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Dynamik, Variabilität und bioklimatische Effekte von niedrigen Wolken im westlichen Zentralafrika

Niedrige Wolken sind Schlüsselbestandteile vieler Klimazonen, aber in numerischen Modellen oft nicht gut dargestellt und schwer zu beobachten. Kürzlich wurde gezeigt, dass sich während der Haupttrockensaison im Juni und September im westlichen Zentralafrika eine ausgedehnte niedrige Wolkenbedeckung (engl. „low cloud cover“, LCC) entwickelt. Eine derart wolkige Haupttrockenzeit ist in den feuchten Tropen einzigartig und erklärt wahrscheinlich die dichtesten immergrünen Wälder in der Region. Da paläoklimatische Studien auf eine Instabilität hinweisen, kann jede Verringerung des LCC aufgrund des Klimawandels einen Kipppunkt für die Waldbedeckung darstellen. Daher besteht ein dringender Bedarf, das Auftreten, die Variabilität und die bioklimatischen Auswirkungen des LCC in westlichen Zentralafrika besser zu verstehen.Um diese Ziele zu erreichen, wurde ein Konsortium aus französischen, deutschen und gabunischen Partnern aufgebaut, zu dem Meteorologen, Klimatologen und Experten für Fernerkundung und Waldökologie gehören. Die meteorologischen Prozesse, welche die Bildung und Auflösung der LCC im Tagesgang steuern, werden anhand von zwei Ozean-Land-Transekten auf der Grundlage einer synergistischen Analyse von historischen In-situ Beobachtungen, von Daten einer Feldkampagne und anhand von atmosphärischen Modellsimulationen untersucht. Die Ergebnisse werden mit einem kürzlich entwickelten konzeptionellen Modell für LCC im südlichen Westafrika verglichen.Die intrasaisonale bis interannuale Variabilität des LCC wird durch die Analyse von In-Situ-Langzeitdaten und Satellitenschätzungen quantifiziert. Unterschiede im Jahresgang des LCC (d.h. jahreszeitlicher Beginn und Rückzug, wolkenarme Tage) und die Ausdehnung ins Inland werden dokumentiert. Ansätze, die auf Wettertypen und äquatorialen Wellen basieren, werden verwendet, um intrasaisonale Variationen des LCC zu verstehen. Die Auswirkungen lokaler und regionaler Meeresoberflächentemperaturen auf die LCC-Entwicklung und ihre Jahr-zu-Jahr Variabilität werden bewertet, wobei statistische Analysen und spezielle Sensitivitätsversuche mit einem regionalen Klimamodell verknüpft werden.Schließlich wird der Einfluss von LCC auf die Licht- und Wasserverfügbarkeit bzw. die Waldfunktion anhand von In-Situ-Messungen untersucht. Die Ergebnisse werden mit Messungen aus der nördlichen Republik Kongo, wo die Trockenzeit sonnig ist, sowie mit einem einfachen Wasserhaushaltsmodells, das an die Region angepasst ist, verglichen. Die Wasserhaushaltsanalysen sollen die Kompensations- oder Verstärkungseffekte von Regen im Vergleich zur potenziellen Evapotranspiration, beide moduliert durch die LCC, auf das Wasserdefizit aufzeigen.Die Ergebnisse von DYVALOCCA werden zum ersten konzeptionellen Modell für Wolkenbildung und -auflösung im westlichen Zentralafrika führen und eine Hilfestellung für die Bewertung von Klimawandel-Simulationen mit Blick auf potentielle Kipppunkte für die immergrünen Regenwälder in der Region geben.

