20th- and 21th-century climate changes in western China simulated with a hierarchy of global and regional climate models, including improved scenarios of human activity and reliable observational data for validation
Final Report Abstract
AKSU TARIM-CLIM wurde im Zeitraum Oktober 2010 bis September 2012 von der DFG gefördert. Seitdem wurden wichtige Fortschritte in der regionalen Erfassung des Klimawandels in Westchina und Zentralasien erzielt. Mit dem regionalen Klimamodell REMO wurde ein dynamisches Downscaling mit verschiedenen Auflösungen (0,5° und 0,16°) durchgeführt. Dabei haben sich Verbesserungen beim Modellfehler im Vergleich zum antreibenden Globalmodell und den Re-Analysen gezeigt. Dadurch konnte ein relativ detailliertes Bild des zukünftigen Klimawandels in den Hochgebirgsregionen Asiens gezeichnet werden. Alternativ wurde auch ein statistisch-dynamisches Downscaling entwickelt und mit den REMO-Ergebnissen verglichen. Bei der zweiten Methode wurden zunächst die für die Region relevanten groß-skaligen Wetterlagen bestimmt und für einige repräsentative Episoden jeder Wetterlage Simulationen mit dem regionalen Klimamodell CCLM bei einer Auflösung von 7 km erstellt. Schließlich wurden diese hoch aufgelösten Muster mit der zukünftigen Wetterlagenstatistik eines globalen Klimamodells kombiniert. Allgemein konnte ein Informationsgewinn durch das dynamische und statistische Downscaling in Westchina identifiziert werden. Die Klimamodelldaten wurden als Eingabevariablen in Folgemodellen innerhalb des Projektbündels AKSU TARIM eingesetzt, um Veränderungen im Gletschermassenhaushalt, im Gletscherabfluss, im Permafrost und in der Schneebedeckung der Tien Shan-Gebirgskette abzuschätzen. Das statistisch-dynamische Downscaling hat sich als schnelle und aussagekräftige Alternative zur Abschätzung des regionalen Klimawandels erwiesen. Jedoch wiesen die Modelle noch einige systematische Fehler auf, die zusätzliche Arbeitsschritte erforderten, um eine optimale Schnittstelle zwischen Klima, Gletscher und Abflussmodellen zu schaffen. Aus diesem Grund wurde eine statistische Post-Prozessierung der Klimamodelldaten entwickelt und angewandt, um systematische Modellfehler zu reduzieren. Einer der auffälligsten Modellfehler von REMO bestand in einer Überschätzung der Sommertemperaturen in Zentralasien. Wir nahmen an, dass dieser Fehler darauf zurückzuführen ist, dass REMO die Bewässerungslandwirtschaft nicht berücksichtigt, und haben deshalb einige Sensitivitätsstudien mit angepassten Landnutzungsdaten in der betroffenen Region durchgeführt. Dadurch ließ sich die Simulation des gesamten Wasserkreislaufes verbessern.
Publications
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