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Der Datensatz beinhaltet Änderungen von ausgewählten Klimasignalen aus Klimaprojektionen in die Zukunft im Bundesland Brandenburg und wird über Darstellungsdienste bereitgestellt. Die Klimaprojektionsdaten stammten aus einem Modellensemble von 16 regionalen Klimamodellen, die anhand einer Qualitätsprüfung für Brandenburg ausgewählt wurden. Informationen zur Datengrundlage unter https://mweke.brandenburg.de/media/bb1.a.3814.de/Klimaprojektionsensemble_Brandenburg.pdf Es sind die folgenden Kennwerte dargestellt: Lufttemperatur, Heiße Tage, Sommertage, Tropennächte, Dauer von Hitzewellen, Apfelblütenbeginn, Spätfrostwahrscheinlichkeit, Niederschlagssumme, Starkniederschlagstage >30 mm, Trockentage, Potentielle Verdunstung und Klimatische Wasserbilanz. Es wird jeweils die Änderung für den zukünftigen Zeitraum von 2031-2060 gegenüber dem Referenzzeitraum von 1971-2000 gezeigt. Der Datensatz beinhaltet aktuell je zwei Werte des Modellensembles, den Minimal- und den Maximalwert und gibt somit die Spanne der möglichen Werte in der jeweiligen Einheit für dieses Szenario an. Zurzeit werden nur Daten aus dem Klimaszenario RCP8.5 gezeigt, andere Szenarien sollen in Zukunft hinzugefügt werden. Eine Aktualisierung und Erweiterung des Datenbestandes nach Veröffentlichung weiterer Klimaprojektionsdaten ist geplant.
In der Trockenwüste Namib an der Westküste Afrikas sind Nebelereignisse von großer Bedeutung nicht nur für die Pflanzen- und Tierwelt, sondern insbesondere auch für die Gewinnung von Trinkwasser mit Hilfe von Nebelwasserkollektoren. Um eine ökonomische Nutzung der Trinkwassergewinnung zu ermöglichen, sind genaue Kenntnisse der raumzeitlichen Entwicklung von Nebelereignissen unerlässlich. Aufgrund der komplexen topographischen Strukturen in der Namib Region lassen sich diese Kenntnisse flächendeckend nur mit Hilfe numerischer Simulationen gewinnen. Im vorliegenden Projekt soll, basierend auf dem mesoskaligen Wettervorhersagemodell COSMO des Deutschen Wetterdienstes, das dreidimensionale Nebelmodell COSMO-FOG entwickelt werden, mit dem Nebelereignisse in der Namib Region simuliert werden können. In COSMO-FOG sollen insbesondere die speziellen topographischen Gegebenheiten im Untersuchungsgebiet (Atlantischer Ozean, Küstenwüste, Große Randstufe) berücksichtigt werden, um das Auftreten der dort vorkommenden unterschiedlichen Nebelereignisse (Advektionsnebel, Strahlungsnebel, Hochnebel, etc.) realistisch simulieren zu können. Das beantragte Projekt ist Teil eines Paketantrags bestehend aus drei Einzelprojekten, zu denen neben NaFoLiCa-M auch bodengebundene Messungen (NaFoLiCa-F) sowie auf Fernerkundung basierende Nebelbeobachtungen (NaFoLiCa-S) gehören. Verknüpfungen zwischen den Teilprojekten bestehen in der gemeinsamen Prozessanalyse durch Verbindung der bodengebundenen und satellitengestützten Messungen sowie im Einsatz von COSMO-FOG zur Ermittlung der raumzeitlichen Nebelstrukturen.
