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Prof. Dr. Daniela Jacob

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Daniela Jacob / CSC

Climate Service Center (CSC)

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Hypothesen & Methoden

Die Kausalkette von anthropogen beeinflussten Erhöhungen der atmosphärischen Treibhausgaskonzentrationen (Kohlendioxid, Methan usw.) hin zu einer ansteigenden mittleren globalen Temperatur ist recht genau erforscht (Solomon et al., 2007). Größere Unsicherheiten bestehen auf kleinen Raumskalen; hier wird mit einer Breite an globalen/regionalen Klimamodellen, Szenarien und Parametrisierungen gearbeitet (Christensen et al., 2007), um aus der Streuung der Ergebnisse zu lernen.
Große Unsicherheitsbereiche gibt es bei der Klimavariablen Niederschlag, da diese eine hohe räumliche Veränderlichkeit aufweist. In erster Näherung könnte man annehmen, dass die erhöhte Temperatur über die Clausius-Clapeyron-Gleichung zu einer erhöhten atmosphärischen Wasserdampfkonzentration und damit zu erhöhten Niederschlägen (größeres Mittel, mehr Extremereignisse) führen würde und deshalb beispielsweise das Hochwasserrisiko (Wahrscheinlichkeit) steigen würde. Derartige Extreme sind jedoch durch eine Reihe weiterer Faktoren (neben der Wasserdampfkonzentration) bestimmt, und Hochwasserrisikoprojektionen sind deshalb sehr unsicher. Ein Beispiel: Mudelsee et al. (2003) fanden für die Vergangenheit (letzte 500 Jahre) signifikante Unterschiede im Hochwasserrisiko zwischen einzelnen Flüssen (Elbe, Oder) und Jahreszeiten (Winter, Sommer) heraus und interpretierten diese Unterschiede als Hinweis auf die Variabilität des orografisch verursachten Niederschlags: Mit dem Klima können sich auch die Windrichtungen der die Feuchtigkeit bringenden Winde ändern.
Die Bestimmung von Unsicherheitsbereichen (Konfidenzbänder, Hypothesetestfehler usw.) mit Hilfe von aufwändigen statistischen Simulationsverfahren wird deshalb in FT1 einen wichtigen Platz neben der “Dienstleistung” für die anderen  KLIFF-Teilprojekte einnehmen. Die Kommunikation dieser Unsicherheiten nach außen, an die Öffentlichkeit und an die Entscheidungsträger, hat eine herausragende Stellung neben der reinen wissenschaftlichen Forschung.

Mudelsee M, Börngen M, Tetzlaff G, Grünewald U (2003) No upward trends in the occurrence of extreme floods in central Europe. Nature 425:166-169.

Solomon S, Qin D, Manning M, Marquis M, Averyt K, Tignor MMB, Miller HLR Jr, Chen Z (Hrsg.) (2007) Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge Univ. Press, Cambridge, 996 S.

Christensen JH, Hewitson B, Busuioc A, Chen A, Gao X, Held I, Jones R, Kolli RK, Kwon W-T, Laprise R, Magaña Rueda V, Mearns L, Menéndez CG, Räisänen J, Rinke A, Sarr A, Whetton P (2007) Regional climate projections. In: Solomon S, Qin D, Manning M, Marquis M, Averyt K, Tignor MMB, Miller HLR Jr, Chen Z (Hrsg.) Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, 847-940.

Untersuchungsmethoden

  • Globale Klimamodelle: ECHAM5-MPIOM*, HadAm3
  • Szenarien: A1B*, A2, B1, B2
  • Regionale Klimamodelle: REMO*, CLM, WETTREG, RCAO
  • Ökohydrologisches Modell: SWAT
  • Niederschlagsmodell: WAWI-Hybrid
  • Meteorologische Beobachtungsdaten (Niedersachsen): DWD
  • Kalibrations- und Verifikationsverfahren
  • Simulationsmethoden: stochastisch (Niederschläge), Ensembles (Startwerte), Bootstrap (nichthomogener Poisson-Prozess), Monte Carlo (Sensitivitätsanalysen)

* Fokus