DACH-8

Mit so genannten "Attributionsstudien" lässt sich abschätzen, inwieweit der vom Menschen verursachte Klimawandel für das Auftreten und die Intensität individueller Wetter- oder Klimaextreme verantwortlich ist. Für derartige statistische Analysen werden hauptsächlich Klimasimulationen mit speziell gewählten Randbedingungen verwendet, da die Beobachtungszeitreihen häufig noch nicht ausreichend lang sind.

Für die Erstellung von Echtzeit-Attributionsstudien, welche Ergebnisse bereits kurz nach dem Ereignis veröffentlichen, wurde in den letzten Jahren von der World Weather Attribution Initiative (WWA) und einem Copernicus-Projekt ein Protokoll entwickelt. Viele der Bearbeitungsschritte werden aktuell manuell im Climate Explorer, einer vom niederländischen Wetterdienst entwickeltem und frei zur Verfügung gestellten Onlineanwendung, abgearbeitet. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) nutzt das vorliegende Protokoll für seine Beiträge zu internationalen Attributionsstudien der World Weather Attribution und führt eigene Analysen durch.

Im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten ClimXtreme - Klimawandel und Extremereignisse - Projekts entwickelt der DWD einen Arbeitsablauf der viele Schritte der Attributionsanalyse automatisiert. Dieses reduziert sowohl die Fehleranfälligkeit als auch die Bearbeitungszeit und ermöglicht es den Forschenden somit sich auf Aspekte der Attributionsstudie welches Expertenwissen benötigen, zu konzentrieren. Diese Entwicklungsarbeit erfolgt in enger Kooperation mit der WWA-Initiative und wird auch deren Arbeit erleichtern.

Der Vortrag liefert einen Überblick zum aktuellen Stand der Forschung, zeigt Ergebnisse und gibt einen Ausblick zu den Entwicklungen der nächsten Jahre.   

How to cite: Kreienkamp, F., Lorenz, P., and Tradowsky, J.: Attributionsforschung am DWD – Stand und Pläne, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-99, https://doi.org/10.5194/dach2022-99, 2022.

The role of external (radiative) forcing factors and internal unforced (ocean) low-frequency variations in the instrumental global temperature record are still hotly debated. More recent findings point towards a larger contribution from changes in external forcing, but the jury is still out. While the estimation of the human-induced total global warming fraction since pre-industrial times is fairly robust and mostly independent of multidecadal internal variability, this is not necessarily the case for key regional features such as Arctic amplification or enhanced warming over continental land areas. Accounting for the slow global temperature adjustment after strong volcanic eruptions, the spatially heterogeneous nature of anthropogenic aerosol forcing and known biases in the sea surface temperature record, almost all of the multidecadal fluctuations observed over at least the last 160+ years can be explained without a relevant role for internal variability. Using a two-box response model framework, I will demonstrate that not only multidecadal variability is very likely a forced response, but warming trends over the past 40+ years are entirely attributable to human factors. Repercussions for amplifed European (or D-A-CH for that matter) warming and associated implications for extreme weather events are discussed. Further consideration is given to the communications aspect of such critical results as well as the question of wider societal impacts.

How to cite: Haustein, K.: Global and amplified land warming trends over the past 40+ years are entirely human-driven., DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-256, https://doi.org/10.5194/dach2022-256, 2022.

Scheinbar normale Wetterbedingungen können sich zu Witterungsextremen aufschaukeln, wenn kritische Strömungsmuster länger als gewohnt an Ort und Stelle verweilen. So können die ersten frühsommerlichen Tage der Beginn einer Hitzewelle bzw. Dürreperiode sein oder aber der erhoffte Regen der Beginn einer Flutkatastrophe. Im ungünstigsten Fall treten beide Extreme an verschiedenen Orten entlang der mittleren Breiten der Nordhemisphäre zeitgleich auf (Russland/Pakistan 2010) und übersteigen noch die bislang gesammelten Erfahrungen im Umgang mit Wetterextremen und deren Folgen.

In einer jüngst durchgeführten Studie zur Diagnostik von persistenten Strömungsmustern weltweit, konnten langfristige Entwicklungstrends mittels Bildvergleich detektiert und quantifiziert werden. Vorallem im nordhemisphärischen Sommer sind die Änderungssignale über dem Nordpazifik, Nordatlantik, Europa und Sibirien am stärksten ausgeprägt. Dort gibt es deutliche Hinweise für eine Verlangsamung der Verlagerungsgeschwindigkeit von Hoch- und Tiefdruckgebieten. Entstehende Blockierungen können jahreszeitlich unter Umständen der Auslöser für Extreme sein, wenn der ununterbrochene Transport von Luftmassen gleichen Ursprungs nicht abreißt. Lokal oder auch großräumig sind dann kritische Witterungserscheinungen wie Hitzewellen, Dürren oder Dauerregen sehr wahrscheinlich.

Die durch den Klimawandel ausgelösten Veränderungen in der natürlichen Variabilität des Wetters unterliegen bekanntlich großen Unsicherheiten, die sich u.a. auch durch beachtliche Bandbreiten von veränderten Niederschlagsmustern in Klimaszenarien widerspiegeln. Gegenüber der beobachteten Entwicklungen von Wetterpersistenz zeigen globale Klimasimulationen hingegen eine große Vielfalt in der Verortung von zunehmender Persistenz. In der Konsequenz kann das bedeuten, dass z.B. anhaltende Hochdruckwetterlagen, die zu einem starken Regendefizit führen können (z.B. Europäischer Trockensommer 2018) in den Modellen unterschätzt werden.

Um aus der generellen Dynamik und Rhythmik von Klimamodellen resultierende Entwicklungen meteorologischer Größen abzuleiten, könnte die Diagnostik der simulierten Wetterpersistenz einen wichtigen Beitrag leisten. Sie ermöglicht es insbesondere problematische Schwankungen jenseits mittlerer Trends zu identifizieren.

How to cite: Hoffmann, P., Fallah, B., Menz, C., Wechsung, F., and Hattermann, F.: Kumulierte Wetterextreme durch anhaltende Strömungsmuster: Ein bislang unterschätztes Risiko?, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-6, https://doi.org/10.5194/dach2022-6, 2022.

Blockierungslagen können zu extremen Wettersituationen führen, wie zum Beispiel zu Hitzewellen oder zu Starkregenereignissen. Grundsätzlich können zwei Typen von Blockierungen unterschieden werden: High-over-Low und Omega. Die Punktwirbeltheorie und die kinematische Vorticity-Zahl erlauben eine neuartige automatisierte Differenzierung dieser beiden Typen. Basierend auf der NCEP-2 Reanalyse untersuchen wir Auftrittswahrscheinlichkeiten für und Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen diesen zwei Blockierungstypen und nicht-blockierten Zuständen für den Zeitraum 1990 bis 2019 im Europäischen Raum. Logistische Regression und Markov-Modelle mit zwei und drei Zuständen beschreiben die Änderungen der Auftritts- und Übergangswahrscheinlichkeiten.

Während jährliche Auftrittswahrscheinlichkeiten für Blockierungen (ohne Unterscheidung zwischen Omega und High-over-Low) nur einen schwachen Trend zeigen, sehen wir vereinzelt stärke Trends für saisonale und monatliche Auftrittswahrscheinlichkeiten; insbesondere ist für Februar und März ein Anstieg und für Dezember ein Abfall über die Untersuchungsperiode zu erkennen. Die Möglichkeit der Aufspaltung in die oben genannten zwei Blockierungstypen  zeigt, dass die Omega-Blockierungen einen dominanten Beitrag zu den Änderungen im Februar und Dezember zeigen.

Aus der Beschreibung der Übergangswahrscheinlichkeiten mit einem Markov-Modell mit drei Zuständen (High-over-Low, Omega, nicht blockiert) zeichnet sich eine größer werdende Auftrittswahrscheinlichkeit und Stabilität für Omega-Blockierungen im Vergleich zu High-over-Low ab. Außerdem lassen sich für die Studienperiode Änderungen in den Übergangswahrscheinlichkeiten im Sommer erkennen, wobei insbesondere die Übergänge hin zu den Omega-Blockierungen wahrscheinlicher werden und nicht-blockierte Situationen weniger lange anhalten.

How to cite: Detring, C., Schielicke, L., Müller, A., Névir, P., and Rust, H.: Blocking-Eigenschaften in Europa im Klimawandel, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-277, https://doi.org/10.5194/dach2022-277, 2022.

Long-term reanalysis data sets are needed to determine the natural variability of extra-tropical cyclone tracks and for the assessment of the response to global warming. Using a systematic change-point analysis we provide evidence that the pre-satellite ERA5 data of the Backward Extension (ERA5-BE, covering 1950-1978) is highly compatible with the standard ERA5 (1979-2021) data sets. We observe that the joint ERA5 data from 1950 to 2021 is consistent in all storm-related quantities, allowing long-term studies. Despite the high inter-annual variability, a trend analysis suggests that the intensity of extra-tropical cyclones has increased significantly in the Northern Hemisphere from 1950 to 2021. The propagation speed of extra-tropical cyclones has notably decreased and the North Atlantic cyclone track, in particular, has shifted northward. Furthermore, the number of North Pacific storms increased significantly; these storms exhibit longer life cycles and travel larger distances, while they also grow more slowly. From 1979 to 2021 we find increases in wind gusts and cyclone-related precipitation. The central geopotential height, a measure for storminess, has decreased in both storm track areas. The observed changes originating from potential changes in the atmospheric circulation are the result of natural variability and anthropogenic global warming. Future storm adaptation planning should consider the observed increase in storm-related impacts.

