Schwerpunktprogramm (SPP) 1889: Regional Sea Level Change and Society (SeaLevel), ASIA-FLOODS Extreme Änderungen des Meeresspiegels an der Süd-Ost-Asiatischen Küste: Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft

Description: Extreme kurzfristige Meeresspiegeländerungen können schwerwiegendere Auswirkungen auf die Gesellschaft und Ökosysteme haben, als ein langsam ansteigender mittlerer Meeresspiegel. Wenn sich die Anzahl von Extremereignissen unter dem Einfluss anthropogener Klimaänderungen verändert, kann das grundlegende Konsequenzen auf die Abschätzung klimawandelbedingter Auswirkungen haben, und in der Folge auf geplante Anpassungsmaßnahmen. Südostasien ist eine der bevölkerungsreichsten Regionen der Welt, welche den Auswirkungen von Taifunen und extratropischen Zyklonen unterliegt. Gegenwärtig ist noch unklar, inwiefern externe Klimaantriebe die Häufigkeit und Intensität von extremen Ereignissen wie Sturmfluten und starken und/oder langanhaltenden Niederschlagsereignissen beeinflussen, und welche Rolle dabei die interne Variabilität der Klimaantriebe spielt. Im Projekt Asia-Floods werden atmosphärische Wettermuster identifiziert werden, welche zu küstennahen Überflutungen durch Sturmfluten und/oder durch extreme kontinentale Niederschläge in der Region Südostasien führen können. Dazu wird eine Reihe von vorhandenen globalen und regionalen Klimasimulationen unterschiedlicher räumlicher Auflösung untersucht werden, welche sowohl die letzten Dekaden als auch Simulationen über das letzte Jahrtausend und Zukunftsszenarien abdecken. Auf Basis dieser Simulationen wird ein statistischer Downscaling Ansatz angewendet werden, in welchem die großskaligen atmosphärischen Klimafaktoren in einen statistischen Zusammenhang zu (beobachteten) lokalen Klimafaktoren gebracht werden. Dazu werden Beobachtungsdatensätze von extremen Wasserständen und Niederschlagsereignissen verwendet werden. Nach der Kalibrierung dieser statistischen Modelle anhand gegitterter Beobachtungsdaten und meteorologischer Reanalysen, können diese auf vergangene und zukünftige globale und regionale Klimasimulationen angewendet werden, um Änderungen in der Anzahl von Extremereignissen abschätzen zu können. Die erzielten Ergebnisse auf Basis der Klimasimulationen der vergangenen Jahrhunderte werden u.a. mit anderen Projekten innerhalb dieses SPPs abgeglichen, um die Häufigkeit von Überflutungen in Proxydaten zu untersuchen. Im Falle der Szenario-Simulationen werden die Ergebnisse u.a. verwendet, um den Anstieg der durch küstennahe Überflutungen verursachten ökonomischen Kosten abzuschätzen.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Besiedlung ? Zyklon ? Hydrodynamik ? Verhaltensmuster ? Hurrikan ? Baum ? Kalibrierung ? Klimatologie ? Meteorologie ? Umweltauswirkung ? Hochwasser ? Überschwemmung ? Statistisches Modell ? Regenwasser ? Monitoringdaten ? Szenario ? Meereskunde ? Meeresspiegelanstieg ? Sturmflut ? Starkregen ? Sturm ? Südostasien ? Gewässerstruktur ? Klimamodell ? Simulation ? Anthropogener Klimawandel ? Kostensteigerung ? Wirkungsanalyse ? Meeresgewässer ? Meeresspiegel ? Mensch ? Klimafolgen ? Extremwetter ? Klimaanpassung ? Regionales Klimaszenario ? Ökosystem ? Hydrologie ? Abdeckung ? Klassifikation ? Klimawandel ? Gebiet ? Anthropogener Einfluss ? Niederschlag ? Klimamonitoring ? Kommunalebene ? Maßnahme ? Klimafaktor ? Umweltveränderung ? Küste ? Wasserstand ? Wetter ? Auflösungsvermögen ? Atmosphärendynamik ? Brandung ? Meeresspiegeländerung ? Produktnutzung ?

Region: Schleswig-Holstein

Bounding boxes: 9.75° .. 9.75° x 54.2° .. 54.2°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (Geldgeber*in)
• Helmholtz-Zentrum Geesthacht Zentrum für Material- und Küstenforschung GmbH, Institut für Küstenforschung (Betreiber*in)
• Umweltbundesamt (Bereitsteller*in)

Time ranges: 2016-01-01 - 2025-06-30

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Asia-Floods Extreme sea-level events along South-East Asian coast: past, present and future
  Description: Extreme sea-level events may be more disruptive for human societies and ecosystems than a slowly rising mean sea-level. If the frequency of sea-level extremes changes under the influence of anthropogenic climate change, it may have profound consequences in the estimation of climate change impacts and therefore on the planned adaptation measures. South East Asia, in addition to being one of the most populated regions in the world, is exposed to the impacts of typhoons and extra-tropical cyclones. It is however not yet clear how the frequency of storm floods and extreme rainfall may depend on the external radiative forcing and how large the amplitude of the internal variability and their frequency of occurrence may be. Asia-Floods will analyze a series of global and regional climate simulations, with different spatial resolutions, conducted over the past millennium, present climate and future scenarios, with the objective of identifying the atmospheric weather patterns in the South East Asia region (defined here as including typhoons and extra-tropical storms) that are most effective in causing coastal flooding either due to storm floods or due to extreme continental rainfall or a combination of both. Since the spatial resolution of global and regional climate models makes it costly to perform a large number of simulations of storm floods and extreme localized precipitation, we will apply a statistical downscaling approach. Within this approach, large-scale predictors that represent the atmospheric dynamics are statistically linked to local climate using observational data sets. Once these statistical models are calibrated they can be applied to past and future global and regional climate simulations to estimate changes in the frequency of these types of extreme events. In Asia-Floods we will use statistical models based on Classification and Regression Trees and Random Forest. These are suitable, though rather sophisticated, classification (weather typing) schemes that can be optimized towards a prescribed target, in this case storm surges and extreme coastal precipitation. To calibrate the statistical models we will use gridded observations from meteorological reanalysis products and climate simulations with data assimilation on one side, and local observations of daily sea-level and daily precipitation records on the other side. These results will be linked to two other proposals within this SPP. In the case of the simulations over the past centuries (paleoclimate simulations), the results will be compared to other projects within this SPP that investigate the frequency of flooding from proxy data. In the case of the scenario simulations, the results will be used to estimate the increase in economic costs from coastal flooding. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1073986

Status

Aktiv

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