster when society and/or ecosystems are unable to cope with it effectively. (IPCC-AR) -Okt-0 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0

12 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Aufbau Eigenschaften Regionale Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 Aufbau eines Klimamodells (/) Atmosphere-ocean general circulation model (AOGCM) Fluiddynamischer Kern Strömung Druck Temperatur Wasserdampf, Wasser, Eis, Salz Parametrisierungen Kleinräumige Konvektion Wolken Niederschlag Interaktive Vegetation Chemie Vulkanaktivität Weitere Wechselwirkungen der Klimasubsysteme -Okt-0

13 Aufbau eines Klimamodells (/) Numerische Lösung auf Gitter Atmosphäre Ozean Land System partieller Differentialgleichungen Dynamischer Kern Parametrisierungen Wechselwirkungen -Okt-0 Eigenschaften von Klimamodellen (/) Derzeitige IPCC AR-Experimente Etwa 0 verschiedene Modelle Typische atm. Auflösungen bis T (.8.8 ) Ausblick für IPCC AR Auflösungen bis T9 ( ) Aufgelöste Prozesse Großräumige Zirkulation Temperatur auf kontinentalen Skalen -Okt-0

14 Eigenschaften von Klimamodellen (/) NCAR CCSM CAM T 0. Wasserdampf und Niederschlag 7 -Okt-0 Regionale Klimamodelle (/) Regionale Klimamodelle (RCM) Abgeleitet von Wettervorhersagemodellen Konvektionsauflösende Skala Sog. Nesting Randbedingungen von AOGCMs Gelegentlich double-nesting 8 -Okt-0

15 Regionale Klimamodelle (/) Derzeitige RCM-Simulationen Räumliche Auflösung: 7-0 km Effektive Auflösung etwa geringer Detailliertere Niederschlagsmuster Example: simulated changes in annual mean from to Okt-0 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten 0 -Okt-0

16 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen IPCC-Simulationen Emissionsszenarien Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 IPCC-Klimasimulationen (/) Natürliches Forcing Anthropogenes und natürliches Forcing IPCC-AR-Simulationen und Beobachtungen -Okt-0

17 IPCC-Klimasimulationen (/) IPCC AR simulations and observations -Okt-0 Emissionsszenarien und Klimaprojektionen -Okt-0 7

18 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten Quellen von Unsicherheiten Wahrscheinlichkeitsaussagen Risikoanalyse -Okt-0 8

19 Quellen von Unsicherheiten Aleatorische Unsicherheit System-inhärenter Zufall Model und Realität Epistemische Unsicherheit Beschränkte Auflösungen der Modelle Parametrisierungen à Unsicherheit muss quantifiziert werden à Bewertung nur statistisch mit Hilfe von Wahrscheinlichkeiten 7 -Okt-0 Wahrscheinlichkeitsaussagen Beispiel: regionale Klimaprojektionen für Baden-Württemberg 8 -Okt-0 9

20 Risikoanalyse (/) Beispiel Gradtage (HDD, CDD, GDD) à Energiebedarf, Ökologie, Schlussfolgerungen daraus müssen durch die Nutzer erfolgen Das ist die präzise Klimainformation 9 -Okt-0 Risikoanalyse (/) 0 -Okt-0 0

21 Gliederung Klimasystem Beobachtete Klimaänderungen Numerische Klimamodelle Klimaprojektionen Bewertung und Unsicherheiten -Okt-0 Zusammenfassung (/) Erkläre natürliche Klimavariabilität Interne Variabilität und externes Forcing Chaotisches aber nicht völlig zufälliges Verhalten Z.B. Europa im Herbst/Winter/Frühjahr durch die NAO geprägt Beschreibe die Klimaänderungen des 0. Jahrhunderts Global gemittelter Temperaturanstieg (m) von etwa 0.8 C Ungleichmäßig in Raum und Zeit Anthropogene und natürliche Ursachen Klimakatastrophe à Globale Erwärmung -Okt-0

22 Zusammenfassung (/) Erkläre den Aufbau globaler Klimamodelle Fluiddynamische Modelle mit Parametrisierungen Beinhalten Atmo-, Kryo-, Bio, Hydro-, Lithosphäre Nesting regionaler Klimamodelle Erkläre den Begriff der Klimaprojektion Übersetzen verschiedener Emissionsszenarien (B,AB, A) Globaler Temperaturanstieg,7 -, K (00, AB) Regionale Unterschiede -Okt-0 Zusammenfassung (/) Diskutiere das Problem der Unsicherheiten Aleatorische Unsicherheit: Zufall, unvermeidbar Epistemische Unsicherheit: Modellfehler, verringerbar Unsicherheiten müssen quantifiziert werden à Wahrscheinlichkeiten Bewerte den Informationsgehalt von Klimaprojektionen Anthropogene Klimaänderungen offensichtlich Wahrscheinlichkeiten präziser als Mittelwerte Grundvoraussetzung für Risikoanalysen -Okt-0

23 Reicht der Wind für einen Sturm? Was wir über den wissen und was nicht Instructor: Dr. Christian Ohlwein Company: Hans-Ertel-Zentrum für Wetterforschung Meteorologisches Institut, Universität Bonn -Okt-0

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