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Climate simulations with the regional climate model COSMO-CLM for the Saar-Lor-Lux region and Rhineland-Palatinate

Klimasimulationen mit dem regionalen Klimamodell COSMO-CLM für die Saar-Lor-Lux Region und Rheinland-Pfalz

  • High-resolution projections of the future climate are required to assess climate change realistically at a regional scale. This is in particular important for climate change impact studies since global projections are much too coarse to represent local conditions adequately. A major concern is thereby the change of extreme values in a warming climate due to their severe impact on the natural environment, socio-economical systems and the human health. Regional climate models (RCMs) are, however, able to reproduce much of those local features. Current horizontal resolutions are about 18-25km, which is still too coarse to directly resolve small-scale processes such as deep-convection. For this reason, projections of a possible future climate were simulated in this study with the regional climate model COSMO-CLM at horizontal resolutions of 4.5km and 1.3km for the region of Saarland-Lorraine-Luxemburg and Rhineland-Palatinate for the first time. At a horizontal scale of about 1km deep-convection is treated explicitly, which is expected to improve particularly the simulation of convective summer precipitation and a better resolved orography is expected to improve near surface fields such as 2m temperature. These simulations were performed as 10-year long time-slice experiments for the present climate (1991"2000), the near future (2041"2050) and the end of the century (2091"2100). The climate change signals of the annual and seasonal means and the change of extremes are analysed with respect to precipitation and 2m temperature and a possible added value due to the increased resolution is investigated. To assess changes in extremes, extreme indices have been applied and 10- and 20-year return levels were estimated by "peak-over-threshold" models. Since it is generally known that model output of RCMs should not directly be used for climate change impact studies, the precipitation and temperature fields were bias-corrected with several quantile-matching methods. Among them is a new developed parametric method which includes an extension for extreme values and is hence expected to improve the correction. In addition, the impact of the bias-correction on the climate change signals and on the extreme value statistics was investigated. The results reveal a significant warming of the annual mean by about +1.7 -°C until 2041"2050 and +3.7 -°C until 2091"2100, but considerably stronger signals of up to +5 -°C in summer in the Rhine Valley. Furthermore, the daily variability increases by about +0.8 -°C in summer but decreases by about -0.8 -°C in winter. Consequently, hot extremes increase moderately until the mid of the century but strongly thereafter, in particular in the Rhine Valley. Cold extremes warm continuously in the complete domain in the next 100 years but strongest in mountainous areas. The change signals with regard to annual precipitation are of the order -±10% but not significant. Significant, however, are a predicted increase of +32% of the seasonal precipitation in autumn until 2041"2050 and a decrease of -28% in summer until 2091-2100. No significant changes were found for days with intensities > 20 mm/day, but the results indicate that extremes with return periods ≤2 years increase as well as the frequency and duration of dry periods. The bias-corrections amplified positive signals but dampened negative signals and considerably reduced the power of detection. Moreover, absolute values and frequencies of extremes were altered by the correction but change signals remained approximately constant. The new method outperformed other parametric methods, in particular with regard to extreme value correction and related extreme indices and return levels. Although the bias correction removed systematic errors, it should be treated as an additional layer of uncertainty in climate change studies. Finally, the increased resolution of 1.3km improved predominantly the representation of temperature fields and extremes in terms of spatial heterogeneity. The benefits for summer precipitation were not as clear due to a severe dry-bias in summer, but it could be shown that in principle the onset and intensity of convection improves. This work demonstrates that climate change will have severe impacts in this investigation area and that in particular extremes may change considerably. An increased resolution provides thereby an added value to the results. These findings encourage further investigations, for other variables as for example near-surface wind, which will be more feasible with growing computing resources. These analyses should, however, be repeated with longer time series, different RCMs and anthropogenic scenarios to determine the robustness and uncertainty of these results more extensively.
