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Future changes and signal analyses of climate means and extremes in the Mediterranean Area deduced from a CMIP3 multi-model ensemble

Zukünftige Veränderungen und Signalanalysen klimatischer Mittelwerte und Extremereignisse im Mittelmeerraum abgeleitet aus einem Multi-Modell Ensemble der CMIP3-Datenbank

Please always quote using this URN: urn:nbn:de:bvb:20-opus-117369
  • Considering its social, economic and natural conditions the Mediterranean Area is a highly vulnerable region by designated affections of climate change. Furthermore, its climatic characteristics are subordinated to high natural variability and are steered by various elements, leading to strong seasonal alterations. Additionally, General Circulation Models project compelling trends in specific climate variables within this region. These circumstances recommend this region for the scientific analyses conducted within this study. Based on the dataConsidering its social, economic and natural conditions the Mediterranean Area is a highly vulnerable region by designated affections of climate change. Furthermore, its climatic characteristics are subordinated to high natural variability and are steered by various elements, leading to strong seasonal alterations. Additionally, General Circulation Models project compelling trends in specific climate variables within this region. These circumstances recommend this region for the scientific analyses conducted within this study. Based on the data of the CMIP3 database, the fundamental aim of this study is a detailed investigation of the total variability and the accompanied uncertainty, which superpose these trends, in the projections of temperature, precipitation and sea-level pressure by GCMs and their specific realizations. Special focus in the whole study is dedicated to the German model ECHAM5/MPI-OM. Following this ambition detailed trends and mean values are calculated and displayed for meaningful time periods and compared to reanalysis data of ERA40 and NCEP. To provide quantitative comparison the mentioned data are interpolated to a common 3x3° grid. The total amount of variability is separated in its contributors by the application of an Analysis of Variance (ANOVA). For individual GCMs and their ensemble-members this is done with the application of a 1-way ANOVA, separating a treatment common to all ensemble-members and variability perturbating the signal given by different initial conditions. With the 2-way ANOVA the projections of numerous models and their realizations are analysed and the total amount of variability is separated into a common treatment effect, a linear bias between the models, an interaction coefficient and the residuals. By doing this, the study is fulfilled in a very detailed approach, by considering yearly and seasonal variations in various reasonable time periods of 1961-2000 to match up with the reanalysis data, from 1961-2050 to provide a transient time period, 2001-2098 with exclusive regard on future simulations and 1901-2098 to comprise a time period of maximum length. The statistical analyses are conducted for regional-averages on the one hand and with respect to individual grid-cells on the other hand. For each of these applications the SRES scenarios of A1B, A2 and B1 are utilized. Furthermore, the spatial approach of the ANOVA is substituted by a temporal approach detecting the temporal development of individual variables. Additionally, an attempt is made to enlarge the signal by applying selected statistical methods. In the detailed investigation it becomes evident, that the different parameters (i.e. length of temporal period, geographic location, climate variable, season, scenarios, models, etc…) have compelling impact on the results, either in enforcing or weakening them by different combinations. This holds on the one hand for the means and trends but also on the other hand for the contributions of the variabilities affecting the uncertainty and the signal. While temperature is a climate variable showing strong signals across these parameters, for precipitation mainly the noise comes to the fore, while for sea-level pressure a