19.05.2011

Der Klimawandel und seine Auswirkun-gen für die Region Lausitz-Spreewald:

Aktuelle Erkenntnisse aus der Klimaforschung

Prof. Dr. Eberhard SchallerLehrstuhl UmweltmeteorologieBTU Cottbus

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Brandenburg

CLM

Konsequenzen für Brandenburg(Diff. zu Mittel 1961-1990):

B1: 2041-2070 1,4 K2071-2100 2,2 K

A1B: 2041-2070 2,0 K2071-2100 3,0 K

Unsicherkeit: ± 0,5 K

1. Extrapolation der beobachteten Trends in die Zukunft beobachteter Trend abhängig vom Mittelungsintervall, da das Erdsystem nicht im Gleichgewicht ist nur sinnvoll anwendbar für kurze Zeiträume (max. eine Dekade)

2. statistisch-dynamische Modellierung Trends aus einem globalen Klimamodell werden mit Hilfe von Beobachtun-gen räumlich feiner aufgelöst (‚regionalisiert‘) häufig Unterschätzung von Veränderungen in der zweiten Hälfte des 21. Jahrhunderts (ab 2060)

3. prozess-basierte regionale Modellierung explizite Beschreibung des aktuellen Wissens (einschließlich der vorhande-nen Unsicherheiten) auf der Basis der Erhaltungssätze für Masse, Impuls und Energie Modelle sind unabhängig von Beobachtungsdaten, d.h. diese können zur Bestimmung der Modellgüte verwendet werden sehr hoher Bedarf an Rechnerkapazitäten

Methoden zur Modellierung des Klimas

Vorgehensweise, prozess-basierte regionale Klimamodellierung

Modellgebiet:• horizontale Auflösung: 0,165o x 0,165o,

257 x 271 Gitterpunkte

• gedrehter Pol: 162 oW, 39,25 oN

• Randzone: 8 Gitterpunkte

• Auswertegebiet: 241 x 255 Gitterpunkte

• vertikale Auflösung:32 nicht äquidistante Schichten

Eingabeparameter:• Sonneneinstrahlung am oberen Rand der

Atmosphäre

• Land-Wasser-Verteilung

• physikalische Eigenschaften der Landober-fläche und der oberflächen-nahen Böden

• Anfangs- und Randwerte eines globalen Klimamodells (mit deutlich höherer hori-zontaler Auflösung)

• KEIN einziger Messwert der atmosphäri-schen Zustandsparameter (Temperatur, Feuchte, Niederschlag …)

19401945

19501955

19601965

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2100

Jahr

7.0

7.5

8.0

8.5

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12.0

12.5

13.0

13.5

14.0

14.5Ja

hres

mitt

elte

mpe

ratu

r o

CBerlin, Klimaprojektion: A1B

CLM_1, bias-k.

CLM_2, bias-k.

REMO_1, bias-k.

Beob., Tempelhof

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Berlin (5 Gitterzellen)

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20102015

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20802085

20902095

2100

Jahr

7.0

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11.5

12.0

12.5

13.0

13.5Ja

hres

mitt

elte

mpe

ratu

r o

CRegion Lindenberg, Klimaprojektion: A1B

CLM_1, bias-k.

CLM_2, bias-k.

REMO_1, bias-k.

Beob., Lindenberg

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Lindenberg (1 Gitterzelle)

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Berlin (5 Gitterzellen)

19401945

19501955

19601965

19701975

19801985

19901995

20002005

20102015

20202025

20302035

20402045

20502055

20602065

20702075

20802085

20902095

2100

Jahr

7.0

7.5

8.0

8.5

9.0

9.5

10.0

10.5

11.0

11.5

12.0

12.5

13.0

13.5

14.0

14.5Ja

hres

mitt

elte

mpe

ratu

r o

CBerlin, Klimaprojektion: B1

CLM_1, bias-k.

CLM_2, bias-k.

REMO_1, bias-k.

