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Globale hoch aufgelöste Klimarekonstruktion

Um Extremereignisse im Klimasystem wie beispielsweise Stürme untersuchen zu können, werden lange und homogene Zeitreihen von Wetterdaten benötigt. Eine neue, globale Simulation mit dem Klimamodell ECHAM6 liefert zeitlich und räumlich hoch aufgelöste Daten der vergangenen Jahrzehnte. Erste Untersuchungen zeigen, dass globale Zirkulationssysteme wie die Nordatlantische Oszillation oder der Monsun realistisch simuliert werden. Regionale Wettererscheinungen werden meist realistischer wiedergegeben als in globalen Reanalysedaten, da hier oft nur mit niedriger räumlicher Auflösung gerechnet wird und die Daten meist nur 6-stündig vorliegen. Mit seiner hohen Auflösung bietet dieser neue globale Datensatz eine Alternative zu Simulationen mit Regionalmodellen und kann darüber hinaus zur Untersuchung globaler Klimazusammenhänge verwendet werden.

 

 

Animation: Visualisierung der Entwicklung des Hurrikans "Wilma". Links die hochaufgelöste Klimarekonstruktion mit ECHAM6 T255, rechts die deutlich niedriger aufgelöste NCEP1-Reanalyse. Die Farbe zeigt die Windgeschwindigkeit, die darüber dargestellten schwarzen Linien sind Linien konstanten Druckes (Isobaren) in Meereshöhe.

 

Stürme stellen generell eine Gefahr für den Menschen und seinen Lebens- und Wirtschaftsraum dar. Neben der Verletzlichkeit von Wohnbebauung und Infrastruktur gilt dies insbesondere für Wirtschaftszweige wie die Agrar- und Forstwirtschaft oder Offshore-Industrien. Stürme in den gemäßigten Breiten, tropische Wirbelstürme (Taifune oder Hurrikane), aber auch kleinräumige, mesoskalige Stürme wie Polartiefs oder Medicanes zeichnen sich durch hohe Windgeschwindigkeiten und oft auch hohe Niederschlagsmengen aus, und können zu Extremereignissen wie Sturmfluten und Überschwemmungen führen. Daher ist es wichtig, die Sturmtätigkeit der letzten Jahrzehnte zunächst zu analysieren, um eventuelle zukünftige Änderungen der Sturmtätigkeit abschätzen zu können. Wichtige Fragestellungen sind hier unter anderem, ob es Änderungen in der Sturmanzahl, Intensität, in der Lage und Form ihrer Zugbahnen gegeben hat, oder auch, welche Regionen sie besonders betreffen.

Grundlage dafür ist eine genaue Kenntnis der Windverhältnisse der Vergangenheit. Für eine aussagefähige Statistik werden möglichst lange Zeitreihen diverser Sturmgrößen über mehrere Jahrzehnte benötigt. Im Laufe der Zeit haben sich viele Messverfahren geändert, zum Beispiel durch die Verlagerung von Messstationen oder die Einführung neuer Methoden wie die von Satellitenmessungen Ende der 1970er Jahre. Reanalysedaten basieren auf zahlreichen Wettermessungen wie Stations-, Schiffs-, Flugzeug-, Bojen- oder Satellitendaten. Für die Dauer der Reanalyse werden diese Daten in ein unverändertes atmosphärisches Modell gespeist und dann so gut wie möglich vereinheitlicht. So entsteht ein relativ homogener, dreidimensionaler Datensatz für die vergangenen Jahrzehnte, der aber meist auf sehr groben Gittern und nur für alle 6 Stunden vorliegt.

Ein neuer Ansatz wurde nun im Projekt "Global high-resolution climate reconstruction" des Exzellenzclusters CliSAP (Integrated Climate System Analysis and Prediction) vorgestellt. Das Projekt wurde 2011 konzeptionell von Hans von Storch initiiert. Mit dem atmosphärischen Klimamodell ECHAM6 wurde ein globaler Datensatz des Wetters der vergangenen 67 Jahre von 1948 bis 2015 berechnet. Dafür wurde das modellierte Wetter an NCEP-NCAR-1-Reanalysedaten (im Folgenden NCEP) angeglichen, allerdings nur für sehr große räumliche Skalen wie beispielsweise Hoch- und Tiefdruckgebiete und lediglich für die Größen Vortizität und Divergenz, die die Windströmung beschreiben. Diese Angleichung wurde mit dem sogenannten spektralen Nudging (von Storch et al., 2000) vorgenommen, bei dem ein Term zur Modellösung addiert wird, der die Abweichung zu den Reanalysedaten für große räumliche Skalen verringert. Das spektrale Nudging wurde höhenabhängig eingesetzt und als passendstes Höhenprofil wurde ein Plateauprofil ermittelt, das die größte Stärke in mittleren und höheren Schichten aufweist. Regionale Wettererscheinungen hingegen, die vor allem in den unteren Schichten vorherrschen, simuliert das Klimamodell ohne Nudging. Mit rund 50 km Maschenweite und 95 vertikalen Schichten (T255L95) ist dieses Globalmodell sehr hoch aufgelöst und kann damit kleinräumige Details darstellen, für die das Gitter der antreibenden Reanalyse zu grob ist. Die simulierten Zirkulationssysteme wie die Nordatlantische Oszillation (NAO) oder der indische Monsun stimmen mit Reanalysen gut überein.

