Oral programme

A

Über wie viele Monate oder Jahre kann das Klima vorhergesagt werden ohne dass die Unsicherheit der Vorhersage so stark zunimmt, dass diese unzuverlässig wird? Aus welchen Prozessen und Komponenten des Klimasystems stammt Vorhersagbarkeit? Über die Grenzen der Vorhersagbarkeit hinaus lassen sich nur noch bedingte Vorhersagen, so genannte Klimaszenarien, entwickeln. Diese Szenarien beruhen auf verschiedenen Annahmen. Welche dieser Szenarien sind möglich und welche sind plausibel? Dieses weite Fragenspektrum wird in der Sitzung „Vorhersage und Projektion“ behandelt. Dabei sind nicht nur klimaphysikalische Vorträge und Poster willkommen, sondern auch solche, welche sozioökonomische und politische Aspekte thematisieren.

Conveners: Johanna Baehr, Martin Claussen
Oral programme
| Mon, 15 Mar, 13:30–17:30 (CET)
Poster programme
| Attendance Tue, 16 Mar, 16:00–17:00 (CET)

Monday, 15 March 2021 | Virtual meeting room

Chairperson: Martin Claussen
13:30–13:50 |
DKT-12-12
Sebastian Bathiany, Diana Rechid, Susanne Pfeifer, Juliane El Zohbi, Klaus Görgen, Niklas Wagner, and Alexandre Belleflamme

Die Landwirtschaft ist ein Sektor mit unmittelbarer Abhängigkeit von Wetter und Klima, und daher in besonderem Maße von Extremwetterereignissen und Klimaveränderungen betroffen. Die seit 2018 anhaltende Dürrephase in weiten Teilen Deutschlands hat uns dies besonders vor Augen geführt.

Viele Akteure in der Landwirtschaft reagieren nur kurzfristig auf stattfindende Schwankungen der Witterungsbedingungen. Welche langfristigen Anpassungsmaßnahmen nötig sind, bleibt oft unklar, da sowohl Klimaprojektionen als auch deren Bedeutung und Relevanz in der Praxis mit Unsicherheiten behaftet sind.

Im Projekt ADAPTER erkunden wir diese Unsicherheiten, um Klimaprojektionen passgerecht in praxisrelevante Informationen zu überführen. Den inhaltlichen Fokus erarbeiten wir dabei im Dialog mit Praxispartnern, die in Verwaltungsbehörden, Landwirtschaftskammern, im Ackerbau und in Pflanzenzuchtunternehmen aktiv sind.

In unserem Beitrag gehen wir sowohl auf die Methodik als auch die Ergebnisse dieser Vorgehensweise ein. Insbesondere identifizieren und analysieren wir praxisrelevante Klima-Indizes, die auf bestimmte Entwicklungsstadien von Feldfrüchten und auf ausgewählte Klima-Boden-Räume in Deutschland zugeschnitten sind. Die Indizes erfassen z.B. das Auftreten extremer, einander gegenseitig beeinflussender Bedingungen in mehreren Variablen gleichzeitig (sogenannter "compound events"), die Statistik der Dauer von Extremereignissen und die Stärke der täglichen Variabilität.

Unsere Datenanalyse umfasst dabei Beobachtungen, Reanalysen und 85 regionale Klimasimulationen des EURO-CORDEX-Ensembles. Beispielsweise finden wir Tendenzen für eine zunehmende Temperaturvariabilität, ein zunehmendes Risiko von kombiniertem Trocken- und Hitzestress, und Änderungen der potentiellen Befahrbarkeit der Böden. Um zu beurteilen, wie diese Änderungen den Ertrag beeinträchtigen können, verschneiden wir die projizierten Klimaänderungen mit physiologischen Schwellwerten der heute angebauten Feldfrüchte.

Auf Grundlage unserer Auswertung erörtern wir abschließend, wie sich die Häufigkeit und Dauer von Trockenperioden im Klimawandel verändert, und inwiefern diese Änderungen aus der Klimavariabilität heraustreten.

How to cite: Bathiany, S., Rechid, D., Pfeifer, S., El Zohbi, J., Görgen, K., Wagner, N., and Belleflamme, A.: Indikatoren aus regionalen Klimaprojektionen für eine klimaresiliente Landwirtschaft, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-12, https://doi.org/10.5194/dkt-12-12, 2021.