How to cite: Karwat, A., Franzke, C. L. E., and Blender, R.: Long-Term Trends of Extra-Tropical Cyclones in the Extended ERA5 Reanalysis, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-38, https://doi.org/10.5194/dach2022-38, 2022.

Eine der Aufgaben des Deutschen Wetterdienstes ist die Klimaüberwachung für Deutschland. Dazu verwendet der DWD die Daten der Wetterstationen in seinem Messnetz in Kombination mit den historischen Klimadaten, die auch durch Vorgängerorganisationen des DWD erhoben wurden. Für den Zeitraum seit 1881 sind somit flächendeckende und systematisch erhobene Messungen verfügbar, die für eine Beschreibung des Klimawandels in Deutschland genutzt werden. Für den Zeitraum 1881 bis 2020 beträgt der lineare Trend der Temperatur +1,6°C. Das zurückliegende Jahrzehnt lag dabei allerdings deutlich oberhalb der Trendlinie, wodurch das aktuelle Jahrzehnt (2011-2020) bereits um 2 °C wärmer war als der Beginn der Zeitreihe (1881-1910).

Für eine verlässliche Kommunikation des Klimazustands und eine einordnende Beschreibung von Klimaänderungen ist es zu einen essentiell, kontinuierlich die Qualität der zugrundeliegenden Daten zu analysieren und gegebenenfalls zu korrigieren, zum anderen die Darstellungs- und Kommunikationsformen an die Öffentlichkeit weiterzuentwickeln.

Um die Homogenität der meteorologischen Zeitreihen zu gewährleisten, betreibt der DWD mehrere Klimareferenzstationen, an denen Parallelmessungen von historischen und operationellen Messinstrumenten durchgeführt werden. Mithilfe dieser Messungen werden die Vergleichbarkeit der Messungen untersucht, Messunsicherheiten abgeschätzt und gegebenenfalls Methoden zur Homogenisierung der Messreihen entwickelt.

Zurzeit werden klimatologische Indizes sowohl innerhalb des DWD als auch mit nationalen und internationalen Partnern standardisiert. Für einige der gebräuchlichsten Indizes (z.B. Heiße Tage und Tropische Nächte) existieren unterschiedliche Definitionen, die parallel verwendet werden. Um widersprüchliche Aussagen zu vermeiden, müssen einheitliche Definitionen verwendet werden oder es sollte ausdrücklich auf die jeweils verwendete Definition hingewiesen werden.

Für die Kommunikation des beobachteten Klimawandels werden unterschiedliche grafische Aufbereitungen der Daten für verschiedene Medien und Plattformen eingesetzt. In diesem Vortrag wird auch ein Überblick über aktuelle Kommunikationskanäle (z. B. Deutscher Klimaatlas, DWD-Klima-Twitterkanal) sowie die Zugangsmöglichkeiten zu den zugrundeliegenden Klimadaten des DWD gegeben.

Literatur und weiterführende Links:

• Zeitreihen der Klimaänderung in Deutschland: https://www.dwd.de/zeitreihen
• Informationsportal 'Beobachteter Klimawandel in Deutschland':
  https://www.dwd.de/klima-deutschland
• Deutscher Klimaatlas: https://www.deutscher-klimaatlas.de
• Twitterkanal 'DWD Klima und Umwelt': https://twitter.com/DWD_klima
• Offener Zugang zu den Klimadaten des DWD: https://opendata.dwd.de/climate_environment/CDC/  https://cdc.dwd.de/portal
• Kaspar, F., Müller-Westermeier, G., Penda, E., Mächel, H., Zimmermann, K., Kaiser-Weiss, A., Deutschländer, T.: Monitoring of climate change in Germany – data, products and services of Germany's National Climate Data Centre, Adv. Sci. Res., 10, 99–106, https://doi.org/10.5194/asr-10-99-2013, 2013.

How to cite: Imbery, F., Kaspar, F., and Friedrich, K.: Analyse und Kommunikation der beobachteten Klimatrends in Deutschland, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-279, https://doi.org/10.5194/dach2022-279, 2022.

Starkniederschlagshöhen, oder auch Bemessungsniederschläge, sind eine wesentliche Datengrundlage für die Dimensionierung von wasserwirtschaftlichen Bauwerken. Seit den 1980er Jahren stellt der Deutsche Wetterdienst (DWD) die Datengrundlage dafür in Form der koordinierten Starkregenregionalisierung und -auswertung (KOSTRA-DWD) zur Verfügung. In den letzten Jahren wurde dieser Datensatz im Projekt MUNSTAR (Methodische Untersuchungen zur Novellierung der Starkregenstatistik für Deutschland) grundlegend überarbeitet. 

Eine Grundvoraussetzung für extremwertstatistische Niederschlagsanalysen sind möglichst langjährige, homogene und zeitlich hochaufgelöste Zeitreihen. In einem ersten Schritt wurden die vorhandenen Datenreihen bis in die Gegenwart fortgeschrieben. Außerdem wurden einzelne Zeitreihen in die Vergangenheit erweitert, indem bisher nicht berücksichtigte Registrierstreifen digitalisiert wurden. Darüber hinaus wurden Datenreihen anderer Betreiber (z.B. Landesämter, Wasserverbände oder kommunale Wasserbetriebe) in die Auswertung einbezogen. Alle Daten wurden umfassend qualitätskontrolliert, auf Stationarität sowie Homogenität geprüft. Zusätzlich wurde geprüft inwieweit heute schon Wetterradardaten in die Auswertungen einbezogen werden können.

In einem zweiten Schritt wurde die zugrundeliegende extremwertstatistische Methodik auf den aktuellen Stand der Wissenschaft gebracht. Dazu gehört z.B. die Schätzung von nun drei statt bisher zwei Parametern der Generalisierten Extremwert Verteilung (GEV) über alle Dauerstufen (5 min bis 7 Tage) hinweg. Auch wurde der Frage nach der Notwendigkeit einer instationären Schätzung im Zusammenhang mit dem beobachteten Klimawandel nachgegangen.

Aufgrund der hohen zeitlichen und räumlichen Variabilität von Starkniederschlagsereignissen ist es notwendig eine Regionalisierung von Starkniederschlägen durchzuführen. Damit soll gewährleistet werden, dass verlässliche Werte für Bemessungsniederschläge auch für unbeobachtete Orte zur Verfügung gestellt werden können. In einem dritten Schritt wurden dafür verschiedene Regionalisierungsverfahren geprüft, verglichen und eine beste Methode mittels Validierung ermittelt.

In diesem Beitrag stellen wir die Ergebnisse des Projekts MUNSTAR vor und zeigen den Weg zum neuen Datensatz KOSTRA-DWD-2020 auf.

How to cite: Junghänel, T., Deutschländer, T., Haberlandt, U., Ostermöller, J., Shehu, B., and Willems, W.: KOSTRA-DWD-2020 – Die neue Starkregenstatistik für Deutschland, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-151, https://doi.org/10.5194/dach2022-151, 2022.

Extreme Niederschlagsereignisse stellen für den Katastrophenschutz sowie die Stadt- und Raumplanung eine enorme Herausforderung dar. Nicht zuletzt das verheerende Hochwasser in Nordrhein-Westfalen und Rheinland-Pfalz im Juli 2021 hat in dramatischer Weise gezeigt, wie vulnerabel unsere Gesellschaft gegenüber extremen Wetterereignissen ist. Darüber hinaus deuten Klimaprojektionen darauf hin, dass sich die Anzahl und Intensität von Starkregenereignissen in Zukunft weiter erhöhen könnten. Als Grundlage für gezielte und zukunftsorientierte Maßnahmen der Klimaanpassung sind Informationen zu Häufigkeit und Eigenschaften von Starkregenereignissen erforderlich. Die meteorologische Datengrundlage hat der Deutsche Wetterdienst (DWD) in den vergangenen Jahren geschaffen und in diesem Jahr publiziert (Lengfeld et al., 2021).

Im Rahmen des Projekts KlamEx (www.dwd.de/klamex) der Strategischen Behördenallianz „Anpassung an den Klimawandel“ hat der DWD zusammen mit seinen Partnerbehörden einen Katalog erstellt, der alle extremen Niederschlagsereignisse seit 2001 auflistet. Das Besondere daran: die meteorologische Datengrundlage bildet die radarbasierte Niederschlagsklimatologie RADKLIM (www.dwd.de/radklim) des Deutschen Wetterdienstes, so dass für jedes Ereignis eine flächenhafte Information des Niederschlags vorliegt und dieses somit nicht nur bezüglich einer punktbasierten Intensität sondern als Flächenobjekt definiert ist.

Die Auswertungen erfolgten für elf verschiedene Dauerstufen zwischen einer und 72 Stunden auf einem deutschlandweiten Raster mit einer Gitterlänge von einem Kilometer. CatRaRE (www.dwd.de/catrare) listet alle unabhängigen Ereignisse, deren Niederschlagswert auf einer Mindestfläche einen definierten Schwellenwert überschreitet. Als Schwellenwert wurde zum einen die Warnstufe 3 (W3) des Deutschen Wetterdienstes, zum anderen eine statistische Niederschlagshöhe von 5 Jahren (T5) angesetzt. Jedes Ereignis ist über den Punkt des maximalen Niederschlags und ein Polynom definiert, das die Fläche zum Zeitpunkt der maximalen Extremität (Eta, eine Kombination aus Fläche und mittlerer Wiederkehrzeit) des Ereignisses bestimmt. Zusätzlich enthält der Katalog eine Vielzahl geografischer und demografischer Attribute des Ereignisortes, die einen maßgeblichen Einfluss auf die potenzielle Schadwirkung besitzen.

