E-WP5 - PROMISA: Prozess Evaluierung des dekadischen MiKlip-Vorhersage-Systems über dem tropischen Afrika

Regenfeldbau im tropischen Afrika ist der Hauptwirtschaftszweig und spielt eine tragende Rolle in der Ernährungssicherung und wirtschaftlichen Entwicklung. Jedoch das Ausbleiben einer oder mehrerer aufeinanderfolgender Regenzeiten, sowie starke Unterschiede in den 1- bis 10-jährigen Niederschlagsmengen verursachen immer wieder Dürren oder Überflutungen mit verheerenden Auswirkungen auf die soziale und wirtschaftliche Situation. Daher ist das Verstehen der Mechanismen, die diese Variabilität hervorrufen, sowie die Entwicklung dynamischer und statistischer Ansätze für saisonale Vorhersagen und Klimaprojektionen von großem Nutzen für politische Entscheidungsträger und internationale Hilfsorganisationen.

Die MiKlip-PROMISA (engl.: “Process Evaluation of the MiKlip Decadal Forecast System in Tropical Africa”) Studiengebiete sind die Regionen des Westafrikanische Monsuns (WAM) und das Horn von Afrika (GHA). Beide Regionen weisen große Variationen in den 1- bis 10-jährigen Niederschlagsmengen, und die bekannten Dürrejahrzehnte im Sahel in den 1970er und 1980er Jahren (Rodríguez-Fonseca et al., 2015) sowie der nahezu komplette Ausfall zweier aufeinanderfolgenden Regenzeiten am GHA, waren ein großer klimatischer Schock, wie die daraus resultierende humanitären Krise in Somalia in 2011 bezeugt (FEWS NET, 2011). Aktuelle Beobachtungen und Modellsimulationen zeigten außerdem, dass die "lange Regenzeit" (von März bis Mai) im Trend immer trockener wird (Yang et al., 2014). Diese 1-bis 10-jährigen Variationen in den Niederschlagsmengen des tropischen Afrika stehen oft in Verbindung mit Temperaturanomalien in angrenzenden und entfernten Ozeanbecken.

Zielsetzung des Projekts

Die Evaluierung der Vorhersagegüte von Experimenten mit neuen Versionen des dekadischen MiKlip Vorhersagesystems für das tropische Afrika ist von großer Bedeutung. Die Diagnose atmosphärischer Prozesse in älteren Versionen des Vorhersagesystems hat Defizite aufgezeigt. Weiterhin wurden aufgrund von systematischen Modellfehlern im Klimagrundzustand Fernwirkungen (Telekonnexionen) zwischen Klimaindizes und dem WAM nicht richtig simuliert. In diesem Kontext ist es Ziel des PROMISA-Arbeitspaketes, erweiterte Evaluationsmetriken für solche atmosphärischen Prozesse und Telekonnexionen zu entwickeln, welche die interannuale und dekadische Niederschlagsvariabilität in Westafrika und am Horn von Afrika maßgeblich bestimmen. Für diese Evaluierung werden auch im Rahmen von MiKlip nachprozessierte, d.h. um systematische Fehler korrigierte, “Nachhersagen” herangezogen. Weiterhin sollen die dekadischen “Nachhersagen” von Modellexperimenten anderer internationaler Modelliergruppen geprüft werden. 

Struktur des Projekts

PROMISA gehört zum Modul E und wird am Institut für Meteorologie und Klimaforschung am Karlsruher Institut für Technologie durchgeführt.

Aufgabenstellung des Projekts

Die konkreten Aufgaben in PROMISA umfassen:

  1. die Untersuchung und Identifikation von großskaligen Einflussmechanismen auf die interannuale und dekadische Variabilität der Niederschläge über den WAM-Gebieten und am Horn von Afrika,
  2. die Entwicklung neuer Metriken für atmosphärische Prozesse und Telekonnexionen, welche die Niederschlagsvariabilität in West- und in Ostafrika bestimmen,
  3. Nachprozessierung der Nachhersageensemble von MiKlip und anderer dekadischer Vorhersagesysteme unter Nutzung des MiKlip-eigenen “Central Evaluation System (CES)”,
  4. Einpflegen neuer, qualitätskontrollierter täglicher Niederschlagsdaten von Stationen in West- und Ostafrika in das CES,
  5. Ableitung von Wahrscheinlichkeitsvorhersagen für Dürren und Überschwemmungen unter Nutzung geeigneter Indizes und Telekonnexionen und
  6. Vergleich und Evaluierung von Model-zu-Model und Experiment-zu-Experiment Veränderungen in den Telekonnexionen und Prozessen.