13:50–14:10 |
DKT-12-13
Gaby S. Langendijk, Diana Rechid, and Daniela Jacob

Urban areas are prone to climate change impacts. A transition towards sustainable urban areas is relying heavily on useful, evidence-based climate information on urban scales. However, current climate data and information produced by urban or climate models are are either not scale compliant for cities, or do not cover essential parameters and/or urban-rural interactions under climate change conditions. Furthermore, although e.g. the urban heat island may be better understood, other phenomena, such as moisture change, are little researched. Our research shows the potential of regional climate models, within the EURO-CORDEX framework, to provide climate projections and information on urban scales for 11km and 3km grid size. The city of Berlin is taken as a case-study. The results on the 11km spatial scale show that the regional climate models simulate a distinct difference between Berlin and its surroundings for temperature and humidity related variables. There is an increase in urban dry island conditions in Berlin towards the end of the 21st century. To gain a more detailed understanding of climate change impacts, extreme weather conditions were investigated under a 2°C global warming and further downscaled to the 3km scale. This enables the exploration of differences of the meteorological processes between the 11km and 3km scales, and the implications for urban areas and its surroundings. The overall study shows the potential of regional climate models to provide climate change information on urban scales. 

How to cite: Langendijk, G. S., Rechid, D., and Jacob, D.: Urban-rural contrasts and extreme weather conditions in regional climate change projections across spatial and temporal scales, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-13, https://doi.org/10.5194/dkt-12-13, 2021.

14:10–14:30 |
DKT-12-17
Katharina Bülow, Ludwig Lierhammer, and Claas Teichmann

Die regionalen Klimasimulationen des EURO-CORDEX-Ensembles leisten einen grundlegen Beitrag zur Abschätzung des Klimawandels und seiner Folgen. Diese regionalen Klimasimulationen verwenden als Antrieb die Daten von 13 Globalmodellsimulationen aus CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5). Für die Nutzer des EURO-CORDEX-Ensembles ist es wichtig zu wissen, wie die Ergebnisse der antreibenden Globalmodellsimulationen in das gesamte CMIP5 und in das neue CMIP6 Ensemble einzuordnen sind. Diese Analyse wird für Europa durchgeführt. 
Die Ergebnisse aller Globalmodellsimulationen aus CMIP5 und CMIP6 werden für den historischen Zeitraum 1981-2010 mit Beobachtungen und Reanalysen verglichen. Dies gibt Aufschluss darüber, welches Globalmodel ein historisches Klima simuliert, das dem Beobachteten entspricht. Des Weiteren wird die zukünftige Klimaänderung jeder Globalmodellsimulation (CMIP5 und CMIP6) für die unterschiedlichen Klimaszenarien berechnet. Diese Untersuchungen werden an Hand der Variablen Temperatur, Niederschlag, Windgeschwindigkeit, Strahlung, Meeresoberflächentemperatur und Druck sowie ausgewählter Klimaindizes und statistischer Kenngrößen durchgeführt. 

How to cite: Bülow, K., Lierhammer, L., and Teichmann, C.: Unterschiede zwischen den Ergebnissen der CMIP5 Modelle verwendet als Antrieb in EURO-CORDEX und dem gesamten CMIP5 und CMIP6 Ensemble, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-17, https://doi.org/10.5194/dkt-12-17, 2021.

Pause
Chairperson: Johanna Baehr
15:00–15:20 |
DKT-12-23
Jennifer Brauch, Birte-Marie Ehlers, Helmut Fischer, Hartmut Hein, Frank Janssen, Enno Nilson, Caroline Rasquin, Michael Schröder, Hauke Stachel, and Norbert Winkel

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 2019 durch das Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur ins Leben gerufen wurde. 
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. Die zentralen Aspekte des in Abstimmung befindlichen Konzepts des DAS-Basisdienstes "Klima und Wasser" werden vorgestellt. 

How to cite: Brauch, J., Ehlers, B.-M., Fischer, H., Hein, H., Janssen, F., Nilson, E., Rasquin, C., Schröder, M., Stachel, H., and Winkel, N.: DAS-Basisdienst "Klima und Wasser", 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-23, https://doi.org/10.5194/dkt-12-23, 2021.

15:20–15:40 |
DKT-12-37
Leonard Borchert, Matthew Menary, Didier Swingedouw, Giovanni Sgubin, Leon Hermanson, and Juliette Mignot

Due to its wide-ranging impacts, predicting decadal variations of sea surface temperature (SST) in the subpolar North Atlantic remains a key goal of climate science. Here, we compare the representation of observed subpolar SST variations since 1960 in initialized and uninitialized historical simulations from the 5th and 6th phases of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5/6). CMIP6 simulations demonstrate improved skill in this region with 88% (initialized vs. 77% non-initialized) observed variance explained post-1980 compared to 42% (8%) in CMIP5. During this time, we find particularly high agreement between observations and historical simulations in CMIP6, indicating a more prominent role for forcing in driving observed subpolar SST changes than previously thought. Analysis of single-forcing experiments suggests much of this post-1980 agreement is due to natural forcings, explaining ~55% of the observed variance, consistent with a conceptual model of the large-scale oceanic response to volcanic forcing.
SPG SST skill differs between individual model ensemble means in CMIP6 hindcasts. Prediction skill for summer surface air temperature over Europe appears to be seasonally and regionally connected to the individual models’ skill at predicting SPG SST, illustrating the societal value of understanding SPG SST prediction skill.

