Klimasimulationen mit nichthydrostatischen Modellen für Europa und Deutschland

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1 Klimasimulationen mit nichthydrostatischen Modellen für Europa und Deutschland G. Schädler, H. Feldmann, G. Fosser, H.-J. Panitz, R. Sasse Institut für Meteorologie und Klimaforschung Karlsruher Institut für Technologie (KIT) KIT University of the State of Baden-Württemberg and National Laboratory of the Helmholtz Association

2 Überblick warum NH-Modelle einige Ergebnisse Ausblick 2 G. Schädler REKLIM Potsdam

3 Hydrostatische und nichthydrostatische Atmosphärenmodelle 3. Bewegungsgleichung prognostisch: Massenerhaltung: hydrostatische Approximation: 3. Bewegungsgleichung diagnostisch: Massenerhaltung: hydrostatische Approximation nur zulässig bei kleinen Vertikalbeschleunigungen, d.h. stabil/neutrale Atmosphäre, horizontale Längenskala größer Skalenhöhe (ca. 8 km) (Martin, 1981) 3 G. Schädler REKLIM Potsdam

4 4 G. Schädler REKLIM Potsdam

5 nichthydrostatischer Ansatz erforderlich, wenn hohe räumliche Auflösung benötigt: orographisch strukturiertes Gelände (w, T, q) variable Landnutzung, Wärmeinsel Konvektion Impaktmodelle (Hydrologie, Erosion) Planung Fig 3.11 aus ENSEMBLES Final Report 2009 aber: hohe Auflösung notwendig, aber nicht hinreichend 5 G. Schädler REKLIM Potsdam

6 hohe Auflösung, um kleinskalige, aber persistente Orographieeinflüsse zu erfassen 30 C C S KA ST 26 C 24 C 22 C 48 M FR 20 C 18 C C 14 C KA 49 ST S C 10 C 48 M FR G. Schädler REKLIM Potsdam

7 hohe Auflösung, um Extreme (z.b. Starkniederschlag) realistisch zu erfassen 7 G. Schädler REKLIM Potsdam

8 nichthydrostatische Modelle für Wettervorhersage (insgesamt ca. 10, nach Saito et al.) Name entwickelt in Auflösung (km) WRF, MM5 USA ca. 3 7 COSMO Deutschland UKMO UK 4 ALADIN-NH, AROME, NH HIRLAM Frankreich / Skandinavien Bis 2.5 JMA Japan 5 ICON (2013?) Deutschland? 8 G. Schädler REKLIM Potsdam

9 allgemein verfügbare nichthydrostatische Modelle (nach Saito et al.) Name entwickelt in WRF, MM5 COSMO,COSMO-CLM RAMS COAMPS Meso-NH CReSS / Earth Simulator USA Deutschland/COSMO USA USA Frankreich Japan für längere Klimasimulationen nur WRF, MM5 und COSMO-CLM verwendet 9 G. Schädler REKLIM Potsdam

10 Projekte mit NH-Modellen REKLIM CORDEX (Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment) MiKlip (Mittelfristige Klimaprognosen) LocMIP (local model intercomparison project) HyMeX Baltex? 10 G. Schädler REKLIM Potsdam

11 einige Ergebnisse 7 km-gitter über Südwestdeutschland 11 G. Schädler REKLIM Potsdam

12 Niederschlagssummen vs Wagner et al., G. Schädler REKLIM Potsdam

13 Änderungen der Verteilungsdichten Differenz Weibullverteilungen: größerer Mittelwert, größere Streuung p(x) x W(2,1) W(2,2) W-Wref 13 G. Schädler REKLIM Potsdam

14 Änderung der Niederschlagsverteilungsdichte Projected change of precipitation PDFs over Germany between 1971 to 2000 and 2021 to 2050 for the CLM (CLM-E5R1 3 and CLM-C3), REMO (REMOE5R1 2) and WRF (WRF-E5R1) simulations (Wagner et al., 2012). 14 G. Schädler REKLIM Potsdam

15 Änderung des Wiederkehrwerts des Niederschlags 15 G. Schädler REKLIM Potsdam

16 welche Komponenten tragen wieviel zur Ensemblestreuung bei? Change signal: Kruskal-Wallis test (gauge Wetter/Ruhr): p value winter half year summer half year GCM RCM HM G. Schädler REKLIM Potsdam

17 Probability maps: future changes of heavy precipitation Fig 3.11 aus ENSEMBLES Final Report 2009 Ensemble Consistency = (N + -N - ) / N * 100%) Feldmann et. al., J. Clim G. Schädler REKLIM Potsdam

18 Änderungswahrscheinlichkeit der Dauer von Trockenepisoden im Sommerhalbjahr vs Kurze Phasen (1-5 Tage) Lange Perioden (> 15 Tage) % 18 G. Schädler REKLIM Potsdam

19 offene Fragen Modellverbesserung und Validierung (Klimarasterdaten) Ensembles: Aufbau, Größe, Analyse ( Ensembletheorie ) Grenzen Auflösung - Klima Umgang mit quantifizierter Unsicherheit und mit Restunsicherheit 19 G. Schädler REKLIM Potsdam

20 Ausblick GCM, RCM und Ozean aus einer Hand (ICON) GCM-Auflösung < 50 km km-auflösung und Ensembles Standard bei RCMs Schwerpunkte Validierung und Datenanalyse 20 G. Schädler REKLIM Potsdam

21 Literatur Feldmann, H., Schädler, G., Panitz, H.-J., Kottmeier, Ch., 2012 : Near future changes of mean and extreme precipitation derived from an ensemble of highresolution RCM simulations. J.Climate, accepted Wagner, S., Berg, P., Schädler, G., Kunstmann, H., 2012: High resolution regional climate model simulations for Germany: Part II projected climate changes. Clim. Dyn., accepted 21 G. Schädler REKLIM Potsdam