Poster programme

The coastal regions of the Atacama Desert comprise some of the driest areas of the world, with average annual precipitation mostly less than 1 mm per year. It is in these environments where the ocean-atmosphere interconnected system determines the spatio-temporal dynamic of an advective coastal fog, providing moisture out stratocumulus clouds from the Pacific Ocean to an hyper-arid environment and allowing the development of fog ecosystems and high biodiversity along the Atacama coast.
Studies about fog has been done in this region since the middle of the 20th century. However, there is a high quality knowledge gap about spatio-temporal fog dynamics on a local scale and its interaction of climate variables with topography. The study on fog climatology and its variability will be the basis for the analysis of complex biosphere-atmosphere interactions, in which the local ecosystems can act as bio-indicators for fog water availability and climate change.
The study area is situated in the Chilean coastal desert of Atacama in the Tarapacá region (20° S), where a transect of seven climatological stations located between 518 m and 1,354 m altitude, from the coast to 10.7 km inland, records a high temporal (hourly/10-minutes) atmospheric data. The climate stations measurement it is based on Standard Fog Collectors (SFC) and a broad set of atmospherical variables that allows determine the relationship between the spatio-temporal variability of the fog and its driving parameters.
First results show a significant local intraannual fog variability with marked spatial differences in fog water collected and its atmospherical parameters along longitudinal and altitudinal gradient. The fog dynamic could provide a test bed for analyzing, assess and modeling biosphere-atmospheric interactions and relating them to meso-climate regimes.

How to cite: Pastene, J. C., Siegmund, A., del Río, C., and Osses, P.: Intraannual fog variability and its relationship with spatio-temporal gradients in northern Chilean Atacama Desert, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-2, https://doi.org/10.5194/dkt-12-2, 2021.

Bei Klimasimulationen werden große Mengen an Daten erzeugt. Aus diesem Grund können in der Regel nicht alle Ergebnisse einer Simulation eines Klimamodells von einer Forschungsgruppe alleine ausgewertet werden. Beim Coupled Model Intercomparison Projekt (CMIP) wird daher ein Fokus darauf gelegt, dass auch andere Forschungsgruppen die Daten auswerten können. Deshalb gibt es genaue Vorgaben, wie diese Daten zu beschreiben und zu formatieren sind. Zudem werden viele dieser Datensätze mit einem DOI (Digital Object Identifier) versehen. Dies alles erleichtert die Suche und Weiterverarbeitung der Daten.

Allerdings gibt es weitaus mehr als CMIP Daten, die für die Klimaforschung wichtig sind. Viele Ergebnisse von z.B. regionalen Klimamodellen oder Stadtklimamodellen werden nicht veröffentlicht, obwohl von den Datenerzeugern nur ein Bruchteil der Ergebnisse ausgewertet werden kann. Deshalb drängen viele Förderer auf eine Veröffentlichung der Daten in einem Repositorium. Aber auch in diesem Fall können sie oft nicht weiterverwendet werden. Die Gründe sind vielfältig: 

• Unzureichende Metadaten 
• Mangelnde Auffindbarkeit, z.B. durch Suchmaschinen 
• Fehlende Rechte zur Weiterverarbeitung 
• Fehlende Qualitätskontrolle

Das BMBF geförderte Projekt AtMoDat (https://www.ATMODAT.de) wurde 2019 gestartet, um die Veröffentlichung von Atmosphärischen Modelldaten zu stärken und zu verbessern. Eine Methode ist dabei die Einhaltung der FAIR-Prinzipien - Findable, Accessible, Interoperable, Reusable (siehe Wilkinson et al., 2016). Zudem sollten alle Daten mit einem DataCite DOI veröffentlicht werden, um die Auffindbarkeit und Zitierbarkeit zu verbessern. Eine Anleitung, wie man dabei vorgehen sollte, findet sich in dem Standard, der im AtMoDat-Projekt entwickelt wurde. Der ATMODAT-Standard ist leicht umzusetzen und beinhaltet genaue Vorgaben für die Metadaten des DOI, die Landing Page und die Header der netCDF-Dateien. Daten, die diesem Standard genügen und dessen Einhaltung vom jeweiligen Repositorium geprüft wurde, können mit dem Earth System Data Branding (EASYDAB) versehen werden. Durch dieses Branding kann eine angemessene Qualitätssicherung der Daten durch die Nutzer sehr leicht nachvollzogen werden. Im Vortrag werden der Standard und EASYDAB vorgestellt.

