Klimablog

Regionale, saisonale und mehrjährige Klimavorhersagen – eine neue Ära der Klimamodellierung

28.April 2011

Für die Landwirtschaft, das Gesundheitswesen, die Wasserwirtschaft und viele weitere wichtige Bereiche wären mittel- und längerfristige Klimavorhersagen von enormer Bedeutung – vor allem auch wegen der steigenden Gefahr von länger anhaltenden Extremwetterlagen. Vorhersagen wie etwa: “Die mittlere Temperatur im nächsten Sommer wird wahrscheinlich in der nördlichen Schweiz um 2 Grad über dem langjährigen Durchschnitt liegen” oder “Die aussergewöhnliche Trockenheit dieses Sommers wird wahrscheinlich in weiteren drei Jahren auftreten”. Zum Nutzen regionaler Klimavorhersagen gibt ein Artikel des Tagesanzeiger vom 28.4. Hinweise: “Beim Bundesamt für Landwirtschaft hat man den Ernst der Lage erkannt: Seit über einem Jahr brüten die Experten in Bern über einer Klimastrategie, die dem Bundesrat demnächst vorgelegt wird. So könnte beispielsweise wegen des erwarteten Temperaturanstiegs der Ackerbau künftig vermehrt in den in der Regel wasserreicheren Alpentälern statt im Mittelland betrieben werden. Ähnliches gilt für die Viehzucht.”

Neben dem Einfluss des ansteigenden CO2 auf die mittleren Temperaturen müssen – um regionale mittel- und langfristige Voraussagen machen zu können – auch die natürlichen Schwankungen des Klimas modelliert werden. Diese überlagern sich dem mittleren Trend und können das regionale Klima für einen Zeitraum von mehreren Monaten oder Jahren stark beeinflussen. Beispiele sind die anhaltenden Überschwemmungen in Australien vom letzten Herbst unter dem kombinierten Einfluss des La Nina und der Klimaerwärmung  oder der  Kälteeinbruch im vergangenen Frühwinter in Europa und USA, auch dieser eine Folge des Zusammenspiels der Klimaerwärmung mit der natürlichen Schwankung der Nordatlantischen Oszillation.

Enorme Fortschritte der Klimaforschung haben eine regionale mittel- und langfristige Klimaprognose in Griffnähe gebracht.  Die World Meteorological Organization WMO plant bereits die Einführung von entsprechenden Klima-Services. Eine High-Level-Task-Force hat dazu einen umfangreichen Bericht zuhanden der WMO Konferenz in Genf im Mai angefertigt. Eine Übersicht über den Stand gibt auch eine Publikation im Rahmen der World Climate Conference 3. Mit dem Zweck regionale Vorhersagen für Europa zu entwicklen wurde im Rahmen der EU das Projekt ENSEMBLE durchgeführt, mit starker Schweizer Beteiligung durch Forscher von Meteo Schweiz und der ETH. Die folgenden Informationen und Bilder stammen aus den zitierten Berichten.

Basis für die mittel- und langfristige Klimavorhersage sind grossräumige Wetter- oder Klimaphänomene, die längere Zeit bestehen bleiben – wie z.B. die oben erwähnten El Nino oder die Nordatlantische Oszillation, die es analog auch im Südatlantik und im Pazifik gibt. Der physikalische Grund für die Trägheit dieser Phänomene ist der Einfluss der Ozeane auf das Klima. Mit ihrer grossen Wärmekapazität können sie anhaltend für hohe oder auch tiefe Temperaturen sorgen je nachdem, ob Strömungen kaltes Wasser aus der Tiefe nach oben tragen oder warmes Wasser in kältere Bereiche.

Seitdem das Argo Messnetz ziemlich umfassende Daten für die Temperaturen der oberen Meeresschichten liefern, zeigen Klimamodellierungen, die mit diesen Messwerten als Anfangsbedingung starten, eine sehr gute Nachbildung dieser grossräumigen Klimaphänomene. Dabei wird nicht nur die zeitliche Entwicklung der Atmosphäre berechnet, sondern auch die damit gekoppelte Entwicklung der Meeresströmungen. Diese beiden Bereiche beeinflussen sich gegenseitig sehr stark: die Winde treiben die Meeresströmungen an und die Temperaturunterschiede der Oberlächen sind ein wichtiger Antreib für die Winde. Mit immer weiteren Verfeinerungen und Ergänzungen wie der Einfluss des Sonnenfleckenzyklus, des Kohlenstoffkreislaufs, der Vegetation sind die Klimamodelle inzwischen zu umfassenden Erdsystemmodellen weiterentwickelt worden, die überraschend präzise Nachbildungen der Klimaentwicklung ermöglichen, wie mit einer Vielzahl von nachträglichen Modellierungen (hindcasts) gezeigt werden konnte.

