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Bewertung und Auswirkungen der Simulationsgüte führender Klimamoden in einem Multi-Modell Ensemble
(2013)
Der rezente und zukünftige Anstieg der atmosphärischen Treibhausgaskonzentration bedeutet für das terrestrische Klimasystem einen grundlegenden Wandel, der für die globale Gesellschaft schwer zu bewältigende Aufgaben und Herausforderungen bereit hält. Eine effektive, rühzeitige Anpassung an diesen Klimawandel profitiert dabei enorm von möglichst genauen Abschätzungen künftiger Klimaänderungen.
Das geeignete Werkzeug hierfür sind Gekoppelte Atmosphäre Ozean Modelle (AOGCMs). Für solche Fragestellungen müssen allerdings weitreichende Annahmen über die zukünftigen klimarelevanten Randbedingungen getroffen werden. Individuelle Fehler dieser Klimamodelle, die aus der nicht perfekten Abbildung der realen Verhältnisse und Prozesse resultieren, erhöhen die Unsicherheit langfristiger Klimaprojektionen. So unterscheiden sich die Aussagen verschiedener AOGCMs im Hinblick auf den zukünftigen Klimawandel insbesondere bei regionaler Betrachtung, deutlich. Als Absicherung gegen Modellfehler werden üblicherweise die Ergebnisse mehrerer AOGCMs, eines Ensembles an Modellen, kombiniert. Um die Abschätzung des Klimawandels zu präzisieren, wird in der vorliegenden Arbeit der Versuch unternommen, eine Bewertung der Modellperformance der 24 AOGCMs, die an der dritten Phase des Vergleichsprojekts für gekoppelte Modelle (CMIP3) teilgenommen haben, zu erstellen. Auf dieser Basis wird dann eine nummerische Gewichtung für die Kombination des Ensembles erstellt. Zunächst werden die von den AOGCMs simulierten Klimatologien für einige
grundlegende Klimaelemente mit den betreffenden klimatologien verschiedener Beobachtungsdatensätze quantitativ abgeglichen. Ein wichtiger methodischer Aspekt
hierbei ist, dass auch die Unsicherheit der Beobachtungen, konkret Unterschiede zwischen verschiedenen Datensätzen, berücksichtigt werden. So zeigt sich, dass die Aussagen, die aus solchen Ansätzen resultieren, von zu vielen Unsicherheiten in den Referenzdaten beeinträchtigt werden, um generelle Aussagen zur Qualität von AOGCMs zu treffen. Die Nutzung der Köppen-Geiger Klassifikation offenbart jedoch, dass die prinzipielle Verteilung der bekannten Klimatypen im kompletten CMIP3 in vergleichbar guter Qualität reproduziert wird. Als Bewertungskriterium wird daher hier die Fähigkeit der AOGCMs die großskalige natürliche Klimavariabilität, konkret die hochkomplexe gekoppelte
El Niño-Southern Oscillation (ENSO), realistisch abzubilden herangezogen. Es kann anhand verschiedener Aspekte des ENSO-Phänomens gezeigt werden, dass nicht alle AOGCMs hierzu mit gleicher Realitätsnähe in der Lage sind. Dies steht im Gegensatz zu den dominierenden Klimamoden der Außertropen, die modellübergreifend überzeugend repräsentiert werden. Die wichtigsten Moden werden, in globaler Betrachtung, in verschiedenen Beobachtungsdaten über einen neuen Ansatz identifiziert. So können für einige bekannte Zirkulationsmuster neue Indexdefinitionen gewonnen werden, die sich sowohl als äquivalent zu den Standardverfahren erweisen und im Vergleich zu diesen zudem eine deutliche Reduzierung
des Rechenaufwandes bedeuten. Andere bekannte Moden werden dagegen als weniger bedeutsame, regionale Zirkulationsmuster eingestuft. Die hier vorgestellte
Methode zur Beurteilung der Simulation von ENSO ist in guter Übereinstimmung mit anderen Ansätzen, ebenso die daraus folgende Bewertung der gesamten Performance
der AOGCMs. Das Spektrum des Southern Oscillation-Index (SOI) stellt somit eine aussagekräftige Kenngröße der Modellqualität dar.
