Bestimmung des Bedeckungsgrades aus modelliertem Wassergehalt Joachim Reuder, Peter Koepke, Andreas Pfeiffer, Matthias Schreier und Jan Schween Motivation Verfahren Wolken sind der wichtigste atmosphärische Einflussparameter im Hinblick auf die einfallende solare Strahlung. Die mittlere Wirkung von Bewölkung auf das Strahlungsfeld wird üblicher-weise mit einem sogenannten Cloud Modification Factor (CMF) beschrieben, der definiert ist als das Verhältnis zwischen der einfallenden Strahlung bei Bewölkung zur einfallenden Strahlung im wolkenlosen Fall unter sonst unveränderten Atmosphären-bedingungen. Die Bestimmung des CMF kann über die Be-deckungsgrade in den einzelnen Wolkenstockwerken (tiefe, mittelhohe und hohe Bewölkung) oder aus dem Gesamt-bedeckungsgrad erfolgen. Im Rahmen der Bayerischen Forschungsverbünde BayFORKLIM und BayFORUV wurden regionale Klimasimulationen mit MM5/MCCM für 1CO2- und 2CO2-Klimaszenarien durchgeführt z.B. Grell et al., 2000). Um aus den MM5/MCCM-Modell-simulationen Informationen über zukünftige UV-Verhältnisse ableiten zu können, wurde ein Verfahren entwickelt, das eine Umsetzung der modellierten 3-dimensionalen Feuchtefelder (relative Feuchte, Flüssigwasser, Eiswasser) in Bedeckungs-grade für tiefe und mittelhohe Wolken ermöglicht. Das war nötig, da in den abgespeicherten und archivierten Modellresultaten keine direkten Informationen zum Bedeckungsgrad zur Verfügung standen. Die Grundidee des hier vorgestellten Verfahrens besteht darin, die Information über den gesamten Feuchtegehalt der Modell-atmosphäre (Wasserdampfgehalt, ausgedrückt durch die relative Feuchte und die Temperatur sowie zusätzlich den Gehalt von Flüssigwasser (LWC) und Eiswasser (IWC)) heranzuziehen und anhand von Bewölkungsbeobachtungen die für das 1×CO2-Szenario berechneten Feuchtefelder in Bedeckungsgrade zu überführen. Die Einteilung der MM5/MCCM-Modellatmosphäre (21 Schichten) in die verschiedenen Wolkenstockwerke erfolgte unter Berück-sichtigung der WMO-Richtlinien für synoptische Beobachtungen, die für mittlere Breiten folgende Höhenintervalle definiert: tiefe Wolken CL: 0-2 km (LWC der Modellschichten 0-10) mittelhohe Wolken CM: 2-7 km (LWC der Modellschichten 11-16) hohe Wolken CH: 5-13 km (IWC der Modellschichten 11-21) Für die Wasserwolken (CL und CM) wird dazu der gesamte Feuchtegehalt für jede Modellschicht des jeweiligen Wolken-stockwerkes (inklusive Flüssigwasser) in eine hypothetische relative Feuchte rF* überführt. Der Verwendung dieses neuen Parameters liegt die Annahme zugrunde, dass der gesamte Feuchtegehalt eines Wolkenstockwerkes zur Wolkenbildung beitragen kann. Außerdem kann davon ausgegangen werden, dass die Gesamtfeuchte aufgrund von Massenerhaltung im Modell wesentlich genauer repräsentiert wird als beispielsweise die Größe des Flüssigwassergehaltes, da hier verschiedene Parameterisierungsansätze zur Kondensation und Tropfen-bildung eingehen, die mit gewissen Unsicherheiten behaftet sind. Das vorgestellte Verfahren für die Wasserwolken stellt de facto eine stationsbezogene Übertragung der Modelldaten aus MM5/MCCM in SYNOP-Beobachtungen des Bedeckungsgrades dar. Es wurde analog auch für CM durchgeführt. Abbildung 4: Abgeleitete Transferfunktionen zur Bestimmung des Bedeckungsgrades für tiefe Wolken NL aus rF* auf Monatsbasis. Unter der Annahme, dass die