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Simulation einjähriger Klimazeitreihen in Süddeutschland mit dem regionalen Klimamodell CLM

Simulation einjähriger Klimazeitreihen in Süddeutschland mit dem regionalen Klimamodell CLM
Forschungsthema:Simulation einjähriger Klimazeitreihen in Süddeutschland mit dem regionalen Klimamodell CLM
Typ:Diplomarbeit
Betreuer:Kottmeier, Ch., Schädler, G.
Bearbeiter:Haller, Michael
Links:Volltext (PDF)
Da globale Klimamodelle derzeit eine räumliche Auflösung von etwa 100 km haben, sind sie für die Simulation von regionalem Klima nur bedingt geeignet. Das regionale Klimamodell CLM ist eine Klimavariante des Lokalmodells (LM) des Deutschen Wetterdienst (DWD) und wurde in dieser Arbeit für die Simulation von Klimaszenarien für Süddeutschland angewendet. Regionale Klimamodelle haben eine hohe räumliche Auflösung, umfassen aber nur ein begrenztes Gebiet. Mit Hilfe des dynamischen Downscalings werden Daten eines globalen Modells über den Gebietsrand dem regionalen Modell vorgegeben. Mit dem CLM wurde ein Modelllauf mit 7 km-Auflösung für das ganze Jahr 2001 gestartet. Für eine Simulation mit 2,8km-Auflösung wurde der Zeitraum April bis September 2001 gewählt. Zur Überprüfung der Modellergebnisse standen die Messdaten von Stationen des DWD, der HLUG und der LfU zur Verfügung. Vor allem für die 2m-Temperatur konnte man gute Übereinstimmungen der Modellergebnisse mit den Messdaten finden. Dagegen sind die Ergebnisse für die Windgeschwindigkeit und den Niederschlag nicht befriedigend. Mit Hilfe des statistisch-dynamischen Downscalings kann bei der Simulation von regionalem Klima viel Rechenzeit gespart werden, da nur einzelne repräsentative Wetterlagen simuliert und die Ergebnisse statistisch überlagert werden. Mit dem Algorithmus „Self-Organizing Maps (SOM)“ wurden 20 verschiedene Wetterlagen des Jahres 2001 klassifiziert. Daraus wurden die Jahreswerte der einzelnen Klimagrößen berechnet und mit den Ergebnissen des kontinuierlichen Modelllaufs verglichen. Insbesondere für die Simulation der 2m-Temperatur und der 2m-Taupunktstemperatur ist das statistisch-dynamische Verfahren eine gute Alternative, nur bei der Berechnung des Niederschlags machen sich die Schwächen des statistischen Verfahrens bemerkbar und lassen die Summen deutlich zu gering ausfallen.