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Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative (NEESPI)

The Northern Eurasia Earth Science Partnership Initiative, or NEESPI, is a currently active, yet strategically evolving program of internationally-supported Earth systems science research, which has as its foci issues in northern Eurasia that are relevant to regional and Global scientific and decision-making communities (see NEESPI Mission Statement). This part of the globe is undergoing significant changes - particularly those changes associated with a rapidly warming climate in this region and with important changes in governmental structures since the early 1990s and their associated influences on land use and the environment across this broad expanse. How this carbon-rich, cold region component of the Earth system functions as a regional entity and interacts with and feeds back to the greater Global system is to a large extent unknown. Thus, the capability to predict future changes that may be expected to occur within this region and the consequences of those changes with any acceptable accuracy is currently uncertain. One of the reasons for this lack of regional Earth system understanding is the relative paucity of well-coordinated, multidisciplinary and integrating studies of the critical physical and biological systems. By establishing a large-scale, multidisciplinary program of funded research, NEESPI is aimed at developing an enhanced understanding of the interactions between the ecosystem, atmosphere, and human dynamics in northern Eurasia. Specifically, the NEESPI strives to understand how the land ecosystems and continental water dynamics in northern Eurasia interact with and alter the climatic system, biosphere, atmosphere, and hydrosphere of the Earth. The contemporaneous changes in climate and land use are impacting the biological, chemical, and physical functions of the northern Eurasia, but little data and fewer models are available that can be used to understand the current status of this expansive regional system, much less the influence of the northern Eurasia region on the Global climate. NEESPI seeks to secure the necessary financial and related institutional support from an international cadre of sponsors for developing a viable understanding of the functioning of northern Eurasia and the impacts of extant changes on the regional and Earth systems. Many types of ground and integrative (e.g., satellite; GIS) data will be needed and many models must be applied, adapted or developed for properly understanding the functioning of this cold and diverse regional system. Mechanisms for obtaining the requisite data sets and models and sharing them among the participating scientists are essential and require international and active governmental participation. (abridged text)

Flood risk in a changing climate (CEDIM)

Aims: Floods in small and medium-sized river catchments have often been a focus of attention in the past. In contrast to large rivers like the Rhine, the Elbe or the Danube, discharge can increase very rapidly in such catchments; we are thus confronted with a high damage potential combined with almost no time for advance warning. Since the heavy precipitation events causing such floods are often spatially very limited, they are difficult to forecast; long-term provision is therefore an important task, which makes it necessary to identify vulnerable regions and to develop prevention measures. For that purpose, one needs to know how the frequency and the intensity of floods will develop in the future, especially in the near future, i.e. the next few decades. Besides providing such prognoses, an important goal of this project was also to quantify their uncertainty. Method: These questions were studied by a team of meteorologists and hydrologists from KIT and GFZ. They simulated the natural chain 'large-scale weather - regional precipitation - catchment discharge' by a model chain 'global climate model (GCM) - regional climate model (RCM) - hydrological model (HM)'. As a novel feature, we performed so-called ensemble simulations in order to estimate the range of possible results, i.e. the uncertainty: we used two GCMs with different realizations, two RCMs and three HMs. The ensemble method, which is quite standard in physics, engineering and recently also in weather forecasting has hitherto rarely been used in regional climate modeling due to the very high computational demands. In our study, the demand was even higher due to the high spatial resolution (7 km by 7 km) we used; presently, regional studies use considerably larger grid boxes of about 100 km2. However, our study shows that a high resolution is necessary for a realistic simulation of the small-scale rainfall patterns and intensities. This combination of high resolution and an ensemble using results from global, regional and hydrological models is unique. Results: By way of example, we considered the low-mountain range rivers Mulde and Ruhr and the more alpine Ammer river in this study, all of which had severe flood events in the past. Our study confirms that heavy precipitation events will occur more frequently in the future. Does this also entail an increased flood risk? Our results indicate that in any case, the risk will not decrease. However, each catchment reacts differently, and different models may produce different precipitation and runoff regimes, emphasizing the need of ensemble studies. A statistically significant increase of floods is expected for the river Ruhr in winter and in summer. For the river Mulde, we observe a slight increase of floods during summer and autumn, and for the river Ammer a slight decrease in summer and a slight increase in winter.

Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.

