Oral programme

Unter „Hindernisschicht“ wird hier der unterste Teil der atmosphärischen Grenzschicht verstanden, in dem sich Hindernisse wie beispielsweise Bäume oder Häuser befinden. Sie erstreckt sich vom Boden bis zum oberen Rand der Hindernisse und fungiert als Übergangsbereich zwischen dem großräumigen Klima und den Prozessen an der Erdoberfläche. Traditionell wird zwischen der bebauten und der bewachsenen Hindernisschicht unterschieden. Beide Hindernisschicht-Typen unterscheiden sich in Realität in vielen Aspekten wie in Form, Struktur und Funktion, sind aber häufig zusammen vorzufinden. Bäume und Pflanzenwuchs bilden einen wichtigen Bestandteil von Grün in Städte und sind nahe an Gebäuden vorzufinden. Für Simulationen von Stadtklimaszenarien ist es wichtig, die Einflüsse der Hindernisschichten in Modellen zu berücksichtigen, da sie sich auf die Impuls- und Wärmebilanz an der Erdoberfläche auswirken. Zudem ist eine vereinheitlichte Parametrisierung der Prozesse in der bebauten und bewachsenen Hindernisschicht wünschenswert, um leichter die Unterschiede der Hindernisschichten z.B. in verschiedenen Städten berücksichtigen zu können.

Die Parametrisierungen der beiden Hindernisschichttypen haben viele Ähnlichkeiten. Beispielsweise werden die aerodynamischen Effekte, wie die Reduzierung der mittleren Windgeschwindigkeit und die Verstärkung von Turbulenzintensität und Böen, sowohl bei der Parametrisierung der bebauten als auch der bewachsenen Hindernisschicht berücksichtigt. Thermodynamisch treten in beiden Hindernisschichttypen Absorptions-, Einfang- und Abschattungseffekte von Strahlung auf. Unterschiede zwischen beiden Hindernisschichten sind vor allem in Hinblick auf Stoff-Emissionen und hydrologische Aspekte zu finden.

In der Präsentation wird ein konzeptuelles Modell für eine vereinheitlichte Hindernisschicht-Parametrisierung vorgestellt, das die relevanten Variablen, Prozesse, Morphologie und Effekte enthält und Interaktionen mit dem externen Umgebungssystem abbildet. Das konzeptuelle Modell wird als Entwurf für eine Parametrisierung dienen, die in numerischen Modellen für bewaldete Städte verwendet werden kann.

Danksagung

Diese Arbeit erfolgt innerhalb des durch die DFG geförderten Excellenzclusters CLICCS „Klima, Klimawandel und Gesellschaft".

How to cite: Cheng, G. and Schlünzen, K. H.: Konzeptuelles Modell einer vereinheitlichten Hindernisschicht-Parametrisierung für mesoskalige Modelle, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-29, https://doi.org/10.5194/dkt-12-29, 2021.

Mit Hilfe der numerischen Modellierung werden komplexe Prozesse auch in kleinräumig gegliederten Gebieten und innerhalb von Städten darstellbar. Durch geringe Gitterweiten und numerischen Restriktionen benötigen derartig hochauflösende Untersuchungen sehr viele Ressourcen; die Nachnutzung der Modellergebnisse ist aber noch wenig ausgeprägt. Vergleiche von Modelldaten, Weitergabe der Ergebnisse oder die Reproduzierung von Simulationen werden gegenwärtig durch uneinheitliche Datenstrukturen, nicht standardisierte Variablennamen und fehlende Angaben zum Modell-Setup erschwert. In der Meteorologie verwendete Datenkonventionen, wie z.B. der CMIP6 Standard, sind auf großskalige Modelldaten angepasst, beinhalten aber bisher nicht die Größen und Variablen, die in der mikroskaligen hindernisauflösenden Modellierung relevant sind. Dies betrifft sowohl die numerische als auch die physikalische Modellierung.

In dem Projekt AtMoDat (Atmospheric Model Data) soll der bisherigen Standard auf die Bedürfnisse der mikroskaligen Modellierung erweitert werden. Bisher wurde mit Hilfe einer Online Umfrage (uhh.de/orm-survey) einige mikroskalige Modelle und deren Eigenschaften erfasst und Vorstellungen und Anregungen zu dem Standard gesammelt. Ergebnisse daraus werden vorgestellt. Vorläufige Variablennamen für die Mikroskala werden für den AtMoDat-Standard vorgeschlagen. Die Methodik der Erweiterung wird vorgestellt und diskutiert.

How to cite: Voss, V., Schlünzen, K. H., and Grawe, D.: Entwicklung eines Datenstandards für mikroskalige Modellergebnisse, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-31, https://doi.org/10.5194/dkt-12-31, 2021.