How to cite: Ganske, A., Kaiser, A., and Kraft, A.: Warum und wie Sie Klimamodelldaten veröffentlichen sollten, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-7, https://doi.org/10.5194/dkt-12-7, 2021.

Aufgrund des Klimawandels wird ein beschleunigter Anstieg des Meeresspiegels erwartet. Eine Kernfrage für die Entwicklung von Anpassungsmaßnahmen ist, wie sich der Meeresspiegelanstieg auf die Gezeitendynamik in Randmeeren wie der Nordsee auswirkt.

Studien, die den Einfluss des Meeresspiegelanstiegs auf die Gezeitendynamik in der Nordsee untersuchen, zeigen selbst für die gleichen Meeresspiegelanstiegsszenarien unterschiedliche und zum Teil gegensätzliche Ergebnisse. Die Ergebnisse unterscheiden sich je nachdem, ob mit Meeresspiegelanstieg neue Elemente im Modell überflutet werden dürfen oder ob die Modellgrenze fixiert ist.

Unsere Untersuchungen mit einem hochaufgelösten hydrodynamischen 3D-Modell der Deutschen Bucht zeigen, dass die unterschiedliche Entwicklung der M2-Amplitude bei Meeresspiegelanstieg nicht nur auf die Implementierung der landwärtigen Grenze, sondern auch auf die Auflösung der Küstenbathymetrie im Modell zurückzuführen ist.

Zum einen untersuchen wir die Auswirkungen des Abtrennens von Ästuaren aus dem Modellgebiet, was einer in Schelfmodellen üblichen auflösungsbedingten Vereinfachung entspricht. Hierzu werden im hochauflösenden Modell die Ästuare entfernt, um den Einfluss des fehlenden Oszillationsraums zu untersuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass dies lokal einen großen Einfluss haben kann.

Zum anderen wird der Einfluss der Modellauflösung untersucht. Auf das numerische Gitter des hochauflösenden Modells wird jeweils eine grobe und eine hochauflösende Bathymetrie interpoliert. Das Ergebnis zeigt ein unterschiedliches dissipatives Verhalten in der intertidalen Zone, das zu gegenläufigen Änderungen der M2-Amplitude durch Meeresspiegelanstieg führt.

Unsere Ergebnisse bestätigen, dass es in Abhängigkeit von der Fragestellung und der betrachteten Region wichtig ist, den Modellaufbau so zu wählen, dass alle relevanten Prozesse insbesondere in den flacheren Küstenabschnitten und in der intertidalen Zone berücksichtigt werden.

How to cite: Rasquin, C., Seiffert, R., and Winkel, N.: Die Bedeutung der Modellauflösung für die Simulation der Tidedynamik in der Deutschen Bucht bei Meeresspiegelanstieg, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-8, https://doi.org/10.5194/dkt-12-8, 2021.

Der Deutsche Wetterdienst (DWD) veröffentlicht operationelle saisonale und dekadische Klimavorhersagen seit 2016 bzw. 2020. Diese Klimavorhersagen sollen zukünftig zusammen mit den ECMWF-Witterungsvorhersagen auf einer gemeinsamen Plattform, der neuen DWD-Klimavorhersagen-Webseite www.dwd.de/klimavorhersagen, präsentiert werden. So wurden im März 2020 im ersten Schritt die neuen dekadischen Klimavorhersagen auf der DWD-Klimavorhersagen-Webseite veröffentlicht. Danach wird die Webseite schrittweise um die weiteren Zeitskalen ergänzt. Sie bietet Karten, Zeitreihen und Tabellen von Ensemblemittel- und Wahrscheinlichkeitsvorhersagen von Temperatur und Niederschlag. Dabei werden bisher 1- und 5-Jahresmittel für die Welt, Europa, Deutschland und deutsche Regionen betrachtet. Das nutzerorientierte Design wurde in Zusammenarbeit mit Nutzer*innen entwickelt. Das Layout, die Abbildungen und die Evaluierungsmethoden sind konsistent über alle Zeitskalen.

Zusätzlich hat der DWD Nutzerkontakt im Bereich Klimavorhersagen aufgebaut und weitere nutzerorientierte Klimavorhersageprodukte auf verschiedenen Zeitskalen entwickelt. Im Rahmen des Copernicus-Projekts C3S_34c werden von vier europäischen Institutionen Fallstudien in den Sektoren Infrastruktur, Landwirtschaft, Versicherung und Energie in Kooperation mit Nutzer*innen entwickelt. Die DWD-Fallstudie kooperiert mit dem Wupperverband, der hochaufgelöste Dürrevorhersagen (Standardisierter Niederschlags-Index SPI, Standardisierter Niederschlags-Evapotranspirations-Index SPEI) für verschiedene Vorhersagejahre und hydrologische Jahreszeiten im Wupper-Einzugsgebiet benötigt.

