Das Projekt "Untersuchung spezieller Probleme bei der Integration von Klima- und Oekosystemmodellen (KLIMOeKOMO)" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Potsdam-Institut für Klimafolgenforschung e.V. durchgeführt. Eine wesentliche Grundlage fuer die Untersuchung oekologischer Erscheinungen ist das Klima in seinen Wechselwirkungen mit diesen Erscheinungen. Neben den natuerlichen Klimaschwankungen werden Aenderungen im Klima verstaerkt durch anthropogene Einfluesse hervorgerufen. Es stellt sich deshalb die Frage, welche Rueckwirkungen solche Aenderungen auf die Oekologie eines bestimmten Gebietes haben. Zur Beantwortung dieser Frage bedient sich der Oekologe mathematischer Modelle verschiedener Aufloesung bei denen als Antrieb u.a. meteorologische Parameter, die in der Regel aus Klimamodellaeufen abgeleitet werden, eine wichtige Rolle spielen. Das Problem, das dabei auftritt, liegt in der Tatsache begruendet, dass Klimamodelle und Oekosystemmodelle in der Regel in ihrem Scale nicht uebereinstimmen und unter unterschiedlichen Denkansaetzen entwickelt wurden. Die derzeitigen Klimamodelle erreichen in ihren regionalen Varianten einen minimalen Gitterpunktsabstand von ca. 10 bis 20 km, bei Oekosystemmodellen ist dies zur Zeit in der Regel die absolute Obergrenze des Machbaren. In einem Klimamodell wird vom Ansatz her der Versuch gemacht, grossraeumige klimatologische Phaenomene ueber einen laengeren Zeitraum zu simulieren. Sieht man einmal von den globalen Biomassemodellen ab, wird mit den meisten Oekosystemmodellen versucht, detaillierte Aussagen zu bestimmten Pflanzenarten in einer bestimmten Region fuer einen genau definierten Zeitraum zu treffen. Es besteht also der dringende Bedarf einer Annaeherung von Klima- und Oekosystemmodellierung ('Up-and-downscaling'). Ein erster Schritt in diese Richtung wird mit dem vorgeschlagenen Projekt gemacht. In ihm soll die Frage geklaert werden, inwieweit die derzeit verfuegbaren Ergebnisse verschiedener Klimamodelltypen als Antrieb fuer eine Anzahl ausgew. Oekosystemmodelle verwendet werden koennen. Vorgesehen ist, auf Ergebnisse globaler u. regionaler Klimamodellaeufe fuer eine definierte Anzahl von Gitterpunkten bzw. Gebieten in Europa und den asiatischen Teil der GUS (Sibirien) zurueckzugreifen.Die Skalen der Oekosystemmodelle sollen vom Punktmodell bis hin zum globalen Modell reichen. Dabei sind die Validierungsregionen identisch mit den bei den Klimamodelluntersuchungen verwendeten. Letztlich werden Aussagen zur Scale-Vertraeglichkeit (raeuml. und zeitl.) der Modelle untereinander, zur Guete der Klimamodellergebnisse bezueglich oekologischer Fragestellungen sowie zur Robustheit der Oekosystemmodelle angestrebt. Es muss auch geprueft werden, inwieweit die von Klimamodellen als 'output' bereitgest. Parameter dem Datenbedarf der Oekosystemmodelle entsprechen. Fuer die Nutzung von Klimamodellergebnissen als Eingangsgroessen in Oekosystemmodelle ist es unbedingt erforderlich, die 'Philosophie' und die Sensibilitaet bzw. Genauigkeitsanforderung bezgl. der Klimaparameter des jeweiligen Oekosystemmodelles zu kennen. Erst diese Kenntnis ermoeglicht, die Frage nach der Nutzung der Klimamodellergebnisse zu entscheiden.
Das Projekt "Enhanced Dispersion Modelling through Meteorological Model Integration in Complex Terrain" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von SEDE AG durchgeführt. The present work deals with air quality modelling, focusing on meteorological data assimilation. The local dispersion model Polytox is modified in order to use meteorological fields from the meso-scale meteorological model COSMO instead of local measurements. As a result, the impact of input meteorological fields on the air quality modelling can be analyzed. As a practical example, we use a real case study located in 'Entre-deux-Lacs', a region in Switzerland where it is planned to build a gas power plant. Three critical meteorological situations, with high pollutant concentrations records, have been identified. Polytox has been ran for those 3 situations with different configurations: i) Input meteorological fields are provided by measurements ii) Input meteorological fields (wind fields, mixing height, diffusion coefficients) are provided by the meso-scale model. The results show the Polytox ability to use both local meteorological measurements and meso-scale meteorological fields. The COSMO data, especially when used to determine the mixing height, improves the Polytox air quality simulation results. With the meso-scale meteorological data, Polytox is able to compute air quality anywhere in Switzerland if the emission inventory is available. Furthermore, Polytox is no more dependent on the measurements quality and quantity. However, the base Polytox configuration with meteorological fields provided by measurements gives satisfactory results and remains valid for air quality simulations when the measurements are highly representative of the meteorological situation.