Veranlassung Die BfG führt seit mehreren Jahrzehnten Forschungsprojekte durch, um die Auswirkungen des Klimawandels auf die großen als Wasserstraßen genutzten Ströme Deutschlands abzuschätzen. Übergeordnetes Ziel sind hydrologische Kennwerte bis in das Jahr 2100, die die Berücksichtigung des Klimawandels in der Praxis der Wasserstraßen- und Schifffahrtsverwaltung des Bundes, aber auch in der Wasserwirtschaft generell, möglich machen. Damit werden Grundlagen für dauerhafte Klimaberatungsdienste geschaffen. Diese Grundlagen sind umso brauchbarer, je mehr über ihre Belastbarkeit bekannt ist. Unsicherheitsbetrachtungen bezogen sich bislang vor allem auf die Klimamodelle. Im Projekt wurden nun auch Unsicherheiten der Wasserhaushaltsmodelle im ‘Klimawandelmodus’ gezielt untersucht und teilweise ausgeräumt. Die Simulation extremer, besonders schadbringender Ereignisse ist dabei eine besondere Herausforderung. Ziele Das übergeordnete Ziel ist eine vertiefte Unsicherheitsbetrachtung und verbesserte Wasserhaushalts- bzw. Niederschlags-Abflusssimulation unter dem Einfluss des Klimawandels. Zu diesem Zweck wurden folgende Aspekte bzw. Defizite analysiert bzw. optimiert: - Niederschlag: Bei Simulationen mit beobachteten meteorologischen Eingangsdaten beeinträchtigen Niederschlagsmessfehler die Gesamtfülle sowie den Jahresgang mittlerer monatlicher Abflüsse. Ein entsprechendes Korrekturverfahren wird in die Simulationsumgebung integriert. - Verdunstung: Es gibt verschiedene Verfahren zur Verdunstungsberechnung. Die Klimasensitivität von drei Verfahren (Oudin, Penman-Wendling, Penman-Monteith) wird verglichen. - Schnee: Schnee-Massentransporte und Schnee-Regen-Gemische werden im Modell abgebildet. - Abflusskomponenten: Die simulierten Werte des Basisabflusses, des Interflows und des Direktabflusses werden anhand beobachtungsbasierter Daten validiert und die Modellparameter ggf. optimiert. - Wellenablauf: Die Überlagerungscharakteristik von simulierten Hochwasserwellen und -scheiteln aus Teileinzugsgebieten wird überprüft und ggf. verbessert. - Prozessauflösung: In stark reliefierten Gebieten wird die Modellauflösung erhöht, um z.B. temperaturgetriebene Prozesse (z.B. Schneemassenauf- und -abbau) besser abbilden zu können. Mit dem Klimawandel verändern sich Wasser- und Stoffhaushalt sowie die Hydrodynamik im Bereich der Bundeswasserstraßen. Die möglichen Konsequenzen für die Robustheit der Wasserstraße hinsichtlich (1) der Verkehrsfunktion, (2) der Wasserbeschaffenheit und (3) der Sohlbeschaffenheit stehen im Fokus der BfG-Arbeiten im BMVI-Expertennetzwerk. Der Abfluss der als Wasserstraßen genutzten Fließgewässer ist dabei eine entscheidende Größe. Bestehende Unsicherheiten in seiner Modellierung müssen bekannt gemacht und wenn möglich beseitigt werden. Die Methoden zur Simulation klimawandelbedingt veränderter hydrologischer Wirkungszusammenhänge wurden vertieft validiert und weiter verbessert. Die Entwicklungen betreffen vor allem ein neues, mitteleuropaweites Wasserhaushaltsmodell (LARSIM-ME).