Die Kataloge W3_Eta und T5_Eta sind über den Opendata-Server des DWD frei zugänglich. Zusätzlich steht eine WebGIS-Anwendung zur Verfügung.

Im Rahmen dieses Beitrags stellen wir die Kataloge vor, präsentieren statistische Auswertungen zum raumzeitlichen Auftreten von Starkregen und zeigen erste Ideen zur Nutzung der Daten im Rahmen der Erstellung deutschlandweiter Hinweiskarten zur Starkregengefährdung.  

Lengfeld, Katharina; Walawender, Ewelina; Winterrath, Tanja; Becker, Andreas: CatRaRE: A Catalogue of radar-based heavy rainfall events in Germany derived from 20 years of data, Meteorologische Zeitschrift, 2021, DOI: 10.1127/metz/2021/1088.

How to cite: Winterrath, T., Walawender, E., Lengfeld, K., and Weigl, E.: Der neue Katalog extremer Niederschlagsereignisse (CatRaRE) des Deutschen Wetterdienstes, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-265, https://doi.org/10.5194/dach2022-265, 2022.

Historical temperature measurements are the basis of global climate datasets like HadCRUT4. This dataset contains many missing values, particularly for periods before the mid-twentieth century, although recent years are also incomplete. Here we demonstrate that artificial intelligence can skilfully fill these observational gaps when combined with numerical climate model data. We show that recently developed image inpainting techniques perform accurate monthly reconstructions via transfer learning using either 20CR (Twentieth-Century Reanalysis) or the CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) experiments. The resulting global annual mean temperature time series exhibit high Pearson correlation coefficients (≥0.9941) and low root mean squared errors (≤0.0547 °C) as compared with the original data. These techniques also provide advantages relative to state-of-the-art kriging interpolation and principal component analysis-based infilling. When applied to HadCRUT4, our method restores a missing spatial pattern of the documented El Niño from July 1877. With respect to the global mean temperature time series, a HadCRUT4 reconstruction by our method points to a cooler nineteenth century, a less apparent hiatus in the twenty-first century, an even warmer 2016 being the warmest year on record and a stronger global trend between 1850 and 2018 relative to previous estimates. We propose image inpainting as an approach to reconstruct missing climate information and thereby reduce uncertainties and biases in climate records.

As published in:

Kadow, C., Hall, D.M. & Ulbrich, U. Artificial intelligence reconstructs missing climate information. Nat. Geosci. 13, 408–413 (2020). https://doi.org/10.1038/s41561-020-0582-5

Newest developments around the technology will be presented.

How to cite: Kadow, C., Hall, D. M., Ulbrich, U., Meuer, J., and Ludwig, T.: Artificial intelligence reconstructs missing climate information - newest developments, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-292, https://doi.org/10.5194/dach2022-292, 2022.

Viele Politikfelder und Wirtschaftssektoren sind durch die Folgen des Klimawandels betroffen. Extremereignisse wie Hitzewellen, Dürren, Starkregen und Stürme oder auch allmähliche Verschiebungen in langjährigen Mittelwerten (Meeresspiegelniveau, Wasserdargebot, Globalstrahlung, Wind, Temperatur-, Niederschlags- und Abflussregime) setzen Wirkungsketten in Gang, an deren Ende ökologische und ökonomische Funktionen beeinträchtigt und Aspekte der Daseinsvorsorge sowie der Sicherheit berührt sind.  
Eine vorausschauende Planung und ein auf Resilienz ausgerichtetes Handeln müssen den Aspekt Klimawandel berücksichtigen. Dafür sind eine einheitliche Datengrundlage und abgestimmte Methoden notwendig. Diese Grundlagen zur Bewertung der regionalen und sektoralen Wirkungen des Klimawandels und zur Erarbeitung und Bewertung von Anpassungsoptionen werden durch den DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" bereitgestellt, der 2020 durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur ins Leben gerufen wurde. Dieser Dienst ist in vier Behörden verankert: Bundesanstalt für Wasserbau (BAW), Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie (BSH), Bundesanstalt für Gewässerkunde (BfG) und Deutscher Wetterdienst (DWD).
Der DAS-Basisdienst "Klima und Wasser" soll u.a. die Bereiche Verkehr, Wasser- und Energiewirtschaft, Bauwesen, Küsten-, Meeres- und Bevölkerungsschutz, Industrie und Gewerbe mit einheitlichen Informationen zu extremen Witterungsereignissen sowie zu Änderungen mittlerer Bedingungen versorgen. 

Als zentrale Informationsplattform für die Nutzerinnen und Nutzer wurde Ende August die Webseite des DAS-Basisdienstes online gestellt (www.das-basisdienst.de). Hier sind die zahlreichen Produkte der vier Behörden zum Thema Anpassung an den Klimawandel zu finden. Darüber hinaus gibt es Hintergrundinformationen zum Dienst, weiterführende Links und es werden die Beratungsteams der beteiligten Behörden vorgestellt.

Die zentralen Aspekte des DAS-Basisdienstes "Klima und Wasser" werden vorgestellt. 

How to cite: Brauch, J. and Leps, N.: Vorstellung des DAS-Basisdienst "Klima und Wasser", DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-247, https://doi.org/10.5194/dach2022-247, 2022.

Neben der wissenschaftlichen Erforschung von Klimavariabilität und Klimawandel und deren Folgen werden auch die Kommunikation der Ergebnisse sowie die Anpassung an die neuen Bedingungen immer wichtiger. Der Bereich der Climate Services, der Klimadienste, gewinnt somit zunehmend an Bedeutung. Der Deutsche Wetterdienst (DWD) hat sich als Ziel gesetzt, mit seiner Klimavorhersagenwebseite auch auf diese Bedürfnisse einzugehen und neue Antworten zu finden. Dabei geht es insbesondere um die nutzergerechte Kommunikation von Klimavorhersagen und deren Unsicherheiten für die nächsten Wochen bis Jahre. Die Klimavorhersagen schließen dabei die Lücke zwischen den Wettervorhersagen (der nächsten Tage bis zwei Wochen) und den Klimaprojektionen (für die nächsten drei bis zehn Dekaden) und beinhalten seit März 2020 dekadische, sowie seit Oktober 2021 auch saisonale Klimavorhersagen.

Bei der Präsentation dieser Informationen verfolgt der DWD das Ziel, dass sie von verschiedenen sektoralen Nutzergruppen bestmöglich zu verwerten sind. Dafür werden zwei Kategorien angeboten: die leichter verständlichen „Basis-Klimavorhersagen“ und die detailreicheren „Profi-Klimavorhersagen“. Karten, Zeitreihen und Tabellen zeigen die Ensemblemittel- und Wahrscheinlichkeitsvorhersagen von Temperatur und Niederschlag für die Welt, Europa, Deutschland und deutsche Teilregionen.

Ein wichtiger Bestandteil der Klimavorhersagenwebseite ist zudem die Kommunikation der Vorhersagegüte und der Bandbreite der Vorhersagen. Es werden verschiedene Maße verwendet, um die Güte der Klimavorhersagen im Vergleich zu Referenzvorhersagen wie dem klimatologischen Mittel zu bewerten. Im engen Austausch mit den Nutzenden wurde ein intuitives Design entwickelt, um diese Informationen verständlicher zu vermitteln. Dieses wird regelmäßig evaluiert und weiter verbessert.

Auch die zukünftigen Erweiterungen werden mit Nutzerinnen und Nutzern aus verschiedenen Bereichen diskutiert, insbesondere im Rahmen des jährlich stattfindenden Nutzerworkshops. Geplant sind saisonale Klimavorhersagen für die deutschen Landeshauptstädte, sowie Witterungsvorhersagen der nächsten Wochen, mehrjährige saisonale Vorhersagen, z.B. 5-Jahres-Sommer- oder Wintermittel und weitere nutzerorientierte Variablen und Indizes, z.B. für Dürre- und El Nino-Vorhersagen. Der Gedanke der „Seamless Prediction“ über verschiedene Zeitskalen und geographische Gebiete soll über eine gemeinsame Zeitreihe für Beobachtungen, Klimavorhersagen und Klimaprojektionen deutlich gemacht werden. Aktuell werden neue interaktive Anwendungen erarbeitet, die das Angebot der Klimavorhersagenwebseite erweitern und zugänglicher machen sollen. Unterstützung bekommt der DWD hierbei durch das FPCUP (Framework Partnership Agreement for Copernicus User Uptake) Projekt Seamless Web.

How to cite: Tivig, M., Mannig, B., Paxian, A., Hoff, A., Isensee, K., Buchholz, S., Wehring, S., Fröhlich, K., Lorenz, P., Kreienkamp, F., and Früh, B.: Nutzerorientierte Klimavorhersageprodukte des Deutschen Wetterdiensts - auf dem Weg zur Seamless Prediction, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-245, https://doi.org/10.5194/dach2022-245, 2022.

Es besteht ein wachsender Bedarf an hochaufgelösten Klimavorhersagen der kommenden Wochen, Monate und Jahre. Um diesen Bedarf zu bedienen, veröffentlicht der Deutsche Wetterdienst (DWD) operationell saisonale und dekadische Klimavorhersagen. Daneben ist zukünftig auch die Bereitstellung von postprozessierten EZMW Witterungsvorhersagen geplant. Als gemeinsame Plattform dafür dient die neue DWD Klimavorhersagen-Webseite www.dwd.de/klimavorhersagen, auf der Klimavorhersagen über alle verfügbaren räumlichen und zeitlichen Skalen hinweg konsistent dargestellt werden. 