Diese Berechnungen liefern aber natürlich keine längerfristigen Wettervorhersagen. Die Klimarechnungen sind genauso wie die Wetterberechnungen empfindlich auf kleine Veränderungen der Anfangsbedingungen – ein Verhalten, das man als “chaotisch” bezeichnet. Deshalb sind die Ergebnisse immer nur mit einer Wahrscheinlichkeitsaussage möglich, also z.B. ob eine längere Phase mit Trockenheit oder mit Niederschlägen wahrscheinlicher ist. Die Wahrscheinlichkeitsaussagen können durch eine Vielzahl von Rechenläufen mit variierten Anfangsbedingungen ermittelt werden. Eine noch recht spürbare Begrenzung  für umfassende Modellierungen stellt allerdings auch die Rechenleistung selbst der grössten Hochleistungsrechner dar. Die Diskretisierungsschritte können deshalb nicht so fein gewählt werden wie man es für eine regionale Vorhersage bräuchte.

Zur Lösung dieses Problems wurden deshalb sog. “downscaling” Analysen entwickelt. Ein hochaufgelöstes regionales Modell wird dabei in ein Erdsystemmodell eingebettet. Dieser Ansatz wurde in dem erwähnten Ensemble Projekt verfolgt. Das Bild zeigt daraus zwei Beispiele solcher regionalen Modelle, für Europa und einen Teil von Afrika.

Beispiele aus den zitierten ENSEMBLE Berichten zeigen das enorme Potential dieser neuesten Generation von Klimamodellen. Das nächste Bild zeigt den Gewinn an Vorhersagegenauigkeit bei einer Steigerung der Auflösung. In verschiedenen Farbtönen wird der jährliche Niederschlag in mm pro Jahr über der Alpenregion dargestellt. Oben links ist mit einer Auflösung von 50 km berechnet, oben rechts mit 25 km und unten links mit 12 km. Rechts unten sind die beobachteten Daten gezeigt (von Frei und Schär, Meteo Schweiz). Der Vergleich von Rechnung und Messung der zwei unteren Bilder zeigt eindrücklich die inzwischen erreichbare verblüffende Rechengenauigkeit selbst in einer so komplizierten Region wie den Alpen.

Ein Beispiel einer saisonalen Vorhersage über einen längeren Zeitraum ist im folgenden Bild gezeigt. Dargestellt sind die mittlere Niederschlagsmenge und Temperatur in Madrid  für den Zeitraum von 2021 bis 2050 im Vergleich zu 1961 bis 1990. Oben links die Monate von Dezember bis Februar, oben rechts von März bis Mai, unten links von Juni bis August und unten rechts von September bis November. Die Konturlinien geben Wahrscheinlichkeitswerte an. Mit 5 % Wahrscheinlichkeit können relativ grosse Abweichungen vom wahrscheinlichsten Wert, der durch die 80 % Kontur eingegrenzt ist, auftreten. Diese Wahrscheinlichkeitsangaben sind ein wesentlicher Bestandteil von Klimaprognosen wegen der oben erwähnten grundsätzlichen “chaotischen” Merkmale der Klimagleichungen.

Die zwei Beispiele zeigen in welche Richtung sich die Klimavorhersagen entwickeln könnten. Das Gebiet steht aber noch ganz am Anfang, es wird intensiv daran weiter geforscht. Im nächsten 5. IPCC Bericht wird der Stand dieser Entwicklung ein Schwerpunkt sein.

Die ENSEMBLE Rechnungen mit den verbesserten Modellen bestätigen im übrigen die früheren IPCC Berechnungen – dies zuhanden der immer noch hartnäckig geäusserten Zweifel an den Klimamodellen. Zusätzlich können aber mit den regionalen Modellen Wahrscheinlichkeiten bestimmt werden.  Im folgenden Bild sind die Temperaturen (links) und Niederschläge (rechts) in Europa für das (mittlere) A1B Szenario in den Sommermonaten in der Periode 2080 bis 2099 im Vergleich zu 1961 bis 1990 gezeigt, und zwar mit Wahrscheinlichkeitsangaben, zuoberst das 10 % Percentil, in der Mitte 50% und zuunterst 90 %.

Die in dem Bild gezeigte Erwärmung in der Mittelmeerregion um wahrscheinlich 6,5 Grad (mittlere Bilder), wobei eine Erwärmung um 10 Grad (im 90% Percentil, unterste Bildreihe) auch noch eine Wahrscheinlichkeit von 10 % hat, bestätigt die Dringlichkeit von Massnahmen zur CO2 Reduktion. Der grosse Fortschritt, den eine genauere Klimavorhersage für eine Anpassung an den Klimawandel – vor allem für die stark gefährdeten Entwicklungsländer – bietet, darf nicht darüber hinwegtäuschen, dass wir ohne massive CO2 Reduktionen auf eine katastrophale Entwicklung zusteuern, die mit Anpassungsmassnahmen nicht mehr bewältigbar wäre.

Autor: Klaus Ragaller

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