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Validierung der CLM-Konsortialläufe mit Niederschlagsmessungen Downscaling der 2m-Temperatur unter Berücksichtigung der Orographie. Ralf Lindau Uni Bonn Müncheberg, 21.01.2009. Vergleich des mittleren Niederschlags 1961 bis 2000 aus Beobachtungen und Modell. -. =. Modell CLM 974 mm/a. - PowerPoint PPT Presentation
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Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020)
www.landcare2020.de
Validierung der CLM-Konsortialläufe mit Niederschlagsmessungen
Downscaling der 2m-Temperaturunter Berücksichtigung der Orographie
Ralf LindauUni Bonn
Müncheberg, 21.01.2009
Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020)
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Beobachtung DWD785 mm/a
Vergleich des mittleren Niederschlags 1961 bis 2000aus Beobachtungen und Modell
Modell CLM974 mm/a
- =
Differenz189 mm/a
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Das Modell regnet zu häufig.
Jede Regenklassenhäufigkeitwird um 10 0.12, also etwa30% überschätzt.
Kein Regen wird an 44% derTage beobachtet, im Modellsind es lediglich 29%
+ Modell
0-9 Obse
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Mit der Methode gleicher Summenhäufigkeitwird die pdf des Modells in die derBeobachtungen überführt.Durch die Tranfer-Funktion (links) werden sämtliche Modell-Regenraten vermindert.
99.94 – 100.07 mm/d 82.5 mm/d
2.95 - 3.06 mm/d 2.0 mm/d 0.00 – 0.45 mm/d 0.0 mm/d
Nach der Korrekturstimmen die pdfs überein, auch die Häufigkeit regen-freier Tage (rechts).
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Lauf_1
Lauf_1korrigiert
Lauf_2
Korrektur vermindert den Niederschlag in allen Monaten etwa gleich. Ist eine monatliche Korrekturfunktion (Febr. stark, März schwach) notwendig?Vergleiche Unterschiede zwischen den Monaten eines Laufs mit den Unterschieden zwischen den Läufen.
Mittlerer Jahresgang des Modellbias
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Der Jahresgang erzeugt eine Standardabweichung von 0.24 mm/d.
Die Standardabweichung der Differerenz beider Läufe ist mit 0.26 mm/d vergleichbar.
Also ist der Jahresgang nicht signifikant.
Mittelwert mm/d
Stdabw. mm/d
Lauf_1 0.537 0.237
Lauf_2 0.538 0.241
Lauf_1corr 0.006 0.200
Diff_1-2 0.001 0.264
rms - 0.253
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Nach der Korrekturbleiben großeregionale Differenzendes Modells verglichenmit den Beobachtungen(links).
Mithilfe einer 2. Modell-Realisation wurde der Jahresgang des Biases als zufällig entlarvt.Ist auch die räumliche Streuung zufällig oder tritt ein ähnliches Muster im 2.Lauf auf?
Räumliche Struktur des Modellbias nach der Korrektur
Die zeitliche Analogiedieser räumlichen Betrachtungsweisewar Jahresgang desBiases nach Korrektur
(unten).
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Die Modellläufe sind sehr ähnlich, aber nicht gleich (links).
Die Unterschiede zwischen beiden Läufen betragen 20 mm/a verglichen mit 1000 mm/a fürdie räumlichenDifferenzen. (Maß: Stdabw.)
Das Muster des Modellfehlers ist alsopersistent und musskorrigiert werden.
Lauf_1
Lauf_2
Differenz
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Korrekturfunktion für jede Gitterbox
Original Modell-Regen Korrigierter Modell-Regen
Bias
Bias
PD
F
PD
F
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Änderung der Regenmenge A1B (2016 – 2025) gegenüber C20 (1960 – 2000) (links).
Der Unterschied zwischen Lauf_1 und Lauf_2ist in der gleichen Größenordung (unten).