Der Einfluss des Klimawandels auf die Lage der Brackwasserzone

Der Klimawandel ist ein globales Phänomen. Erhöhte Treibhausgaskonzentrationen in der Atmosphäre führen zu globalen Veränderungen des Klimas. Auf lokaler Ebene können Betroffenheiten entstehen. Es ist eine besondere Herausforderung, ausgehend von globalen Klimaveränderungen auf lokale Folgen, z. B. für die Wasserstraßen, zu schließen. In KLIWAS1 wird mit Hilfe einer Kette von Modellen das Klimaänderungssignal Schritt für Schritt auf kleinere räumliche Skalen übertragen. Am Anfang stehen verschiedene Emissionsszenarien die mögliche Zukünfte beschreiben. Ausgehend von diesen Emissionsszenarien wird der Klimawandel über globale Klimamodelle, regionale Klimamodelle und Abflussmodelle bis hin zu den Wirkmodellen bis zur lokalen Ebene der Wasserstraße transferiert. Kein Modell in dieser Kette repräsentiert die Natur perfekt. Die Ergebnisse jedes Modells basieren auf Annahmen und sind mit Unsicherheiten behaftet. Im Verlauf der Modellkette summieren sich die Unsicherheiten auf. Am Ende der Modellkette ist die Bandbreite der möglichen Folgen eines Klimawandels auf lokaler Ebene sehr groß. Für die deutschen Küstengebiete der Nord- und Ostsee einschließlich der Ästuare ist es aufgrund dieser Unsicherheiten schwierig, konkrete Aussagen zu den lokalen Auswirkungen und möglichen Betroffenheiten zu machen. Eine Möglichkeit mit diesen Unsicherheiten umzugehen sind Sensitivitätsstudien. Die wichtigsten physikalischen Parameter im Ästuar sind Wasserstand, Strömungsgeschwindigkeit, Salzgehalt, Temperatur und Schwebstoffgehalt. Wie sich diese Parameter in einem Ästuar entwickeln, ist abhängig von den Randbedingungen. Die Randbedingungen werden durch die Haupteinflussfaktoren Meeresspiegel in der Nordsee, Abfluss, Wind und Topographie bestimmt, die sich direkt oder indirekt durch die Folgen eines Klimawandels verändern können. Für die Sensitivitätsstudien werden die genannten Haupteinflussfaktoren, die die Randbedingungen dieser Studien bilden, einzeln und in Kombination variiert. Auf diese Weise können Aussagen darüber getroffen werden, wie sich im Ästuar Wasserstand, Strömung, Salzgehalt und Schwebstoffe an die veränderten Randbedingungen (Folgen des Klimawandels) anpassen. Dadurch ist es möglich, festzustellen, unter welchen Bedingungen ein Schwellenwert überschritten wird, der eine Betroffenheit auslöst. Gleichzeitig tragen diese Szenarien zum Prozessverständnis des physikalischen Systems Ästuar bei. Sensitivitätsstudien liefern klare Wenn-Dann-Aussagen. Für eine zeitliche Zuordnung können die Ergebnisse der Sensitivitätsstudien über die jeweils verwendeten Haupteinflussfaktoren mit den aktuellen Klimaszenarien in Beziehung gesetzt werden. (Text gekürzt)

Aktualisierung der Datenbasis für die Anpassung an den Klimawandel in Deutschland

ClimXtreme II - Modul A Physik und Prozesse, Teilprojekt 2: Verbesserung der Beschreibung und Attribution der extremsten Zentraleuropäischen Hitzewellen (A5 DesAttHeat)

Zuckerrübe der Zukunft: Modell- und datenbasierte Ertragsszenarien für eine klimaangepasste Selektion in der Züchtung, Teilprojekt C

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.