  • Um eine möglichst realistische Erfassung des regionalen Klimawandels zu ermöglichen, werden hochaufgelöste Projektionen des zukünftigen Klimas benötigt. Dies ist insbesondere für Klimafolgestudien von Bedeutung, da globale Projektionen viel zu grob aufgelöst sind, um lokale Bedingungen angemessen abbilden zu können. Ein Hauptinteresse besteht dabei an potentiellen Änderungen von Extremwerten in einem sich erwärmenden Klima aufgrund ihrer teils verheerenden Auswirkungen auf die Umwelt, sozio-ökonomischen Systeme und die menschliche Gesundheit. Regionale Klimamodelle (RCM) sind hingegen in der Lage diese lokalen Besonderheiten zu simulieren. Gegenwärtige Auflösungen von 18-25km sind jedoch räumlich immer noch nicht ausreichend aufgelöst, um kleinskalige Prozesse wie Konvektion direkt zu simulieren. Aus diesem Grund werden in dieser Arbeit erstmals Projektionen des zukünftigen Klimas mithilfe des RCMs COSMO-CLM mit Auflösungen von 4.5km und 1.3km für die Region Saarland-Lorraine-Luxemburg und Rheinland- Pfalz simuliert. Bei einer Skala von etwa 1km kann Konvektion aufgelöst werden, wodurch eine bessere Simulationen von konvektivem Niederschlag erwartet wird und durch die feiner aufgelöste Orographie bodennahe Felder wie die 2m-Temperatur verbessert werden. Die Simulationen betragen je 10 Jahre für das gegenwärtige Klima (1991"2000), die nahe Zukunft (2041"2050) und das Ende des Jahrhunderts (2091"2100). Analysiert werden die Klimaänderungssignale der jährlichen und saisonalen Mittelwerte, sowie der Extreme von Niederschlag und 2m Temperatur. Untersucht wird zudem der Mehrwert einer erhöhten Auflösung. Änderungen von Extremwerten werden anhand von Indizes und 10- und 20-jährigen Wiederkehreignissen aus "peaks-over-threshold" Modellen analysiert. Generell sollten Modelldaten aus RCMs nicht direkt als Antrieb für Klimafolgenmodelle verwendet werden, weshalb die Niederschlags- und Temperaturfelder zudem mit verschiedenen Korrekturverfahren des "quantile-matchings" korrigiert wurden. Darunter befindet sich auch ein neu entwickeltes Verfahren mit spezieller Erweiterung für Extreme. Weiterhin wird die Auswirkung der Bias-Korrektur auf die Klimaänderungssignale und die Extremwertstatistik untersucht. Die Ergebnisse zeigen eine signifikante Erwärmung im Jahresmittel von etwa +1.7-°C (2041"2050) und von +3.7-°C (2091"2100). In flachen Regionen, z.B. im Oberrheingraben, kann diese Erwärmung im Sommer auf +5-°C ansteigen. Die Variabilität der Tagestemperaturen steigt im Sommer um +0.8 -°C und sinkt im Winter um -0.8-°C. Heiße Extreme nehmen bis zur Mitte des Jahrhunderts moderat, danach stark zu, v.a. im Oberrheingraben. Kalte Extreme erwärmen sich kontinuierlich in der gesamten Region in den nächsten 100 Jahren, am stärksten in Gebirgen. Die Änderungssignale für den Jahresmittelniederschlag betragen -±10% und sind nicht signifikant. Signifikant hingegen ist eine prognostizierte Zunahme von +32% des saisonalen Niederschlags im Herbst bis 2041"2050 sowie eine Abnahme von -28% im Sommer bis 2091"2100. Es konnte keine Zunahme von Tagen mit Intensitäten >20 mm pro Tag nachgewiesen werden. Die Ergebnisse weisen darauf hin, dass sowohl Extreme mit Jährlichkeiten von ≤ 2 Jahren als auch die Frequenz und Dauer von Trockenperioden zunehmen. Die Bias-Korrekturen führten zu einer Verstärkung (Abschwächung) der positiven (negativen) Signale. Dabei wurden Absolutwerte und Häufigkeiten von Extremen verändert, relative Signale blieben jedoch weitestgehend konstant. Das neue Verfahren war dabei anderen parametrischen Verfahren überlegen, insbesondere bei der Korrektur von Extremwerten. Obwohl die Bias-Korrektur systematische Fehler entfernt, sollte die Anwendung solcher Verfahren als eine weitere Unsicherheit in Klimawandelstudien betrachten. Eine erhöhte Auflösung von 1.3km verbesserte v.a. die Temperatur-Felder und Extreme hinsichtlich der räumlichen Variabilität. Ein Mehrwert für die Simulation des konvektiven Sommerniederschlags konnte aufgrund eines deutlichen Trockenfehlers nicht zufriedenstellend gezeigt werden. Der Beginn und die Intensität der Konvektion verbessern sich jedoch prinzipiell. Mit dieser Arbeit konnte gezeigt werden, dass der Klimawandel deutliche Auswirkungen im Untersuchungsgebiet haben wird. Insbesondere zeichnet sich eine drastische Änderung in den Temperaturextremen ab, die einer wesentlich erhöhten Erwärmung unterliegen als die Mittelwerte. Durch eine erhöhte räumliche Auflösung von RCMs kann ein Informationsgewinn in den Ergebnissen erzielt werden. Diese Erkenntnis bekräftigt weiterführende Untersuchungen, auch von anderen Variablen wie z.B. dem bodennahen Wind, die mit wachsenden Computerressourcen auch realisierbarer werden. Diese Analysen sollten jedoch mit längeren Zeiträumen, anderen RCM und anthropogenen Szenarien wiederholt werden, um die Robustheit und Unsicherheit der Ergebnisse weitergehend zu untersuchen.

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Metadaten
Author:Oliver Gutjahr
URN:urn:nbn:de:hbz:385-8717
Advisor:Günther Heinemann
Document Type:Doctoral Thesis
Language:English
Date of completion:2014/07/16
Publishing institution:Universität Trier
Granting institution:Universität Trier, Fachbereich 6
Date of final exam:2013/12/17
Release Date:2014/07/16
Tag:Bias-Korrektur; COSMO-CLM; Extremwertanalyse; hochauflösend; peak-over-threshold
COSMO-CLM; bias correction; extreme value analysis; high-resolution; peak-over-threshold
GND Keyword:Extremwert; Klimamodell; Klimaänderung; Meteorologie; Modellierung; Niederschlag; Rheinland-Pfalz; Temperatur
Institutes:Fachbereich 6 / Geographie und Geowissenschaften
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften

$Rev: 13581 $