Beob., Tempelhof

11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0Longitude oE

50.5

51.0

51.5

52.0

52.5

53.0

53.5

54.0La

titud

e o

N

Cottbus

LindenbergPotsdam

NeuruppinZehdenick Angermünde

Doberlug-Kirchhain

Kreise und Städte, BrandenburgBARBLDSEE

HVLMOLOHVOSL

LOSPROPRPM

TFSPNUMCB

FFPBRB

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Landkreise

CLM

Konsequenzen für Barnim-Uckermark(Diff. zu Mittel 1961-1990):

B1: 2041-2070 1,3 K2071-2100 2,3 K

A1B: 2041-2070 2,0 K2071-2100 3,1 K

Unsicherkeit: ± 0,6 K

11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 14.5 15.0Longitude oE

50.5

51.0

51.5

52.0

52.5

53.0

53.5

54.0La

titud

e o

N

Cottbus

LindenbergPotsdam

NeuruppinZehdenick Angermünde

Doberlug-Kirchhain

Kreise und Städte, BrandenburgBARBLDSEE

HVLMOLOHVOSL

LOSPROPRPM

TFSPNUMCB

FFPBRB

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Landkreise

CLM

Konsequenzen für Lausitz-Spreewald(Diff. zu Mittel 1961-1990):

B1: 2041-2070 1,3 K2071-2100 2,3 K

A1B: 2041-2070 2,0 K2071-2100 3,2 K

Unsicherkeit: ± 0,6 K

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Lindenberg (1 Gitterzelle)

20002005

20102015

20202025

20302035

20402045

20502055

20602065

20702075

20802085

20902095

2100350

400

450

500

550

600

650

700

750

800pr

ecip

itatio

n, d

ecad

al a

vera

ge

mm

/a

361.2

559.2

737.2

Lindenberg, precipitation, bias corr.CLM - A1B-1CLM - A1B-2REMO - A1B-1

CLM - B1-1CLM - B1-2REMO - B1-1

Lindenberg, 1951-2009

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Lindenberg (1 Gitterzelle)

20002005

20102015

20202025

20302035

20402045

20502055

20602065

20702075

20802085

20902095

2100-100

-75

-50

-25

0

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75

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150pr

ecip

itatio

n, d

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iff. t

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61-9

0 m

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Lindenberg, precipitation, bias corr.CLM - A1B-1CLM - A1B-2

REMO - A1B-1CLM - B1-1

CLM - B1-2REMO - B1-1

~120 mm/a

Auswirkungen globaler Klimaveränderungen für Brandenburg

JAN FEB MAR APR MAI JUN JUL AUG SEP OKT NOV DEZ JHR DJF MAM JJA SON-60

-55

-50

-45

-40

-35

-30

-25

-20

-15

-10

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10

15

20

25

30

35

Diff

eren

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-40

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-15

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25

30

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Differenz der N

iederschlagssumm

e m

m/Jahr bzw

. mm

/Jahreszeit

Brandenburg, (2071-2100) - (1961-1990)A1B-1 - C20-1A1B-2 - C20-2

B1-1 - C20-1B1-2 - C20-2

13

no ra

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daily precipitation mm/day

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0.0010

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0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000pr

obab

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(de

nsity

)1991-2000

Lindenberg

Wahrscheinlichkeit täglicher Niederschläge, Lindenberg (beobachtet)

14

Wahrscheinlichkeit täglicher Niederschläge, Lindenberg (1 Gitterzelle)

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daily precipitation mm/day

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0.0010

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0.0001

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0.1000

1.0000pr

obab

ility

(de

nsity

)1991-2000

CLM, C20_1

15

Wahrscheinlichkeit täglicher Niederschläge, Lindenberg (1 Gitterzelle)

no ra

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daily precipitation mm/day

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0.0010

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0.1000

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0.0010

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0.0001

0.0010

0.0100

0.1000

1.0000pr

obab

ility

(de

nsity

)1991-2000

REMO, C20

1. Klimaprojektionen sind niemals zeitpunkt-genau. Je kürzer das betrachtete Zeitintervall ist, desto größer ist die Variabili-tät der einzelnen Simulationen und die Unsicherheit der Aussage.

2. Klimaprojektionen sind niemals punkt-bezogen. Ihre räumliche Repräsentativität ist bei prozess-basierten Klimamodel-len (global wie regional) durch die Maschenweite des Rechengitters bestimmt. Dabei spielt zusätzlich die Größe des Modellgebiets eine Rolle: Je kleiner das Modellgebiet bei regionalen Klimamodellen ist, umso größer wird die Abhängigkeit von den Randwerten (aus dem globalen Klimamodell).

3. Gezeigt für Niederschlag: Systematische Unterschiede zwischen Beobachtung und Simulation für Monats- und Jahressummen korrigierbar. Aber: Auf allen Zeitskalen (Tag … Jahr) werden Maxima unter- und Minima überschätzt. Gründe: Maschenweite des Rechengitters, korrekte Beschreibung lokaler (kleinerskaliger) Prozesse, Randwerte (aus globalem Klimamodell)

Zusammenfassung

To do …

berücksichtigt in Emissionsprojektionen

(noch) zu kleinskalig, um in aktuellen regionalen Klima-modellen berücksichtigt zu werden!