Erwartete Ergebnisse

Das Arbeitspaket PROMISA wird zur Modell- und Nachhersagevalidierung zusätzliche wertvolle Niederschlagsdaten aus West- und Ostafrika in das CES einpflegen. Dies gilt ebenso für Workflows zur Prozessdiagnostik und Telekonnexionsanalyse. Schließlich wird die Güte der dekadischen Nachhersagen des MiKlip Systems quantitativ abgeschätzt.

Projektfortschritte

Telekonnexionen am Horn von Afrika

Niederschlagsbeobachtungen im Zeitraum von 1901 bis 2013 wurden dazu verwendet, Fernwirkungen am Horn von Afrika für die drei Hauptregenzeiten auf der interannualen ( <= 8 Jahre) und dekadischen (> 8 Jahre) Zeitskala zu untersuchen. Hier standen die Stärke und Zeitstabilität linearer statistischer Zusammenhänge zwischen - auf SSTs (engl. “Sea Surface Temperatures”) basierenden - Klimaindizes ferner Regionen und Niederschlagsindizes am Horn von Afrika im Vordergrund. Dabei konnte gezeigt werden, dass der derzeitige Anstieg in der Häufigkeit von Dürren am Horn von Afrika während der so genannten “Langen Regenzeit (März – Mai, MAM) sehr deutlich mit der dekadischen Variabilität der SST-Muster im Pazifischen Ozean zusammenhängt. Die sommerlichen (Juni – September) Niederschläge der Kiremt-Regenzeit im äthiopischen Hochland sind dagegen signifikant mit dem “El Niño-Southern Oscillation” (ENSO) Phänomen im Pazifik verknüpft. (dunkelblaue Kurve in Abbildung 1). Diese Korrelation ist signifikant, recht zeitstabil mit einer erklärten Varianz von mehr als 50% in den letzten Jahrzehnten und wirkt auf der interannualen Zeitskala (<= 8 Jahre). Die ENSO Variabilität kann dabei am besten durch den Niño 3.4-Index beschrieben werden. Dieser zeigt(e) eine gewisse Vorhersagegüte im MiKlip I and den prä-operationellen MiKlip II Nachhersagen (Abbildung 2). Ein andere Telekonnexion auf der interannualen Zeitskala, namentlich diejenige zwischen dem sogenannten atlantischen Niño (ausgedrückt durch den Atlantik Region 3 (ATL3) Index), veränderte sich von signifikant negativ zu insignifikant positiv nach den 1960er Jahren und deutet auf eine geringe Zeitstabilität hin (rosa Kurve in Abbildung 1).

Abb.1: Zeitliche Entwicklung der linearen Korrelation zwischen sechs Klimaindizes und dem “Standardized Precipitation Index” (SPI) für die Kiremt Regenzeit im äthiopischen Hochland (ETH-KR-SPI). Für die Berechnung der Korrelation wurde ein 31-jähriges gleitendes Fenster verwendet. Der Korrelationswert für 1916 gilt zum Beispiel für die Periode 1901-1931. Die horizontale gestrichelte Linie bezeichnet das 95% Signifikanzniveau gemäß F-test und Freiheitsgrad (SDOF) ohne Berücksichtigung einer Autokorrelation in den beiden Zeitreihen: “Pacific Decadal Oscillation” (PDO, grün), El Niño 3.4 (Nino34, dunkelblau), “Atlantic Meridional  Oscillation” (AMO, rot), ATL3 (magenta), „Indian Ocean Dipole Mode Index“ (DMI, orange), und „Interdecadal Pacific Oscillation“ (IPO, hellblau).