Die Unterschiede in der Fähigkeit, das ENSO-System abzubilden, erweisen sich als signifikante Unsicherheitsquelle im Hinblick auf die zukünftige Entwicklung einiger fundamentaler und bedeutsamer Klimagrößen, konkret der globalen Mitteltemperatur,
des SOIs selbst, sowie des indischen Monsuns. Ebenso zeigen sich signifikante Unterschiede für regionale Klimaänderungen zwischen zwei Teilensembles des CMIP3, die auf Grundlage der entwickelten Bewertungsfunktion eingeteilt werden. Jedoch sind diese Effekte im Allgemeinen nicht mit den Auswirkungen der
anthropogenen Klimaänderungssignale im Multi-Modell Ensemble vergleichbar, die für die meisten Klimagrößen in einem robusten multivariaten Ansatz detektiert und
quantifiziert werden können. Entsprechend sind die effektiven Klimaänderungen, die sich bei der Kombination aller Simulationen als grundlegende Aussage des
CMIP3 unter den speziellen Randbedingungen ergeben nahezu unabhängig davon, ob alle Läufe mit dem gleichen Einfluss berücksichtigt werden, oder ob die erstellte nummerische Gewichtung verwendet wird. Als eine wesentliche Begründung hierfür kann die Spannbreite der Entwicklung des ENSO-Systems identifiziert werden. Dies
bedeutet größere Schwankungen in den Ergebnissen der Modelle mit funktionierendem ENSO, was den Stellenwert der natürlichen Variabilität als Unsicherheitsquelle
in Fragen des Klimawandels unterstreicht. Sowohl bei Betrachtung der Teilensembles als auch der Gewichtung wirken sich dadurch gegenläufige Trends im SOI
ausgleichend auf die Entwicklung anderer Klimagrößen aus, was insbesondere bei letzterem Vorgehen signifikante mittlere Effekte des Ansatzes, verglichen mit der
Verwendung des üblichen arithmetischen Multi-Modell Mittelwert, verhindert.
The glaciers in Norway exert a strong influence on Norwegian economy and society. Unlike many glaciers elsewhere and despite ongoing climate change and warming, many of them showed renewed advances and positive net mass changes in the 1980's and 1990's, followed by rapid retreats and mass losses since 2000. This difference in behaviour may be attributed to differences and shifts in the glaciological regime - the differences in the magnitude of impacts of climatic and non-climatic geographical factors on the glacier mass.
This study investigates the influence of various atmospheric variables on mass balance changes of a selection of glaciers in Norway by means of Pearson correlation analyses and cross-validated stepwise multiple regression analyses. The analyses are carried out for three time periods (1949-2008, 1949-1988, 1989-2008) separately in order to take into consideration the possible shift in the glaciological regime in the 1980's. The atmospheric variables are constructed from ERA40 and NCEP/NCAR re-analysis datasets and include regional means of seasonal air temperature and precipitation rates and atmospheric circulation indices. The multiple regression models trained in these time periods are then applied to predictors reconstructed from the CMIP3 climate model dataset to generate an estimate for mass changes from the year 1950 to 2100. The temporal overlap of estimates and observations is used for calibration. Finally, observed atmospheric states in seasons that are characterised by a particularly positive or negative mass balance are categorised into time periods of modelled climate by the application of a Bayesian classification procedure.
The strongest influence on winter mass balance is exerted by different indices of the North Atlantic Oscillation (NAO), Northern Annular Mode (NAM) and precipitation. The correlation coefficients and explained variances determined from the multiple regression analyses reveal an East-West gradient, suggesting a weaker influence of the NAO and NAM on glaciers underlying a more continental regime. The highest correlation coefficients and explained variances were obtained for the 1989-2008 time period, which might be due to a strong and predominantly positive phase of the NAO. Multi-model ensemble means of the estimates show a mass loss for all three eastern glaciers, while the estimates for the more maritime glaciers are ambivalent. In general, the estimates show a greater sensitivity to the training time period than to the greenhouse gas emission scenarios according to which the climates were simulated. The average net mass change by the end of 2100 is negative for all glaciers except for the northern Engabreen. For many glaciers, the Bayesian classification of observed atmospheric states into time periods of modelled climate reveals a decrease in probability of atmospheric states favouring extremes in winter, and an increase in probability of atmospheric states favouring extreme mass loss in summer for the distant future (2071-2100). This pattern of probabilities for the ablation season is most pronounced for glaciers underlying a continental and intermediate regime.
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 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.