Wolken und Aerosole beeinflussen den Energiehaushalt und den Wasserkreislauf der Erde. Die Wolkenphase – ob eine Wolke aus Wassertröpfchen oder Eispartikeln besteht – beeinflusst den Strahlungseffekt der Wolken, da Wolkentröpfchen zahlreicher und kleiner sind als Eispartikel und daher mehr Sonnenstrahlung reflektieren.Durch die Erwärmung der Erde und der Atmosphäre durch den Klimawandel werden in Mischphasewolken (die aus Wassertröpfchen und Eispartikel bestehen können) Eispartikel teilweise durch Wassertröpfchen ersetzt und die Wolkenalbedo nimmt zu. Das führt zu einer negativen Rückkopplung, der sogenannten Wolkenphasenrückkopplung. Die Stärke dieser Rückkopplung hängt in Klimamodellen von der Repräsentation der Eisnukleation ab. Es wird immer deutlicher, dass die Schwankungsbreite von Klimaprojektionen (+1,8 bis +6,5 K) in der neuen Generation von Klimamodellen stark von der simulierten Wolkenphasenrückkopplung abhängt. Der gesellschaftliche Nutzen einer Verbesserung der Genauigkeit von Klimaprojektionen wird auf über 10 Millionen Millionen US-Dollar geschätzt. Eine bessere Darstellung der Eisbildung im Mischphasenregime in Klimamodellen ist deshalb dringend erforderlich.Aerosole können als Eiskeime, die das Gefrieren von Tröpfchen bewirken, die Häufigkeit von Eiswolken erhöhen und die Wolkenbedeckung und den Wassergehalt verringern. Insbesondere Mineralstaub kontrolliert häufig die Eisbildung in Wolken.In früheren Studien habe ich wichtige Diskrepanzen bezüglich der staubgetriebenen Wolkenvereisung im ECHAM-HAM Klimamodell und Satellitenbeobachtungen identifiziert, die sehr wahrscheinlich auch in anderen Klimamodellen vorhanden sind. Um diese zu beheben, werde ich in ECHAM-HAM Eisprozesse implementieren, die für das staubgetriebene Gefrieren von Wolkentröpfchen relevant sind, aber derzeit noch fehlen: Erstens werde ich eine Nachverfolgung von Eiskeimen implementieren, insbesonders deren Entfernung durch Niederschlagsbildung nach dem Gefrieren von Wolkentröpfchen. Dies sollte die Überschätzung der staubgetriebenen Wolkenvereisung über dem Südpolarmeer im Modell verringern. Zweitens werde ich eine Kategorie für Staub-Eiskeime hinzufügen, die bei Temperaturen unter -35 °C voraktiviert werden. Dies soll zu einem verstärkten Gefrieren von Wolkentröpfchen in Mischphasenwolken führen, was die im Modell gefundene generelle Unterschätzung des staubgetriebenen Gefrierens von Tröpfchen erklären und reduzieren soll. Drittens werde ich das Recycling von Staub-Eiskeimen nach der Sublimation von Eiskristallen implementieren. Dies soll ebenfalls zu einer Verbesserung des Gefrierens von Tröpfchen führen und den im Modell beobachteten Bias zusammen mit den anderen neuen Prozessen beseitigen. Diese neuen Prozesse werden anhand weltraumgestützter Beobachtungen evaluiert und ihre Auswirkungen auf die Wolkenphasenrückkopplung und die Klimasensitivität werden untersucht werden.
Ziel von Teilvorhaben 5 ist die Entwicklung eines standardisierten Monitoringsystems und -protokolls zur Erfassung und Analyse von Wachstumsreaktionen. Darauf aufbauend werden wichtige mitteleuropäische Waldbaumarten modelliert mit Fokus auf klimatische Extreme. Unter Verwendung von bereits vorhandenen Klima-, Dendrometer-, Saftfluss- und Bodenwasserdaten für den Standort Hohes Holz werden die Dürrejahre 2018/19 bezüglich Kohlenstoff- und Wasserkreislauf analysiert. Die etablierten Standards zur Messung, Prozessierung und Dokumentation der dendrophysiologischen (DHC)-Daten sollen einer breiten Wissenschafts- und Forstcommunity zur Verfügung gestellt werden. Um die Auswirkungen des Klimawandels und Extremereignissen auf das Waldwachstum in Deutschland abzuschätzen, wird die Parametrisierung des individuen-basierten Waldmodels FORMIND mittels der im Projekt erhobenen Daten verfeinert und auf weitere Baumarten ausgeweitet. Mit zusätzlichen standardisierten Echtzeiterfassungen der dendrophysiologischen, bodenhydrologischen und klimatologischen Messdaten aller Standorte, sowie Fernerkundungsdaten können durch die FORMIND-Modellierung unterschiedliche Wachstumsbedingungen analysiert werden. Ziel ist es, eine Abschätzung der Auswirkungen verschiedener Klimaszenarien auf Kohlenstoffflüsse der Wälder in Deutschland zu ermöglichen. Vor allem die langfristigen Folgen von Extremereignissen auf Wachstumsreaktionen für verschiedene Baumarten und Waldtypen, sollen quantifiziert werden. Darauf aufbauend sollen Klimasensitivitäten und Wachstumsprognosen für unterschiedliche heimische und nicht-heimische Waldbaumarten erstellt und Handlungsempfehlungen für die aktuelle und zukünftige Forstpraxis abgeleitet werden.
