Das Klima 2030 und die Quantifizierung der Konsequenzen
Abstract
Gekoppelte Globale Klimamodelle (GCMs) sind in der Lage glaubwürdige quantitative Informationen über den Klimawandel auf globaler bis kontinentaler Skala zu liefern (Randall et al.2007). Besonders die dynamische regionale Klimamodellierung (RCMs) wurde in den letztenJahren stark forciert (Giorgi 2006). Die derzeitige Auflösung von RCMs für Europa beträgt 25 km (Murphy et al, 2004), für den Alpenraum gibt es Szenarien mit 10 km Auflösung (Jacob 2006, Beck et al. 2007). Um kleinräumige Verhältnisse zu berücksichtigen, muss mittels statistischer Methoden eine Verknüpfung des regionalen Klimaänderungssignales mit lokalen Beobachtungsdaten hergestellt werden (statistisches Downscaling). Mittels Ensembleuntersuchungen, einer Technik die auch bei saisonaler Wettervorhersage verwendet wird, sollen Informationen über die Klimaentwicklung der näheren Zukunft abgeleitet werden. Damit sollen plausiblere Ergebnisse gewonnen werden als z.B. in den REMO/UBA Szenarien für Österreich, die für die Monate März und April bis etwa 2030 sogar eine Abkühlung vorhersagen (Prettenthaler et al. 2007). Ensembleuntersuchungen finden sich in den Arbeiten des Hadley Centers in Englang (Smith et al. 2007). Diese Ansätze sind jedoch derart neu, dass noch keine ausreichenden regionalen Evaluierungsergebnisse vorliegen. Daher kann man noch keine Angaben über die Qualität dieses Modellierungsansatzes im Alpenraum machen. Es ist aber zu befürchten, dass ähnlich wie bei der saisonalen Wettervorhersage der „skill“ dieser Methode im Alpenraum nicht sehr hoch ist. Ein einfacher, aber durchaus realistischer Ansatz für Szenarien in der näheren Zukunft ist die Verwendung von statistischen Trends der letzten Jahrzehnte. Diese Trendfortschreibung berücksichtigt die bereits eingetretenen Veränderungen und die lokale Ausprägung des Klimaänderungssignales. Diese Methodik darf jedoch nicht überstrapaziert werden und sollte nicht länger als bis etwa 2030 angewandt werden. Bis dahin kann man aber die Ergebnisse als potenziell mögliche Entwicklung ansehen. Im vorliegenden Projektmodul wird daher die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklung ausgelotet und sowohl das „klassische“ downscaling (GCM – RCM – Statistisches Downscaling) als auch ein Trendfortschreibungsszenario untersucht.
Statistisches Downscaling
Publikationen
Mitarbeiter*innen
Helga Kromp-Kolb
Em.O.Univ.Prof. Dr.h.c. Helga Kromp-Kolb
helga.kromp-kolb@boku.ac.at
BOKU Projektleiter*in
09.02.2009 - 15.10.2010
Herbert Formayer
Assoc. Prof. Priv.-Doz. Mag. Dr. Herbert Formayer
herbert.formayer@boku.ac.at
Tel: +43 1 47654-81415
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09.02.2009 - 15.10.2010
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keiner
Partner