Um die räumliche Auflösung und die Vorhersagegüte der Klimavorhersagen zu erhöhen, werden verschiedene Nachbereitungsverfahren angewendet. So wird das am DWD entwickelte empirisch-statistische Downscalingverfahren EPISODES angewendet, um die grobe räumliche Auflösung der globalen Klimavorhersagen für die Region Deutschland auf rund 20 km Gitterweite zu verbessern und Klimavorhersagen für ausgewählte Städte auf Basis von rund 5 km Gitterweite erstellen zu können. Dazu werden statistische Beziehungen zwischen großräumigen Einflussvariablen, wie zum Beispiel dem Luftdruck, und kleinräumigen Zielvariablen, wie dem Niederschlag, mithilfe von hochaufgelösten Beobachtungsdaten verwendet. 

Die dekadischen Klimavorhersagen werden seit 2021 operationell für die Klimavorhersagen-Webseite statistisch rekalibriert, um Bias, Drift und Ensembledispersion zu korrigieren, so dass Verlässlichkeit und Schärfe der probabilistischen Vorhersage optimiert werden. Für die saisonale Klimavorhersage der Wintermonate wird die Möglichkeit einer Verbesserung der Vorhersagegüte mithilfe einer statistisch selektierten Klimavorhersage untersucht. Bei dieser hybriden saisonalen Klimavorhersage werden einzelne Ensemble Member ausgewählt basierend auf der statistischen Vorhersage der europäischen Luftzirkulation im Winterhalbjahr. Für die statistische Vorhersage werden verschiedene Prädiktoren aus ERA5T Reanalysedaten verwendet, wie zum Beispiel Meeresoberflächentemperatur, Meereis oder die Temperatur in 100 hPa. 

Neben der statistisch selektierten Wintervorhersage ist zudem die Weiterentwicklung des Downscalingverfahrens EPISODES geplant, sodass es auf eine größere Region angewendet werden kann, die auch den Alpenraum und an Deutschland angrenzende Flusseinzugsgebiete beinhaltet. Für die künftigen Weiterentwicklungen und Erweiterungen der operationellen Klimavorhersageprodukte besteht ein enger Austausch mit Nutzerinnen und Nutzern aus verschiedenen Sektoren, zum Beispiel im Rahmen des jährlich stattfindenden Nutzerworkshops.

How to cite: Hoff, A., Lorenz, P., Dalelane, C., Pasternack, A., Mannig, B., Paxian, A., Tivig, M., Pankatz, K., Fröhlich, K., Kreienkamp, F., and Früh, B.: Nutzerorientierte Klimavorhersageprodukte des Deutschen Wetterdiensts – auf dem Weg zu höherer räumlicher Auflösung und verbesserter Vorhersagegüte, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-244, https://doi.org/10.5194/dach2022-244, 2022.

ICON-seamless entwickelt ein neues Erdsystemmodell, als Grundlage für Wettervorhersage, saisonale und dekadische Klimavorhersagen, bis hin zu Klimaprojektionen. Dabei nutzen wir die Expertise, die ICON-NWV als zuverlässiges Modell für numerische Wettervorhersage (NWV) betreibt und pflegt sowie die Erfahrungen mit der ersten ICON-Erdsystemversion basierend auf der Physik der MPI-Atmosphäre ECHAM. Das Ziel ist, gemeinsame Komponenten für alle meteorologischen Zeitskalen nutzen zu können. Der erste Schritt entwickelt ein Modell für saisonale und dekadische Zeitskalen.

ICON-seamless baut auf der Kopplung der Komponenten ICON-NWV (Atmosphäre) und ICON-O (Ozean) auf. Mit Hilfe des speziell entwickelten Kopplungs-Tools YAC können beide Komponenten Variablen austauschen, die für die Wechselwirkung zwischen Atmosphäre und Ozean wichtig sind. Auch die Parametrisierung von Meereis stellt einen wichtigen Baustein dar. Zur Wiedergabe eines geschlossenen hydrologischen Kreislaufs und um den Kohlenstoffkreislauf sauber darzustellen, wird ferner ein geeignetes Bodenmodell, ICON-L, an die Atmosphärenphysik von ICON-NWV gekoppelt. Zudem werden transiente Aerosolfelder, Treibhausgase, und Strahlungsantriebe neu in ICON-NWV eingelesen, um historische Zeiträume nachzuvollziehen. Parallel hierzu werden die ART Module (Aerosol and Reactive Trace gases), die eine dynamische Behandlung von Gasen und Aerosolen gestatten, an die modifizierte Modellphysik angepasst. Eine intensive Modelldiagnostik unterstützt das Tuning. Für die zukünftige Verwendung im Bereich der (Wetter- und) Klimavorhersagen wird parallel die gekoppelte Datenassimilation entwickelt.

Wir geben einen Überblick über den aktuellen Stand der Entwicklung, der Experimente und potentieller Anwendungsbereiche.

How to cite: Potthast, R., Müller, W., Früh, B., Korn, P., Brienen, S., Fröhlich, K., Helmert, J., Köhler, M., Lorenz, S., Pham, T. V., Pohlmann, H., Schlemmer, L., Schnur, R., Schulz, J.-P., Sgoff, C., Vogel, B., Wirth, R., and Zängl, G.: ICON-seamless: die Entwicklung eines neuen Erdsystemmodells basierend auf ICON für alle Zeitskalen, von Wettervorhersagen bis Klimaprognosen, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-28, https://doi.org/10.5194/dach2022-28, 2022.

Das Jahr 2021 hat mit den Starkregenereignissen in Nordrhein-Westfalen und Rheinland-Pfalz nochmals die verheerenden Auswirkungen von extremen Niederschlägen verdeutlicht. Klimamodelle sind aufgrund ihrer groben Maschenweite nicht in der Lage kleinräumige atmosphärische Prozesse direkt aufzulösen und haben Defizite durch die verwendeten Parametrisierungen. Eine konvektionserlaubende regionale Klimasimulation unter Verwendung von COSMO-CLM wird unter dem Gesichtspunkt statistisch auftretender Extremniederschläge über Deutschland mit einer horizontalen Auflösung von 3 km analysiert. Die Simulation ist aufgeteilt in drei Einzelsimulationen unterschiedlicher Länge: Evaluationslauf - HoKliSim-DE (Hochauflösende COSMO-CLM Klimasimulation mit ERA Antrieb für Deutschland) von 1970-2019; historischer Lauf (1971-2000); Klimaprojektionslauf der fernen Zukunft (2071-2100). Zur Evaluierung hinzugezogen wird eine 20-jährige Radarklimatologie und ein langjähriger stationsbezogener Beobachtungsdatensatz. Anhand einer extremwertstatistischen Methode werden die auftretenden Extremniederschläge nach ihrer Dauerstufe (Stunden bis Tage) und Wiederkehrzeit separiert betrachtet. Die Methodik wird gleichermaßen auf den Modell- und die Beobachtungsdatensätze angewandt und lässt dadurch direkte Rückschlüsse auf Modelldefizite zu. Eine Gegenüberstellung zu weiteren grobmaschigeren regionalen Klimamodellen aus dem EURO-CORDEX Ensemble legt die Unterschiede hervorgerufen durch die gröbere Auflösung und parametrisierten Konvektion dar. Schlussendlich werden landkreisbezogene Klimaänderungssignale für Extremniederschläge präsentiert und im Vergleich zu den regionalen Klimamodellen aus EURO-CORDEX gesetzt.

Die Verwendung eines konvektionserlaubenden regionalen Klimamodells zeigt die Vorteile von hochaufgelösten Simulationen auf der konvektiven Skala und ihre weiterhin bestehenden Defizite.

How to cite: Rybka, H., Haller, M., Brienen, S., Winterrath, T., Junghänel, T., Lengfeld, K., Brauch, J., Früh, B., and Walter, A.: Konvektionserlaubende Klimasimulation mit COSMO-CLM für Deutschland - Analyse von gegenwärtigen und zukünftigen Extremniederschlägen unterschiedlicher Dauerstufe, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-131, https://doi.org/10.5194/dach2022-131, 2022.

Der fortschreitende Klimawandel ist auf allen Skalen präsent und betrifft somit das globale als auch das lokale Klima. Auf der lokalen Skala ist der Einfluss sehr heterogen durch kleinräumige Effekte wie Orographie, Landnutzung und Bebauung sowie Land-Meer-Verteilung. Durch den Klimawandel ändert sich nicht nur der mittlere Zustand des Klimas, es ändern sich vor allem auch die Häufigkeit und Intensität von extremen Ereignissen. Diese Änderungen sind von großem Interesse im BMVI-Projekt „Expertennetzwerk - Verkehr und Infrastruktur an Klimawandel und extreme Wetterereignisse anpassen“, da sich in Deutschland auch die Transportsysteme an den Klimawandel anpassen müssen. Dafür muss identifiziert werden, in welchem Ausmaß die Transportwege dem Klimawandel ausgesetzt sind. Im Projekt arbeiten daher Experten aus verschiedenen Disziplinen (darunter Meteorologen, Hydrologen und Ingenieure) daran, Anpassungsoptionen für die Transportsysteme in Deutschland zu formulieren.