 

NAO-Index NCEP vs ECHAM6 vs CRU

Abb. 1: Zeitliche Entwicklung des NAO-Indexes (Winter) für die Reanalyse NCEP1 (blau), das globale Klimamodell ECHAM6 (rot) und als Referenz CRU (grau) für 1948/1949 - 1972/1973 (linke Seite) und 1976/1977 - 2000/2001 (rechte Seite). Rechts wird jedoch statt des ECHAM6-Laufs mit spektralem Nudging eine ECHAM6-Simulation mit denselben Einstellungen, aber ohne Nudging (AMIP2) gezeigt.

Abbildung 1 zeigt für eine vergleichende Darstellung der zeitlichen Entwicklung des NAO-Indexes (normierter Druckunterschied auf Meeresniveau zwischen Island und den Azoren) im Winter für die NCEP-Reanalyse, den globalen Klimalauf ECHAM6, und als Referenz den Beobachtungsdatensatz der CRU für zwei unterschiedliche Zeiträume. Es zeigt sich eine gute Übereinstimmung zwischen der Reanalyse und der ECHAM6-Simulation mit spektralem Nudging. Eine Simulation ohne spektrales Nudging (rechte Seite, AMIP2) zeigt dagegen größere Abweichungen sowohl zur Reanalyse als auch zu den Beobachtungen.

Regionale Wetterphänomene wie tropische Wirbelstürme (Abb. 2) oder starke Tiefdruckgebiete (Abb. 3) werden im Globalmodell meist realistischer wiedergegeben, auch wenn deren Stärke gegenüber Beobachtungen nach wie vor unterschätzt wird. Mit Hilfe dieses neuen globalen Datensatzes können Änderungen unterschiedlicher Extremereignisse in den letzten Jahrzehnten analysiert werden. Aktuell werden die Daten genutzt, um tropische Wirbelstürme, die sich in Tiefdruckgebiete der mittleren Breiten umwandeln, zu untersuchen (Feser et al., 2015). Einige dieser ehemaligen Wirbelstürme erreichen Europa als schwere außertropische Stürme, wo sie mit großen Schäden verbunden sein können.

 

Taifun Hayan: ECHAM6 vs NCEP

Abb. 2: Taifun Haiyan am 10. November 2013, in der Nähe der Küste von Vietnam und der Insel Hainan im neuen globalen ECHAM6 Datensatz (links) und in den NCEP1 Reanalysen (rechts): Linien gleichen Luftdrucks (Isolinien) und bodennahes Windfeld (Farben).

Sturmflut 1961 ECHAM6 vs NCEP 

Abb. 3: Die Hamburger Sturmflut des Jahres 1962 im neuen globalen ECHAM6 Datensatz (links) und in den NCEP1 Reanalysen (rechts): Linien gleichen Luftdrucks (Isolinien) und bodennahes Windfeld (Farben) am 16. Februar 1962.

Diese sehr umfangreiche und hoch aufgelöste Wettersimulation über gut 67 Jahre (Schubert-Frisius et al., 2016) wurde auf dem Hochleistungsrechner des Deutschen Klimarechenzentrums durchgeführt. Die Berechnungen dauerten knapp acht Monate und haben 2 Millionen CPU-Stunden sowie 150 Terabyte Speicherplatz für die stündliche Archivierung von über 200 meteorologischen Größen erfordert. Die resultierenden Daten wurden am DKRZ in Bezug auf ihre physikalische Konsistenz qualitätskontrolliert,  in der CERA-Klimadatenbank abgelegt und publiziert:  doi:10.1594/WDCC/CLISAP_MPI-ESM-XR_t255l95.

Die Daten stehen für wissenschaftliche Studien in der CERA-Klimadatenbank am DKRZ zum Download bereit:
http://cera-www.dkrz.de/WDCC/ui/Compact.jsp?acronym=CLISAP_MPI-ESM-XR_t255l95

Weitere Informationen über die Daten finden sich auch im Integrated Climate Data Center - ICDC:
http://icdc.zmaw.de/daten/atmosphere/echam6-climate-reconstruction.html


Autoren:
Frauke Feser, Helmholtz-Zentrum Geesthacht
Martina Schubert-Frisius, Helmholtz-Zentrum Geesthacht

Kontakt:

Martina Schubert-Frisius: martina.schubert-frisus[at]hzg.de

Literatur:
Schubert-Frisius, M., F. Feser, H. von Storch, S. Rast, 2016: Spectral Nudging Sensitivity Study using an AGCM. Mon. Wea. Rev., under review.

Feser, F., M. Barcikowska, S. Haeseler, C. Lefebvre, M. Schubert-Frisius., M. Stendel, H. von Storch and Matthias Zahn, 2015: Hurricane Gonzalo and its extratropical transition to a strong European storm. [in "Explaining Extreme Events of 2014 from a Climate Perspective"]. Bull. Amer. Meteor. Soc., 96(12), S51-S55.

von Storch, H., H. Langenberg, and F. Feser, 2000: A Spectral Nudging Technique for Dynamical Downscaling Purposes. Mon. Wea. Rev. 128(10) 3664-3673.

 

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