Das dekadische Klimavorhersagesystem basierend auf dem Globalmodell MPI-ESM-HR (Gitterweite ~100 km) wird mit dem statistischen Downscaling-Verfahren EPISODES auf eine Gitterweite von 12,5 km für Deutschland skaliert. SPI und SPEI standardisieren Niederschlag und klimatische Wasserbilanz (Niederschlag minus potentielle Evapotranspiration PET), wobei die PET nach der Penman-Monteith-Methode berechnet wird. Die Evaluierung zeigt für die probabilistischen EPISODES-Dürrevorhersagen im Wupperverband-Einzugsgebiet in mehreren Vorhersagejahren und hydrologischen Jahreszeiten eine höhere Vorhersagegüte als die langfristige beobachtete Klimatologie. Weiterhin kann das hochaufgelöste statistische Downscaling die Güte und Signifikanz des Globalmodells meistens verbessern.

How to cite: Paxian, A., Reinhardt, K., Pankatz, K., Isensee, K., Fröhlich, K., and Früh, B.: Nutzerorientierte Klimavorhersageprodukte des Deutschen Wetterdiensts, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-26, https://doi.org/10.5194/dkt-12-26, 2021.

Im Rahmen des bilateralen Forschungsprojekts WETRAX+ (WEather Patterns, Cyclone TRAcks and related precipitation eXtremes) wird unter anderem der Zusammenhang zwischen großräumigen atmosphärischen Zirkulationstypen und Trockenperioden im südlichen Mitteleuropa unter dem Einfluss des Klimawandels untersucht. Das Untersuchungsgebiet umfasst dabei Österreich sowie Teile Deutschlands, der Schweiz und der Tschechischen Republik.

Für eine, auf den Niederschlag konditionierte Zirkulationstypklassifikation wurden atmosphärische Variablenfelder aus gegitterten täglichen JRA55-Reanalysedaten (Japanische Meteorologische Agentur 2018) und tägliche Niederschlagsdaten auf Basis von 1756 Wetterstationen im Untersuchungsgebiet (Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik 2018) für den Beobachtungszeitraum 1961 bis 2017 verwendet. Zur Abschätzung künftiger Veränderungen wurden sechs verschiedene regionale Klimamodellläufe (Treibhausgasszenario RCP 8.5) der Euro-Cordex – Initiative herangezogen.

Die großräumigen atmosphärischen Zirkulationstypen werden unter Verwendung einer nicht-hierarchischen Clusteranalyse, die in der COST733 Classification Software bereitgestellt wird, abgeleitet. Den resultierenden Zirkulationstypen können Eigenshaften (trocken, feucht, warm, kalt) zugeordnet werden. Die trockenheitsrelevanten Zirkulationstypen werden hinsichtlich Trends,  Persistenzen, Veränderungen der monatlichen Auftrittshäufigkeiten und der  typinternen Variabilität untersucht. Bei der Übertragung der Zirkulationstypen auf die Klimamodelldaten wird jeder Einzeltag des Projektions-Zeitraums demjenigen Zirkulationstypen zugeordnet, zu dessen Zentroidfeldern die betreffenden Einzelfelder die geringste euklidische Distanz aufweisen.

Im Beobachtungszeitraum zeigen die Analysen, dass das Auftreten trockenheitsrelevanter Zirkulationstypen signifikant häufiger mit höheren Temperaturen und einer geringeren relativen Luftfeuchte einhergeht. Erste Ergebnisse der Analyse für die Klimazukunft ergeben für die Monate April bis September eine Zunahme zentraler Hochdruckgebiete über Mittel- und Osteuropa, während antizyklonale Trogvorderseiten mit resultierender, südwestlicher Anströmungsrichtung für das Untersuchungsgebiet seltener auftreten.

How to cite: Thanheiser, S., Homann, M., Jacobeit, J., Beck, C., and Philipp, A.: Variabilität trockenheitsrelevanter Zirkulationstypen im südlichen Mitteleuropa , 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-27, https://doi.org/10.5194/dkt-12-27, 2021.