Das Strahlungsbudget der Erde und die Sensitivität des Klimasystems gegenüber externen Antrieben werden stark durch den Wasserkreislauf und die Bildung von tiefliegenden Wolken in der marinen Grenzschicht der Passatwindzone beeinflusst. Die Darstellung dieser Prozesse in globalen Klimamodellen ist allerdings mit großen Unsicherheiten verbunden. Das Ziel dieses Projektes ist es, diese Unsicherheiten zu reduzieren und unser Verständnis von Wassertransport-Prozessen in der Passatwindzone zu verbessern. Dazu werden hoch entwickelte Transport-Diagnostiken in Klimasimulationen verwendet, die ein breites Spektrum an räumlichen Auflösungen abdecken (Gitterpunktsabstände von unter 1 km bis zu 100 km). Die Beiträge verschiedener Quellregionen und Transportwege zum Feuchtebudget in der marinen Grenzschicht werden mit Hilfe von numerischen Feuchte-Tracern quantifiziert. Diese passiven Tracer werden mit prognostischen Simulationen von Wasserisotopen kombiniert, um spezifische Fingerabdrücke der verschiedenen diagnostizierten Feuchte-Transportwege in der Isotopenzusammensetzung zu bestimmen. Schließlich wird die simulierte Isotopenzusammensetzung mit Messungen von der EUREC4A-Messkampagne im tropischen Nordatlantik verglichen. Auf diese Weise wird untersucht, inwiefern Beobachtungen von Wasserisotopen dazu dienen können, die simulierten Transportprozesse zu evaluieren. Durch diesen skalenübergreifenden Modellierungsansatz, in Kombination mit Beobachtungsdaten von der EUREC4A-Kampagne, werden wir in der Lage sein, die Darstellung des tropischen Wasserkreislaufs in Klimamodellen auf neuartige Art und Weise zu evaluieren und schlussendlich zu verbessern.
Es gibt konzeptionelle Gründe, Interesse an effizienten Atmosphärenmodellen zu haben, weil diese tiefere Einblicke in der Atmosphärendynamik erlauben, z.B. in Hinsicht auf Klimavariabilität. Solche Modelle sind aber auch ein nützliches Werkzeug bei Untersuchungen der Klimasensitivität oder des Paläoklimas, wo sehr viele oder sehr lange Integrationen benötigt werden und somit die Recheneffizienz eine wichtige Rolle spielt. Besonders bei diesen Anwendungen muss darauf Wert gelegt werden, dass die unvermeidlichen Subgitterskalenparametrisierungen möglichst viel auf ersten Prinzipien basieren. Die stochastische Modenreduktion (SMR) bietet hier eine Strategie, bei der ein großer Teil der Parametrisierung auf Papier hergeleitet wird, wenn bestimmte Terme, die Wechselwirkungen zwischen nichtaufgelösten Moden beschreiben, durch einen einfachen stochastischen Prozess modelliert werden können. In früheren Anwendungen der SMR wurden die reduzierten Atmosphärenmodelle immer im Spektralraum formuliert. Somit koppelt die dazugehörige globale subgitterskalige Parametrisierung alle aufgelösten Moden miteinander. Letztes begrenzt die Anwendbarkeit der Methode auf niedrigdimensionale Systeme. Um dieses Problem zu umgehen, ist unlängst eine Implementierung der SMR für gitterbasierte Raumdiskretisierungen entwickelt worden, die in einer lokalen Parametrisierung resultiert. Diese Strategie wurde bis jetzt nur im Rahmen der Burgersgleichung getestet. Das vorgeschlagene Projekt soll signifikant dazu beitragen, die lokale SMR auf realistische Modelle der Atmosphärendynamik anzuwenden. Dabei sollen subgitterskalige Parametrisierungen