more differentiated result manifests. In turn, this recommends the distinguished consideration of the individual parameters in climate impact studies and processes in model generation, as the affecting parameters also provide information about the linkage within the system. Finally, an investigation of extreme precipitation is conducted, implementing the variables of the total amount of heavy precipitation, the frequency of heavy-precipitation events, the percentage of this heavy precipitation to overall precipitation and the mean daily intensity from events of heavy precipitation. Each time heavy precipitation is defined to exceed the 95th percentile of overall precipitation. Consecutively mean values of these variables are displayed for ECHAM5/MPI-OM and the multi-model mean and climate sensitivities, by means of their difference between their average of the past period of 1981-2000 and the average of one of the future periods of 2046-2065 or 2081-2100. Following this investigation again an ANOVA is conducted providing a quantitative measurement of the severity of change of trends in heavy precipitation across several GCMs. Besides it is a difficult task to account for extreme precipitation by GCMs, it is noteworthy that the investigated models differ highly in their projections, resulting partially in a more smoothed and meaningful multi-model mean. Seasonal alterations of the strength of this behaviour are quantitatively supported by the ANOVA.show moreshow less
  • Bezüglich seiner sozialen, wirtschaftlichen und natürlichen Gegebenheiten ist der Mittelmeerraum eine Region, die in Anbetracht des zu erwartenden Klimawandels äußerst anfällig ist. Seine klimatischen Eigenschaften sind hoher natürlicher Variabilität, unterschiedlichen Antriebsmechanismen, sowie einer starken saisonalen Schwankung unterworfen. Zudem projizieren Globale Zirkulationsmodelle für diese Region aussagekräftige Trends für ausgewählte Klimavariablen. Diese Vorraussetzungen machen den Mittelmeerraum zu einem hervorragendenBezüglich seiner sozialen, wirtschaftlichen und natürlichen Gegebenheiten ist der Mittelmeerraum eine Region, die in Anbetracht des zu erwartenden Klimawandels äußerst anfällig ist. Seine klimatischen Eigenschaften sind hoher natürlicher Variabilität, unterschiedlichen Antriebsmechanismen, sowie einer starken saisonalen Schwankung unterworfen. Zudem projizieren Globale Zirkulationsmodelle für diese Region aussagekräftige Trends für ausgewählte Klimavariablen. Diese Vorraussetzungen machen den Mittelmeerraum zu einem hervorragenden Studienobjekt für diese wissenschaftliche Arbeit. Auf der Basis der CMIP3 Datenbank ist das zu Grunde liegende Ziel dieser Arbeit eine detaillierte Untersuchung der Gesamtvariabilität und der damit einhergehenden Unsicherheit, die in den Projektionen der Globalen Zirkulationsmodelle und deren einzelnen Realisationen die Trends der Variablen Temperatur, Niederschlag und Druck überlagert. Besonderes Augenmerk liegt dabei auf dem deutschen Modell ECHAM5/MPI-OM. Für dieses Ziel werden Trends und Mittelwerte für aussagekräftige Zeitperioden berechnet und graphisch den Reanalysedatensätzen NCEP und ERA40 gegenübergestellt. Um quantitative Vergleiche zu ermöglichen werden die angesprochenen Datensätze auf ein gemeinsames geographisches Gitter von 3x3° interpoliert. Der Gesamtanteil der Variabilität wird in seine Entstehungsquellen durch die Anwendung einer Varianzanalyse (ANOVA) aufgeteilt. Dies wird mit einer 1-Wege Varianzanalyse für einzelne Globale Zirkulationsmodelle und ihre Realisationen durchgeführt, wobei ein Anteil dem Signal entspricht, das in allen Realisationen vorhanden ist und ein Anteil dem Rauschen zugeordnet werden kann, das das Signal überlagert und unterschiedlichen Anfangsbedingungen des Modells geschuldet ist. Durch eine 2-Wege Varianzanalyse werden die unterschiedlichen Realisationen mehrerer Klimamodelle in eine Analyse eingebunden, wobei der Anteil der Gesamtvariabilität wiederum in einen gemeinsamen Signalanteil, einem Anteil des linearen Unterschieds zwischen den verschiedenen Klimamodellen, einem Interaktionskoeffizient und dem Rauschen aufgeteilt werden. Die Anwendung dieser Verfahren wird