For directly transmissible infectious diseases, potential seasonal effects in the course of an epidemic may be borne in four groups of variable, partially sensitive, pathways: changes in the susceptibility of the hosts, in their individual and collective behavior, in the transmissibility of the pathogen, and in the survival of the latter, under changing environmental conditions. Mechanisms are diverse and concepts not finally settled, not even for the common cold or influenza. Nevertheless, seasonality of an epidemic is an aggregate phenomenon, and this holds for interacting effects as well even in the climatic conditions themselves. Societal shutdown aimed at containing an epidemic, like the German shutdown in spring 2020, creates a kind of ‘laboratory’ situation and bears rare data that may be suited to disentangle extrinsic from intrinsic factors of the evolution. In a pilot study, a five-parameter climatic data set of station Lindenberg (Mark), taken as representative for the German capital, has been blended in daily resolution with the COVID-19 incidences provided by the Robert Koch Institute. The climate data include surface air temperature, pressure, relative humidity and wind speed, as well as sunshine duration – all under suspicion in the related literature. Early in March, a specific dynamic combination of these five variables, toward the spring seasonal transition, may eventually have triggered the epidemic outbreak in Berlin. Under relatively cool conditions and a calm wind field, a pronounced surface pressure wave passed the region, followed by a marked change in cloudiness that substantially increased the daily sunshine duration and became accompanied by a mirror-like drop this way in the relative humidity from above 85% to less than 50%. This favorable change of extrinsic conditions may have contributed to transform a latent spread of the SARS-CoV-2 virus into the epidemic outbreak (the rising flank of the epidemic curve closely follows that of the pressure wave by a couple of days, whereas a similar pressure wave two months before did not have any similar effect). In the weeks to follow the outbreak, a sort of cooperative slow dynamics is maintained in the regional climate system, and this is exploited for the period until the rise of shutdown restrictions to quantify regressions aimed to drive an equation-based epidemic model by observed climate dynamics. The study is being extended – across the season 2020, to further climate stations, to other regional outbreaks, beyond observation, etc.

How to cite: Carl, P.: Climatic environment of the COVID-19 outbreak – a lesson from the German shutdown, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-28, https://doi.org/10.5194/dkt-12-28, 2021.

Circulation classifications are a simple tool given their ability to portray aspects of day-to-day weather. As we start facing a dynamical response in general circulation patterns due to anthropogenic global warming, circulation changes can enhance or mitigate regional and local behaviour of extreme weather events.

A weather type (WT) automatic classification, developed by Jenkinson-Collison (JC), is used to evaluate past and future changes in the seasonal frequencies of synoptic weather patterns over central and western Europe. A set of three reanalyses and four Global Climate Models (GCMs) from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) are used, based on daily Sea Level Pressure (SLP) data.

Discrepancies are found in the model outputs as they fall short of capturing interannual variabilities when compared to the reanalyses. Cyclonic and westerly circulations tend to be overestimated, whereas anticyclonics are underestimated.

The projected frequencies, based on the Shared Socioeconomic Pathway 5 (SSP5) experiment, suggest significant increasing trends for unclassified WT (characterized by weak pressure gradients) during their summer half-year persistency for the coming 21^st century. Winter trends indicate a surge in westerlies and a reduction in the events of cyclonic circulations and easterly flows. The results of this study support evidence of emergent changes in the occurrence of major synoptic configurations over Europe.

How to cite: Herrera-Lormendez, P., Mastrantonas, N., Matschullat, J., and Douville, H.: Past and future trends in large-scale atmospheric circulations over Europe: Assessment of the Jenkinson-Collison classification with reanalyses and CMIP6., 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-32, https://doi.org/10.5194/dkt-12-32, 2021.