für die barotrope Vorticitygleichung und für die Flachwassergleichungen auf der f-Ebene konstruiert werden. Beide Modelle beinhalten wesentliche Eigenschaften, die berücksichtigt werden müssen, wenn man die lokale SMR auf die allgemeinen Gleichungen für die Beschreibung der Atmosphärendynamik anwenden will. Die neuen subgitterskaligen Parametrisierungen sollen folgende Kriterien erfüllen: i) sie sollen systematisch aus den Modellgleichungen unter einer relativ kleinen Anzahl von Grundannahmen hergeleitet werden ii) sie sollen so konsistent wie möglich mit den Erhaltungseigenschaften der Gleichungen sein und iii) sie sollen eine minimale (falls möglich gar keine) Anpassung an Daten der aufgelösten Skalen verwenden. In der Klimamodellierung existiert ein großer Bedarf an physikalisch basierten und auflösungsunabhängig formulierten stochastischen Parametrisierungen. Die Entwicklung von subgitterskaligen Parametrisierungen mittels der SMR, wie in diesem Projekt vorgeschlagen, wird zu solchen Verfahren beitragen. Die Turbulenzparametrisierung in grob auflösenden Simulationen ist ein anderes Feld, das von einer solchen Entwicklung profitieren kann.
In verschiedenen Anwendungsbereichen der Klimamodellierung, z.B. Paläoklimatologie oder Sensitivitätsstudien, besteht Bedarf nach einem besonders effizienten Atmosphärenmodul. Niedrigdimensionale Modelle, basierend auf empirisch-orthogonalen Funktionen (EOF), mit einer empirischen linearen Parametrisierung der nicht aufgelösten Subgitterskalen (SGS), können viele Aspekte der Dynamik eines klassischen allgemeinen Zirkulationsmodells reproduzieren. Sie bieten sich somit in diesem Zusammenhang als interessantes Werkzeug an. Ein verbleibendes Problem war bisher die Klimasensitivität der empirischen SGS-Parametrisierung. In dem Projekt sollen zwei eng miteinander verwobene Ansätze verwendet werden, um dieses Thema anzugehen: (1) Neuere Ergebnisse zeigen, dass das Fluktuations-Dissipations-Theorem (FDT) Potential für die Vorhersage der Reaktion einer empirischen SGS-Parametrisierung auf variable externe Bedingungen hat, insbesondere wenn das betroffene System ausreichend viele schnelle Komponenten hat. Die barotrope Vorticitygleichung in dieser Untersuchung gestattet aber nur vergleichsweise langsame barotrope Rossbywellen. Es ist deshalb zu erwarten, dass der FDT-Ansatz in einem realistischeren Zusammenhang noch besser funktioniert. Darum, und auch mit der direkten Absicht, sukzessive den Realismus der Anwendung zu erhöhen, ist es geplant, die FDT-Strategie auf niedrigdimensionale Modelle der quasigeostrophischen Dreischichtendynamik (QG3S) anzuwenden, die synoptisch-skalige barokline Wellen zulässt. Dazu soll eine empirische linear-stochastische (Ornstein-Uhlenbeck, OU) Parametrisierung betrachtet werden. (2) Noch mehr als der obige Ansatz mit einer empirischen OU-Parametrisierung basiert die stochastische Modenreduktion (SMR) auf ersten Prinzipien. Die darin gegebene explizite Ableitung des Einflusses der nichtaufgelösten schnellen Moden, mit multiplikativem Rauschen und nichtlinearen deterministischen Beiträgen als Ergänzung zu Antrieb und additivem Rauschen wie in einer OU-Parametrisierung, sollte zu einem robusteren Verhalten eines entsprechend entwickelten niedrigdimensionalen Modells führen