Modul C: Regionale dekadische Prognosen

Die Aufgabe von Modul C ist die Bereitstellung einer Regionalisierungskomponente zum dekadischen Prognosesystem von MiKlip. Dazu werden regionale Downscaling-Ensembles erzeugt und im Hinblick auf ihre Vorhersagegüte sowie den Mehrwert in spezifischen Zielregionen analysiert. In MiKlip standen drei Regionen im Blickfeld: Europa, Afrika und Zentral-Amerika/Nordatlantik. Dabei wurden bis zu drei regionale Klimamodelle (RCMs) eingesetzt (COSMO-CLM, REMO und WRF), sowie verschiedene Downscaling-Methoden, Prozessbeschreibungen und Initialisierungsverfahren. In MiKlip II liegt der Fokus für das regionale Vorhersagesystem nur auf Europa und einem einzelnen RCM, nämlich COSMO-CLM. Das Ziel ist, das System zu verbessern und zu konsolidieren, sowie robuste Abschätzungen der Vorhersagegüte für Europa liefern zu können.
 

Dazu wurden die Forschungsarbeiten in drei Bereiche mit insgesamt acht Arbeitspaketen gegliedert, an denen fünf Institute beteiligt sind:

Bereich C1: Weiterentwicklung von COSMO-CLM in Richtung eines regionalen Klimasystem-Modells  (2 Arbeitspakete)  

Der Schwerpunkt liegt in diesem Bereich auf zwei Komponenten des Regionalmodells, welche in MiKlip vielversprechende Ergebnisse in Bezug auf eine verbesserte Beschreibung relevanter Prozesse und erhöhte Vorhersagbarkeit zeigten:        

  • Einbau und Test eines regional gekoppelten Ozeanmodells (CCLM/NEMO) für die Europäischen Randmeere (C1-WP1)
  • Einbeziehung von komplexeren Boden-Vegetations-Atmosphären-Austauschmodellen (SVATs) in das regionale Vorhersagesystem (C1-WP2)
     

Bereich C2: Untersuchung des Anwendungspotentials regionaler dekadischer Vorhersagen und der relevanten Mechanismen dahinter, die zu einer Vorhersagbarkeit führen (3 Arbeitspakete)

  • Untersuchung der Vorhersagegüte und des Mehrwerts der Regionalisierung für nutzerrelevante Klimakenngrößen (C2-WP1)
  • Analyse großer regionaler Klimaanomalien sowie ihren Einfluss und ihre Vorhersagbarkeit für Europa (C2-WP2)
  • Verbesserte Zuordnung der langfristigen Klimaentwicklung in Europa zu den Klimatrends durch Treibhausgasemissionen und der längerfristigen Klimavariabilität (verursacht zum Beispiel durch Schwankungen der Ozeanströmungen im Nord-Atlantik). Dazu wird der Untersuchungszeitraum auf das gesamte 20. Jahrhundert erweitert, um robustere Prognosen zu ermöglichen (C2-WP3)

 

Bereich C3: Erzeugung und Optimierung regionaler dekadischer Vorhersageensembles (3 Arbeitspakete)

  • Post-processing der regionalen dekadischen Prognosen in Richtung belastbarer Vorhersagen (C3-WP1)
  • Verbesserung der Zusammensetzung der regionalen Ensembles im Hinblick auf balancierte Ergebnisse und Kosteneffizienz (C3-WP2)
  • Erzeugung und Bewertung der regionalen Ensembles (C3-WP3)

Siehe auch: http://www.clm-community.eu/index.php?menuid=261

A Second-Order Exact Ensemble Square Root Filter for Nonlinear Data Assimilation

2015 - Mon. Wea. Rev., DOI: 10.1175/MWR-D-14-00108.1

Tödter, J. | B. Ahrens

The regional MiKlip decadal forecast ensemble for Europe: the added value of downscaling

2014 - Geosci. Model Dev., Vol. 7, pp.,2983-2999

Mieruch, S. | Feldmann, H., Schädler, G., Lenz, C.-J., Kothe, S., and Kottmeier, C.

Analysis of the radiation budget in regional climate simulations with COSMO-CLM for Africa

2014 - Met. Z., Vol. 23 (2), pp. 123 - 141

Kothe, S. | H.-J. Panitz, and B. Ahrens

Medicanes in an ocean-atmosphere coupled regional climate model

2014 - Nat. Hazards Earth Syst. Sci., Vol. 14, pp. 2189–2201

Akthar, N. | J. Brauch, A. Dobler, K. Béranger and B. Ahrens

Contrasting interannual and multi-decadal NAO variability

2014 - Clim Dyn., Vol. 45 (1), pp. 539-556

Woollings, T. | C. Franzke, D.L.R. Hodson, B. Dong, E.A. Barnes, C.C. Raible and J.G. Pinto

Sensitivity of soil moisture initialization for decadal predictions under different regional climatic conditions in Europe

2014 - Int. J, Climatol., Vol. 35 (8), pp. 1899-1915

Khodayar S. | A. Sehlinger, H. Feldmann and Ch. Kottmeier

Kontakt

Institute for Meteorology and Climate Research (IMK-TRO), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Prof. Dr. Christoph Kottmeier

Institute for Meteorology and Climate Research (IMK-TRO), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Hendrik Feldmann