Neben dem Ozean ist die Landoberfläche eine wichtige Komponente für die Vorhersagbarkeit auf (sub-)saisonalen Zeitskalen. Während die Temperatur in 2m Höhe in manchen maritimen Regionen über mehrere Monate vorhergesagt werden kann, mangelt es über kontinentalen Regionen an Vorhersagegüte. Eine verbesserte Darstellung der Landoberfläche in saisonalen Vorhersagesystemen könnte diese Lücke schließen helfen. Schneebedeckung und -wasseräquivalent sind wesentliche Eigenschaften der Landoberfläche. Anomalien in der Fläche und Höhe der Schneebedeckung beeinflussen die Albedo und den Wasserhaushalt der Landoberfläche. Eine schneebedeckte Landoberfläche führt zu lokalen Temperaturabsenkungen der darüber liegenden Luft (Schnee-Albedo Effekt und hoher Emissionsgrad) und das Abschmelzen von Schnee entzieht der Luft Wärme und trägt zur Bodenfeuchte bei. Zunächst analysieren wir die statistischen Beziehungen zwischen Schnee, 2m-Temperatur und sensibler/latenter Wärmeflüsse in Reanalysedaten auf der Nordhalbkugel. Dann untersuchen wir, ob diese Beziehungen auch in operationellen saisonalen Vorhersagemodellen, die durch Copernicus Climate Change Service (C3S) bereitgestellt werden, dargestellt werden. Erste Ergebnisse zeigen, dass die Güte der 2m-Temperatur Vorhersage über kontinentalen Regionen nach dem ersten Vorhersagemonat stark abfällt, während Anomalien in der Schneemasse auch über mehrere Monate vorhergesagt werden können. Anomalien in sensiblen und latenten Wärmeflüssen kontinentaler Landoberflächen werden im Winter und Frühling nur stellenweise gut vorhergesagt, was den Einfluss von Schnee auf die Atmosphäre in den Modellen mindert.

How to cite: Risto, D., Ahrens, B., and Fröhlich, K.: Schnee als Quelle für Vorhersagbarkeit in Saisonvorhersagen, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-33, https://doi.org/10.5194/dkt-12-33, 2021.

In Earth's climate system, the slowly varying ocean represents an important source of memory for predictions on the seasonal to decadal time scale. The ocean picks up atmospheric variability on a broad range of scales and feeds back on the large-scale atmospheric circulation. While today’s comprehensive Earth system models (ESMs) used in climate prediction are able to simulate this atmosphere-ocean feedback in a broad sense, data assimilation - which brings the climate model close to the observed state – allows the use of ESMs for climate predictions. We propose that the quality of climate predictions can be improved by initializing the ESMs using a model-consistent assimilation of observations resulting in (1) an initialization of the ESM with a model state close to the observed one, while (2) minimizing a potential initialization shock resulting from a mismatch between the simulated climate state and observations.
Here we demonstrate our approach towards a model-consistent assimilation of two ESMs used in climate prediction at Universität Hamburg and Deutscher Wetterdienst: MPI-ESM and ICON-ESM. Central to our approach is a weakly coupled assimilation setup, consisting of an Ensemble Kalman filter assimilation scheme in the ocean component (MPI-ESM, ICON-ESM) and a nudging assimilation scheme in the atmospheric component (MPI-ESM). We show that our approach facilitates a large part of atmosphere-ocean interaction already within the assimilation, allowing for a quick adaption of the assimilation in case of unrealistic behaviour of key processes. For two key large-scale oceanic processes, Atlantic meridional overturning circulation and oceanic Rossby waves, we analyze how sensitive they are to the degree of atmosphere-ocean interaction allowed for during assimilation and what this implies for the respective climate predictions. 

How to cite: Brune, S., Pohlmann, H., Fröhlich, K., and Baehr, J.: Model-consistent ocean data assimilation for seasonal to decadal climate prediction, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-36, https://doi.org/10.5194/dkt-12-36, 2021.

Die Anreicherung von klimawirksamen Gasen in der Atmosphäre führt zu einem verstärkten Treibhauseffekt. Dadurch ändern sich weltweit die klimatischen Verhältnisse. Damit verbunden ändern sich auch die Charakteristiken von meteorologischen Extremereignissen wie zum Beispiel Hitzewellen und Extremniederschlägen. Immer häufiger wird nach einem Extremereignis gefragt, inwiefern der Klimawandel dieses Ereignis beeinflusst hat. Das Forschungsfeld der Extremwetterattribution befasst sich mit dieser Fragestellung. Durch die Analyse von Klimamodellsimulationen kann zum Beispiel untersucht werden, wie sich die Häufigkeit einer bestimmten Klasse an Extremereignissen durch den Anstieg der Treibhausgase verändert hat.

Diese Präsentation wird einen generellen Überblick über die verschiedenen Ansätze zur Attribution von Extremwetterereignissen geben und die beim Deutschen Wetterdienst (DWD) laufenden Forschungsprojekte vorstellen. Die Öffentlichkeit hat ein Interesse daran, Informationen über den Einfluss des menschgemachten Klimawandels auf bestimmte Extremereignisse bereits kurz nach dem Ereignis zu erhalten. Daher arbeitet der DWD in verschiedenen Forschungsprojekten darauf hin, die Attributionsanalyse so weit wie möglich zu operationalisieren, um die Ergebnisse innerhalb kürzester Zeit nach einem Extremereignis zur Verfügung zu stellen.

