Verwendung regionaler Klimamodelldaten in Klimaimpaktstudien

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1 - Klima mafolgenforschung orschung in Niedersachsen Verwendung regionaler Klimamodelldaten in Klimaimpaktstudien Sprecher: Daniela Jacob Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg Forschungsthema 1 Klima Ø Querschnittsthema QT1

2 Beteiligte Institutionen und Partner Alfred-Wegener-Institut für Polar und Meeresforschung Bremerhaven (AWI): (bis 02/2011) Büsgen-Institut, Universität Göttingen, Abteilung für Bioklimatologie Max-Planck-Institut für Meteorologie, Hamburg Institut für Wasserwirtschaft, Leibnitz Universität Hannover (WAWI) Deutscher Wetterdienst (Daten) Institut für Küstenforschung der HZG (partnerschaftlich mit FT7)

3 Ziele 1. Generierung/Auswertung der Klimasimulationen 2. Einheitliche Datengrundlage für KLIFF 3. Anwendungen und Klimaimpaktmodellierung: Einfluss Klima und Klimaextreme auf Sturmflut, Hochwasser und Waldstabilität

4 zum Ziel 1: Statistisches/dynamisches Downscaling Trendanalysen beobachteter Klimadaten Erweiterung des KLIFF-Ensembles zum Ziel 2: Biaskorrekturen (Mudelsee et al Mitteilungen DMG) Datenbereitstellung Kommunikation Modellierung Anwendung (QT1 User-Treffen, Einsteiger-Tutorial und Leitfaden zur Nutzung von Klimadaten) zum Ziel 3: Hochwassermodelierung (mit FT6) Aufgaben Einfluss Klimaextreme auf Waldstabilität (mit FT5) Marine Windfelder -> Sturmflut (mit FT7)

5 Erweiterung des KLIFF-Ensembles Temperaturänderungssignal für Niedersachsen inkl. CLM-Läufe: Fehlerbalken zeigen Bandbreite aller 9 REMO- und 4 CLM- Simulationen

6 Erweiterung des KLIFF-Ensembles Niederschlagsänderungssignal für Niedersachsen inkl. CLM-Läufe: Fehlerbalken zeigen Bandbreite aller 9 REMO- und 4 CLM- Simulationen

7 Klimasignalkarten Am CSC Hamburg: Entwicklung von Klimasignalkarten Beispiel : Anzahl Tage mit mehr als 25 mm Niederschlag Gebietseinheiten: Naturräume 14 Ensemble-Member aus REMOund CLM-Simulationen Ausgefüllte Gebiete: Test auf Signifikanz (u-test) und Robustheit (Übereinstimmender Trend von mind. 90% aller Ensemble-Member) positiv Grün: Zunahme < 10%, Orange: > 10% und < 30%, Rot: > 30%

8 Klimasignalkarten Signalkarten sind stark von der Größe des Ensembles abhängig: REMO+CLM: 14 Simulationen ENSEMBLES: 14 Simulationen REMO+CLM+ENS: 28 Simulationen Grün: Zunahme < 10%, Orange: > 10% und < 30%, Rot: > 30%

9 Zeitreihenanalyse awi StaMoN-Software + Paper (in Vorbereitung): Dokumentation Software Anwendung: - Trends im Auftreten extremer Niederschläge - Zeitraum Niedersachsen: Harz, Heide, Küste, Weserbergland, flaches Binnenland Chirila D, Mudelsee M. (in Vorbereitung) Computers and Geosciences

10 QT1: Regionale Klimaprojektionen AWI (01/ /2011) awi Regionales Mittel monatlicher maximaler Niederschläge, Überschreiten des 90%-Niveaus (Beobachtungen ) mit 90%-Konfidenzband (Chirila et al., in Vorbereitung) Überschreitungen pro Jahr Küste (118 Gridpunkte) REMO_A1B_1_BC Harz (21 Gridpunkte) REMO_A1B_1_BC Niederschlag (mm) REMO_A1B_1_BC REMO_A1B_1_BC

11 1. Trendanalysen Klima (wawi) Sind Änderungen bereits in der Vergangenheit sichtbar? Zunahme der Niederschläge im Winter, Frühjahr und Herbst; Abnahme im Sommer Niederschlagszunahmen vor allem im Norden und Süden von Nds. signifikant Zunahme der Trockendauer im Sommer, Abnahme im Herbst Zunahme Trockendauer vor allem in der Mitte von Nds. Die Temperatur nimmt im Winter, Frühjahr und Sommer zu; im Herbst kaum Änderung (siehe Haberlandt et al., 2010: HyWa, 54,1) Trends für 90% Quantil der Niederschlagstageswerte im Winter

