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Statistical downscaling of extremes of precipitation in mesoscale catchments from different RCMs and their effects on local hydrology
Alam, Muhammad Mahboob
Quelle: Mitteilungen - Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart
Stuttgart (Deutschland)
Selbstverlag
2011, XXIV,197 S., Abb., Tab., Lit., Kt.
ISBN: 978-3-942036-08-5
Serie: Mitteilungen - Institut für Wasserbau, Universität Stuttgart, Nr.204
Sprache: Englisch
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[Quelle: http://d-nb.info]
Niederschlag und Temperatur sind zwei der wichtigsten Größen in globalen Klimamodellen, da sie andere meteorologische Variablen, (wie z.B. die Luftfeuchtigkeit oder die Verdunstung), hydrologische Variablen (wie z.B. den Oberflächenabfluss) und ganz direkt die Lebensbedingungen des Menschen (z.B. die Nahrungsmittelproduktion) stark beeinflussen. Unter den weiteren großräumigen und lokalen Bedingungen, die das Auftreten von Niederschlag und die Niederschlagsmenge bestimmen, spielen die geographischen und topographischen Gegebenheiten die wahrscheinlich wichtigste Rolle. Darum müssen diese Größen für jedes einzelne Zielgebiet einer Klimawandelabschätzung lokal analysiert werden. Die Skala, auf der die globalen Klimamodelle (engl. ''Global Circulation Models'' - kurz: "GCM") arbeiten, ist allerdings zu groß für sinnvolle Untersuchungen zukünftiger Niederschlag- und Temperaturverhältnisse auf lokalem Maßstab. Deshalb wurden andere Methoden entwickelt, um die Nützlichkeit und die Auflösung der GCM-Daten auf lokaler Ebene zu erhöhen (sog. "Downscaling"). Als eine grobe Einteilung der Dowscaling-Methoden spricht man von statistischem und dynamischem Downscaling. Beim statistischen Downscaling wird versucht, eine Beziehung zwischen den großskalig simulierten Variablen aus den GCMs (Prädiktoren) und beobachteten lokalen Messwerten (Prädiktanten) zu etablieren. Der Ansatz des dynamischen Downscaling mittels regionaler Klimamodelle (engl. "Regional Circulation Models" - kurz: "RCM") besteht darin, ein physikalisches Modell mit mehr oder weniger der gleichen Komplexität wie das GCM in dieses einzubetten. Das RCM erhält seine Eingabewerte als Randbedingungen aus dem GCM und berechnet die vorliegenden physikalischen Gleichungen erneut auf einer deutlich feineren Skala. Damit können die lokalen Einflussfaktoren berücksichtigt werden. Es wird angenommen, dass die Ergebnisse somit besser für Untersuchungen im lokalen Maßstab geeignet sind. Beide Downscaling-Methoden werden weltweit vielfältig in Klimawandelstudien und Klimafolgekosten-Analysen eingesetzt. Die Güte der Ergebnisse ist sehr unterschiedlich und es werden ständig neue Techniken entwickelt, um diese zu verbessern. Beide Methoden haben ihre typischen Vor- und Nachteile. Statistische Downscaling-Methoden sind weit weniger rechenintensiv. Allerdings basieren sie auf der Annahme, dass der Zusammenhang zwischen globalen und lokalen Variablen konstant ist, was in manchen Fällen schwer zu rechtfertigen ist. RCMs auf der anderen Seite können zwar die physikalischen Gleichungen auf einem lokalen Maßstab lösen, erben aber über die Randbedingungen die Modellfehler aus dem antreibenden GCMs. In der Arbeit wird eine statistische Downscaling-Methode vorgestellt, die versucht, die aus dem GCM geerbten Modellfehler zu korrigieren.
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