How to cite: Tradowsky, J., Lorenz, P., and Kreienkamp, F.: Die Attribution von meteorologischen Extremereignissen beim Deutschen Wetterdienst, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-38, https://doi.org/10.5194/dkt-12-38, 2021.

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

Eine Abschätzung sozioökonomischer Klimafolgen erfordert (i) Daten zur klimatischen Gefährdung, (ii) Informationen zur räumlichen Exposition sozioökonomischer Größen, (iii) Annahmen zur ihrer Sensitivität, als auch (iv) eine Maschinerie, um diese Größen gekoppelt auszuwerten. Hierfür wird in diesem Vortrag die open-source python Plattform CLIMADA [1,2] vorgestellt und zur sozioökonomischen Folgenabschätzung durch Wetter- und Klimaextreme auf Deutschland angewendet. Am Beispiel von extremer Hitze wird demonstriert, wie projizierte klimatische Trends mit unterschiedlichen Szenarien für den demographischen Wandel auf sub-nationaler Skala wechselwirken und so die möglichen Auswirkungen (z.B. durch hitzebedingte Übersterblichkeit [3]) verstärkt werden könnten.

Die Anwendung von CLIMADA ist nicht nur auf Klimaprojektionen beschränkt, sondern erlaubt eine räumlich aufgelöste und nahtlose Bereitstellung von sozioökonomischen Risiken und ökonomischen Schäden durch Wetter- und Klimaextreme von der Wettervorhersage bis zum Ende des Jahrhunderts.

Referenzen:

[1] https://github.com/CLIMADA-project/climada_python

[2] Aznar-Siguan, G. and Bresch, D. N., 2019: CLIMADA v1: a global weather and climate risk assessment platform, Geosci. Model Dev. Discuss., https://doi.org/10.5194/gmd-12-3085-2019

[3] an der Heiden, M. et al. Heat-related mortality. Deutsches Aerzteblatt Online, doi:10.3238/arztebl.2020.0603 (2020).

How to cite: Geiger, T., Muthers, S., an der Heiden, M., Matzarakis, A., and Kreienkamp, F.: Open-Source Ansatz zur Abschätzung Sozioökonomischer Klimafolgen für Deutschland am Beispiel Extremer Hitze, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-39, https://doi.org/10.5194/dkt-12-39, 2021.

Rain-on-Snow Hochwasser (ROS Hochwasser) können schwerwiegende negative wirtschaftliche, soziale und ökologische Auswirkungen haben und waren im letzten Jahrhundert für eine Vielzahl an Überschwemmungen verantwortlich, welche mehrere große Flusseinzugsgebiete in Europa gleichzeitig betrafen. Ein vertieftes Verständnis über die zeitliche Variabilität von ROS Hochwasser ist angesichts des Klimawandels für zukünftige Prognosen von entscheidender Bedeutung.

Neuere Studien zeigten, dass ROS-Ereignisse (mit Hochwasserpotenzial) in Europa seit 1950 je nach betrachteter Geländehöhe zu- oder abnehmen, dabei scheint die Zeitreihe seit 1900 hochwasserarme und hochwasserreiche Perioden (Cluster) zu beinhalten. Unser Ziel ist es zu analysieren, ob diese Häufigkeitsänderungen durch eine Überlagerung von stationären Prozessen beschrieben werden können oder ob es zugrundeliegende zeitabhängige treibende Faktoren (z.B. die Nordatlantische Oszillation) geben muss, um die beobachtete Häufung zu erklären. Um dies zu testen, analysieren wir den Zeitraum 1901-2010 mithilfe von ERA-20C Reanalysedaten, welche mit einem gekoppelten regionalen Klimamodell dynamisch regionalisiert wurden. Wir wenden eine Methode aus der Scan-Statistik an und bestätigen die Existenz von Zeitperioden, welche signifikant weniger bzw. mehr ROS-Ereignisse beinhalten als unter der Referenzbedingung von unabhängig und identisch verteilten Zufallsereignissen erwartet wird. Dasselbe Verfahren wird auf die ROS-Ereigniskomponenten (Niederschlag und Schneeschmelze) angewandt, wobei nur der Niederschlag ein signifikantes Clustering aufweist. Wir konstruieren ein stochastisches ROS-Modell, indem wir Niederschlag- und Schneeschmelzereignisse aus stationären Gammaverteilungen ziehen, um zu untersuchen, ob das beobachtete Clustering-Verhalten unter Verwendung des kombinierten Signals reproduziert werden kann. 