als die mehr datenbasierte OU-Parametrisierung der SGS. Da SMR-basierte Modelle allerdings zu einem Klimafehler neigen, die oben beschriebenen empirischen Ansätze andererseits sehr gut funktionieren, ist es vorgesehen, die Leistungsfähigkeit von SMR-Modellen zu verbessern, indem die konstante und lineare Komponente ihrer SGS-Parametrisierung empirisch ergänzt wird. Wiederum im QG3S-Zusammenhang soll das FDT verwendet werden, um die Reaktion der empirischen Komponenten der so modifizierten SMR-Parametrisierung auf externe Störungen vorherzusagen. Das übergeordnete Ziel dieser Anstrengungen ist ein effizientes Atmosphärenmodell, das soweit wie nach dem heutigen Stand der Wissenschaft möglich auf ersten Prinzipien basiert, das darüber hinaus aber das FDT verwendet, um die Klimaabhängigkeit der verbleibenden empirischen Elemente zu beschreiben.
Niedrige Wolken der marinen Grenzschicht kühlen das Erdsystem und spielen somit eine entscheidende Rolle für die Energiebilanz der Erde. Die physikalischen Eigenschaften dieser Wolken werden von Aerosolen beeinflusst. Veränderungen in der Zusammensetzung oder Konzentration atmosphärischer Aerosole können daher die Strahlungswirkung und somit das Kühlungspotential dieser Wolken verändern. Die Quantifizierung der Auswirkungen atmosphärischer Aerosole auf marine Grenzschichtwolken mit Beobachtungsdaten ist eine große Herausforderung, da viele Prozesse gleichzeitig wirken, statistisch schwer zu trennen sind und Wolken gegen Aerosoleinflüsse “gepuffert” sein können. Globale Klimamodelle können diese Prozesse nicht auflösen, sodass sie über Parametrisierungen festgeschrieben werden müssen, welche wiederum mit Unsicherheiten belastet sind. Durch diese Probleme in der Auswertung von Beobachtungen sowie in Modellen ist die Quantifizierung von Aerosol-Wolken-Interaktionen weiterhin eine der größten Unsicherheiten der Klimawissenschaften, was die Abschätzung der Klimasensitivität erschwert.Das beantragte Forschungsprojekt adressiert diese Herausforderungen und wird die Wirkung von Aerosolen auf marine Grenzschichtbewökung mit globalen Beobachtungsdaten quantifizieren und die Parameterisierungen dieser Prozesse in globalen Klimamodellen evaluieren. In aktuellen Studien haben statistische Modelle aus dem Bereich des maschinellen Lernens geholfen, das Aerosol-Wolken-Meteorologie-System besser zu verstehen und zu quantifizieren, da sie in der Lage sind, Effekte von Aerosolen von anderen atmosphärischen Größen zu isolieren. Das beantragte Forschungsprojekt wird sich auf maschinelle Lernmethoden stützen, welche zusätzlich in der Lage sind, alle relevanten Wolkeneigenschaften gleichzeitig vorherzusagen, und damit mögliche Puffer explizit berücksichtigen und quantifizieren können. Die statistischen Modelle werden verwendet, um Zusammenhänge und Prozesse in globalen Beobachtungsdaten und dem Output globaler Klimamodelle zu analysieren. Auf diese Weise kann eine prozessorientierte Evaluierung von Modellparameterisierungen erreicht werden, die sich deutlich von dem üblichen Vergleich klimatologisch gemittelter Wolkenmuster abhebt. So können Modellparametrisierungen beobachtungsgestützt eingegrenzt, und der Strahlungsantrieb durch Wechselwirkungen zwischen Aerosolen und marinen Grenzschichtwolken quantifiziert werden.