herausgearbeiteten regionalen Unterschiede auch im 2CO2-Klima gültig sind, können die abgeleiteten Parameterisierungsfunktionen verwendet werden, um Zeitreihen der entsprechenden Bedeckungsgrade NL und NM mit einer Auflösung von 3 Stunden für das 2CO2-Klima zu bestimmen. MM5/ MCCM IWC LWC rF CMF Solare (UV) Strahlung ? NL NM Ableitung des CMF Abbildung 2: Das Untersuchungsgebiet in Bayern mit den verwendeten synopti-schen Beobachtungsstationen des Deut-schen Wetterdienstes (violette Punkte) und den zum Vergleich herangezogenen MM5/MCCM-Modellgitterpunkten mit einer horizontalen Auflösung von 15 km. Aus den gewonnenen Bedeckungsgraden wurde ein kombinierter CMF für tiefe und mittelhohe Bewölkung bestimmt (CMFL,M). Dazu wurde ein Algorithmus auf der Basis eines neuronalen Netzwerkes benutzt (Schwander et al., 2002), der neben den Bedeckungsgraden auch den Einfluss von Sonnenstand und Oberflächenalbedo auf den CMF berücksichtigt. Tiefe und mittelhohe Wolken verhindern oft eine genaue Be-stimmung des Bedeckungsgrades von Cirren durch Boden-beobachtungen. Deshalb wurde der Einfluß von hoher Cirrus-bewölkung auf das Strahlungsfeld mit Hilfe von Strahlungs-transferrechnungen bestimmt. Unter der Annahme verschiede-ner Eispartikelverteilungen (Hess et al., 1998) wurde der funktionale Zusammenhang zwischen CMF der Cirren (CMFH) und dem integrierten Eiswassergehalt (IWP in g m-2) abgeleitet. Der kombinierte CMF aller Wolkenstockwerke CMFtot wird aus CMFL,M und CMFH unter Berücksichtigung von Mehrfachstreueffekten abgeleitet. Im ersten Verfahrensschritt wird rF*, das jetzt natürlich Übersättigung (rF* > 100 %) aufweisen kann, für jeden 3-stündigen Termin einer 5-jährigen 1×CO2-Simulation berechnet. Die Tageswerte (6 bis 18 Uhr) werden dann auf Monatsbasis in Form der kumulativen Häufigkeit von rF* analysiert. Abbildung 3a zeigt exemplarisch das entsprechende Resultat für das Wolkenstockwerk der tiefen Wolken CL für den Monat August und für alle untersuchten Gitterpunkte in Bayern. Als zweite unabhängige Wolkeninformation gehen synoptische Beobachtungen des Bedeckungsgrades ein. In Abbildung 3b sind für den Monat August die kumulativen Häufigkeiten des Auftretens der verschiedenen Bedeckungsgrade tiefer Wolken NL aufgetragen. Die Werte wurden aus den stündlichen Beobacht-ungen der Jahre 1985 bis 1995 abgeleitet. Umfangreiche Tests haben gezeigt, dass die üblicherweise in Vorhersagemodellen verwendeten linearen Parameterisierungen des Bedeckungsgrades über Flüssigwassergehalt und relative Feuchte im Vergleich zu synoptischen Beobachtungen, mit Ausnahme des Hoch- und Spätsommers, systematisch zu hohe Bedeckungsgrade liefern (Abbildung 1). Das liegt vor allem daran, dass die verwendeten Ansätze einen Bedeckungsgrad von 8 Achteln vorschreiben, sobald Flüssigwasser in einer Modell-schicht eines Wolkenstockwerkes auftritt. Abbildung 5: Jahresgang des mittleren monatlichen CMF bei 310 nm für die untersuchten Stationen in Bayern unter 1CO2 (a) und 2CO2-Klimabedingungen (b), sowie die prozentuale Abweichung des CMF zwischen beiden Szenarien (c). Abbildung 1: Mittlerer monatlicher Be-deckungsgrad mit tiefen Wolken (NL) aus einer 11-jährigen synoptischen Beobach-tungsreihe an der DWD-Station Hohen-peissenberg (grün) sowie abgeleitet aus den Feuchtefeldern der regionalen Klima-simulationen mit MM5/MCCM