Diese Studie liefert erste Hinweise darüber, dass das beobachtete Clustering-Verhalten der ROS-Hochwasser nicht das Ergebnis von überlappenden stationären Prozessen sein kann. Dies deutet auf zeitabhängige Klimatreiber für Niederschlag und Schneeschmelze in Europa hin und liefert einen entscheidenden Baustein für zukünftige ROS-Hochwasser Projektionen.

How to cite: Kirschner, M. J., Krug, A., Lun, D., and Ahrens, B.: Zeitliche Häufung von Rain-on-Snow Hochwasser - Zufall oder Grundlage ihrer Vorhersagbarkeit?, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-40, https://doi.org/10.5194/dkt-12-40, 2021.

The Coordinated Output for Regional Evaluations (CORE) simulation ensemble is an effort of the WCRP CORDEX community to provide high resolution regional climate change information for the major inhabited areas of the world and thus to generate the solid scientific basis for further research related to vulnerability, impact, adaptation and climate services (VIACS). This is especially important in those areas in which so far only few high-resolution simulations or only global comparatively coarse simulations were available. The driving simulations were selected to cover the spread of high, medium and low climate sensitivity at a global scale. Initially, the two RCMs REMO and RegCM4 were used to downscale these data global climate model output to a resolution of 0.22° (about 25km) while it is intended that the CORDEX CORE ensemble can then be extended by additional regional simulations to further increase the ensemble size and thus the representation of possible future climate change pathways.

The aim of this study is to investigate and document the climate change information provided by the current CORDEX CORE ensemble with respect to mean climate change in different regions and in comparison to previously existing global climate information, especially those global climate simulations used as boundary forcing for CORDEX CORE, but also in comparison to the entire AR5-GCM ensemble. The analysis focuses on the representation of the AR5-GCM range of climate change signals by the CORDEX CORE ensemble with respect to mean temperature and precipitation changes and corresponding shifts in the annual cycles in the new AR6 IPCC physical reference regions. This also provides an indication for CORDEX CORE suitability for VIACS applications in each region.

How to cite: Teichmann, C., Jacob, D., Remedio, A. R., Remke, T., Buntemeyer, L., Hoffmann, P., Kriegsmann, A., Lierhammer, L., Bülow, K., Weber, T., Sieck, K., Rechid, D., Langendijk, G. S., and Coppola, E. and the further members of the CORDEX-CORE team: Assessing mean climate change signals in the global CORDEX-CORE ensemble, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-61, https://doi.org/10.5194/dkt-12-61, 2021.

Im Rahmen des BMVI-Expertennetzwerks Themenfeld 1 „Verkehrs- und Infrastruktur an Klimawandel und extreme Wetterereignisse anpassen“ untersucht die Bundesanstalt für Wasserbau Hamburg u.a. die Bedeutung von Meeresspiegelanstieg und Topographieänderungen in der Deutschen Bucht und ihren Ästuaren.

Der Meeresspiegelanstieg beeinflusst die Hydrodynamik in den Ästuaren und somit sowohl mittlere Tiden, als auch Sturmflutereignisse. Da das Küstenprofil in einem morphodynamischen Gleichgewicht mit den hydrodynamischen Kräften steht, kann sich jedoch auch die Topographie eines Küstengebietes durch den Meeresspiegelanstieg verändern. Die Wattflächen der Deutschen Bucht, welche eine wichtige Komponente des Küstenschutzes sind, können, bei ausreichender Sedimentverfügbarkeit, zu einem gewissen Anteil mit dem Meeresspiegelanstieg mitwachsen.

Der Einsatz hydrodynamisch-numerischer Modelle ermöglicht es, den Einfluss der genannten Prozesse auf z. B. Sturmflutscheitelwasserstände einzeln zu untersuchen. In einer Sensitivitätsstudie analysieren wir den Einfluss eines Meeresspiegelanstiegs und einer topographischen Erhöhung der Wattflächen auf Sturmflutereignisse in der Tideelbe.

