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Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) www.landcare2020.de Teilprojekt 2.3 Dynamische Regionalisierung Tharand, 15.1.2008 Ralf Lindau Uni Bonn
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Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020)
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Teilprojekt 2.3Dynamische Regionalisierung
Tharand, 15.1.2008
Ralf LindauUni Bonn
Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020)
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Ausgangspunkt des Projekts sindKlimasimulationen des CLM, die vom Deutschen Klimarechenzentrum bereitgestellt werden.
Die räumliche Auflösung dieser Daten beträgt18 km. Sie wird mit Hilfe einer Stand-aloneVersion des Bodenmodells TERRA verfeinert.
• Teil 1 Validierung des CLM mit Beobachtungsdaten
• Teil 2 Vergleich CLM mit Down-scaling Produkten
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Teil 1Validierung des CLM mit Beobachtungsdaten
Für einen Vierjahres-Zeitraum (1997 – 2000)werden Beobachtungen von Regenmessstationen des DWD mit CLM-Ergebnissen verglichen.
Auf jedem 18 km X 18 km Gitterfeld liegen imDurchschnitt 3000 Beobachtungen des täglichenNiederschlags vor.
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Die Beobachtungen zeigen Niederschläge vonmehr als 1000 mm/a in Voralpenland, Schwarzwaldund Bergischem Land. Große Teile Ostdeutschlandserhalten dagegen weniger als 600 mm/a.
Das Mittel aller Stationen beträgt 811 mm/a
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Im Model fällt in Mitteleuropa 1009 mm/a Niederschlag (links).
Bildet man Datenpaare und wertet das Modell nur an Tagen und Gitterpunkten aus, an denen Beobachtungen vorliegen, erhöht sich der Niederschlag auf 1156 mm/a (rechts).
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Das Model überschätztden Regen im Mittel um 345 mm/a (44%) (links).
In Norddeutschland ist dieÜberschätzung gering; in vielen Mittelgebirgsregionenbeträgt sie mehr als 100%.(rechts)
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Neben den Absolutwerten des Regens wurdenfolgende statistische Maße des Modells validiert:
• Häufigkeitsverteilung der Regenintensität
• Räumliche Autokorrelationen
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+ Modell
0-9 Obse
Das Modell regnet zu häufig.
Jede Regenklassenhäufigkeitwird um 10 0.2, also etwa50% überschätzt.
Kein Regen wird an 49% derTage beobachtet, im Modellsind es lediglich 21%
Nebenbei erkennt man dieHäufung ganzer Millimeter-Meldungen, während 7er und 9er Zehntel selten sind. Das Modell kennt solcheVorzugswerte natürlich nicht
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____ Modell
0-9 Obse
Extremwerthäufigkeiten werdenvom Modell gut reproduziert.
Wie in der vorigen Folie gezeigt,sind die unteren Regenklassenim Modell deutlich zu häufig.
Die Häufigkeit von extremen Regenmengen (20 bis 100 mm/Tag) stimmt mit den Beobachtungen dagegen gutüberein.
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M Modell
O Obse o TheoObse
Räumliche Autokorrelation des Regens
Die Autokorrelation des Models (M) istfür alle Abstände größer als die der Beobachtungen (O).
Beobachtungen weisen bei Abstand Null eine Korrelation von 0.9 auf.
Diese Verminderung gegenüber 1 kann als mangelnde Repräsentanzder Punktmessungen für die 18-km Gitterbox interpretiert werden.
Um diesen Faktor sind auch alleanderen O-Werte reduziert. TheoObse(o) geben korrigierten Wert.
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Die Häufigkeit von Extremereignissen wird gut getroffen.
Auch die Autokorrelationsfunktion stimmt gut überein, wenn man Effekte der unterschiedlichen Auflösungendes Modells (18km) und der Beobachtungen (Punktmessungen) berücksichtigt.
Es regnet einfach zu viel im Modell. Der Regen wird um etwa 50% überschätzt.
Ergebnisse Teil 1:
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Teil 2
Downscaling der CLM-Läufe (18 km) mit Hilfe einer Stand-alone Version des Bodenmodells Terra (2.8 km).
Vergleich zwischen Antriebsmodell (CLM) und hochaufgelösten Ergebnissen (Terra) am Beispiel der modellierten Oberflächen-temperatur im Juli 2020 in der Uckermark.
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Modellierte Oberflächentemperaturam 31.Juli 2020, 0:00.
CLM zeigt warme Ostssee, Bornholm istals nächtliche Kälteinsel zu erkennen. Inder Uckermark herrschen 286.5 K.
Hochaufgelöstes Terra-Ergebnis ist fürdiesen Zeitpunkt kälter (285 K).
CLM Ter
ra
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CLM
Zeitlicher Verlauf der Oberflächentemperaturam Beispiel Prenzlau
Kreuze geben 0 Uhr-Termin an.
Deutlicher Unterschied zwischenoffenbar bewölken Tagen ohneTagesgang und Strahlungstagenmit normalem Tagesgang von 15 – 20 K.
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TERRA
Zeitlicher Verlauf der Oberflächentemperaturam Beispiel Prenzlau
Gleichmäßigere Tagesgänge von etwa 10 K. An diesemOrt insgesamt kühler.Keine Hitze über 30°C
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Mittelwerte und Gesamtvarianzen in Raum und Zeit
Das zeitliche und räumliche Mittel der Oberflächentemperatur über den gesamten Juli 2020 und die gesamte Uckermark beträgt:
CLM: 289.14 KTerra: 289.90 K
Die Gesamtvarianz ist in Terra höher als im CLM,
CLM: 16.65 K2
Terra: 23.77 K2
Diese erhöhte Varianz kann allerdings keineswegs als das Hinzufügenkleinräumiger Varianz durch Terra interpretiert werden.Die zeitliche Varianz dominiert deutlich:
Gesamtvarianz Terra 23.77 K2
davon räumlich 0.58 K2
davon kleinräumig (unterhalb von 18 km) 0.21 K2
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Strukturfunktion
Im Terra herrscht eine verminderte Varianz auf gleicher Skala.
Das ist unerwartet, denn:
Unterschiede zwischen Temperaturen von z.B. 18 kmAbstand sollten im Terra höher liegen als im CLM, da der Unterschied als Differenz der grobaufgelösten Mittelwerteplus der doppelten Variabilität innerhalb der Gitterbox aufzufassen ist.
C CLM
T Terra
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Ergebnisse Teil 2
Terra modifiziert die ursprünglichen Oberflächentemperatur-Felder des CLM deutlich.
Der Tagesgang ist gleichmäßiger.
Räumliche Varianzen auf kleiner Skala (18 km) werdenreduziert statt erhöht.