Um dem Bedarf im Projekt nach hochaufgelösten Klimadaten gerecht zu werden, wurden mit dem regionalen Klimamodell COSMO-CLM Simulationen durchgeführt. Dabei wurde die Konvektionsparametrisierung teilweise abgeschaltet. Dadurch können insbesondere sommerliche konvektive Ereignisse realistischer simuliert werden. Die Simulationen wurden für drei Zeitscheiben (1971-2000, 2031-2060 und 2071-2100) für Deutschland mit 3 km Gitterweite gerechnet. Für die Zukunft wurde das Szenario RCP8.5 verwendet. Viele Variablen sind mit stündlicher Auflösung verfügbar, der Niederschlag sogar mit 5-Minuten Auflösung. Als Antrieb wurden Daten des Globalmodels MIROC-MIROC5 verwendet. Zusätzlich wurde ein Evaluationslauf („HoKliSim-De“) gerechnet, der mit ERA40 (1971-1978) und mit ERA5 (1979-2019) angetrieben wurde. Dieser Lauf soll in Zukunft kontinuierlich verlängert und operationell bereitgestellt werden.

Von besonderem Interesse ist der Mehrwert, den die konvektionserlaubende Simulation mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung bei der Berechnung des Niederschlags erzielt. Schwerpunkte unserer Analysen ist der Vergleich der hochaufgelösten Simulation und der als Eingangsdatensatz verwendeten niedriger aufgelösten Simulation. Diese werden mit Beobachtungsdaten beispielsweise in Bezug auf Tages- und Jahresgänge, Perzentile sowie maximale Niederschlagssummen über mehrere Tage verglichen. Als Referenzdaten dienen dafür tägliche Daten des HYRAS-Datensatzes sowie stündliche Daten aus RADKLIM. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Durchführung entsprechender Analysen mit den stündlichen Wind- und Windböen-Daten in Bezug auf Starkwindereignisse, wofür die regionalen COSMO-REA6-Reanalyen als Referenz verwendet werden.

How to cite: Haller, M., Brienen, S., Rybka, H., Brauch, J., and Früh, B.: Gibt es einen Mehrwert der konvektionserlaubenden Klimasimulation bei der Analyse von lokalen Starkregen- und Sturmereignissen?, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-138, https://doi.org/10.5194/dach2022-138, 2022.

Laut IPCC (AR6, 2021) ist zu erwarten, dass extreme Niederschlagsereignisse aufgrund des Klimawandels in allen Regionen Europas bis auf den Mittelmeerraum zunehmen. Extreme Niederschlagsereignisse sind seltene Ereignisse, bei denen die Niederschlagsmenge einen nach vordefinierten Kriterien festgelegten Wert (z.B. das 99. Perzentil) überschreitet. In den Bundesländern Rheinland-Pfalz und Nordrhein-Westfalen und den benachbarten Benelux-Staaten führten Überflutungen im Juli 2021 zu mehr als 200 Todesopfern. Flutursache waren Extremniederschläge in der Zeit vom 12. bis 15. Juli 2021.

Ziel dieser Arbeit ist die Bewertung und Quantifizierung der räumlich-zeitlichen Entwicklung der Häufigkeit und der Intensität von extremen Niederschlagsereignissen über einen Zeitraum von 150 Jahren (1951-2100) in Europa.

Dafür wird ein Ensemble von 26 regionalen Klimasimulationen aus dem EURO-CORDEX bzw. ReKliEs-DE-Ensemble für verschiedene Szenarien der Treibhausgasemissionen (RCP 4.5 und 8.5) untersucht. Auf der Grundlage von täglichen Niederschlagsmengen werden
(i) die jährlichen und saisonalen Häufigkeiten der Überschreitungen von Schwellenwerten
(ii) die jährlichen und saisonalen Schwellenwert-Überschreitungssummen
(iii) die Niederschlagsintensitäten für 10- und 100-jährige Wiederkehrperioden analysiert.
Die Schwellenwerte werden dabei für jede Simulation und jede Gitterzelle individuell ermittelt.
Die Wiederkehrintensitäten werden bestimmt, indem die täglichen Niederschlagswerte, die den vorgegebenen Schwellenwert überschreiten, an eine Pareto-Verteilung (GPD) angepasst werden. Klimaänderungssignale werden durch lineare Regressionsanalysen (i, ii) und durch die Differenz der Wiederkehrintensitäten zwischen jeweils zwei Perioden (iii) ermittelt. Zur Identifikation von Regionen, die ein robustes (verlässliches) Änderungssignal aufweisen, werden die Majorität der Vorzeichen und die statistische Signifikanz der Änderungen der Ensemblemitglieder herangezogen.

Die Ergebnisse zeigen eine Dreiteilung des Untersuchungsgebietes in einem nördlichen Teil mit robusten Anstiegen der Schwellenwert-Überschreitungen und Überschreitungssummen (Skandinavien, Britische Inseln, Mitteleuropa, Osteuropa), einen Übergangsbereich mit niedrigen positiven oder negativen, nicht signifikanten Anstiegen (Spanien, Italien, Griechenland) und eine südliche Zone (Nordafrika) mit robusten Abnahmen. Das Ensemblemittel zeigt weitgehend größere Änderungen für das RCP 8.5 Szenario gegenüber dem RCP 4.5 Szenario (Mitteleuropa +61 % bzw.
+ 44 % pro Jahrhundert). Die stärksten Zunahmen treten in Skandinavien auf. Auch Deutschland gehört zu den Regionen mit einem robusten Anstieg der Schwellenwert-Überschreitungen.
Zwischen den Trends der Überschreitungen und den Trends der Jahresniederschlagssummen lässt sich kein direkter statistischer Zusammenhang feststellen. Es gibt Gebiete mit  übereinstimmenden, parallelen Zunahmen (Mitteleuropa, Skandinavien), Abnahmen (Nordafrika) und gegensätzlichen Trends (Mittelmeerraum). Bei den saisonalen Trends können für Mitteleuropa hauptsächlich nur für den Winter signifikante Zunahmen bestimmt werden (+100% pro Jahrhundert).
Die Änderungssignale der Wiederkehrintensitäten zeigen keine klare Zonierung des Untersuchungsgebietes. Für Mitteleuropa betragen die Zunahmen der Wiederkehrintensitäten von der Referenzperiode (1951-1980) auf die Zukunftsperiode (2066-2095) +50% für Wiederkehrperioden von 100 Jahren und +30% für Wiederkehrperioden von 10 Jahren.

Zusammenfassend kann festgestellt werden, dass die ausgewerteten Klimasimulationen für Mitteleuropa eine verlässliche Zunahme der Häufigkeit von Extremniederschlägen in der Zukunft zeigen. Dabei sind für das RCP 8.5 Szenario die Anstiege und die Anteile robuster Gitterzellen weitgehend größer als für das RCP 4.5 Szenario. 

How to cite: Beier, C., Ettrichrätz, V., Keuler, K., and Trachte, K.: Identifizierung von Regionen mit einer robusten Zunahme von Extremniederschlagsereignissen im EURO-CORDEX-Ensemble, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-157, https://doi.org/10.5194/dach2022-157, 2022.

Landnutzungs- und Landoberflächenänderungen (LULCC) sind ein wichtiger Antrieb für regionale Klimavariabilität und Klimaänderungen. Bisher wurden LULCC in langjährigen Klimaänderungsprojektionen mit regionalen Klimamodellen (RCMs) nicht standardmäßig berücksichtig. Aus diesem Grund werden im Rahmen der WCRP CORDEX Flagship Pilot Study LUCAS (FPS LUCAS) koordinierte Downscaling-Experimente mit einem Ensemble von RCMs durchgeführt, die Landnutzungsänderungen berücksichtigen. Dafür wurde ein neuer hochaufgelöster LULCC-Datensatz für Europa von 1950-2100 erstellt (LUCAS LUC), der die spezifischen Datenanforderungen von RCMs erfüllt und zum Downscaling von CMIP6-Projektionen dienen soll. Für RCMs wurden bisher noch keine Standards für die Implementierung von jährlichen LULCC-Daten definiert, so dass die LULCC-Abbildung modellspezifisch unterschiedlich ist. Hierbei insbesondere zu nennen sind die unterschiedlichen Landnutzungs- und Landoberflächenklassifikationen der einzelnen Modelle, die eine Konvertierung der LUCAS LUC Daten in Antriebsdaten für RCMs erschweren.

Um diese Probleme zu erkennen und mögliche Unsicherheiten bei der Implementierung zu quantifizieren, wurden in der FPS LUCAS zunächst Testsimulationen für die EURO-CORDEX Domain über 2 bis 3 Jahre mit einem Ensemble von RCMs durchgeführt. Als LULCC-Antrieb für diese Simulationen werden LUCAS LUC Daten von zwei unterschiedlichen Epochen verwendet. Der Fokus der Präsentation liegt auf der Analyse der Verteilung einzelner Landnutzungs- und Landoberflächenkategorien und auf dem Einfluss der LULCC-Daten auf biogeophysikalische Größen und bodennahe atmosphärische Variablen. Darauf basierend werden Empfehlungen für die Verwendung von LUCAS LUC Daten in RCM-Experimenten gegeben.

How to cite: Hoffmann, P., Rechid, D., Reinhart, V., Asmus, C., Böhner, J., Breil, M., Cardoso, R. M., Davin, E. L., Katragkou, E., Lima, D. C. A., Sofiadis, G., Strada, S., and Tölle, M. H.: Implementierung von Landnutzungsänderungsdaten in ein Ensemble von regionalen Klimamodellen, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-204, https://doi.org/10.5194/dach2022-204, 2022.

