AG 4 Workshop Großskalige Hydrologische Modellierung Kelkheim-Eppenhain, 31.10. 02.11.2007 Kopplung von Prozessen in Hydrosphäre, Atmosphäre und terrestrischer/aquatischer Biosphäre Dr. Stefan Hagemann Terrestrial Hydrology Group Dept.: Land in the Earth System Max Planck Institute for Meteorology Hamburg stefan.hagemann@zmaw.de Dr. Dieter Gerten Biosphere Group Earth System Analysis Research Domain Potsdam Institute for Climate Impact Research Potsdam gerten@pik-potsdam.de
Content of this talk Current Earth System Model components Hydrological extremes Forcing hydrology models with climate model output Feedbacks Atmosphere Hydrosphere Feedbacks Land use change Hydrosphere Feedbacks Hydrosphere Terrestrial & Aquatic Biosphere (Ecological Impacts of Changing Water Quantities)
MPI-ESM: Processes Sun Emissions Atmosphere Dynamics Aerosols Chemistry Momentum Energy Water Dust DMS Ocean CO 2 Land Surface Hydrology Photosynthesis Phenology Respiration Dynamics Sea-ice Biology Chemistry River runoff
IPCC simulations: MPI-M GCM model components Atmosphere Sun ECHAM5 T63L31 Concentrations (GHG, SO 4 ) Momentum Energy Water Land ECHAM5 HD Discharge PRISM coupler MPI-OM 1.5 L40 Ocean/Sea Ice
Climate change impacts Change in the mean climate Change in extremes Large regional dependence High resolution required Downscaling of GCM results necessary Dynamical downscaling using RCMs, e.g. REMO Statistical downscaling, e.g. WETTREG
Rheineinzugsgebiet: (REMO 0.16º SRES B2) Anzahl Frosttage (min < 0 ºC) Frost Tage (min<0) 80 70 60 50 40 30 20 10 0 1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041 Jahre Sommertage (max >25 ºC) Anzahl 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Sommer Tage (max>25) 1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041 Jahre Eistage (max < 0 ºC) Anzahl Eis Tage (max<0) 40 35 30 25 20 15 10 5 0 1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041 Jahre Heisse Tage (max >30 ºC) Anzahl 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Heisse Tage (max >30) 1961 1971 1981 1991 2001 2011 2021 2031 2041 Jahre Plot by Katharina Bülow, MPI-M
Niedrigwasserperioden im Rhein, B2 Niedrigwasserperioden (Q < 750 (Q < m³/s) 750 m2/s) Pegel Kaub Messstation Kaub 14 Anzahl Niedrigwasserperioden Niedrigwasserperioden Anzahl der 12 10 8 6 4 2 0 1961-1990 2021-2050 3 bis 7 8 bis 14 15 bis 21 > 21 Periodenlänge (Tage) (in Tagen) Plot by Eva Starke, MPI-M
B2 Zahl der nassen Tage (>20 mm/tag) : Elbe 1961-1990 (2021-2050) - (1961-1990) Winter Sommer Plot by Katharina Bülow, MPI-M
Hydrology model forced by climate model input Precipitation, Evaporation & 2m Temperature (daily values) Interpolation to 0.5 degree Land Surface Hydrology Model e.g. Simplied Land surface scheme Surface Runoff Drainage River Routing e.g. Hydrological Discharge model Discharge
Application to GCM: MPI-M IPCC simulations Historical Climate (1860 present), Focus: 1961-1990 Scenarios (present to 2100), Focus: 2071-2100 Low emission scenario: B1 Moderate emission scenario: A1B High emission scenario: A2 GCM: ECHAM5 / MPI-OM 3 ensemble members for historical control simulation and each scenario Horizontal Resolution of ECHAM5: T63 ~ 200 km Forcing with observed / prescribed (for scenarios) concentrations of CO2, Methane, N2O, CFCs, Ozone (Tropos-/Stratosphere), Sulfate Aerosols (direct and 1. indirect effect)
A Baltic Sea A A A A A Danube Amur Mississippi Amazon Nile Congo Ganges/ Brahmaputra Yangtze Kiang Parana Murray A = 6 largest Arctic Rivers = Mackenzie, N Dvina, Ob, Yenisey, Lena, Kolyma
Vertical fluxes by GCM or by LSHM
Implication on projected changes of discharge
Problems and uncertainties Uncertainties Choice of the climate model (GCM or RCM) Choice of the emission scenario Natural climate variability Choice of the GCM forcing used for downscaling Choice of the hydrology model Problems in river routing Interpolation from climate model grid to 0.5 grid required Often a Land Surface Hydrology Model (LHSM) is required to force a river routing model Simulated discharge largely depends on the quality of precipitation and snowmelt used as forcing Available discharge observations (e.g. from GRDC) often end in the 80s
Problems and uncertainties Future Work One aim of WATCH is to provide global LSHMs and methods to use forcing from climate models These LSHMs shall include river routing, irrigation, dams, and groundwater schemes Climate model LHSM = One way coupling Investigation of feedbacks requires two-way coupling