12 2. Validierung REMO & WETTREG (wawi) REMO & WETTREG für Hochwassermodellierung geeignet? Hochwassermodellierung für mesoskalige Gebiete erfordert Stundenwerte Nur REMO liefert Stundenwerte Von WETTREG sind nur Tageswerte verfügbar à nutzbar nur in größeren Einzugsgebieten REMO hat jedoch signifikanten Bias vor allem im Sommer REMO kann Extremwerte für größere Gebiete ganz gut nachbilden (siehe Wallner et al., 2010: Forum für Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, Heft 29.10)

13 3. Stochastisches Downscaling (wawi) Niederschlagsmodell für das Aller-Leine-Gebiet? Alternative zu WETTREG & REMO Beliebig lange Reihen erzeugbar à Minimierung des Stichprobenfehlers für seltene Hochwässer (HQ100) Validierung für das Aller-Leine- Gebiet à gute Ergebnisse für Mittelwerte und Extremwerte Parameterschätzung für N-Modell bedingt an Großwetterlagen (GWL) Automatische Klassifikation der GWL mit Fuzzy-Regeln (Bárdossy, 2010) (siehe Haberlandt et al : Forum für Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, Heft 30.11) Häufigkeit [%] Jährliche Maxima (D=1h) für Soltau NCAR ECHAM GWL Vergleich Reanalyse und Simulation (für Sommerhalbjahr im Zeitraum )

14 Waldstabilität (mit FT5) Kleinskalige Klimaimpactmodellierung Einflusse Klimaextreme auf Waldstabilität Untersuchung abiotischer Risiken: Windwurf Trockenheit Büsgen-I

15 Waldstabilität Büsgen-I Unsicherheiten der Impactmodellierung Beispiele: Solling (Fichte, Buche, Mischbestände) Hoch heterogenes Gelände: lokale Klimakorrektur notwendig Solling F1, P30 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 Versickerung, Bodenwassergehalt, Waldstabilität (Panferov et QT1, 2011, DWD - vti Workshop, Braunschweig) Drainage mm year CLM REMO WETTREG_1 WETTREG_2 WETTREG_3 DWD

16 Waldstabilität Büsgen-I Unsicherheiten der Impactmodellierung Beispiele: Solling, Fichte, Buche, Mischbestände Klimadaten Schadensfaktor Trock. Wind DWD (gem.) 0 18 CLM 0 7 REMO 0 0 WETTREG (mitt.) 10 9 Keine zeitlich hochaufgelöste Interpretation der Impactmodellierung möglich! Über längere Perioden aggregieren Trends berechnen Für Beobachtungsperiode: Panferov et al., 2010, AGU A1B B1 Veränderung des Windwurfrisikos % % P0 P1 P2 P3 P0 P1 P2 P3 relativ zur jetzt (P0) (Fichtenaltbestand) Einfluss Bodentyp: Cambic Podsol Podsol P0 = P1= P2= P3=

17 Waldmanagement und Stabilität Büsgen-I Szenario A1B. Prozentuale Änderung der Risiken in im Vergleich zu Gegenwart in Abhängigkeit von Intensität der Durchforstung: (A) keine Durchforstung, (B) DBH > 45 cm, (C) DBH > 40 cm. Solling B C Trockenheit Windwurf A Panferov et al., 2010, OGJ Management: erhöht Windwurfrisiko, reduziert Trockenheitsrisiko!

18 Zusammenfassung: Datengrundlage geschaffen, Daten bereitgestellt Korrekturmethoden und Auswertetools entwickelt Bewertung begonnen In den Bereichen Waldmanagement und Hochwassermodellierung Anwendbarkeit mit ihren Schwierigkeiten gezeigt à erste gute Ergebnisse und Lösungen

19 Vernetzung in KLIFF FT3 QT1...und den K-Projekten außerhalb: KLIWAS KLIMZUG FT6 FT4 FT7 FT5 QT2 KLIFF-Begutachtung 6. Oktober 2011 D. Jacob

20 Ausblick Bericht über den derzeitigen Stand des Wissens über Klimaveränderungen in Niedersachsen bis Ende 2011 Erweiterung des Ensembles für Impactmodelle (inkl. nicht-hydrostatische REMO) Stochastisches Downscaling für Vergangenheit und Zukunft mit unterschiedlichen Modellparametern Hochaufgelöste Testsimulationen in den Flusseinzugsgebieten der Innersten, Oker und Rhume (Harz-Region) für hydrologische Simulationen. Unter Verwendung der neuen FT5-Erkentisse: Reaktion der Waldbestände auf Klimaextreme und Rückwirkung auf Mikro- und regionales Klima Kombinierte Einfluss mehrerer Kliamaextremen auf Waldstabilität und Multi-damage Analyse

21 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit

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