Die Bereitstellung von atmosphärischen Messdaten über lange Zeiträume mit hoher räumlicher Auflö­sung und Abdeckung stellt eine große Herausforderung in der Klimatologie dar. Dies gilt insbesondere für Städte, da sich Klimamessstationen typischerweise im Außenbereich befinden, sodass das hetero­gene Stadtklima nicht erfasst werden kann. In den letzten Jahren haben sich private Heimwetterstationen (CWS), deren Daten über das Internet abgerufen werden können, weltweit stark verbreitet. Diese Stationen befinden sich vor allem in Städten und können so traditionelle Messnetze ergänzen. CWS, vor allem der Firma "Netatmo", ermöglichen eine räumlich und zeitlich hohe Auflö­sung, jedoch führen inkorrekte Metadaten, ungeeignete Messstandorte und nicht erfasste Positions­änderungen zu fehlerhaften Daten. Während deshalb Daten einzelner Stationen für wissen­schaftliche Analysen ungeeignet sind, erlaubt die ist die große Menge an Daten nach umfänglicher Qualitäts­kontrolle die Beantwortung stadtklimatologischer Fragestellungen.

In dieser Bachelorarbeit wurde ein System entwickelt, welches kontinuierlich die Netatmo-Daten für 200 Städte der Welt sammelt. Zur Sicherung der Datenqualität wurde eine Methodik entwickelt, die Positionsänderungen z.B. durch Umzug oder Verkauf erkennt und markiert sowie neue Stationen der Datenbank hinzufügt. Messdaten aktiver Stationen werden monatlich in stündlicher Auflösung mit Extremwerten für die Parameter der Lufttemperatur und -feuchte abgerufen.

Für den Großraum Rhein-Ruhr wurden exemplarisch die Daten einer Nacht mit austauscharmer Wetterlage qualitätsgeprüft und mit Verfahren unterschiedlicher Komplexität analysiert. Dazu wurde neben einfachen Interpolationsverfahren auch ein Random Forest Modell trainiert, das auf Basis thermaler und multispektraler Fernerkundungsdaten, eines digitalen Höhenmodells und stadtklimato­logisch relevanter Parametern wie dem Sky View Factor, die Lufttemperatur in 100 m Auflösung modelliert. Solche hochauflösenden Karten der Lufttemperatur könnten beispielsweise dazu verwendet werden, geeignete Orte für wirksame Klimaanpassungsmaßnahmen zu identifizieren. Die Datenbank bietet zudem eine Grundlage für weitere Untersuchungen und kann unmittelbar größere Mengen auf crowdsourcing basierender Daten mit gesicherten Metadaten bereitstellen.

How to cite: Kittner, J., Demuzere, M., and Bechtel, B.: Crowdsourcing von Lufttemperaturmessdaten zur kleinräumigen Modellierung von städtischen Temperaturverteilungen, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-30, https://doi.org/10.5194/dkt-12-30, 2021.

En-ROADS (Energy Rapid Overview and Decision Support) ist ein Simulator für Lösungen zum Klimawandel, der von Climate Interactive, Ventana Systems und MIT Sloan zusammen entwickelt wurde. Nutzer:innen haben die Möglichkeit Simulationen online durchzuführen und ihre eigenen Szenarien zur Begrenzung der globalen Erwärmung zu entwerfen und auszutesten. So können verschiedene Parameter in den drei großen Sektoren Energieversorgung, Verkehr sowie Land- und Industrieemissionen eingestellt werden. Somit können die Nutzer:innen sofort überprüfen, ob ihre Annahmen die gewünschten Auswirkung zeigen. Die kurze Präsentation von En-ROADS soll einen kleinen Einblick in das Modell und die Benutzeroberfläche geben. In einer anschließenden Diskussionsrunde soll über die verschiedenen Stellschrauben gesprochen werden. Können wir gemeinsam eine Lösung finden, um die Ziele aus dem Pariser Klimaabkommen zu erreichen?

Ziel des Workshops ist es, dieses interessante Tool zur einfachen Darstellung komplizierter Zusammenhänge zwischen klimaplotischen Maßnahmen und ihren Auswirkungen auf den Klimawandel kennenzulernen und kritisch zu beurteilen. Richtig angewandt kann En-ROADS Meteorolog:innen und Klimawissenschaftler:innen in Hinblick auf Klimakommunikation und Öffentlichkeitsarbeit unterstützen.

How to cite: Thiele-Eich, I.: En-ROADS - Können wir die Erderwärmung auf 1.5 °C begrenzen?, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-71, https://doi.org/10.5194/dkt-12-71, 2021.