detailliert ausgeführt, indem die Analysen auf jährlicher und saisonaler Grundlage für unterschiedliche Zeitperioden, nämlich 1961-1990 für den Vergleich mit den Reanalysedatensätzen, 1961-2050 als eine Übergangsperiode zwischen den Szenarien, 2001-2098 als reinen zukünftigen Betrachtungszeitraum und 1901-2098 um eine maximal umfassende Zeitperiode zu erhalten, betrachtet werden. Die statistischen Verfahren werden sowohl für regionale Mittelwerte als auch für einzelne Gitterpunkte berechnet. Für jede dieser Berechnungen werden die SRES Szenarien A1B, A2 und B1 herangezogen. Zudem wird der räumliche Ansatz der ANOVA ebenso durch einen zeitlichen ersetzt, wodurch die zeitliche Entwicklung der einzelnen Variabilitäten dargestellt wird. Des Weiteren wird durch gezielte statistische Methoden versucht, künstlich verstärkte Signale zu detektieren. Durch die detaillierte Untersuchung wird offenkundig, dass die unterschiedlichen Randbedingungen (hier die Länge der Zeitperiode, der geographische Ort, die Bezugsvariable, die Saison, das Szenario, das Modell, etc…) eine entscheidende Rolle für das Ergebnis spielen, indem sie einerseits durch deren unterschiedlicher Kombination es sowohl verstärken als auch glätten können. Dies gilt sowohl für die Mittelwerte und die Trends als auch für die unterschiedlichen Partitionen der Variabilitäten, die wiederum die Unsicherheiten und das Signal beeinflussen. Während Temperatur starke Signale über alle dieser Randbedingungen aufweist, so zeigt sich für Niederschlag hauptsächlich ein starkes Rauschen, während für Druck eine sehr ambivalente Verteilung hervortritt. Dies wiederum beweist, dass dieser differenzierte Ansatz bezüglich der Betrachtung der Abhängigkeit dieser Randebedingungen unabdinglich in Klimafolgestudien und der Modellentwicklung ist, da diese Bedingungen auch Informationen über die Wechselbeziehungen im System beinhalten. Schließlich wird noch die Entwicklung von Extremereignissen hinsichtlich der Niederschlagsmengen von Extremereignissen, der Häufigkeit der Ereignisse von extremen Niederschlagsmengen, dem prozentualen Anteil der Niederschlagsmenge aus Extremereignissen zu der Gesamtniederschlagsmenge und der mittleren täglichen Intensität von Niederschlagsextremereignissen untersucht. Hierbei wird ein Extremereignis als ein Ereignis definiert, das in seiner Menge oberhalb des 95.Perzentils der Menge der Gesamtereignisse liegt. So werden Mittelwerte dieser Variablen für ECHAM5/MPI-OM und über alle Modelle sowie deren Veränderungen zwischen ihren Mittelwerten aus den Zeiträumen der Vergangenheit 1981-2000 und den zukünftigen Perioden von 2046-2065 oder 2081-2100 gezeigt. Der Struktur dieser Studie folgend, wird wiederum eine ANOVA angewendet um eine quantitative Ermessung der Stärke der Veränderung im Erscheinungsbild von Extremniederschlagsereignissen über eine Vielzahl verschiedener Zirkulationsmodelle zu gewinnen. Ungeachtet der schwierigen Tatsache, Extremniederschlagsereignisse aus GCMs abzuleiten, ist es erwähnenswert, dass die betrachteten Modelle stark in ihren Projektionen abweichen, was wiederum zu einem in einem gemäßigten und aussagekräftigerem Multi-Modell Mittelwert führt. Saisonale Unterschiede in diesem Verhalten können durch die ANOVA quantitativ belegt werden.show moreshow less

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Metadaten
Author: Gernot Vogt
URN:urn:nbn:de:bvb:20-opus-117369
Document Type:Doctoral Thesis
Granting Institution:Universität Würzburg, Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Faculties:Philosophische Fakultät (Histor., philolog., Kultur- und geograph. Wissensch.)
Referee:Prof. Dr. Heiko Paeth, Prof. Dr. Jucundus Jacobeit
Date of final exam:2014/06/25
Language:English
Year of Completion:2014
Dewey Decimal Classification:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 55 Geowissenschaften, Geologie / 550 Geowissenschaften
GND Keyword:Klimaschwankung; Klimaänderung; Mittelmeerraum; Varianzanalyse; Hochschulschrift
Tag:Extremwert; Klima; Modell
ANOVA; Analysis of Variance; Climate; Climate Change; General Circulation Model; Mediterranean; Signal Noise; Uncertainty
Release Date:2015/08/06
Licence (German):License LogoDeutsches Urheberrecht