Validierung des MiKlip Vorhersagesystems

Die Güte aller bisherigen dekadischen Nachhersageexperimente des MiKlip-Systems mit Blick auf die SST-basierten, afrikafernen niederschlagsrelevanten Klimaindizes wurde untersucht. Die Resultate zeigen eine signifikante Vorhersagegüte für die Niño 3.4 Region im ersten und teilweise im zweiten Vorhersagejahr und für die Atlantische Multidekadische Oszillation (AMO) in allen 10 Vorhersagejahren (Abbildung 2). Erste Untersuchungen mit den derzeitigen prä-operationellen MiKlip II-Modellexperimenten zeigen allerdings keine weiteren Verbesserungen gegenüber alten Experimenten. Diese jüngsten prä-operationellen Vorhersagenexperimente wurden auch auf die Frage hin untersucht, inwieweit sie die derzeitige Abnahme in der Ergiebigkeit der Niederschläge der “Langen Regenzeit (MAM)” im äquatorialen Ostafrika nachzeichnen können – hier wurde keine nutzbare Vorhersagegüte gefunden. Derzeit erfolgen weitere Untersuchungen zur Güte der Wiedergabe von Klimaprozessen und Telekonnexionen in den prä-operationellen Vorhersagen sowohl in West- als auch in Ostafrika.

Abb. 2: Lineare Korrelation zwischen beobachteter (HadISST) und von allen MiKlip-Nachhersageexperimentversionen simulierter SST, (a) Niño3.4 und (b) AMO. Durchgezogene Linien zeigen das Ensemblemittel, die gestrichelten Linien geben die Streubreite der Ensembles an.

Referenzen 

FEWS NET (2011), Past year one of the driest on record in the eastern Horn, Famine Early Warning System Network Report, June 14, 2011, U.S. Agency for International Development, Washington, D.C.

Yang, W., Seager, R., Cane, M. A., and Lyon, B.: The East African long rains in observations and models, J. Climate, 27, 7185–7202, 2014.

Rodríguez-Fonseca et al. 2015: Variability and predictability of West African droughts: A review of the role of sea surface temperature anomalies. J. Climate, 28, no. 10, 4034-4060, doi:10.1175/JCLI-D-14-00130.1.

Kontakt

Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Andreas H. Fink
andreas.fink(at)nospamkit.edu

Peter Knippertz
peter.knippertz(at)nospamkit.edu

Titike Kassa Bahaga
titike.bahaga(at)nospamkit.edu

A meteorological and 5chemical overview of the DACCIWA field campaign in West Africa in June–July 2016

2017 - Atmos. Chem. Phys., 17, 10893–10918

Knippertz, P. | Fink, A. H., Deroubaix, A., Morris, E., Tocquer, F., Evans, M. J., Flamant, C., Gaetani, M., Lavaysse, C., Mari, C., Marsham, J. H., Meynadier, R., Affo-Dogo, A., Bahaga, T., Brosse, F., Deetz, K., Guebsi, R., Latifou, I., Maranan, M., Rosenberg, P. D., and Schlueter, A.

Spatio-temporal characteristics of the recent rainfall recovery in West Africa

2015 - Int. J. Climatol., Vol. 35 (15), pp. 4589–4605

Sanogo, S. | A. H. Fink, J. A. Omotosho, A. Ba, R. Redl, and V. Ermert

Satellite-based climatology of low-level continental clouds in southern West Africa during the summer monsoon season

2015 - J. Geophys. Res. Atmos., Vol. 120 (3), pp. 1186–1201

van der Linden, R. | A. H. Fink, and R. Redl

Statistical relationship between remote climate indices and West African monsoon variability

2014 - International J. Climatol., Vol. 34 (12), pp. 3348–3367

Diatta, S. | A. H. Fink

Formation and maintenance of nocturnal low-level stratus over the southern West African monsoon region during AMMA 2006

2013 - J. Atmos. Sci., Vo. 70 (8), pp. 2337-2355

Schuster, R. | A. H. Fink, and P. Knippertz