Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Teilprojekt 2.3 Dynamische Regionalisierung Tharand, Ralf Lindau Uni Bonn

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Ausgangspunkt des Projekts sind Klimasimulationen des CLM, die vom Deutschen Klimarechenzentrum bereit gestellt werden. Die räumliche Auflösung dieser Daten beträgt 18 km. Sie wird mit Hilfe einer Stand-alone Version des Bodenmodells TERRA verfeinert. Teil 1 Validierung des CLM mit Beobachtungsdaten Teil 2 Vergleich CLM mit Down-scaling Produkten

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Teil 1 Validierung des CLM mit Beobachtungsdaten Für einen Vierjahres-Zeitraum (1997 – 2000) werden Beobachtungen von Regenmessstationen des DWD mit CLM-Ergebnissen verglichen. Auf jedem 18 km X 18 km Gitterfeld liegen im Durchschnitt 3000 Beobachtungen des täglichen Niederschlags vor.

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Die Beobachtungen zeigen Niederschläge von mehr als 1000 mm/a in Voralpenland, Schwarzwald und Bergischem Land. Große Teile Ostdeutschlands erhalten dagegen weniger als 600 mm/a. Das Mittel aller Stationen beträgt 811 mm/a

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Im Model fällt in Mitteleuropa 1009 mm/a Niederschlag (links). Bildet man Datenpaare und wertet das Modell nur an Tagen und Gitterpunkten aus, an denen Beobachtungen vorliegen, erhöht sich der Niederschlag auf 1156 mm/a (rechts).

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Das Model überschätzt den Regen im Mittel um 345 mm/a (44%) (links). In Norddeutschland ist die Überschätzung gering; in vielen Mittelgebirgsregionen beträgt sie mehr als 100%. (rechts)

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Neben den Absolutwerten des Regens wurden folgende statistische Maße des Modells validiert: Häufigkeitsverteilung der Regenintensität Räumliche Autokorrelationen

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) + Modell 0-9 Obse Das Modell regnet zu häufig. Jede Regenklassenhäufigkeit wird um , also etwa 50% überschätzt. Kein Regen wird an 49% der Tage beobachtet, im Modell sind es lediglich 21% Nebenbei erkennt man die Häufung ganzer Millimeter- Meldungen, während 7er und 9er Zehntel selten sind. Das Modell kennt solche Vorzugswerte natürlich nicht

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) ____ Modell 0-9 Obse Extremwerthäufigkeiten werden vom Modell gut reproduziert. Wie in der vorigen Folie gezeigt, sind die unteren Regenklassen im Modell deutlich zu häufig. Die Häufigkeit von extremen Regenmengen (20 bis 100 mm/Tag) stimmt mit den Beobachtungen dagegen gut überein.

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) M Modell O Obse o TheoObse Räumliche Autokorrelation des Regens Die Autokorrelation des Models (M) ist für alle Abstände größer als die der Beobachtungen (O). Beobachtungen weisen bei Abstand Null eine Korrelation von 0.9 auf. Diese Verminderung gegenüber 1 kann als mangelnde Repräsentanz der Punktmessungen für die 18-km Gitterbox interpretiert werden. Um diesen Faktor sind auch alle anderen O-Werte reduziert. TheoObse (o) geben korrigierten Wert.

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Die Häufigkeit von Extremereignissen wird gut getroffen. Auch die Autokorrelationsfunktion stimmt gut überein, wenn man Effekte der unterschiedlichen Auflösungen des Modells (18km) und der Beobachtungen (Punktmessungen) berücksichtigt. Es regnet einfach zu viel im Modell. Der Regen wird um etwa 50% überschätzt. Ergebnisse Teil 1:

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Teil 2 Downscaling der CLM-Läufe (18 km) mit Hilfe einer Stand-alone Version des Bodenmodells Terra (2.8 km). Vergleich zwischen Antriebsmodell (CLM) und hochaufgelösten Ergebnissen (Terra) am Beispiel der modellierten Oberflächen- temperatur im Juli 2020 in der Uckermark.

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Modellierte Oberflächentemperatur am 31.Juli 2020, 0:00. CLM zeigt warme Ostssee, Bornholm ist als nächtliche Kälteinsel zu erkennen. In der Uckermark herrschen K. Hochaufgelöstes Terra-Ergebnis ist für diesen Zeitpunkt kälter (285 K). CLM Terra

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) CLM Zeitlicher Verlauf der Oberflächentemperatur am Beispiel Prenzlau Kreuze geben 0 Uhr-Termin an. Deutlicher Unterschied zwischen offenbar bewölken Tagen ohne Tagesgang und Strahlungstagen mit normalem Tagesgang von 15 – 20 K.

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) TERRA Zeitlicher Verlauf der Oberflächentemperatur am Beispiel Prenzlau Gleichmäßigere Tagesgänge von etwa 10 K. An diesem Ort insgesamt kühler. Keine Hitze über 30°C

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Mittelwerte und Gesamtvarianzen in Raum und Zeit Das zeitliche und räumliche Mittel der Oberflächentemperatur über den gesamten Juli 2020 und die gesamte Uckermark beträgt: CLM: K Terra: K Die Gesamtvarianz ist in Terra höher als im CLM, CLM:16.65 K 2 Terra:23.77 K 2 Diese erhöhte Varianz kann allerdings keineswegs als das Hinzufügen kleinräumiger Varianz durch Terra interpretiert werden. Die zeitliche Varianz dominiert deutlich: Gesamtvarianz Terra23.77 K 2 davon räumlich 0.58 K 2 davon kleinräumig (unterhalb von 18 km) 0.21 K 2

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Strukturfunktion Im Terra herrscht eine verminderte Varianz auf gleicher Skala. Das ist unerwartet, denn: Unterschiede zwischen Temperaturen von z.B. 18 km Abstand sollten im Terra höher liegen als im CLM, da der Unterschied als Differenz der grobaufgelösten Mittelwerte plus der doppelten Variabilität innerhalb der Gitterbox aufzufassen ist. C CLM T Terra

Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Vorsorge und Gestaltungspotenziale in ländlichen Räumen unter regionalen Wetter- und Klimaänderungen (LandCaRe 2020) Ergebnisse Teil 2 Terra modifiziert die ursprünglichen Oberflächentemperatur- Felder des CLM deutlich. Der Tagesgang ist gleichmäßiger. Räumliche Varianzen auf kleiner Skala (18 km) werden reduziert statt erhöht.