The gross carbon uptake of terrestrial vegetation through photosynthesis is a crucial parameter in climate change research. A global, observation-based characterization of ecosystem gross primary production can only be performed with satellite measurements. However, the traditional description of vegetation from space is based on the so-called spectral vegetation indices, which are not able to provide a reliable indication of photosynthetic efficiency driving carbon assimilation by vegetation. This results in an inherent limitation of existing satellite products to provide an accurate description of ecosystem functioning. By contrast, ongoing developments in instrument design and modelling approaches have very recently made possible the retrieval of vegetation chlorophyll fluorescence from space measurements. A vast number of laboratory and field experiments have demonstrated that fluorescence is a direct proxy to vegetation light use efficiency which can therefore enable a much more accurate description of gross primary production. This project proposes the implementation of a research group with focus on the global monitoring and interpretation of chlorophyll fluorescence from existing and upcoming Earth Observation missions. This task will imply the development of a variety of atmospheric-surface radiative transfer modelling approaches, data processing, retrieval techniques and ecosystem modelling tools, with the ultimate objective of developing a new approach to the observation of carbon assimilation by vegetation from space.
Die zentrale Zielsetzung dieses Teilprojekts ist es die Stärke und Variabilität von Wasserdampfrückkopplungsmechanismen zu bestimmen. Deren Beitrag zur arktischen Verstärkung durch Strahlungseffekte, Wolken und Temperatur, sowie deren Veränderlichkeit über die letzten Jahrzehnte und inwiefern sie zukünftig veränderlich sind wird untersucht. Neue Datensätze von satellitengetragenen Fernerkundungsmethoden, Reanalysen (Arctic System Reanalysis; ASR), und regionale Klimamodellsimulationen (RCM) werden erstellt.
Basales Schmelzen der Eisschelfe Grönlands (GrIS) ist einer der Hauptquellen für den GrIS Masseverlust und für den Meeresspiegelanstieg. Darüber hinaus ist das beschleunigte Abschmelzen in den letzten 20 Jahren auch durch den Einstrom von wärmerem Wasser in die Fjorde verursacht. Die basalen Abschmelzraten sind jedoch unsicher und offene Fragen bestehen bezüglich der relevanten Prozesse in den Fjorden, und wie viel und wie das Schmelzwasser aus den Fjorden in den Randstrom und weiter in den offenen Ozean gelangt. Diese Unsicherheiten können in Klimamodellen zu Fehlern in der zukünftigen Rolle des Schmelzwassers für die Zirkulation und Wassermassen Verteilung und somit zu Fehlern in der Projektion des regionalen Meeresspiegels führen. Bis jetzt gibt es nicht genügend geeignete Messungen, um Schmelzwasser im Inneren des Ozeans zu quantifizieren und die Pfade zu identifizieren. Wir beantragen hier die Messung von Helium und Neon Verteilungen um zu verfolgen wo und wie viel Schmelzwasser aus GrIS in den Randstrom und ins Ozeaninnere gelangt. Dazu wird eine Prozessstudie am 79N Gletscher durchgeführt sowie Messungen im Randstrom und im Inneren der Labradorsee. Die Ziele sind: (i) Abschätzung der basalen Schmelzwasseranteile im Nah und Fernfeld des 79N Gletschers, und der Menge an Schmelzwasser, die in den Randstrom befördert wird, (ii) Berechnung der Anteile an Schmelzwasser, die aus dem Randstrom in die Labradorsee gelangen, einer der Schlüsselregionen für die Atlantische Meridionale Umwälzbewegung, Abschätzung der Zunahme seit Anfang 2000, (iii) Auswertung von hochauflösenden Modellläufen die mit basalen Schmelzwasserquellen versehen wurden, um die Verteilung des Schmelzwassers und die beteiligten Prozesse zu analysieren und um (iv) die Auswirkungen der zunehmenden Schmelzraten auf die Entwicklung des regionalen Meeresspiegels im subpolaren Nordatlantik abzuschätzen.
