Hans von Storch Klimaforscher Spezialgebiet: Küstenklima, also Windstürme, Sturmfluten, Seegang, Nordsee, Nordatlantik Kooperation auch mit Sozialwissenschaftlern Direktor des Instituts für Küstenforschung des Helmholtz-Zentrums Geesthacht Mitglied des KlimaCampus „CliSAP“ Hamburg

Klimamodelle Hans von Storch, Ionstitut für Küstenforschung, Helmholtz-Zentrum Geesthacht, und KlimaCampus „clisap“, Universität Hamburg Germany 25 min Tagung der Deutschen Gesellschaft für Humanökologie „Systemtheorien und Humanökologie“, Sommerhausen, 13. Mai 2011

Hesses Modellkonzept Wirklichkeit und Model haben teilweise konsistente, teilweise widersprüchliche Eigenschaften. Bei weiteren Eigenschaften ist zunächst unklar, ob sie von Wirklichkeit und Model geteilt werden. Die konsistenten Eigenschaften sind positive Analoga. Die widersprüchlichen Eigenschaften sind negative Analoga. Die „unbekannte“ Eigenschaften sind neutrale Analoga. Validierung von Modellen ist die Feststellung der positiven und negativen Analoga. Anwendung von Modellen beruht auf der Annahme, daß neutrale Analoga tatsächlich positive Analoga sind. Der konstruktive Teil von Modellen sind ihre neutralen Analoga. Hesse, M.B., 1970: Models and analogies in science. University of Notre Dame Press, Notre Dame 184 pp.

Modelle sind • • • kleiner als die Wirklichkeit (endliche Anzahl von Prozessen, verminderter Phasenraum) • • • einfacher als die Wirklichkeit   (die Beschreibung der Prozesse ist vereinfacht) • • • abgeschlossen, die Wirklichkeit aber offen (die unendliche Anzahl von externen Einflüssen ist reduziert auf einige wenige.)

Modelle beschreiben nur einen Teil der Wirklichkeit Die Auswahl dieses Teils geschieht subjektiv. Bestimmte Prozesse werden vernachlässigt. Nur ein beschränkter Bereich von räumlichen und zeitlichen Größen- ordnungen wird berücksichtigt. Nur ein begrenzter Bereich von Parametern wird zugelassen.

Man kann zeigen, dass ein Modell konsistent ist mit den bisherigen Beobachtungen, d.h. mit dem derzeit bekannten Teil des Phasenraumes.

Modelle können nicht verifiziert werden, d. h Modelle können nicht verifiziert werden, d.h. es kann nicht positiv bewiesen werden, daß sie aus dem richtigen Grunde eine Beobachtung reproduzieren. Der Grund für diese Grenze ist die Offenheit der Wirklichkeit. Die Übereinstimmung von modelliertem und beobachtetem Zustand kann die Güte des Modells widerspiegeln aber auch Ergebnis eines nicht dargestellten externen Einflusses in der Wirklichkeit sein.

Modelle zur Reduktion komplexer Systeme eignen sich zum Aufbau von: “Verstehen”, d.h. Theorie Hypothesen. Solche Modelle sind minimal komplex.

Modelle als Ersatzrealität Dynamische, prozeß-basierte Modelle, in denen möglichst viele Prozesse berücksichtigt sind (maximal komplex) Ersatzlabor – schafft die Möglichkeit des Experiments und der Prüfung von Hypothesen Ableitung von Szenarien Sensitivitätsanalysen Dynamisch konsistente Interpretation und Extrapolation von raum-zeitlich unvollständigen und unsicheren Beobachtungen (“Daten Assimilation”) Vorhersagen von detaillierten Entwicklungen (z.B. Wettervorhersage)

Klimamodelle sind mathematische Modelle. Sie nutzen fundamentale Gleichungen vom Erhalt von Masse, Impuls und Energie aus. Dazu werden Differentialgleichungen mit Methoden der numerischen Mathematik „diskretisiert“ und auf leistungsstarken Rechnern implementiert. Die aufgrund der begrenzten räumlich/zeitlichen Auflösung erforderlichen Schließungen kleinskaliger Prozesse wird mit halbempirischen „Parameterisierungen“ erreicht.

Components of the climate system. (Hasselmann, 1995)

Atmosphäre

Dynamische Prozesse in der Atmosphäre

Dargestellte atmoshärische Prozesse in einem Klimamodell

Add on blackbord comment of effect of smaller scales oin resolved scales (p. 28) and role of parametrizsations (p. 30)

Klimazonen Klassifikation nach Koeppen Modell Beobachtet Erich Roeckner, pers. Mitteilung 19

Ergebnisse einer Umfrage unter Klimamodelleuren in 1996, 2003 and 2008 Bray and von Storch, 2010 Ergebnisse einer Umfrage unter Klimamodelleuren in 1996, 2003 and 2008

Ausnutzung neutraler Analoga

Detailed parameterization Latitude-height distribution of temperature (deg C) Effect of black cirrus Difference “black cirrus” - detailed parameterization No cirrus Roeckner & Lohmann, 1993 Difference “no cirrus” - detailed parameterization

Vergleich des Temperaturanstieges seit 1850 Modellergebnissen vs. Beobachtungen Cubasch, 2001 pers comm.

Szenarien Scenario A2 Annual temperature changes [°C] (2071–2100) –(1961–1990) Szenarien Scenario B2 Danmarks Meteorologiske Institut

Eine Hierarchie von globalen, regionalen Klima-modellen, und Wirkungsmodellen beschreibt im Detail den veränderliche Klimaeinfluss in der jüngeren Vergangenheit und in möglichen Zukünften Simulation with barotropic model of Noth Sea Globale development (NCEP) Dynamical Downscaling REMO or CLM Pegel St. Pauli Empirical Downscaling In Zusammenarbeit mit Ämtern, Behörden und Firmen

Some applications of Ship design Navigational safety Offshore wind Interpretation of measurements Oils spill risk and chronic oil pollution Ocean energy Scenarios of storm surge conditions Scenarios of future wave conditions Wave Energy Flux [kW/m] Currents Power [W/m2] 27

Zusammenfassung “Modelle” Quasi-realistische Klimamodelle manifestieren in mathematischer Form das physikalische Wissen über das Klima. Sie berücksichtigen ein Maximum an Prozeßbeschreibungen und stellen die wesentlichen Aspekte des gegenwärtigen Klimas dar. Sie sind geeignete Instrumente für „numerisches Experimentieren“. Sie erzeugen nicht direkt „Verstehen“, schaffen aber wesentliche Voraussetzung für „Verstehen“. Sie sind geeignet, gegenwärtige Veränderunen zu dokumentieren, und zukünftige Klimaänderungen aufgrund anthropogener Emissionen abzuschätzen.

http://coast.gkss.de/staff/storch hvonstorch@web.de 29