Linking Regional Climate Modeling with Water Resources Daniela Jacob Max Planck Institute for Meteorology, Hamburg.

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1 Linking Regional Climate Modeling with Water Resources Daniela Jacob Max Planck Institute for Meteorology, Hamburg

2 Motivation to understand, model and predict:
regional climate and its changes with a high degree of detail the variability and changes in the hydrological cycle on basin scales the development and changes of extreme/rare events influencing local and regional life

3 The Baltic Sea at different horizontal resolutions
T ° ~ 2.5° ~50 km or 250 km T /6° ~ 1° ~ 18 km or 100 km

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5 Validation on different time and space scales
Precipitation in the Elbe river basin Precipitation in sub-basins of Rhine catchment Precipitation in the Alps

6 Baltic catchment Rhein / Elbe / Oder - catchments

7 5 Results (4) Mean over obs. boxes: Darstellung der mittleren monatl. Niederschlaege im Elbe-Einzugsgebiet fuer den Zeitraum 1979 bis 1998 (Zeitraum, fuer den sowohl Modellergebnisse als auch Beob. vorliegen): - mittlere Monatssummen werden (bis auf einige Ausnahmen) gut getroffen - realistisches Niederschlagsregime, eher sogar noch Ueberschaetzung der Niederschlaege im Sommer => Zu niedrigeres MITTLERES Abflussniveau liegt wohl NICHT an fehlerhaften (vom Klimamodell produzierten) Niederschlagsmengen; noch keine Aussagen zu Extremereignissen => Ursache in ETP / Abflussbildungsprozess Mean over obs. boxes:

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10 Total annual Precipitation
Observations ( ) Total annual Precipitation REMO 1/2 ° ( ) REMO 1/6 ° ( )

11 REMO (Regional Model) Wmax soil hydrology surface runoff fast + slow
drainage fast surface runoff (Dümenil & Todini, 1992) + soil hydrology (sehr) kurze Vorstellung von REMO und von Lauf (BALTEX Standard 1/6, Beginn 1979, KLIMAMODUS!!, evtl. auch noch: Version 5.1, Doppelnestung, Antrieb Reanalysen u. Analysen) sowie der Beschreibung des Bodenwasserhaushaltes in REMO mit ECHAM-Physik

12 HD Model (Hydrological Discharge)
Overland Flow Baseflow Riverflow REMO Soil Scheme Surface Runoff Drainage Gridbox Inflow Gridbox Outflow Vorstellung des Konzeptes des HD-Modells: 3 Speicher pro gridbox, Input aus REMO Bodenmodel bzw. Inflows aus Oberliegern, Abhaengigkeit der Speicherkonstanten (entsprechen mittl. Aufenthaltszeiten) von physiograph. Gebietscharakteristika und jeweils einem Tuningfaktor Uebergang raeumliche Aufloesung 1/2 Grad -> 1/6 Grad und Zeitschritt Tag -> Stunde

13 Abflussvergleich REMO + HD und Beobachtungen (taegliche Werte, jeweils Neu Darchau):
z.T. recht gute Uebereinstimmung, einige Peaks (z.B. Ende 1998, Elbehochwasser 2002) fehlen jedoch voellig) Generell niedrigeres Niveau der simulierten Abfluess (Vergleich der Mittelwerte) (source of obs. discharge data: WSA Lauenburg)

14 2*k: spaetere Maxima und hoeherer Trockenwetterabfluss als bei k -> besser !!
(im vergleich zur gemessenen Ganglinie)

15 The BALTIMOS domain

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19 SRES B2 1990-99 Precipitation [mm/year]
and its Changes [%] for 3 decades (REMO 1/6°) Change Change Change

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22 Ensemble with REMO (2020 to 2026)
Annual cycle for 2021 

23 Conclusions and Topics for the future (in FP6 )
Satisfying results with REMO compared to observations 0.16° horizontal resolution adequate for regional and local climate studies (small basins need more details: 1km scale in atmosphere and hydrology) Water cycles changes can be addressed on basin scales linking hydrological models with atmospheric models and all other fields of water management Regional studies depend on the quality of the driving fields (impact of global scales) Mismatch of the scales needs to be solved Global change scenarios need to be translated into the region Regional changes are influencing regional climate-> interaction needed Ensembles are needed to define uncertainty ranges, probabilities for risk assessment

24 CAWME study areas catchment-based investigations
transnational river basins focus areas : europ. N-S-trans-section (applying the same methods) Establish links to ongoing or planned projects in the study areas Scandinavia Central and Eastern Europe Alps Mediterranean Sea Exemplarische Untersuchung mehrerer Regionen mit unterschiedlichen klimatischen, physiographischen und sozioökonomischen Charakteristiken auf europäischer Nord-Süd-Transsekte bevorzugte Regionen mit besonderer Anfälligkeit bzw. besonderer strategischer Bedeutung : Skandinavien: hydropower (Norwegen: 100% of electricity, Sweden: >50%), water quality, floods -> dam safety, floodings, conflicts with infrastructure; although water rich region: detoriating of water quality (non-point source pollution, eutrophication), anfaelliges Oekosystem in der Ostsee (starke Abhaengigkeit von Suesswassereintrag und Austausch durch Kattegat) Zentral- und Osteuropa: Beitritt in EU -> schnelle soziooekonom. Umstrukturierungen -> Gefahr fuer natuerl. Ressourcen; Problem der Wasserqualitaet; continental climate -> risk of increased drought frequency -> Infos ueber Klimaveraenderung und Auswirkungen dringend erforderlich ! Alpen:“Wasserturm Europas“, Wassrversorgung vieler grosser Flusssysteme (Rhein, Rhone, Ticino, Inn, ...); gute Wasserqualitaet; Anfaelligkeit fuer climate change z.B. durch Schmelzen von Gletschern; Ursprungsgebiet von ca. 30 Zyklonen pro Jahr -> modifizieren regionale Verteilungen des Niederschlags -> Falls Verschiebungen in der Auftrittshaeufigkeit dieser Zyklonen (oder Zugbahnen) dann auch Veraenderung der Abflussverhaeltnisse Mittelmeer: Problem sowohl mit Wasserqualitaet als auch -quantitaet geringe Niederschlaege, : Uebernutzung von Aquiferen, exzessiver W‘verbrauch durch Landwirtschaft und Tourismus, z.T. Defizite im Wassermanagement, ...; Probleme noch schlimmer auf isolierten Inseln ! CAWME Climate And Water Management in Europe

25 Thank you!