Um die Fähigkeit von Modellen die physikalischen Prozesse zu reproduzieren, die maßgeblich an der Niederschlagsvariabilität in der Arktis beteiligt sind, abschätzen zu können, werden wir aktive und passive Millimeterwellen-Satellitendatensätze auf zwei verschiedene Weisen nutzen. Der klassische Beobachtungs-Modell Ansatz wird ergänzt durch einen Modell-zu-Beobachtung Ansatz, welcher die synthetischen Messgrößen, wie Radarreflektivität und Helligkeitstemperaturen, aus RCM Simulationen erstellt. Dabei werden Beobachtungen, neue arktische Reanalysen mit unterschiedlicher räumlicher Auflösung und eine Reihe von regionalen Klimamodell-Simulationen (RCM) inklusive einem arktischen gekoppelten Atmosphäre Eis-Ozean RCM verwendet um die Verknüpfungen zwischen Meereisrückgang und Wolkenveränderungen, dem Einfluss von Schneefall, das Verhältnis von Schneefall zu Niederschlag und der Wiedergabe von beobachteter Schneebedeckungsvariabilität mit den damit verbundenen dynamischen Verbindungen mit der atmosphärischen Zirkulation zu untersuchen.
Im Projekt KliBiW wurden die vergangenen sowie die möglichen zukünftigen Veränderungen der Niedrigwasserverhältnisse in Niedersachsen auf Basis verschiedener Abfluss-Kennwerte analysiert. Die Untersuchung der Verhältnisse in der Vergangenheit erfolgte auf Basis von gemessenen Tagesmittelwerten an Fließgewässerpegeln in ganz Niedersachsen, mit Ausnahme der tidebeeinflussten Gebiete an der Küste sowie der großen Ströme Ems, Weser und Elbe. Dabei wurden unter anderem die Entwicklungen (Trends) von Abflusskenngrößen betrachtet, welche die Niedrigwasserverhältnisse charakterisieren. Hierzu zählt zum einen der niedrigste Abfluss gemittelt über sieben aufeinanderfolgende Tage, das sog. NM7Q. Des Weiteren wurde die Dauer von Niedrigwasserereignissen unterhalb eines bestimmten Abflussschwellenwertes analysiert. Und schließlich wurde das Wasservolumen ermittelt, welches bei ausgeprägtem Niedrigwasser gegenüber relativ normalen Niedrigwasserverhältnissen dem Gewässer fehlt. In diesem Zusammenhang wurde zum einen die Stärke des Trends, also der Grad der Veränderung über den Betrachtungszeitraum, ermittelt, als auch die statistische Signifikanz, also ob die berechnete Veränderung mit der Zeit nicht zufällig ist und wahrscheinlich eine systematische Ursache besitzt. Die Simulation der möglichen zukünftigen Niedrigwasserverhältnisse erfolgte unter anderem mit Hilfe des Modellsystems PANTA RHEI. Mit dem Wasserhaushaltsmodell wurden Simulationen für sieben ausgewählte Einzugsgebiete der Risikogewässer in Niedersachsen auf Basis von zwei Klimaszenarien durchgeführt: für ein Szenario ohne Klimaschutz (RCP8.5) sowie ein Szenario mit Klimaschutz (RCP2.6) für den Zeitraum 1971-2100. Als Antrieb diente je ein Ensemble von regionalen Klimamodellen , welche die Bandbreite der möglichen zukünftigen Entwicklungen repräsentiert (vgl. Hajati et al., 2022 ). Die Auswertung verschiedener Niedrigwasser-Kenngrößen erfolgte auf Basis 30-jähriger Mittelwerte einmal für die Mitte des Jahrhunderts (2031-2060) und einmal für das Ende des Jahrhunderts (2071-2100), als Veränderung gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000). Die Ergebnisse für das Klimaszenario RCP8.5 deuten zur Mitte des Jahrhunderts auf eine fast landesweit zunehmende Verschärfung der Niedrigwasserverhältnisse im Vergleich zum Referenzzeitraum hin. Zum Ende des Jahrhunderts fallen diese Tendenzen noch deutlicher aus, mit regionalen Schwerpunkten im südlichen bzw. südöstlichen Niedersachsen. Besonders betroffen von der zunehmenden Trockenheit sind die Abflussverhältnisse im Bereich des Harzes. In Kombination mit der sich gleichzeitig verlängernden Dauer von Niedrigwasserphasen kommt es zu einer erheblichen Reduzierung des verfügbaren Wasservolumens während Niedrigwasserphasen an vielen Fließgewässern in der Zukunft. Detaillierte Ergebnisse der Untersuchungen sind in den jeweiligen Abschlussberichten von KliBiW zu finden sowie auf dem Umweltkartenserver .
