MiKlip erste Phase: Departure

Dekadische Klimavorhersage in der westafrikanischen Monsunregion und in der Zyklogeneseregion des tropischen Atlantiks

Das Projekt DEPARTURE beabsichtigt, die dekadische Klimavorhersagbarkeit in der westafrikanischen Monsunregion und der atlantischen Region tropischer Zyklogenese zu ermitteln, und schließt damit die Lücke zwischen Nowcasting und langfristigen Klimaprojektionen. Die ökonomische Bedeutung der Aktivität tropischer Wirbelstürme und die Sensitivität der afrikanischen Wirtschaft und Nahrungsmittelproduktion gegenüber dem zukünftigen Klimawandel auf dekadischer bis multidekadischer Zeitskala in einer erwarteten Hot-Spot Region des Klimawandels stellen die Hauptmotivationen des Projekts dar. Das dynamische Downscaling wird durchgeführt mit den regionalen Klimamodellen (RCMs) REMO, CCLM und WRF mit 50 km horizontaler Auflösung, denen SST-angetriebenen Simulationen von ECHAM6/MPIOM and eventuell HadCM3 zu Grunde liegen. Die RCMs werden angetrieben mit Meeresoberflächentemperaturen (SSTs), steigenden Treibhausgaskonzentrationen (GHGs), Aerosolen und anthropogen veränderter Landbedeckung (LCCs), um das Vorhersagepotential von Randbedingungen des Ozeans, der Atmosphäre und der Landoberfläche zu nutzen. Schritt für Schritt werden die erweiterten Randbedingungen in die RCMs eingebaut und Sensitivitätsstudien und Ensembles von drei Modellsimulationen realisiert (Abb. 1). Zusätzlich werden gekoppelte Atmosphäre-Ozean Simulationen mit REMO durchgeführt, um den Einfluss eines interaktiven Ozeans abzuschätzen, und ein SVAT-Modul (Landoberfläche-Vegetation-Atmosphäre-Transfer) in CCLM eingesetzt, um die Auswirkungen interaktiver Boden- und Vegetationsprozesse zu ermitteln. Für die sogenannten Hindcast-Experimente im Zeitraum 1960-2015 werden dekadische ECHAM6/MPIOM-Simulationen von MiKlip herangezogen. Die realisierten transienten Hindcast-Simulationen erlauben erste Abschätzungen des Vorhersagepotentials und der Unsicherheiten des RCM Multimodell-Ensembles. Operationelle dekadische Vorhersagen im Zeitraum 2015-2025 basieren auf globalen Klimamodellsimulationen, die im MiKlip-Rahmen entwickelt werden, und werden für jedes RCM als Ensemble von 10 Klimamodellsimulationen realisiert, um probabilistische Vorhersagen mit einer Quantifizierung der entsprechenden Unsicherheiten zu ermöglichen. Schließlich werden alle RCM Simulationen und die antreibenden ECHAM6/MPIOM (und HadCM3) Simulationen validiert mit Beobachtungsdaten des afrikanischen Niederschlags und der tropischen Wirbelstürme im Atlantik. Der Schwerpunkt wird dabei auf Maßzahlen der Aktivität tropischer Wirbelstürme, den Wasserkreislauf im subsaharischen Afrika, Extremereignisse und atmosphärische Schlüsselprozesse der Niederschlagsbildung und tropischen Zyklogenese gelegt. Im Besonderen werden die relativen Einflüsse der implementierten Randbedingungen quantifiziert und getestet mittels Varianzanalyse und Bayes-Statistik. Systematische Modellfehler werden anhand statistischen Postprocessings korrigiert zur Anwendung in der Klimafolgenforschung.

Ziele

  • Implementierung von gegenwärtigen und zukünftigen Randbedingungen wie GHGs, Aerosole, LCCs, SSTs, Boden- und Vegetationsprozessen
  • Durchführung von transienten Sensitivitätsstudien und Ensemble-Simulationen für jedes RCM im Hindcast-Zeitraum 1960-2015
  • Abschätzung des Vorhersagepotentials und der Unsicherheiten des RCM Multimodell-Ensembles bezogen auf Wirbelsturmaktivität, Wasserkreislauf und Einflüsse der implementierten Randbedingungen
  • Statistisches Postprocessing der RCM Modellergebnisse für Anwendungen in der Klimafolgenforschung
  • Durchführung von probabilistischen dekadischen Vorhersagen für den Zeitraum 2015-2025 mit 10 Ensemble-Simulationen für jedes RCM
Departure - Abb. 1
Abb. 1: Experimenteller Aufbau des DEPARTURE-Projektes mit Hindcast-Simulationen, Validierung, statistischer Kalibrierung und Vorhersage-Simulationen

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Kontakt

Institut für Geographie, Universität Würzburg
Prof. Dr. Heiko Paeth

Institut für Atmosphäre und Umwelt, Goethe Universität Frankfurt/Main
Prof. Dr. Bodo Ahrens

Institut für Meteorologie und Klimaforschung, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Prof. Dr. Harald Kunstmann
Dr. Hans-Jürgen Panitz

Institut für Geophysik und Meteorologie, Universität zu Köln
Prof. Dr. Andreas H. Fink
Dr. Kai Born

Max-Planck-Institut für Meteorologie
Prof. Dr. Daniela Jacob

Impact of the soil-vegetation-atmosphere interactions on the spatial rainfall variability in the Central Sahel

2017 - Meteorologische Zeitschrift

Breil, M. | H.-J. Panitz and G. Schädler

Quantification of the uncertainties in soil and vegetation parameterizations for regional climate simulations in Europe

2017 - Journal of Hydrometeorology, 18 (5), 1535–1548

Breil, M. | G. Schädler

Decadal and multi-year predictability of the West African monsoon and the role of dynamical downscaling

2017 - Meteorol. Zeit., doi:10.1127/metz/2017/0811

Paeth H. | A. Paxian, D.V. Sein, D. Jacob, H.-J. Panitz, M. Warscher, A.H. Fink, H. Kunstmann, M. Breil, T. Engel, A. Krause, J. Toedter and B. Ahrens

Strategies for soil initialization of regional decadal climate predictions

2016 - Met. Z., Vol. 25 No. 6 (2016), p. 775 - 794

Kothe, S. | J. Tödter and B. Ahrens

Bias reduction in decadal predictions of West African monsoon rainfall using regional climate models

2016 - J. Geophys. Res. Atmos., Vol. 121 (4), pp. 1715–1735

Paxian, A. | D. Sein, H.-J. Panitz, M. Warscher, M. Breil, T. Engel, J. Tödter, A. Krause, W. D. Cabos Narvaez, A. H. Fink, B. Ahrens, H. Kunstmann, D. Jacob, and H. Paeth