Environmental interlinked problems such as human-induced land cover change, water scarcity, loss in soil fertility, and anthropogenic climate change are expected to affect the viability of agriculture and increase food insecurity in many developing countries. Climate change is certainly the most serious of these challenges for the twenty-first century. The poorest regions of the world – tropical West Africa included – are the most vulnerable due to their high dependence on climate and weather sensitive activities such as agriculture, and the widespread poverty that limits the institutional and economic capacities to adapt to the new stresses brought about by climate change. Climate change is already acting negatively on the poor smallholders of tropical West Africa whose livelihoods dependent mainly on rain-fed agriculture that remains the cornerstone of the economy in the region. Adaptation of the agricultural systems to climate change effects is, therefore, crucial to secure the livelihoods of these rural communities. Since information is a key for decision-making, it is important to provide well-founded information on the magnitude of the impacts in order to design appropriate and sustainable adaptation strategies.
Considering the case of agricultural production in the Republic of Benin, this study aims at using large-scale climatic predictors to assess the potential impacts of past and future climate change on agricultural productivity at a country scale in West Africa. Climate signals from large-scale circulation were used because state-of-the art regional climate models (RCM) still do not perfectly resolve synoptic and mesoscale convective processes. It was hypothesised that in rain-fed systems with low investments in agricultural inputs, yield variations are widely governed by climatic factors. Starting with pineapple, a perennial fruit crops, the study further considered some annual crops such as cotton in the group of fibre crops, maize, sorghum and rice in the group of cereals, cowpeas and groundnuts belonging to the legume crops, and cassava and yams which are root and tuber crops. Thus the selected crops represented the three known groups of photosynthetic pathways (i.e. CAM, C3, and C4 plants).
In the study, use was made of the historical agricultural yield statistics for the Republic of Benin, observed precipitation and mean near-surface air temperature data from the Climatic Research Unit (CRU TS 3.1) and the corresponding variables simulated by the regional climate model (RCM) REMO. REMO RCM was driven at its boundaries by the global climate model ECHAM 5. Simulations with different greenhouse gas concentrations (SRES-A1B and B1 emission scenarios) and transient land cover change scenarios for present-day and future conditions were considered. The CRU data were submitted to empirical orthogonal functions analysis over the north hemispheric part of Africa to obtain large-scale observed climate predictors and associated consistent variability modes. REMO RCM data for the same region were projected on the derived climate patterns to get simulated climate predictors. By means of cross-validated Model Output Statistics (MOS) approach combined with Bayesian model averaging (BMA) techniques, the observed climate predictors and the crop predictand were further on used to derive robust statistical relationships. The robust statistical crop models perform well with high goodness-of-fit coefficients (e.g. for all combined crop models: 0.49 ≤ R2 ≤ 0.99; 0.28 ≤ Brier-Skill-Score ≤ 0.90).
Provided that REMO RCM captures the main features of the real African climate system and thus is able to reproduce its inter-annual variability, the time-independent statistical transfer functions were then used to translate future climate change signal from the simulated climate predictors into attainable crop yields/crop yield changes. The results confirm that precipitation and air temperature governed agricultural production in Benin in general, and particularly, pineapple yield variations are mainly influenced by temperature. Furthermore, the projected yield changes under future anthropogenic climate change during the first-half of the 21st century amount up to -12.5% for both maize and groundnuts, and -11%, -29%, -33% for pineapple, cassava, and cowpeas respectively. Meanwhile yield gain of up to +10% for sorghum and yams, +24% for cotton, and +39% for rice are expected. Over the time period 2001 – 2050, on average the future yield changes range between -3% and -13% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, -2% and -11% under REMO SRES–A1B (GHG only),and -3% and -14% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC for pineapple, maize, sorghum, groundnuts, cowpeas and cassava. In the meantime for yams, cotton and rice, the average yield gains lie in interval of about +2% to +7% under REMO SRES–B1 (GHG)+LCC, +0.1% and +12% under REMO SRES–A1B (GHG only), and +3% and +10% under REMO SRES–A1B (GHG)+LCC. For sorghum, although the long-term average future yield depicts a reduction there are tendencies towards increasing yields in the future. The results also reveal that the increases in mean air temperature more than the changes in precipitation patterns are responsible for the projected yield changes. As well the results suggest that the reductions in pineapple yields cannot be attributed to the land cover/land use changes across sub-Saharan Africa. The production of groundnuts and in particular yams and cotton will profit from the on-going land use/land cover changes while the other crops will face detrimental effects.