Passatwindkumuli spielen eine essentielle Rolle im Strahlungshaushalt der Erde und sind verantwortlich für bis zu 20 % des tropischen Niederschlags. Noch ist nicht bekannt, wie Passatwindkumuli auf die globale Erwärmung reagieren werden. Durch Niederschlag verändern sich Wolkeneigenschaften, aber auch die Grenzschichtstruktur und -dynamik. Aufgrund der Vielzahl der beteiligten Prozesse ist die Niederschlagsentwicklung in Modellen ist unsicher. Die Konfiguration der Simulationen und Wahl der Parameterisierung, wie das Autokonversionsschema, beeinflussen Niederschlagsfluss, Wolkenstruktur und â€Ìorganisation. Bisher konnten Vergleiche mit Beobachtungen noch nicht zur Reduktion der Unsicherheit des Autokonversionsschemas beitragen. Radarreflektivität, die mit Standardmethoden aus bodengebundenen Messungen abgeleitet wird, erkennt Niederschlag erst in einem fortgeschrittenen Stadium, was es schwierig macht, die verschiedenen, den Regen verursachenden Faktoren zu entflechten. Durch die Verdunstung des Niederschlags unterhalb der Wolkenunterkante (WUK) bestimmt dieser die Stärke der Coldpools und ist so bedeutend für die Organisation von Konvektion und somit die Klimasensitivität: Daher ist es essentiell Verdunstungsraten zu bestimmen und deren räumlich-zeitliche Variabilität zu verstehen. Zwar gibt es Parameterisierungen der Verdunstung unterhalb der WUK, allerdings sind diese von der Größe der Regentropfen abhängig, welche jedoch schlecht direkt zu beobachten ist.Ziel dieses Antrages ist die Bestimmung von Faktoren, welche die Niederschlagsformation in Passatwindkumuli beeinflussen. Dazu werden neuartige Radarbeobachtungen dieser Prozesse zur genaueren Beschreibung der Niederschlagsentwicklung in Grobstruktursimulationen (LES) herangezogen. Die räumlich-zeitliche Verdunstungsverteilung wird unterhalb der WUK in den Passatwindkumuli untersucht und treibende Faktoren identifiziert. Das Forschungsvorhaben ergänzt die bevorstehende EUREC4A (A Field Campaign to Elucidate the Couplings Between Clouds, Convection and Circulation) Kampagne und nutzt die langjährige Datenreihe des Barbados Cloud Observatory (BCO).Die synergetischen bodengebundenen Beobachtungen und der neue Ansatz, Niederschlag in Wolken mit Hilfe höherer Momente des Wolkenradardopplerspektrums zu bestimmen, werden erstmalig zur Beobachtungen von Passatwindkumuli und der Charakterisierung des Niederschlagslebenszyklus zu angewendet. Damit wird es möglich die Niederschlagsentwicklung in den hochauflösenden ICON-LEM und DHARMA-LES Modellen zu evaluieren. Für einen statistischen Vergleich der Simulationen und der Beobachtungen wird der Vorwärtsoperator PAMTRA verwendet, so dass im Beobachtungsraum untersucht werden kann, inwiefern die Modelle die beobachteten, mittleren Werte und Abhängigkeiten reproduzieren können und systematischen Fehler identifiziert werden. Damit trägt das Vorhaben zum Grand Challenge on Cloud Circulation and Climate Sensitivity des Weltklimaforschungsprogramm WRCP bei.