In den letzten zwei Dekaden erlebte Deutschland mehrere sehr heiße und trockene Sommer (2003, 2015, 2018, 2019). Diese heißen und trockenen Sommer waren das Ergebnis von langanhaltenden antizyklonalen Wetterlagen im Sommer über Deutschland und Europa. Die heißen und trockenen Sommer haben einen großen sozioökonomischen Einfluss auf z.B. reduzierte Ernteerträge oder Einfluss auf die menschliche Gesundheit und erhöhte Mortalität. Mit der Hilfe von Klimaindikatoren, die Hitze und Trockenheit in Deutschland beschreiben, wurde untersucht, ob die extrem heißen und trockenen Sommer der letzten Jahre unter zukünftigen Bedingungen im Klimawandel Normalität sein werden. Die vergangenen Sommer werden mit DWD-Beobachtungsdatensätzen untersucht, als Referenz dient die Periode 1971-2100, und mit Klimaprojektionsdaten aus den DWD-Referenz-Ensembles für die Klimaszenarien RCP 2.6 und RCP 8.5 verglichen. Hierbei werden für die Zukunft die beiden Perioden 2031-2060 sowie 2071-2100 verwendet. Die Projektionen zeigen keine deutliche Anomalie für den Niederschlag der Zukunft, die Trockenheit der Sommer 2003 und 2018 ist stärker als das Signal in der fernen Zukunft unter dem RCP 8.5 Szenario. In der sich verändernden Temperatur sind die zukünftigen positiven Anomalien aber deutlich, extreme heiße Sommer wie in den letzten Jahrzehnten werden unter dem RCP 8.5 Szenario gegen Ende des Jahrhunderts normal, unter RCP 2.6 aber immer noch seltene Ereignisse sein.

How to cite: Leps, N., Stanley, K., and Walter, A.: Einordnung der heißen und trockenen Sommer der letzten Jahre in die Klimaprojektionen für Deutschland, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-115, https://doi.org/10.5194/dach2022-115, 2022.

Die regionalen Klimasimulationen des EURO-CORDEX-Ensembles leisten einen grundlegenden Beitrag zur Abschätzung des Klimawandels und seiner Folgen. Diese regionalen Klimasimulationen verwenden als Antrieb die Daten von 14 Globalmodellsimulationen aus CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5). Da nicht die gesamte Bandbreite der CMIP5 Modelle genutzt werden kann, ist es für die Nutzer des EURO-CORDEX-Ensembles wichtig zu wissen, wie die Ergebnisse der antreibenden Globalmodellsimulationen in das gesamte CMIP5 einzuordnen sind. Darüber hinaus werden auch Ergebnisse des neue CMIP6 Ensembles mit in die Analyse einbezogen. Bei der Einordnung in CMIP6 wird unterschieden zwischen dem gesamten verfügbaren Ensemble und einem Sub-Ensemble für das Randbedingungen für dynamische Regionalmodelle vorliegen, um eine erste Einschätzung für das potentielle EURO-CORDEX-CMIP6 Ensemble zu bekommen. 

Die Ergebnisse zeigen für die Änderung im Zeitraum 2070-2099 im Vergleich zu 1981-2010 für die Temperatur und Szenario RCP26/SSP126 (RCP85/SSP585) einen vergleichbaren mittleren Anstieg von ~1 K (3.5K) für das EURO-CORDEX Ensemble und das CMIP5 Ensemble, wobei das CMIP5 Ensemble eine deutlich größere Bandbreite aufweist.  Der mittlere Anstieg im CMIP6 Ensemble liegt etwas höher und ist sehr ausgeprägt im Sommer mit ~2K (>5K). Die Änderungen des Niederschlags zeigen im Mittel eine Zunahme im Winter, etwas ausgeprägter in CMIP6 als in CMIP5 und EURO-CORDEX, im Sommer nimmt der Niederschlag im Mittel ab, die einzelnen Simulationen jedes Ensembles zeigen Zu- und Abnahmen. Das CMIP6 Ensemble für SSP585 bildet eine Ausnahme mit ausschließlich Abnahmen des Niederschlags.

Ein weiteres Ziel der Analyse ist neben der Einordnung der verschiedenen Ensemble eine Untersuchung der Unterschiede, wenn man a) klassische Zeitscheiben definiert durch Klimanormalperioden aus unterschiedlichen Szenarien betrachtet, oder b) politisch motivierte globale Temperaturschwellen wie 1,5°C, 2°C und 3°C Erwärmung gegenüber der vorindustriellen Periode betrachtet. Dabei wird die Temperaturschwelle analog einer Klimanormalperiode durch ein 30-jähriges gleitendes Mittel aus den globalen Temperturänderungszeitreihen der Globalmodellsimulationen bestimmt.

How to cite: Sieck, K., Bülow, K., and Lierhammer, L.: Zukünftige Klimaänderungen in Deutschland, Gegenüberstellung verschiedener Methoden und Ensembles, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-246, https://doi.org/10.5194/dach2022-246, 2022.

Wir präsentieren eine umfassende Analyse des alpinen Klimawandels im 21. Jahrhundert basierend auf den regionalen Klimasimulationen der EURO-CORDEX Initiative. Klimaänderungssignale verschiedener Temperatur- und Niederschlagsindikatoren sowie der natürlichen Schneedecke bis zum Ende des Jahrhunderts wurden unter expliziter Berücksichtigung der Modellunsicherheiten und für drei Treibhausgas-Emissionsszenarien (RCPs 2.6, 4.5 und 8.5) ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen eindeutig, dass der Alpenraum im Laufe des Jahrhunderts mit einer weiteren Erwärmung zu rechnen hat. Deren Intensität hängt stark vom jeweils betrachteten Emissionsszenario ab und dürfte während des Sommers und für Regionen südlich des Alpenhauptkamms am stärksten ausfallen. Je nach Jahreszeit gibt es Tendenzen zu einer leicht verstärkten Erwärmung in mittleren und hohen Lagen der Alpen. Die Unterschiede in der mittleren Temperaturänderung zwischen den Modellsimulationen können beträchtlich sein, jedoch sind die Hauptmuster der projizierten Erwärmung konsistent über das gesamte Ensemble und robust. Bei den mittleren jahreszeitlichen Niederschlagsmengen zeigt sich eine Tendenz zur Verschiebung vom Sommer in Richtung Winter, wobei hier noch eine relativ grosse Modellunsicherheit besteht und einzelne Simulationen von diesem generellen Muster abweichen können. Hohe tägliche Niederschlagsmengen werden in alles Jahreszeiten tendenziell zunehmen während die Niederschlagshäufigkeit in den Sommermonaten abnimmt. Es zeigt sich ein zum Teil deutlicher Zusammenhang zwischen der projizierten Änderung jahreszeitlicher Mitteltemperaturen und der mittleren Niederschlagsmengen, der von der jeweils betrachteten Jahreszeit abhängt: Simulationen und Regionen mit starker Erwärmung weisen im Sommer eine recht deutliche Niederschlagsabnahme, im Winter aber eine vergleichsweise hohe Niederschlagszunahme auf. Die natürliche Schneedecke des Alpenraums wird von den erwarteten Änderungen bei Temperatur und Niederschlag deutlich beeinflusst und wird sich zumindest in tiefen und mittleren Höhenlagen merklich zurückziehen. Unsere Ergebnisse bestätigen generell die Erkenntnisse aus vorherigen Studien. Sie erlauben durch das grosse ausgewertete Modellensemble und die relativ hohe räumliche Auflösung der Simulationen aber robustere Aussagen zu kleinräumigen Facetten des zukünftigen alpinen Klimawandels und zur Projektionsunsicherheit.

How to cite: Kotlarski, S., Gobiet, A., Morin, S., Olefs, M., Rajczak, J., and Samacoïts, R.: Der Klimawandel in den Alpen: Was erwartet uns in Zukunft?, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-12, https://doi.org/10.5194/dach2022-12, 2022.

Die Evaluierung von Klimamodellen stellt einen der zentralen Forschungsgegenstände der Klimatologie dar. Als Ausdruck großskaliger dynamischer Prozesse nehmen die globalen Telekonnektionen eine Schlüsselrolle in der interannuellen und dekadischen Klimavariabilität ein. Ihre realistische Darstellung ist somit eine unabdingbare Voraussetzung für die Simulation des langfristigen, sowohl natürlichen wie auch anthropogenen, Klimawandels. Deswegen ist die Evaluierung der Telekonnektionen in globalen Klimamodellen von herausragender Bedeutung für die Beurteilung der physikalischen Plausibilität von Projektionen.   

Vorgestellt wird eine Anwendung des graphen-theoretischen Analyse-Werkzeugs δ-MAPS vor, mit dem aus spatio-temporalen Gitterdatensätzen, hier der Meeresoberflächentemperatur (SST) und des Geopotentials in 500 hPa (Z500), Komplexe Netzwerke konstruiert werden. Komplexe Netzwerke ergänzen die traditionellen Analyse-Methoden für Klimavariabilität wie Spektralanalyse und Empirische Orthogonale Funktionen um eine neue, nichtlineare Perspektive.