Feedbacks: Atmosphere Hydrology Soil moisture precipitation feedback Reduced precipitation Drying of soil = less soil moisture less evapotranspiration less local recycling of moisture into the atmosphere less precipitation Snow albedo feedback Warming less precipitation falling as snow, increased snowmelt lower surface albedo more energy uptake of surface warming of surface increased snowmelt Desertification Warming more droughts drying of soil and erosion less water storage capacities of soil more runoff, less infiltration further drying
Feedbacks: Atmosphere Hydrology Permafrost Warming permafrost melting increase in wetlands increased methane production release of stored soil carbon increased atmospheric GHG Wetlands Increase may lead to more methane production Decrease may yield results similar to the soil moisture precipitation feedback Further topics that may involve important feedbacks Groundwater
Feedbacks Atmo-/Hydro-/Biosphäre: Die direkten CO 2 -Effekte Hohe CO 2 -Konzentration Stomata schließen eher Wasserverlust durch Transpiration sinkt bei gleicher CO 2 -Aufnahme höhere Wassernutzungseffizienz physiologischer CO 2 -Effekt geringere Transpiration 1400 1200 1000 800 600 400 200 Änderung der NPP struktureller CO 2 -Effekt höhere Biomasse höhere Transpiration 0-60 -40-20 0 20 40 60 80 latitude 2*CO 2 Leipprand 2004
Mögliche Auswirkungen der CO 2 -Effekte auf den Abfluss Trends 1961-2000 Quantifizierung der (simultanen) physiologischen und strukturellen Effekte erfordert Kopplung von hydrologischer und Vegetationsmodellierung Gedney et al., Nature, 2006 Piao et al., PNAS, 2007
Welche makroskaligen hydrologischen Modellfamilien gibt es? General Circulation Models Klimasystem Biogeography models BIOME (Prentice et al. 1992),... Biosphere models Biogeochemistry models CENTURY, TEM,... BIOME3... (Haxeltine & Prentice 1996) Dynamic Global Vegetation Models IBIS, HYBRID, SDGVM, TRIFFID, MC1 LPJ (Sitch et al. 2003) WaterGAP (Alcamo/Döll, Universitäten Kassel/Frankfurt) Macro-PDM (Arnell, Universität Southampton) WBM (Vörösmarty, Universität New Hampshire) TRIP (Oki, Universität Tokyo) IMPACT-WATER (Rosegrant, Int. Food Policy Research Institute) + HBV etc. (< kontinentale Skala) terrestrische Biosphäre (und Wasser) Wasserbedarf u. -dargebot
Prozesse in Biosphärenmodellen (z.b. LPJ) Biosphäre Ökosysteme Pflanzen Blätter Zellen Kohlenstoffallokation, Wachstum Stoffwechsel der Pflanzen Globale Biogeochemie reg. Modelle Störungen und Sukzession Sturm, Feuer Gekoppelter Wasser- und Kohlenstoffhaushalt Räumliche Vegetations- Verbreitung (dynamisch) Konkurrenz um Ressourcen, ökologische Strategien Moleküle Photosynthese Sekunden Minuten Stunden Jahre Jahrzehnte Jahrhunderte
Feedback Bewässerung/Landbedeckung Durchfluss %-Änderung durch Landbedeckungsänderungen und Bewässerung % LPJmL-Simulationen, potenziell natürliche Vegetation minus Simulation mit Landnutzung und Bewässerung, Klima 1971-2000 Globaler Impakt von Landnutzungsänderungen: Globaler Impakt von Bewässerung: Globaler Impakt von 2 x CO 2 (Zukunft): 4.8% mehr Durchfluss 1.3% weniger Durchfluss ~ 2% mehr Durchfluss
Wasserressourcen für Mensch und Biosphäre Niederschlag Grünes Wasser terr. Ökosysteme, unbewässerte Landwirtschaft Blaues Wasser Bewässerung Trinkwasser aquatische Ökosysteme Green and blue water consumption on cropland
Konzeptionalisierung eines neuen Wasserstress-Indikators Bisherige Wasserstress- Indikatoren nur für blaues Wasser, z.b.: Niederschlag Kritikalitäts - Index : CR = Entnahme Verfügbarkeit CR Bevölkerungsdichte Falkenmark- Index : Verfügbarkeit pro Person Hochwasserabfluss Fluss- bzw. Auenökosysteme Industrie & Haushalte Bewässerung Ackerland Weiden Neue Indikatoren: Integration von blauen und grünen Wasseressourcen/Nutzungen terrestrische Ökosysteme
Blauer und grüner Wasserbedarf/-stress in der Landwirtschaft Blaues Wasser (BW / cap.) BW = Q Blaues u. grünes Wasser (BW / cap. + GW / cap.) GW = P c -Q c c = Ackerland
Wasserbedarf/-stress aquatischer Ökosysteme Environmental Flow Assessment : How much of the original flow regime of a river should continue to flow down it and onto its floodplains in order to maintain specified, valued features of the ecosystem? (Tharme 2003)
Eine Ableitung des ökologischen Wasserbedarfs Tharme 2003 Smakhtin, Revenga & Döll 2004 Ökologischer Niedrigwasserbedarf (ÖNB) Gewässerzustand Bedarf natürlich Q50 gut Q75 moderat Q90 schlecht Ökologischer Hochwasserbedarf (ÖHB) dto. abhängig vom Abflussregime (Q90) ÖWB = ÖHB + ÖNB ein erweiterter Wasserstress-Index: WSI = Entnahme / Dargebot WSI Ö = Entnahme / (Dargebot ÖWB)
Zusammenhänge mit Fischartenspektrum Xenopoulos et al. 2005 Abfluss Nummern: >10% der Fischarten verschwinden.
Wasserbedarf-/stress terrestrischer Ökosysteme
Wasserlimitation der terrestrischen Nettoprimärproduktion mittl. jährl. Bodenfeuchte, 1961 90 mittl. jährl. Wasserlimitierung, 1961 90 Gerten et al., GRL, 2005
Danke für f r die Aufmerksamkeit!