Das Projekt soll untersuchen, welche Ertragsszenarien aus der gegenwärtigen Bandbreite an Klimaszenarien folgen und welche pflanzenzüchterischen Anpassungsmaßnahmen, beispielsweise eine angepasste Standortwahl oder die Integration von indirekten Selektionsmerkmalen, geeignet sind, negativen Entwicklungen entgegenzuwirken. Dies dient direkt der Entscheidungsfindung in der Zuckerrübenzüchtung, um hier besser auf zukünftige Klimaänderungen reagieren zu können. Methodisch wird dabei auf einer bisher kaum eingesetzten Kombination von Phänotypisierungstechnik im Feldversuch, modellgestützter Analyse und Interpretation der Phänotypisierungsdaten sowie Szenarienrechnungen unter Einbeziehung von relevanten Klimaszenarien gesetzt. State-of-the-art Ensembles regionaler Klimamodelle werden zur Evaluierung der Effekte des Klimawandels eingesetzt. Der räumliche Fokus des Projektes liegt auf den für Deutschland relevanten Anbau- und Zuchtgebieten in Mitteleuropa. Es wird ausschließlich der heutige und zukünftige mit dem Klimawandel assoziierte abiotische Stress betrachtet.
Klimamodelle sind komplexe numerische Modelle, die auf mathematisch-physikalischen Gleichungen beruhen. Diese werden mit Hilfe von leistungsstarken Computern berechnet bzw. gelöst. Sie versuchen die wesentlichen physikalischen und chemischen Prozesse sowie die Energieströme innerhalb und zwischen verschiedenen Systemen, wie der Atmosphäre, den Ozeanen und der Erdoberfläche, zu simulieren. Diese sind jedoch vielfach noch nicht vollständig erforscht und können, auch aufgrund ihrer Komplexität, häufig nur vereinfacht abgebildet werden. Die Modelle werden anhand von Beobachtungsdaten sowie Klimadaten aus der Vergangenheit (sog. Proxy-Daten) entwickelt und überprüft. Ziel ist es mit Hilfe der Modelle Abschätzungen von zukünftigen Klimaentwicklungen zu ermöglichen. Grundlage dafür sind zum einen natürliche Faktoren, wie etwa die Variation der Sonneneinstrahlung oder der Erdumlaufbahn bzw. Neigung der Erdachse. Zum anderen spielen Faktoren eine Rolle, die auch vom Menschen beeinflusst werden können, wie etwa die Landnutzung oder die Emissionen von Treibhausgasen in die Atmosphäre. Auf Grundlage möglicher zukünftiger Gesellschaftsentwicklungen werden Szenarien erarbeitet. Diese stellen Annahmen über die globale demographische, ökonomische, politische und technologische Entwicklung in der Zukunft dar. Aus dieser resultieren wiederum Emissionen bzw. Konzentrationen von Treibhausgasen in der Atmosphäre, die auch als anthropogener Strahlungsantrieb ausgedrückt werden können (häufig in W/m²). In der Vergangenheit wurden verschiedene dieser Szenarien durch die Klimaforschung erarbeitet. Dazu zählen u.a. Während die SRES-Szenarien bei jüngeren und aktuellen Analysen und Studien quasi keine Verwendung mehr finden, sind die RCP-Szenarien Gegenstand der meisten Untersuchungen in den letzten 10-15 Jahren. Die SSP-Szenarien werden bisher lediglich auf globaler Ebene betrachtet. Regionale Analysen dazu wird es voraussichtlich erst in den nächsten Jahren vermehrt geben. Weitere Informationen zu den RCP-/SSP-Szenarien sind hier zu finden. hier Diese zukünftigen Emissions-Szenarien dienen neben den anderen genannten (natürlichen) Faktoren als Antrieb für Globalmodelle. Diese Modelle bestehen aus einem dreidimensionalen Gitter. Zwischen den Gitterpunkten werden die