Passatwindkumuli spielen eine essentielle Rolle im Strahlungshaushalt der Erde und sind verantwortlich für bis zu 20 % des tropischen Niederschlags. Noch ist nicht bekannt, wie Passatwindkumuli auf die globale Erwärmung reagieren werden. Durch Niederschlag verändern sich Wolkeneigenschaften, aber auch die Grenzschichtstruktur und -dynamik. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Prozesse ist die Niederschlagsentwicklung in Modellen ist unsicher. Die Konfiguration der Simulationen und Wahl der Parameterisierung, wie das Autokonversionsschema, beeinflussen Niederschlagsfluss, Wolkenstruktur und â€Ìorganisation. Bisher konnten Vergleiche mit Beobachtungen noch nicht zur Reduktion der Unsicherheit des Autokonversionsschemas beitragen. Radarreflektivität, die mit Standardmethoden aus bodengebundenen Messungen abgeleitet wird, erkennt Niederschlag erst in einem fortgeschrittenen Stadium, was es schwierig macht, die verschiedenen, den Regen verursachenden Faktoren zu entflechten. Durch die Verdunstung des Niederschlags unterhalb der Wolkenunterkante (WUK) bestimmt dieser die Stärke der Coldpools und ist so bedeutend für die Organisation von Konvektion und somit die Klimasensitivität: Daher ist es essentiell Verdunstungsraten zu bestimmen und deren räumlich-zeitliche Variabilität zu verstehen. Zwar gibt es Parameterisierungen der Verdunstung unterhalb der WUK, allerdings sind diese von der Größe der Regentropfen abhängig, welche jedoch schlecht direkt zu beobachten ist.Ziel dieses Antrages ist die Bestimmung von Faktoren, welche die Niederschlagsformation in Passatwindkumuli beeinflussen. Dazu werden neuartige Radarbeobachtungen dieser Prozesse zur genaueren Beschreibung der Niederschlagsentwicklung in Grobstruktursimulationen (LES) herangezogen. Die räumlich-zeitliche Verdunstungsverteilung wird unterhalb der WUK in den Passatwindkumuli untersucht und treibende Faktoren identifiziert. Das Forschungsvorhaben ergänzt die bevorstehende EUREC4A (A Field Campaign to Elucidate the Couplings Between Clouds, Convection and Circulation) Kampagne und nutzt die langjährige Datenreihe des Barbados Cloud Observatory (BCO).Die synergetischen bodengebundenen Beobachtungen und der neue Ansatz, Niederschlag in Wolken mit Hilfe höherer Momente des Wolkenradardopplerspektrums zu bestimmen, werden erstmalig zur Beobachtungen von Passatwindkumuli und der Charakterisierung des Niederschlagslebenszyklus zu angewendet. Damit wird es möglich die Niederschlagsentwicklung in den hochauflösenden ICON-LEM und DHARMA-LES Modellen zu evaluieren. Für einen statistischen Vergleich der Simulationen und der Beobachtungen wird der Vorwärtsoperator PAMTRA verwendet, so dass im Beobachtungsraum untersucht werden kann, inwiefern die Modelle die beobachteten, mittleren Werte und Abhängigkeiten reproduzieren können und systematischen Fehler identifiziert werden. Damit trägt das Vorhaben zum Grand Challenge on Cloud Circulation and Climate Sensitivity des Weltklimaforschungsprogramm WRCP bei.
Wood samples from Douglas fir trees were taken using an increment borer. From each tree two opposing increment cores were taken at breast height. The sampled trees stood in an area of ~50x50 meters. Total ring width was measured and digitized. The resulting two radii measurements of each tree were visually synchronized and averaged to form a tree-ring series. Additionally, metadata were collected such as tree height, circumference and provenance (coastal, interior). The tree-ring data were used to investigate the resilience, resistance and recovery of the Douglas fir trees to severe drought events and to perform climate sensitivity analysis. This tree-ring dataset was part of a sampling campaign to assess the growth potential of Douglas fir trees until the year 2100. Annual tree growth variability until 2100 was modeled for Germany (including the river basins draining to Germany) with a spatial resolution of 12x12 km using regional climate projections ensemble.
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| Daten und Messstellen | 50 |
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