In δ-MAPS werden Gitterzellen zunächst zu sogenannten Domänen mit hochkohärenter zeitlicher Entwicklung zusammengefasst. In einem zweiten Schritt werden die Telekonnektionen zwischen den Domänen mithilfe des nichtlinearen Abhängigkeitsmaßes Distanz-Korrelation quantifiziert.  Wir konstruieren Komplexe Netzwerke bzgl. SST und Z500, sowie der Wechselwirkung zwischen SST und Z500, für 16 ausgewählte historische globale Klimaprojektionen der Generation CMIP6 und als Referenz für 2 voneinander unabhängige Reanalysen (CERA-20C und GECCO3 zusammen mit NCEP/NCAR RA1). Die Netzwerke der Projektionen werden mit denen der Reanalysen bzgl. eines Ähnlichkeitskriteriums verglichen, aus dem eine Rangfolge hinsichtlich der physikalischen Plausibilität der Projektionen abgeleitet wird.

How to cite: Dalelane, C. and Winderlich, K.: Evaluierung globaler Telekonnektionen in Klimaprojektionen mithilfe komplexer Netzwerke, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-100, https://doi.org/10.5194/dach2022-100, 2022.

Agriculture is among the sectors that are most vulnerable to extreme weather conditions and climate change. In Germany, the dry and hot summers 2018, 2019, and 2020 have brought this into the focus of public attention. Agricultural actors like farmers, advisors or companies are concerned to adapt to interannual climate variability and extremes. In the ADAPTER project, we collaborate with stakeholders from these groups and generate practically relevant information, tailored climate change indices and usable information products.

The challenges of climate change for agriculture are manifold. The genetic traits of crops need to be adapted to a new climatic average, for instance by breeding new sorts of crops that are specialised for warmer and dryer conditions (i.e. maximising average yields). Agricultural practises need to be adapted to changing seasonal weather patterns under changing climate conditions. It is also vital to ensure the resilience to climate extremes by aiming for a low inter-annual yield variability, in order to prevent price shocks or food shortages.

In order to adequately determine the optimal balance between specialisation and risk diversification, the agricultural sector hence requires knowledge not only about changes in the mean climate, but also on the variance around the changing mean. In this contribution, we focus on this second aspect by analysing the potential impact of forced changes in climate variability on the stability of crop yields in central Europe.

We analyse the changing climate variability in 85 regional climate model projections from Coordinated Downscaling Experiments over Europe (EURO-CORDEX). We first show how the projections indicate a general increase in climate variability during critical development stages of wheat, rapeseed and maize in Europe. Second, we determine several more specific agronomic climate indices that capture events that have previously been shown to be critical for yields, for instance the occurrence of high daily maximum temperature, the seasonal sum of rainfall, the number of dry days, or the occurrence of compound events with simultaneous drought and increased temperatures. Finally, we illustrate how the results can be made accessible to practitioners in the agriculture sector by co-designing interactive browser applications, thus directly supporting the adaptation of the agricultural system to climate change.

How to cite: Bathiany, S., Rechid, D., Goergen, K., Ney, P., and Belleflamme, A.: Simulation-based indices for a climate-resilient agriculture - insights from ADAPTER, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-113, https://doi.org/10.5194/dach2022-113, 2022.

Schweine und Geflügel werden vorwiegend in geschlossenen Stallungen gehalten. Aufgrund der Wärmeabgabe der Tiere liegt die Stalltemperatur in herkömmlichen Stallungen im Sommer mindestens 2 bis 3°C über der Außentemperatur, was die Hitzebelastung der Tiere deutlich erhöht. Sie reagieren auf Hitzestress durch Einschränkungen des Wohlbefindens (z.B. vermehrtes Hecheln), verringerte Leistung (Mast- und Legeleistung) und gesundheitlichen Beeinträchtigungen bis hin zu erhöhter Mortalität.

Die Auswirkungen des Klimawandels auf die Tierproduktion können nicht unmittelbar aus den Klimamodellen abgeleitet werden, sondern bedürfen komplexer Stallklimamodelle. Das verwendete Simulationsmodel beschreibt den Zusammenhang zwischen Tierbestand, lüftungstechnischer Anlage und thermischen Gebäudeeigenschaften. Das Modell wird durch Stundenwerte von meteorologischen Parameter angerieben und simuliert das Stallklima anhand der thermisch-hygrischen Parameter und der Luftqualität. Die Beurteilung, ob Hitzestress für die Tiere auftritt, erfolgt anhand von Parametern wie z.B. dem Temperatur-Humidity-Index.  

Um den Hitzestress zu reduzieren wurden Adaptationsmaßnahmen auf ihre Tauglichkeit untersucht. Dazu zählen energiesparende Luftaufbereitungssysteme (z.B. evaporative Kühlung), Maßnahmen die die Gebäudeeigenschaften umfassen (z.B. Orientierung, Dachbegrünung), Maßnahmen die das Mikroklima modifizieren (z.B. Hochdruckvernebelung) und Managementmaßnahmen (z.B. Fütterung).

Für den Landwirt sind Informationen über das Auftreten von Hitzestress nur von mittelbarer Bedeutung, da daraus keine Handlungsmaximen abgeleitet werden können. Auf Basis der zu erwartenden Veränderungen der ökonomischen Leistung (bspw. des Deckungsbeitrags) kann der Landwirt jedoch entscheiden, ob der Einsatz von Adaptationsmaßnahmen ökonomisch sinnvoll ist. Dazu wurde anhand einer einfachen Modells für Hitzestressparameter eine Projektion für 2030 vorgenommen und die Wahrscheinlichkeit des ökonomischen Risikos im Hinblick auf die Verringerung des Deckungsbeitrags untersucht.  

Neben den Auswirkungen des Hitzestresses auf die Tiere wurde auch das Emissionsverhalten von Stallungen für Ammoniak (NH₃) und Geruchstoffe untersucht. Geruchstoffe können im Nahbereich zu Geruchsbelästigungen führen. NH₃ bewirkt einen Stickstoffeintrag und stellt eine Vorläufersubstanz für Feinstaub dar. Die Freisetzung von Geruchstoffen und NH₃ hängt von der Stalltemperatur und der Turbulenz im Stallraum ab. Daher wurde anhand eines Modells untersucht, wie sich die Emissionen zwischen 1981 und 2017 entwickelt haben. Im Hinblick auf die notwendige NH₃ Reduktion

How to cite: Schauberger, G.: Auswirkungen der globalen Erwärmung auf die Haltung landwirtschaftlicher Nutztiere in Stallungen, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-258, https://doi.org/10.5194/dach2022-258, 2022.

Die Zunahme von Wetter- und Klimaextremen durch den voranschreitenden Klimawandel ist zunehmend mit gesellschaftlichen Auswirkungen und ökonomischen Kosten verbunden. Eine umfassende Quantifizierung und nutzerspezifische Kommunikation dieser sozioökonomischen Auswirkungen an politische und privatwirtschaftliche Entscheider ist für die Vermeidung möglicher Folgen und eine adäquate Anpassung unerlässlich. 

Gleichzeitig gewinnt die Frage nach dem sozioökonomischen Nutzen von Wetterdiensten und deren Leistungen eine immer größere Relevanz. Der  sozioökonomische Nutzen beschränkt sich dabei nicht nur auf monetäre Aspekte, denn Wetterdienste versetzen die Gesellschaft durch die Bereitstellung entsprechender Informationen in die Lage qua Verhalten besser, sicherer und nachhaltiger auf Wetter- und Klimaereignisse zu reagieren.

Dieser Vortrag erörtert bestehende Aktivitäten der Wetterdienste aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (DACH) im Bereich Risiko, Impacts und sozioökonomische Nutzenbetrachtungen, u.a. mit Einblicken in 

• die Wetter- und Klimakommunikation aus sozial- und verhaltenswissenschaftlicher Perspektive,
• die Integration von Daten über Auswirkungen, Verluste und Schäden in einer einheitlichen Ereignisdatenbank (CESARE),
• Ziele und Nutzen eines Risiko- und Auswirkungs-orientierten Ansatzes für Wetterdienste, am Beispiel des RiskLabs der ZAMG

• die Entwicklung und Anwendung der open-source Python Plattform CLIMADA [1] im Bereich impact-based warnings (MeteoSchweiz) und Abschätzung sozioökonomischer Klimafolgen (DWD),
• über 20 weltweite Klimaanpassungsstudien (Economics of Climate Adaptation, ECA [2]) mit Fokus auf Extremwetter,
• abgeschlossene und laufende Themenschwerpunkte des National Centre for Climate Services (NCCS)
• bisherige und anstehende sozioökonomische Nutzenbetrachtungen.

Basierend auf einer Synthese der bisherigen Arbeiten erfolgt eine Identifikation zukünftiger, gemeinsamer Ziele im Rahmen der D-A-CH Kooperation. Dies reicht von einem gemeinsamen, konzeptionellen und methodischen Verständnis der Bewertung von Auswirkungen und Risiken im Kontext Wetter und Klima bis hin zur Etablierung gemeinsamer Anwendungen und Plattformen zur Durchführung tri-nationaler Projekte.

Referenzen:

[1]    CLIMADA Python plattform, https://wcr.ethz.ch/research/climada.html

[2]    Economics of Climate Adaptation (ECA), https://eca-network.org/

How to cite: Geiger, T., Mühlbacher, G., Hama, M., Fischer, A., Bresch, D. N., Themeßl, M., and Kienberger, S.: Impacts & Sozioökonomie im D-A-CH Raum - Status-quo und gemeinsame, zukünftige Aktivitäten, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-271, https://doi.org/10.5194/dach2022-271, 2022.