How to cite: Borchert, L., Menary, M., Swingedouw, D., Sgubin, G., Hermanson, L., and Mignot, J.: Decadal North Atlantic Surface Temperature Prediction Skill in CMIP6, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-37, https://doi.org/10.5194/dkt-12-37, 2021.

15:40–16:00 |
DKT-12-42
Helge Goessling, Lorenzo Zampieri, Bimochan Niraula, Simon Reifenberg, and Longjiang Mu

Saisonale Meereisvorhersagen haben sich lange auf die gesamt-arktische Meereisausdehnung im Spätsommer konzentriert. Auch heute noch widmet der weithin bekannte "Sea Ice Outlook", zu dem ein breites Spektrum an Forschungsgruppen beiträgt, dieser Zielgröße viel Aufmerksamkeit und kommt zu dem etwas ernüchternden Schluss, dass die Vorhersagen lediglich in solchen Jahren gut sind, wenn die Ausdehnung in etwa dem linearen Trend entspricht. In den letzten 5-10 Jahren hat sich jedoch viel getan. Immer mehr operationelle Wetter-Vorhersagezentren erweitern ihre Vorhersagesysteme mit dynamischen Ozean- und Meereis-Komponenten, für saisonale und sub-saisonale wie auch auch für "Wetter"-Zeitskalen, und liefern somit auch Meereisvorhersagen in Nahe-Echtzeit und während des ganzen Jahres. Es wurden gezielt Verifikationsmetriken entwickelt, die deutlich aussagekräftigere Aussagen über Meereis-Vorhersagegüte erlauben, vor allem bezüglich der Lage der Eiskante. Und schließlich wurde unser Wissen über die Grenzen der Vorhersagbarkeit von Meereis erweitert. Eine wichtige Erkenntnis dabei ist, dass wir es nach wie vor mit einer deutlichen Lücke zwischen derzeit realisierter Vorhersagegüte und den Grenzen des prinzipiell Machbaren zu tun haben. In dieser Präsentation wird die angedeutete Entwicklung im Bereich der Meereisvorhersagen rekapituliert, mit einem gewissen Schwerpunkt auf Arbeiten, die am Alfred Wegener Institut zu diesem Thema durchgeführt wurden, werden und geplant sind.

How to cite: Goessling, H., Zampieri, L., Niraula, B., Reifenberg, S., and Mu, L.: Wie gut sind aktuelle Meereisvorhersagen, und wie gut könnten sie sein?, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-42, https://doi.org/10.5194/dkt-12-42, 2021.

Pause
Chairperson: Martin Claussen
16:30–16:50 |
DKT-12-51
Bernhard Mayer, Moritz Mathis, and Thomas Pohlmann

Effekte des Klimawandels in der Atmosphäre und im Ozean können das Risiko von lokalen Sturmfluten oder Hochwasserereignissen in Flüssen und Ästuaren potentiell erhöhen. Basierend auf Modellergebnissen von hoch-aufgelösten Klimaprojektionen für das 21. Jahrhundert sollen sowohl Antriebsmechanismen und dominierende Variabilitätsmoden von extrem hohen Pegelständen an der kontinentalen Nordseeküste als auch mögliche zukünftige Änderungen in der Dynamik damit verbundener Wetterverhältnisse identifiziert werden. Der Schwerpunkt liegt dabei in der Untersuchung des Wechselspiels von extern und intern generierten Sturmfluten, Gezeitenströmungen sowie hydro-meteorologischen Ereignissen, welche erstmalig mittels eines regional gekoppelten (Atmosphäre-Ozean) Klimamodells konsistent simuliert werden können. Die besondere Eignung des verwendeten Modellsystems wurde in Lang et al. (2019) demonstriert: Wiederkehrpegelstände in der Deutschen Bucht, simuliert für das vergangene Jahrtausend, zeigen gute Übereinstimmung mit Beobachtungswerten der letzten 100 Jahre. Statistische Unsicherheiten bezüglich angewendeter Extremwertstatistiken werden durch das große Ensemble mit 30 Realisationen reduziert. Über eine große Bandbreite räumlicher und zeitlicher Skalen werden anthropogen induzierte Klimaänderungssignale und die natürliche Variabilität des dynamischen Systems analysiert. Die Ergebnisse sollen auch dazu verwendet werden, Hypothesen über zukünftige klimabedingte Änderungen zu testen, welche durch Extrapolation aus Beobachtungsdaten abgeleitet wurden.
Unsere noch laufenden Simulationen sind in der Klimaforschung bisher einzigartig aufgrund der Kombination von hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung (bis zu 5 km Ozean, 25 km Atmosphäre, 1-stündlicher Output), der interaktiven Kopplung zwischen Atmosphäre, Ozean und Land, der Ensemble-Größe und der transienten Simulation des Zeitraumes 1950-2100 (2006-2100 auf Basis RCP 8.5). Die Modellergebnisse werden auch in Zusammenarbeit mit anderen Wissenschaftlern des BMBF-finanzierten Projektes ClimXtreme erstellt und analysiert.
Mit unserem Beitrag wollen wir dieses Projekt, unsere Vorgehensweise und erste Ergebnisse vorstellen.