Nicht-hydrostatische Klimamodellierung, Teil II (NHCM-2)

Aufgrund des steigenden Bedarfs an Informationen über die Auswirkungen des Klimawandels auf lokaler Skala werden Regionale Klimamodelle (RCMs) in zunehmendem Maße mit höheren Auflösungen betrieben. Heutige RCMs sind in der Lage viele regionale Klimaprozesse zu erfassen und sie decken die meso-beta Skala (20 km bis 200 km) für Anwendungen in der Klimaforschung mit ausreichender Qualität ab. Basierend auf den Erfolg in der Numerischen Wettervorhersage (NWP) und gestützt vom generellen Fortschritt im Bereich der Computertechnologie, beginnen RCMs nun auch in die meso-beta Skala (2 km bis 20 km) vorzudringen. Dieser Skalensprung ist jedoch nicht trivial. Relevante Prozesse (z.B. hochreichende Konvektion) auf formals nicht aufgelösten Skalen werden nun aufgelöst, und es ist größten Teils unklar, wie heutige RCMs (ursprünglich für gröbere Skalen entwickelt) in der Lage sind, Klimaprozesse und deren skalenübergreifendes Wechselspiel zu erfassen. Im komplexen Gelände, wo Gebirge substanziellen Einfluss auf Wetter und Klima haben, gewinnt dies durch den Einfluss der Orographie zunehmend an Bedeutung. Darüber hinaus wird auch die Modellevaluierung zur Herausforderung: Beobachtungsdaten, welche die natürliche Variabilität in ausreichendem Maße abdecken, existieren nur in Ausnahmefällen (z.B. in speziellen Messkampagnen) und zeitliche und räumliche Versetzungen zwischen modellierten und beobachteten Größen ('double penalty problem') beschränken den Einsatz der traditionellen Fehlerstatistik. Im Vorläuferprojekt 'Nicht-hydrostatische Klimamodellierung (NHCM-1)', das vom Österreichischen Wissenschaftsfonds (FWF) gefördert wurde (Projektnummer P19619-N10), wurden erste Testsimulationen im Klimamodus auf Skalen, bei denen hochreichende Konvektion aufgelöst wird (=3 km Gitterpunktsabstand), im europäischen Alpenraum durchgeführt und analysiert. usw.

oWLK-GCM objective weather types derived from General Circulation Models (Reanalysis data and Global Climate Model Simulations)

Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.

oWLK-GCM objective weather types derived from General Circulation Models (Reanalysis data and Global Climate Model Simulations)

Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). Forthermore, the NAO-index is also provided. On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.

oWLK-GCM objective weather types derived from General Circulation Models (Reanalysis data and Global Climate Model Simulations)

Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). Furthermore, the NAO-index is also provided. On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.

Atmosphärische Zirkulationsindizes globaler Klimamodelle (Status: 2010) "OWLK_GCM-plus"

Dieser Datenbestand dient der Analyse atmosphärischer Zirkulationsbedingungen (Wetterlagen, NAO) im nordatlantisch-mitteleuropäischen Sektor wie sie von Reanalyse- und globalen Klimamodellen (Status: 2010) simuliert werden. Ausgewählt wurden solche Klimamodelläufe, die für Mitteleuropa oder Deutschland regionalisiert wurden. Mit dem Datenbestand kann einerseits die Eignung der verschiedenen Modelle zur Reproduktion der beobachteten Zirkulationsverhälnisse (1950-2000) geprüft werden. Andererseits können simulierte Änderungen (2001-2100) ausgewertet werden. Zusätzlich werden Temperatur -und Niederschlagsdaten bereitgestellt, mit denen die Wetterwirksamkeit der Wetterlagen je GCM bewertet werden kann.