Henceforth, policymakers should take effective measures to limit the on-going land degradation processes and all other anthropogenic actions responsible for temperature increase. Biotechnological improvement of the cultivated crop varieties towards development of set of seed varieties adapted to hotter and dry conditions should be included in the breeding pipeline programs. Amongst other solutions, application of appropriate climate-smart agricultural practices and conservation agriculture are also required to offset the negative impacts of climate change in agriculture.
Das Tibetplateau (TP) ist das höchste Gebirgsplateau der Erde und bildete sich im Verlauf der letzten 50 Millionen Jahre. Durch seine Ausmaße veränderte das TP nicht nur das Klima im heutigen Asien, sondern bewirkte Veränderungen weltweit. Heute stellt das TP einen Hotspot des Klimawandels dar und ist als Quellgebiet vieler großer Flüsse in Asien für die Wasserversorgung von Milliarden von Menschen von zentraler Bedeutung. Vor diesem Hintergrund ist es wichtig, die Prozesse, die das Klima in der Region steuern, besser zu verstehen und die Variabilität des Klimas auf unterschiedlichen Zeitskalen abschätzen zu können.
Grundlegendes Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, räumlich hochaufgelöste quantitative Informationen über die Veränderung der klimatischen Verhältnisse in Asien während der Bildungsphase des TP und unter warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen zur Verfügung zu stellen und dadurch eine Verbindung zwischen den verschiedenen Zeitskalen herzustellen. Hierfür werden das heutige Klima und das Paläoklima der Region mit Hilfe von Klimamodellen simuliert. Da frühere Studien zeigen konnten, dass die Ergebnisse von hochaufgelösten Modellen besser mit Paläoklimarekonstruktionen übereinstimmen, als die von vergleichsweise niedrig aufgelösten Globalmodellen, erfolgt ein dynamisches Downscaling des globalen Klimamodells ECHAM5 mit dem regionalen Klimamodell REMO.
Die Heraushebung des TP wird durch eine Serie von fünf Simulationen (Topogra- phieexperimente) approximiert, in denen die Höhe des TP in 25%-Schritten von 0% bis 100% der heutigen Höhe verändert wird. Die Schwankungen des Klimas im spä- ten Quartär sind durch Simulationen für das mittlere Holozän und den Hochstand der letzten Vereisung, das Last-Glacial-Maximum, repräsentiert (Quartärexperi- mente). In den Quartärexperimenten wurden die Treibhausgaskonzentrationen, Orbitalparameter, Landbedeckung und verschiedene Vegetationsparameter an die Bedingungen der jeweiligen Zeitscheibe angepasst. Die Auswertung der Simulati- onsergebnisse konzentriert sich auf jährliche und jahreszeitliche Veränderungen der bodennahen Temperatur und des Niederschlags. Außerdem werden die sich erge- benden Änderungen in der Intensität des indischen Monsuns anhand verschiedener Monsunindizes analysiert. Für das TP und die sich unmittelbar anschließenden Ge- biete wird zusätzlich eine Clusteranalyse durchgeführt, um die dort vorkommenden regionalen Klimatypen identifizieren und charakterisieren zu können.
In den Topographieexperimenten zeigt sich, dass die 2m-Temperatur im Bereich des TP im Jahresmittel mit abnehmender Höhe des Plateaus um bis zu 30◦C zunimmt, während es in den übrigen Teilen des Modellgebiets nahezu überall kälter wird. Die Jahressumme des Niederschlags nimmt mit abnehmender Höhe des TP westlich und nördlich davon zu. Im Bereich des TP sowie südlich und östlich davon gehen die Niederschläge zurück. Die starke Niederschlagszunahme nördlich des TP kann durch die Ausbildung eines Höhentrogs statt eines Höhenrückens in diesem Bereich erklärt werden. Das grundsätzliche räumliche Muster der Veränderungen besteht dabei bereits bei einer Plateauhöhe von 75% des Ausgangswertes und ändert sich bei weiterer Verringerung der Höhe nicht wesentlich. Lediglich der Betrag der Veränderungen nimmt zu. Dies gilt für die 2m-Temperatur und den Niederschlag und sowohl im Jahresmittel als auch für die einzelnen Jahreszeiten. Bezüglich der Intensität des indischen Sommermonsuns zeigt sich, dass zwischen 25% und 75% der heutigen Höhe des TP die stärkste Intensivierung stattfindet. Eine mit heute vergleichbare Monsunintensität tritt erst auf, wenn das TP die Hälfte seiner jetzigen Höhe erreicht hat.