für 5 Jahre eines 1CO2-Klimas für die entsprechen-den Modellgitterpunkte (blau). Die Fehler-balken repräsentieren die Standardab-weichung der jeweiligen Datensätze. Abbildung 3: Kumulative Häufigkeit der hypothetischen Feuchte rF* für tiefe Wol-ken aus Simulationen des regionalen Klimamodells MM5/MCCM für 1×CO2-Bedingungen (a), kumulative Häufigkeit des beobachteten Bedeckungsgrades NL an den entsprechenden SYNOP-Stationen des Deutschen Wetterdienstes (b), sowie die daraus abgeleiteten Transferfunk-tionen zwischen rF* und Nl für den Monat August. Es wurde deshalb ein verbessertes Verfahren entwickelt um die beobachteten Abweichungen zwischen Modellresultaten und Beobachtungen zu minimieren. Ergebnisse Sowohl für das 1CO2- als auch das 2CO2-Klima zeigt sich eine regionale Variationsbreite im mittleren monatlichen CMF von etwa 0.1. Dabei zeigt sich eine leichte Tendenz zu höherem CMF, d.h. geringerem Wolkeneinfluss, für Südbayern. Die Absolutwerte bewegen sich für 1CO2-Bedingungen im Bereich von 0.6 bis 0.85. Es zeigt sich ein schwacher Jahresgang mit niedrigeren Werten im Winter und einem ausgeprägten Maximum im Hoch-sommer. Auffällig ist auch das sekundäre Minimum im Juni, das auf die üblicherweise instabile Großwetterlage im Frühsommer zurückzuführen sein dürfte. Für 2CO2-Bedingungen ist der Jahresgang im CMF wesentlich deutlicher ausgeprägt. Die Maxima des CMF im Hochsommer erreichen Werte von über 0.9. Im Frühling und Winter ist teilweise ein Rückgang im CMF zu verzeichnen, was einer Zunahme von Bewölkung entspricht. Das Nebenminimum vom Juni bleibt, wenn auch in deutlich abgeschwächter Form, erhalten. Die regionale Variationsbreite zeigt für die Wintermonate eine steigende Tendenz. Literatur: Grell, G., L. Schade, R. Knoche, A. Pfeiffer, and J. Egger (2000), Nonhydrostatic climate simulations of precipitation over complex terrain, J. Geophys. Res., 105, D24, 29595-29608. Hess, M., P. Koepke, and I. Schult (1998), Optical properties of aerosols and clouds: the software package OPAC, Bull. Am. Met. Soc., 79, 831-844. Schwander, H., P. Koepke, A. Kaifel and G. Seckmeyer (2002), Modification of spectral UV irradiance by clouds, J. Geophys. Res., 107 (D16), AAC7-1 to AAC7-12. Aus der Kombination der beiden kumulativen Häufigkeiten wurde eine Transferfunktion zwischen rF* und NL abgeleitet (Abbildung 3c). Die Kurven zeigen deutliche regionale Unterschiede in den Feuchteverhältnissen der einzelnen Gitterpunkte. Für die nord-bayerischen Stationen Hof und Würzburg liegt rF* beispielsweise nur in 30 % aller Termine unterhalb von 60 %. Für die Stationen im Süden (Garmisch und Hohenpeissenberg) liegen dagegen etwa 65 % aller Termine unter diesem Feuchtewert. Das bedeutet, die vom Modell prognostizierte Feuchte nimmt im August von Süd nach Nord deutlich zu. Prinzipiell lässt sich dieses Verhalten in fast allen Monaten feststellen (siehe hierzu auch Abbildung 4). Danksagung: Die Ergebnisse wurden im Rahmen des Bayerischen Forschungs-verbundes BayFORUV “Erhöhte UV-Strahlung in Bayern: Folgen und Maßnahmen” erzielt, das Projekt D1 wurde hierbei vom Bayerischen Staatsministerium für Landesentwicklung und Umweltfragen (StMLU) finanziert. Arbeitsgruppe für Strahlung und Fernerkundung Theresienstrasse 37, 80333 München, Germany E-mail: peter.koepke@lrz.uni-muenchen.de jreuder@lrz.uni-muenchen.de