klimatischen Prozesse großräumig (global), aber mit einer relativ groben zeitlichen (Tageswerte) und räumlichen (100 bis 200 km) Auflösung berechnet. Mit den Ergebnissen der Globalmodelle können für kleinere Regionen wie etwa Niedersachsen jedoch nur wenig differenzierte Aussagen zur Klimaentwicklung gemacht werden. Hier kommen regionale Klimamodelle zur Anwendung, die nur einen Ausschnitt der Erde bzw. Atmosphäre betrachten. Sie erhalten als Antrieb bzw. Randbedingung u.a. die Ergebnisse der Globalmodelle und rechnen damit auf einer höher aufgelösten räumlichen (bis unter 10 km) Skala weiter, wobei Aspekte wie die Topographie oder die Landnutzung besser berücksichtigt werden können. Dieses Verfahren nennt man „Nesting" oder auch „dynamic Downscaling". Daneben gibt es auch Methoden, die auf Basis von statistischen Zusammenhängen zwischen großräumigen Wetterlagen und lokalen meteorologischen Phänomenen die Daten der Globalmodelle auf eine höher aufgelöste Skala rechnen, das sog. „statistical downscaling“. Die Ergebnisse der regionalen Klimamodelle können letztlich als Antrieb für sogenannte Impact-Modelle genutzt werden. Dies sind Modelle, die die Wirkungen der klimatischen Veränderungen auf verschiedenen fachlichen Ebenen simulieren. Hierzu zählen zum Beispiel hydrologische Modelle, die die Folgen eines Klimawandels auf die Wasserwirtschaft verdeutlichen können. Es muss jedoch stets berücksichtigt werden, dass diese Ergebnisse nicht als Prognosen oder Vorhersagen interpretiert werden dürfen, sondern auf Basis der oben genannten Szenarien immer „wenn-dann“-Aussagen darstellen. Trotz der Komplexität der Modelle (oder gerade deswegen) sind Ergebnisse aus der Klimamodellierung immer mit Unsicherheiten behaftet. Dies liegt unter anderem daran, dass verschiedene Prozesse und Wechselwirkungen im Klimasystem noch immer nicht vollständig verstanden werden. Zudem werden einzelne Prozesse aufgrund von Defiziten in der numerischen Umsetzung in den Modellen nur vereinfacht abgebildet und je nach Modell unterschiedlich parametrisiert. Um die Unsicherheiten in den Aussagen der möglichen zukünftigen Entwicklung zu verdeutlichen, sollten stets die Ergebnisse verschiedener Modelle mit unterschiedlichen methodischen Ansätzen gemeinsam betrachtet werden (Modell-Ensemble). So wird die Bandbreite möglicher Entwicklungen aufgezeigt. Je einheitlicher die Aussagen des Ensembles bzgl. Bandbreite und Richtung der Entwicklungen sind, desto "robuster" ist das Klimasignal. Voraussetzung hierbei ist ein möglichst großes Ensemble von unabhängigen Mitgliedern.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 346 |
| Europa | 7 |
| Kommune | 1 |
| Land | 53 |
| Weitere | 2 |
| Wissenschaft | 177 |
| Zivilgesellschaft | 1 |
| Type | Count |
|---|---|
| Daten und Messstellen | 2 |
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 331 |
| Text | 25 |
| unbekannt | 14 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 21 |
| Offen | 351 |
| Unbekannt | 1 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 300 |
| Englisch | 124 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 1 |
| Bild | 8 |
| Datei | 5 |
| Dokument | 10 |
| Keine | 215 |
| Webseite | 151 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 261 |
| Lebewesen und Lebensräume | 343 |
| Luft | 333 |
| Mensch und Umwelt | 373 |
| Wasser | 247 |
| Weitere | 370 |