Die Ergebnisse zeigen, dass der Sturmflutscheitelwasserstand (HW) in der Tideelbe etwas höher ansteigt als der am Modellrand eingesteuerte Meeresspiegelanstieg. Eine Erhöhung der Wattflächen führt zu einem Absinken des HW gegenüber einem Szenario mit alleinigem Meeresspiegelanstieg ohne Topographieänderung. Die Berechnung weiterer Analysegrößen, wie der Durchflussfläche, ermöglicht ein besseres Systemverständnis der untersuchten Änderungen in der Tideelbe.

Die Untersuchungen verdeutlichen die positiven Auswirkungen eines Wattwachstums bei Meeresspiegelanstieg auf den Küstenschutz und die Notwendigkeit, einem Verlust an Wattflächen durch den Klimawandel entgegenzuwirken.

How to cite: Mahavadi, T., Büscher, A., Rasquin, C., Rudolph, E., Seiffert, R., Wachler, B., and Winkel, N.: Einfluss der Topographie des Wattenmeeres auf Sturmfluten in der Tideelbe im Klimawandel, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-9, https://doi.org/10.5194/dkt-12-9, 2021.

Seit fast 40 Jahren werden Szenarien generiert, die darstellen, wie sich die zukünftige Statistik des Wetters (Klima) verändern kann. Diese Szenarien werden laufend durch neue Szenarien, oder Projektionen, ergänzt; oft auch mit nennenswerten Änderungen aktualisiert. Dabei kommt es aber nur selten zu einer verzögerte „Nachschau“, also eine qualitätssichernde Überprüfung, ob die Zukunft-beschreibenden Szenarien nach einigen Jahren konsistent sind mit der zwischenzeitlich zur Gegenwart gewordenen Zukunft. Für die globale Lufttemperatur ist dies erfolgreich geschehen; für regionale und lokale aussagen eher nicht.

Wir haben diese Überprüfung für einen Fall durchgeführt – für Szenarien für erwartete Maxima von Sturmfluthöhen in Cuxhaven (Grossmann, I., K. Woth and H. von Storch, 2007: Localization of global climate change: Storm surge scenarios for Hamburg in 2030 and 2085. Die Küste 71, 169-182), mit Ergebnissen von 2005. Heute, in 2021 gibt es 15 neu dokumentierte jährliche Statistiken, die es erlauben, die damaligen Szenarien zu bewerten.

Dazu werden Änderungen der Tidenhochwasserstände in Cuxhaven ausgewertet, und die für 2030 formulierten Szenarien skaliert auf den Zeithorizont von 2020. Dabei ergibt sich eine erwartete Änderung gegenüber Zeitraum 1961-1990 von 8-12 cm mit einer Unschärfe von ±3 cm, bei einem Anstieg des Meeresspiegels um ca. 6 cm und einer Änderung des Windstaus von 2-6 cm. Der aktuelle Anstieg der Tidenhochwasser beläuft sich in 2005-2020 auf 7 cm im Mittel und ca. 1 cm im Windstau, zusammen also 8 cm. Demnach ist das 2007 publizierte Szenario konsistent mit den Veränderungen in den vergangenen Jahren.

Man muß sich aber vergegenwärtigen, dass diese „Konsistenz“ nur in den Zahlen besteht, nicht aber notwendigerweise in den im Szenario angenommenen Mechanismen. Die beobachteten Änderungen liegen im Rahmen der natürlichen Schwankungen und können daher auch als zufällig verstanden werden. Tatsächlich gibt es Fragen, insbesondere – inwieweit der Anstieg des mittleren Meeresspiegels in Cuxhaven vollständig dem Klimawandel geschuldet ist, - wieso die numerische Konsistenz für einen anderen untersuchten Ort, nämlich Husum, nicht besteht, wo es zu einer Minderung des Windstaus seit 2005 im Vergleich zur Referenzperiode 1961-1990 gekommen ist.

Zusammenfassend darf festgestellt werden, dass die Veränderungen sowohl in Cuxhaven als auch in Husum in den vergangene 15 Jahren gering gegenüber den Jahren zuvor sind. Dies war auch von den Szenarien in Aussicht gestellt. Jedoch erlaubt diese Konsistenz nicht den Schluss, dass die  im Szenario wirkenden Mechanismen für die beobachteten Veränderungen verantwortlich sind.  

How to cite: von Storch, H., Gaslikova, L., Woth, K., and Weisse, R.: Szenarien und Projektionen: Bestehen sie den Test der Zeit? Der Fall der Sturmfluten in Cuxhaven, 12. Deutsche Klimatagung, online, 15–18 Mar 2021, DKT-12-74, https://doi.org/10.5194/dkt-12-74, 2021.