Der Zusammenhang zwischen sommerlichen Hitzeperioden und der Zunahme der Sterbefälle wurde in den letzten Jahren weltweit und auch für Deutschland in zahlreichen Studien belegt. In Deutschland stand dabei überwiegend die Gesamtmortalität im Mittelpunkt. Weniger bekannt ist, wie sich die hitzebedingte Sterblichkeit in einzelnen Diagnosegruppen verhält.

In der vorgestellten Untersuchung haben wir den Einfluss von Hitzeperioden auf das Auftreten von Todesfällen infolge von ischämischen Herzerkrankungen (ICD-10 I20-I25) und chronischen Erkrankungen der unteren Atemwege (ICD-10 J40-J47) untersucht. Die retrospektive Analyse basiert auf Daten der Jahre 2001-2015 für mehrere Regionen in Deutschland. Die Todesursachengruppe ischämischen Herzerkrankungen liegt bei Frauen und Männern mit 12.6% bzw. 15.2% auf Rang eins in der Todesursachenstatistik. Bei den chronischen Krankheiten der unteren Atemwege gibt es größere Unterschiede zwischen den Geschlechtern. Bei Männern belegt sie mit 4.3% der Fälle Rang 3, bei Frauen mit 3.3% Rang 7 (alle Zahlen jeweils für das Jahr 2015).

Das Mortalitätsrisiko sowohl aufgrund von Atemwegserkrankungen als auch von ischämischen Herzerkrankungen steigt oberhalb von ca. 18°C Tagesmitteltemperatur stark an und erreicht eine Zunahme der Mortalität um bis zu 40 % an sehr heißen Tagen (Tagesmittel > 26°C). Die Mortalität aufgrund von chronischen Atemwegserkrankungen ist mit 4.4% pro °C durch einen steileren Anstieg stärker betroffen, als die Mortalität infolge von ischämischen Herzerkrankungen mit 3.5% pro °C.

In einem zweiten Schritt wurden die Ergebnisse der retrospektiven Analyse auf Projektionen zur zukünftigen Entwicklung des Klimas in Deutschland angewandt. Für beide Diagnosegruppen zeigt sich ein Anstieg der hitzebedingten Sterblichkeit, die mit der zunehmenden Häufigkeit von Hitzewellen (mind. drei aufeinanderfolgende Tage mit Lufttemperatur > langjährigen 95. Perzentil) einhergeht. Die Anzahl Hitzewellentage wird für Deutschland von aktuell 13 Tagen (1981 – 2010) bis 2021 – 2050 auf ca. 23 Tage (identisch für RCP 4.5 und RCP 8.5), am Ende des Jahrhunderts sogar auf 31 bzw. 54 Tage steigen (RCP 4.5 bzw. RCP8.5). Zusätzlich zur Häufigkeit zeigen sowohl die Dauer als auch die Intensität der Hitzeperioden eine signifikante Zunahme. Die Mortalität während Hitzeperioden steigt vor allem in Abhängigkeit mit ihrer Dauer und verstärkt die zu erwartende Mortalitätszunahme.

Die erzielten Ergebnisse betonen den Bedarf geeigneter gesundheitlicher Präventionsmaßnahmen und eine deutliche Verstärkung von Klimaschutzmaßnahmen, um die hitzebedingten Auswirkungen der erwarteten Klimaänderungen so gering wie möglich zu halten.

How to cite: Schlegel, I., Muthers, S., Matzarakis, A., and Mücke, H.-G.: Hitzewellen in Deutschland: Einfluss auf die Sterblichkeit in Folge von Herz- und Atemwegserkrankungen, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-121, https://doi.org/10.5194/dach2022-121, 2022.

Die natürliche Schneedecke ist ein zentraler Indikator des fortschreitenden Klimawandels. Gleichzeitig ist sie eine für viele Sektoren höchst relevante Ressource. Bereits in den letzten Dekaden hat sie sich als Folge der globalen Erwärmung in vielen Regionen Europas merklich zurückgezogen. Mit dem projizierten zukünftigen Temperaturanstieg erwarten wir generell eine weitere Abnahme, aber welche Regionen zu welcher Jahreszeit in welcher Art und Weise und mit welchen Unsicherheiten betroffen sind, erfordert eine dedizierte europaweite Analyse der zukünftigen Entwicklung der natürlichen Schneedecke. Der vorliegende Beitrag wagt diesen Schritt, basierend auf einem umfassenden Ensemble hochaufgelöster regionaler Klimasimulationen aus der EURO-CORDEX Initiative. Die vorgeschaltete Evaluierung zeigt, dass die Landoberflächenmodule heutiger regionaler Klimamodelle prinzipiell in der Lage sind, die räumliche und zeitliche Variabilität der europäischen Schneedecke abzubilden. Jedoch zeigen sich insbesondere in Gebirgsregionen auch Modelldefizite, die es zu beachten und zu berücksichtigen gilt. Die zukünftigen Projektionen für das 21. Jahrhundert ergeben für alle drei betrachteten Emissionsszenarien einen weiteren Rückgang der natürlichen Schneedecke, dessen Ausmass mit steigenden Treibhausgasemissionen zunimmt. Der teilweise Anstieg der winterlichen Gesamtniederschlagsmengen kann dabei den Effekt steigender Temperaturen in der Regel nicht ausgleichen. Für ein hohes Emissionsszenario ist in tiefgelegenen Regionen Zentral- und Südeuropas bis zum Ende des Jahrhunderts mit einem weitgehenden Verschwinden der natürlichen Schneedecke zu rechnen. Der prozentuale Schwund ist in mittleren und hohen Lagen der Gebirgsregionen (Skandinavien, Alpen, Pyrenäen) jedoch deutlich schwächer ausgeprägt. Selbst unter pessimistischen Annahmen zu zukünftigen menschlichen Treibhausgasemissionen wird hier ein nicht zu vernachlässigender Teil der natürlichen Schneedecke verbleiben. Die Unterschiede der einzelnen Modellsimulationen können beträchtlich sein, jedoch besteht eine hohe Einigkeit hinsichtlich der prinzipiellen raum-zeitlichen Änderungssignale.

How to cite: Steger, C. R., Kotlarski, S., Bülow, K., and Teichmann, C.: Gone for good? Die europäische Schneedecke im 21. Jahrhundert, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-205, https://doi.org/10.5194/dach2022-205, 2022.

Trotz der großen sozio-ökonomischen und ökologischen Bedeutung von Schnee in Österreich und trotz der zu erwartenden hohen Sensitivität von Schnee auf die globale Erwärmung gab es bislang keine umfassende Einschätzung der zukünftigen Entwicklung von Schnee in Österreich in einem sich sehr schnell verändernden Klima. Das ACRP Projekt „Future Snow Cover Evolution in Austria” (FuSE-AT) hat diese Lücke geschlossen, indem nicht nur Schneetrends der Vergangenheit flächendeckend analysiert wurden, sondern auch die nationalen österreichischen Klimaszenarien (ÖKS15) um meteorologische und nutzerorientierte Indikatoren rund um das Thema "Schnee" erweitert und für Anwender_innen zur Verfügung gestellt wurden. Im Zuge des Projekts wurden die täglichen Schneehöhen (Naturschnee) und das Potenzial zur Erzeugung von technischem Schnee für die Vergangenheit (1961 bis 2019) sowie für die Zukunft (bis 2100) mithilfe des Schneedeckenmodells SNOWGRID-CL berechnet. Grundlage für diese Berechnungen waren Beobachtungsdatensätze für die Vergangenheit und das gesamte Ensemble der österreichischen Klimaszenarien ÖKS15 für die Zukunft. Es wurden die Variablen Schneehöhe, Schneewasseräquivalent und Abfluss aus Schneeschmelze auf Tagesbasis sowie saisonale Indikatoren (z. B. Schneedeckendauer, Anzahl der Stunden, in denen technische Beschneiung möglich ist) und eine Vielzahl weiterer nutzergerechter Indikatoren ausgewertet. Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts war die starke Interaktion mit Stakeholdern von Beginn des Projekts an. Fallstudien in unterschiedlichen wirtschaftlichen Sektoren (Tourismus, Wasserkraft, Wasserversorgung) wurden mit Stakeholdern gemeinsam entworfen und durchgeführt.  

Die Ergebnisse zeigen, dass die Anzahl der Tage mit Schnee in Österreich bereits in der Vergangenheit in so gut wie allen Lagen signifikant abgenommen hat. Die Szenarien für die Zukunft sind stark vom eingeschlagenen Emissionspfad abhängig. Während sich die Schneesaison im RCP2.6 („Paris-Ziel“) bis Mitte des 21. Jahrhunderts in mittleren Lagen um etwa 3 Wochen verkürzt (entspricht etwa -20% bis -30%), danach aber stabil bleibt, ist unter Annahme des „worst case Szenario“ RCP8.5 unterhalb von 1500 m mit einem fast vollständigen Verlust der natürlichen Schneedecke zu rechnen (-80% bis -90%). Weiters konnte gezeigt werden, dass die Bedingungen für technische Schneeproduktion weniger sensitiv auf den Klimawandel reagiert als Naturschnee, aber je nach Höhenlage, Exposition, Zeithorizont und angenommenen Emissionspfad ganz unterschiedliche Auswirkungen entstehen.

How to cite: Gobiet, A., Abegg, B., Koch, R., Olefs, M., Seitner, V., Strasser, U., and Warscher, M.: Die Zukunft des natürlichen und technischen Schnees in Österreich, DACH2022, Leipzig, Deutschland, 21–25 Mar 2022, DACH2022-307, https://doi.org/10.5194/dach2022-307, 2022.