Also herrscht 2020 nochkeine signifikanteÄnderung im Niederschlag
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Lauf_1 Lauf_2
Unkorrigiert
Korrigiert
Klimaläufe:
Die jährliche Regenmengefür Deutschland sinkt imZeitraum 1960 - 2000signifikant.(in beiden Läufen,korrigiert oder unkorriert)
3388.07774.0 3076.01626.1
2662.00530.1 2947.06923.0
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Das Modell erzeugt Trends, die in denBeobachtungen nicht zu finden sind.
Modell Beobachtung
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• Verglichen mit Beobachtungen regnet es im Zeitraum 1960 bis 2000 im Klimamodell zu häufig und zuviel.
• Lösung: Die pdf des Modells wird für jeden Gitterpunkt in die der Beobachtungen überführt.
• Bis 2020 sind die prognostizierten Änderungen im Regen klein gegenüber dem Bias des Modells und vergleichbar mit der Modellunsicherheit.
• Im Zeitraum 1960 bis 2000 erzeugt das Klimamodell signifikante Trends im
Niederschlag, die in den Beobachtungen nicht zu finden sind.
Zusammenfassung Regenkorrektur
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• Bereitstellung wöchentlicher Felder mit 1/10° räumlicher Auflösung für 14 Jahre (1990 – 2003)für Teilprojekt 5:
– Regen– Sonnenscheindauer– 2m Temperatur
• Gewünschte Erweitung auf:
– Feuchte– Wind– Klimatologische Wasserbilanz
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TP 2.3 Dynamische Regionalisierung
Beispiel: Regen vom 01.01.1996 bis 07.01.1996
DWD Original Ergebnis Varianzeigenschaften
DWD Original
Ergebnis
BeobFehler:0.037 mm2/d2
KonstanteVarianz-reduktionum denBeobFehler
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Neben dem Niederschlag wurdenaus DWD-Klimastationauch Felder der
- 2m-Temperatur- Sonnenscheindauer
berechnet.
Rohdaten Varianzstruktur Ergebnis
Fehler
Sonnenscheindauer
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T2m-Rohdaten T2m-Ergebnis
Einfache Anwendung des Kriging-Verfahrensauf Rohdaten der Temperatur ist nicht ratsam, da Orographie-Effekte nicht berücksichtigt werden.
Im Mittel erwartet man den feucht-adiabatischen Temperaturgradienten von -6.5 K/km
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Der Orographie-Effekt wirktständig und ist in langjährigenAnomalien (gegen den deutschlandweiten Tagesmittelwert)am besten nachweisbar.
Bei einer Korrelation von -0.697ergibt sich eine (beidseitige)Regressionsgerade von -6.98 K/km.
Das entspricht recht genau demerwarteten Wert etwas oberhalb des feucht-adiabatischenTemperaturgradienten.
Korrelation zwischen Höhe und Temperaturanomalie
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T2m
T2m reduziert auf NN T2m reduziert auf NN Rück-reduziert
Ohn
e O
rogr
aphi
eM
it O
rogr
aphi
e
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• Unsere Kriging-Methode produziert aus einzelnen Stationszeitreihen vollständige Felder mit Fehlerangabe.
• Die Gesamtvarianz ist genau um den Beobachtungsfehler reduziert.
• Die Stukturfunktion bleibt erhalten. Die Varianz ist auf jeder Längenskala um den Beobachtungsfehler reduziert.
• Der Zusammenhang zwischen Orographie und Temperatur ermöglicht und erfordert deterministisches Downscaling
• Weitere Parameter (Klimatol, Wasserbilanz) sind nicht ohne größeren Aufwand herstellbar.
Zusammenfassung Kriging
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18 km 5 km
Vergleich CLM 18 mitGKSS 5 km
Regenmenge im Juli 2020
Randeffekte in GKSS_5km
Uckermark schon zu dichtam Rand?
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CLM_18km Terra_2.8kmAchtung:
Terra liefertnur Bodenparameter:
Bodentemperatur,Bodenfeuchte,turbulente Flüsse.
Nicht:Regen, Lufttemperatur,Feuchte, Druck, Einstrahlung, Wind, usw.