Der Einfluss des Klimawandels auf die Lage der Brackwasserzone

Der Klimawandel ist ein globales Phänomen. Erhöhte Treibhausgaskonzentrationen in der Atmosphäre führen zu globalen Veränderungen des Klimas. Auf lokaler Ebene können Betroffenheiten entstehen. Es ist eine besondere Herausforderung, ausgehend von globalen Klimaveränderungen auf lokale Folgen, z. B. für die Wasserstraßen, zu schließen. In KLIWAS1 wird mit Hilfe einer Kette von Modellen das Klimaänderungssignal Schritt für Schritt auf kleinere räumliche Skalen übertragen. Am Anfang stehen verschiedene Emissionsszenarien die mögliche Zukünfte beschreiben. Ausgehend von diesen Emissionsszenarien wird der Klimawandel über globale Klimamodelle, regionale Klimamodelle und Abflussmodelle bis hin zu den Wirkmodellen bis zur lokalen Ebene der Wasserstraße transferiert. Kein Modell in dieser Kette repräsentiert die Natur perfekt. Die Ergebnisse jedes Modells basieren auf Annahmen und sind mit Unsicherheiten behaftet. Im Verlauf der Modellkette summieren sich die Unsicherheiten auf. Am Ende der Modellkette ist die Bandbreite der möglichen Folgen eines Klimawandels auf lokaler Ebene sehr groß. Für die deutschen Küstengebiete der Nord- und Ostsee einschließlich der Ästuare ist es aufgrund dieser Unsicherheiten schwierig, konkrete Aussagen zu den lokalen Auswirkungen und möglichen Betroffenheiten zu machen. Eine Möglichkeit mit diesen Unsicherheiten umzugehen sind Sensitivitätsstudien. Die wichtigsten physikalischen Parameter im Ästuar sind Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffgehalt. Wie sich diese Parameter in einem Ästuar entwickeln, ist abhängig von den Randbedingungen. Die Randbedingungen werden durch die Haupteinflussfaktoren Meeresspiegel in der Nordsee, Abfluss, Wind und Topographie bestimmt, die sich direkt oder indirekt durch die Folgen eines Klimawandels verändern können. Für die Sensitivitätsstudien werden die genannten Haupteinflussfaktoren, die die Randbedingungen dieser Studien bilden, einzeln und in Kombination variiert. Auf diese Weise können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich im Ästuar Wasserstand, Strömung, Salzgehalt und Schwebstoffe an die veränderten Randbedingungen (Folgen des Klimawandels) anpassen. Dadurch ist es möglich, festzustellen, unter welchen Bedingungen ein Schwellenwert überschritten wird, der eine Betroffenheit auslöst. Gleichzeitig tragen diese Szenarien zum Prozessverständnis des physikalischen Systems Ästuar bei. Sensitivitätsstudien liefern klare Wenn-Dann-Aussagen. Für eine zeitliche Zuordnung können die Ergebnisse der Sensitivitätsstudien über die jeweils verwendeten Haupteinflussfaktoren mit den aktuellen Klimaszenarien in Beziehung gesetzt werden. (Text gekürzt)

Photochemie von wichtigen reaktiven Stickstoffverbindungen in der Mesosphäre/unteren Thermosphäre und Stratosphäre

Starkes Nachtleuchten tritt in der oberen Mesosphäre und der unteren Thermosphäre (MUT) der oberen Erdatmosphäre auf und enthält eine Emissionsschicht, die von angeregtem Stickstoffdioxid (NO2) hervorgerufen wird. Anregungsmechanismen, die zum angeregten Stickstoffdioxid in der MUT und Stratosphäre beitragen, stehen im Mittelpunkt dieses Projekts, da sie nicht gut verstanden sind. Stickstoffdioxid ist auch in der Stratosphäre wichtig, da es zum Ozonabbau beiträgt. Die Photochemie von reaktiven Stickstoffverbindungen (N, NO, NO2) wird in der MUT und der Stratosphäre auf der Grundlage der jetzt verfügbaren globalen Emissionsmessungen analysiert. Für diese Aufgabe wird das MAC-Modell (Multiple Airglow Chemie) erweitert, um Reaktionen mit reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoffverbindungen (O(3P), O(1D), O3 und H, OH, HO2) zu berücksichtigen. Berechnungen mittels der aktuellen MAC Version ermöglichen die Berücksichtigung von reaktiven Sauerstoff- und Wasserstoff-verbindungen. Diese Berechnungen wurden auf der Grundlage von in situ Raketenmessungen in der MUT validiert. In Anbetracht früherer Studien zur Untersuchung der Stickstoffdioxid-emissionen wird die Berechnung der Konzentrationen der wichtigsten Repräsentanten von reaktiven Sauerstoff-, Wasserstoff- und Stickstoffverbindungen in der Stratosphäre unter Verwendung der erweiterten Version des MAC-Modells auf der Grundlage neuer Messungen durchgeführt. Reaktionen, die in der erweiterten Version des MAC-Modells berücksichtigt werden, können in ein photochemisches Modul eines GCM (general circulation model) übernommen werden.

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