Sonderforschungsbereich (SFB) 806: Unser Weg nach Europa: Kultur-Umwelt Interaktion und menschliche Mobilität im Späten Quartär, Teilprojekt E06: Paläoklima- und Paläoumweltrekonstruktionen mit Hilfe eines numerischen, regionalen Umweltmodellierungssystems und statistischer Methoden

In der letzten Antragsphase wurde das regionale Paläoklimamodell WRF-CEMSYS entwickelt und erfolgreich angewendet, um erstmals hochauflösende regionale Paläoklimadaten für Studien zur Anwesenheit von Homo sapiens unter eiszeitlichen Bedingungen in Europa bereitzustellen. In der dritten Phase konzentriert sich E6 auf die Rekonstruktion regionaler Klimate verschiedener Zeitintervalle, die für die SFB Projekte von zentraler Bedeutung sind. Es werden Potenziale und Begrenzungsfaktoren für die menschliche Präsenz im gesamten SFB-Gebiet untersucht. Dabei werden unterschiedliche Zeitskalen betrachtet, die von synoptischen, über saisonalen, jährlichen bis hin zu dekadischen reichen.

Klima - Oberflächengewässer Änderung Hochwasser Abflussscheitel (HQ100)

Änderung des Scheitelabflusses für ein 100-jährliches Hochwasserereignis (im statistischen Mittel einmal in 100 Jahren zu erwarten) in der Zukunft. Die Änderungen werden als prozentuale Zunahmen bzw. Abnahmen angegeben, die sich aus den Werten für die nahe Zukunft (2021-2050) bzw. die ferne Zukunft (2071-2100) gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000) ergeben. Die Datenbasis bilden simulierte Abflüsse aus verschiedenen hydrologischen bzw. statistischen Modellen auf Tageswertbasis, die mit Daten aus einem Ensemble von acht regionalen Klimamodellen (aus dem Projekt EURO-CORDEX) auf Grundlage eines Szenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) angetrieben wurden. Dieses Szenario beschreibt eine zukünftige Entwicklung der Menschheit, in der die Energieversorgung im Wesentlichen auf der Verbrennung fossiler Energieträger beruht und der Ausstoß von Treibhausgasen zu einem stetigen Anstieg des Strahlungsantriebes bis zum Jahr 2100 führt. Der Median bildet dabei die mittlere Tendenz aus der Bandbreite der verschiedenen Änderungssignale der Ensemble-Mitglieder ab, der Maximalwert bildet die obere Bandbreite, der Minimalwert die untere Bandbreite.

Klima - Oberflächengewässer Änderung Niedrigwasserabfluss (NM7Q)

Änderung des Niedrigwasserabflusses (NM7Q) in der Zukunft. Die Änderungen werden als prozentuale Zunahmen bzw. Abnahmen eines 30-jährigen Mittelwertes für die nahe Zukunft (2021-2050) bzw. für die ferne Zukunft (2071-2100) gegenüber einem Referenzzeitraum (1971-2000) angegeben. Die Datenbasis bilden simulierte Abflüsse aus verschiedenen hydrologischen bzw. statistischen Modellen auf Tageswertbasis, die mit Daten aus einem Ensemble von vierzehn regionalen Klimamodellen (aus den Projekten EURO-CORDEX und ReKliEs) auf Grundlage eines Szenarios ohne Klimaschutz (RCP8.5) angetrieben wurden. Dieses Szenario beschreibt eine zukünftige Entwicklung der Menschheit, in der die Energieversorgung im Wesentlichen auf der Verbrennung fossiler Energieträger beruht und der Ausstoß von Treibhausgasen zu einem stetigen Anstieg des Strahlungsantriebes bis zum Jahr 2100 führt. Der Median bildet dabei die mittlere Tendenz aus der Bandbreite der verschiedenen Änderungssignale der Ensemble-Mitglieder ab, der Maximalwert bildet die obere Bandbreite, der Minimalwert die untere Bandbreite.

Aktualisierung der Datenbasis für die Anpassung an den Klimawandel in Deutschland, Teilprojekt 4: Auswahl der optimalen ICON-CLM-Konfigurationen (Hereon)

Aktualisierung der Datenbasis für die Anpassung an den Klimawandel in Deutschland, Teilprojekt 2: Auswahl der globalen Klimaprojektionen für das Downscaling sowie Durchführung der Simulationen für das hydrologische Deutschland (KIT)

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