Im mittleren Holozän ist es im Jahresmittel in den meisten Teilen des Modellge- biets kälter und feuchter als heute. Die Unterschiede sind jedoch größtenteils gering und nicht signifikant. Hinsichtlich der Temperatur zeigen die Modelldaten nur vereinzelt eine gute Übereinstimmung mit den rekonstruierten Werten. Allerdings weisen die Rekonstruktionen eine hohe räumliche Variabilität auf, wodurch die in diesem Datensatz vorhandenen Unsicherheiten widergespiegelt werden. Hinsicht- lich des Niederschlags ist die Übereinstimmung besser. Hier deuten sowohl die simulierten als auch die rekonstruierten Daten auf feuchtere Bedingungen hin.
In der Simulation für das Last-Glacial-Maximum liegen die Temperaturen überall im Modellgebiet im Jahresmittel und in allen Jahreszeiten um bis zu 8◦C unter den heutigen Werten. Es besteht eine gute Übereinstimmung mit den rekonstruierten Temperaturwerten für diese Zeitscheibe. Zu einer signifikanten Abnahme der jährlichen Niederschlagsmenge kommt es westlich und nordwestlich des TP, in Indien, Südostasien und entlang der Ostküste Chinas. Für die Bereiche, für die Niederschlagsrekonstruktionen verfügbar sind, stimmen die Modellergebnisse gut mit diesen überein. Zu einer signifikanten Niederschlagszunahme kommt es nur zwischen der Nordküste des Golfs von Bengalen und dem Himalaya, wobei dies möglicherweise ein Modellartefakt darstellt.
Hinsichtlich der Monsunintensität bestehen große Unterschiede zwischen den Indizes. Während der Extended Indian Monsoon Rainfall Index eine starke Ab- schwächung des indischen Sommermonsuns anzeigt, ist der Wert des Webster and Yang Monsoon Index verglichen mit heute nahezu unverändert. Ein Vergleich der Monsunintensität in den Topographie- und den Quartärexperimenten macht deut- lich, dass der indische Monsun durch den Wechsel von warm- und kaltzeitlichen Randbedingungen mindestens so stark beeinflusst wird wie durch die Hebung des TP.
The global-local sustainable development and climate change adaptation policy, and the emerging political discourse on the value of local Adaptation, have positioned the local institutions and their governance space within the strategic enclaves of multilevel governance system. Such shifts have transformed the context for sustainable Nature Based Tourism (NBT) development and adaptation in Nepal in general, and its protected areas, in particular. The emerging institutional adaptation discourse suggests on the need to link tourism development, adaptation and governance within the sustainability concept, and also to recognize the justice and inclusive dimensions of local adaptation. However, sociological investigation of institutional adaptation, particularly at the interface between sustainability, justice and inclusive local adaptation is an undertheorized research topic.
This exploratory study examined the sociological process of the institutional adaptation, especially the social resilience and adaptive governance capacities of the NBT institutions, in 7 Village Development Committees of the Mustang district, a popular destination in the Annapurna Conservation Area, Nepal. Using the sphere (a dynamic social space concept) and quality of governance as the analytical framework, the integrative adaptation as the methodological approach and the case study action research method, the study investigated and generated a holistic picture on the state of the social resilience and adaptive governance capacities of the NBT institutions.
The findings show institutional social resilience capacities to be contingent on socio-political construction of adaptation knowledge and power. Factors influencing such constructions among NBT institutions include: the site and institutions specific political, economic and environmental dispositions; the associated socio-political processes of knowledge constructions and volition action; and the social relationships and interaction, operating within the spheres and at multiple governance levels. The adaptive governance capacities hinge on the institutional arrangements, the procedural aspects of adaptation governance and the governmentality. These are reflective of the diverse legal frameworks, the interiority perspective of the decision making and governance practices of the NBT institutions.
In conclusion, it is argued that effective local adaptation in the Mustang district is contingent on the adaptation and institutional dynamics of the NBT institutions, consisting of the cognitive, subjective, process and procedural aspects of the adaptation knowledge production and its use.