Referenz: Lang, A. and Mikolajewicz, U., 2019: The long-term variability of extreme sea levels in
the German Bight, Ocean Sci., 15, 651-668, https://doi.org/10.5194/os-15-651-2019.

How to cite: Mayer, B., Mathis, M., and Pohlmann, T.: Auswirkungen des globalen Klimawandels auf Extremwasserstände in der Nordsee, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-51, https://doi.org/10.5194/dkt-12-51, 2021.

16:50–17:10 |
DKT-12-47
Nedjeljka Žagar
Atmospheric spatial and temporal variability are closely related with the former being relatively well observed compared to the latter. The former is also regularly assessed in the validation of numerical weather prediction models while the latter is more difficult to estimate. Likewise, thermodynamical fields and circulation are closely coupled calling for an approach that considers them simultaneously.  
In this contribution, spatio-temporal variability spectra of the four major reanalysis datasets are discussed and applied for the validation of a climate model prototype.  A relationship between deficiencies in simulated variability and model biases is derived. The underlying method includes dynamical regime decomposition thereby providing a better understanding of the role of tropical variability in global circulation. 
Results of numerical simulations are validated by a 20th century reanalysis. A climate model was forced either with the prescribed SST or with a slab ocean model that updates SST in each forecast step.  Scale-dependent validation shows that missing temporal variance in the model relative to verifying reanalysis increases as the spatial scale reduces that appears associated with an increasing lack of spatial variance at smaller scales. Similar to variability, bias is strongly scale dependent; the larger the scale, the greater the bias. Biases present in the SST-forced simulation increase in the simulation using the slab ocean. The comparison of biases computed as a systematic difference between the model and reanalysis and between the SST-forced model and slab-ocean model (a perfect-model scenario) suggests that improving the atmospheric model increases the variance in the model on synoptic and subsynoptic scales but large biases associated with a poor SST remain at planetary scales.

 

How to cite: Žagar, N.: Assessing spatio-temporal variability and biases of climate models, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-47, https://doi.org/10.5194/dkt-12-47, 2021.

17:10–17:30 |
DKT-12-45
Philip Lorenz, Frank Kreienkamp, and Tobias Geiger

Die Ergebnisse der Klimamodellierung, die im Rahmen des jüngsten Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) durchgeführt wurden, zeigen signifikante Veränderungen der modellspezifischen Gleichgewichtsklimaempfindlichkeit (Equilibrium Climate Sensitivity, ECS) im Vergleich zum Vorgängerprojekt CMIP5. Die neueren Versionen vieler globaler Klimamodelle (GCMs) weisen höhere ECS-Werte auf, die zu einer stärkeren globalen Erwärmung führen als zuvor berechnet. Gleichzeitig ist die Multi-GCM-Streuung von ECS unter CMIP6 deutlich größer als unter CMIP5.

Ein Teil der im Rahmen von CMIP6 durchgeführten Klimaprojektionen wurden mittels der am DWD entwickelten statistisch-empirischen Downscaling-Methode EPISODES für das Gebiet von Deutschland regionalisiert. Diese Ergebnisse wurden mit vergleichbaren Datensätzen der CMIP5-Läufe verglichen. Die Ergebnisse dieser Analysen werden vorgestellt.

How to cite: Lorenz, P., Kreienkamp, F., and Geiger, T.: Statistisches Downscaling von CMIP6 Projektionen mit EPISODES  , 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-45, https://doi.org/10.5194/dkt-12-45, 2021.