Ein aktuelles Paper in Nature Geoscience zeigt einen schönen Ausschnitt aus den aktuellen Herausforderungen der Klimamodellierung, und wie neu verfügbare Messungen helfen können, die Vorhersagen zu verbessern.

ResearchBlogging.orgDie Herausforderung ist die Prognose regionaler Veränderungen durch den Klimawandel, in diesem Fall der Länge und Intensität von Hitzewellen in Mittel- und Süd(ost)europa. Bewegt man sich von den großen globalen Modellen in regionalere Vorhersagen, will man feiner aufgelöst (z.B. auf Landesebene) die Veränderungen vorhersagen, und muss dazu auch andere Randgrößen korrekt(er) einbeziehen. In diesem Paper wird untersucht, wie die Verfügbarkeit von Wasser im Boden die Entwicklung von Hitzewellen beeinflusst.
Dazu wurden Daten ausgewählt, die aus dem EU-Projekt CECILIA neu verfügbar wurden. Hieraus hat man jetzt Messdaten über ein Maß für Trockenheit (der Standardized Precipitation Index – SPI). In der Studie haben sich die Forscher um Erstautor Martin Hirschi von der ETH Zürich einmal für zwei Regionen angesehen, ob sich bei unterschiedlicher Trockenheit die Hitzewellen auch anders entwickeln. Die Regionen unterscheiden sich darin, was die Verdunstung von Wasser aus dem Boden beschränkt. Dabei ist in der einen Region, Mitteleuropa, eigentlich genug Wasser vorhanden und die Verdunstung durch die verfügbare Energie (Sonneneinstrahlung) begrenzt, in Südosteuropa jedoch ist die Verdunstung durch das verfügbare Wasser im Boden beschränkt.
Die Hitzewellen werden durch die durchschnittliche Anzahl an heißen Tagen im Jahr und die mittlere Dauer einer Hitzewelle in Zahlen ausdrückbar gemacht.

Beobachtungen

Zunächst erlauben also die neuen Daten, darzustellen was wirklich passiert. Das ist dann der Maßstab, an dem sich (regionale) Klimamodelle messen lassen müssen; bzw. die Marschrichtung für Verbesserungen.
Die Messungen von zahlreichen Stationen trägt man in einem Plot von SPI gegen die Messgrößen für die Hitzewellen auf. Dort streuen sie natürlich ordentlich, sodass man erstmal Kurven daran fitten muss. In diesem Paper wurde eine Methode gewählt, die sich zunehmender Beliebtheit erfreut. Es wurde nicht einfach nur eine mittlere Kurve mit Least-Squares angepasst, nein die Gaussverteilungen dürfen schlafen gehen und stattdessen kommt die Quantilregression zum Einsatz. Das ist eigentlich recht einfach: die mittlere Kurve wird so angepasst, dass die Hälfte der Punkte drüber und die Hälfte drunter liegt – eine schnelle Methode für beliebige Verteilungen, bei denen man zusätzlich noch das Quantil anders wählen kann (z.B. liegen beim 90 %-Quantil 90 % aller Punkte unter der Kurve) und somit die Verteilung berücksichtigen kann.
Man erhält also eine ganze Schar von Kurven, die aber eines ganz klar zeigen: Bei trockeneren Verhältnissen ist die Tendenz eine Verstärkung und Häufung von Hitzewellen. Außerdem nimmt auch die Streubreite wesentlich zu (und im Endeffekt die Unsicherheit über das Ausmaß der Verstärkung, unstrittig ist dass es eine Verstärkung ist).
Die Folgerung ist also: In den südeuropäischen Regionen, in denen die verfügbare Bodenfeuchte die Verdunstung begrenzt, und außerdem durch den Klimawandel mehr Trockenheit zu erwarten ist, werden die Hitzewellen länger und häufiger werden.
Man erhält z.B. einen Anstieg der heißen Tage im Mittel (Median) von 1 % auf 19 %, am oberen Rand (90 %-Quantil) sogar von 4.5 % auf 43 %. Diesen Effekt im trockenen Bereich ermittelt man auch dank der Quantilregression: Die Zunahme ist am oberen Rand des Streubereiches noch stärker als in der Mitte.
Leider lässt sich diese Wahrheit nicht auf ein einzelnes kurzes Statement zusammenkochen, weswegen ich mich auch echt ärgere, dass genau dies in der Pressemeldung der ETH geschehen ist. Da wird nur von der Zunahme am 90 %-Rand berichtet als sei es die einzige ermittelte Zahl. Das ist nicht nur unehrlich, sondern auch schlechte Kommunikation dessen, was wir berechnen können und wie wir es tun, liebe ETH!

In den mitteleuropäischen Regionen hingegen, wo ausreichend Bodenfeuchte zur Verfügung steht, lässt sich kein einheitliches Bild einer Verstärkung der Hitzewellen ermitteln, höchstens leichte Tendenzen dazu.

Simulation

Diese Erkenntnisse können wir dann nutzen, um die Klimamodelle zu bewerten. Wenn wir abschätzen wollen, wie gut die Prognosen sein werden, schauen wir uns an wie gut vergangene Zeiträume simuliert worden wären.
Dabei stellten die Autoren fest, dass die Verhältnisse in Südeuropa gut wiedergegeben werden. Die Tendenz in Mitteleuropa wird hingegen überschätzt, es könnte also die kommende Stärke von Hitzewellen überschätzt werden. Um die Modelle zu verbessern, müssten die Erkenntnisse aus (fortgeführten) Messungen verwendet werden, um die Regime, in denen Bodenfeuchte die Verdunstung begrenzt (oder eben nicht), besser geographisch repräsentieren zu können.


Hirschi, M., Seneviratne, S., Alexandrov, V., Boberg, F., Boroneant, C., Christensen, O., Formayer, H., Orlowsky, B., & Stepanek, P. (2010). Observational evidence for soil-moisture impact on hot extremes in southeastern Europe Nature Geoscience, 4 (1), 17-21 DOI: 10.1038/ngeo1032



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Kommentare

  1. #1 BreitSide
    01/05/2011

    Sehr interessant und auch ehrlich, dass eben nicht alles so einfach vorhersagbar ist. Zumal es sich ja hier – wie gesagt – um Wetter und nicht um Klima handelt.

    Bin mal gespannt, wann die ersten Trolls hier aufschlagen. Aber das kann dauern, weil Du ja zu den “Bösen 3″ gehörst (mit Florian und Ludmilla), die den Trollen eben nicht alles so leicht durchgehen lassen.

    Diese Ergebnisse lassen ja zB für Spanien äußerst schlechte Zeiten ahnen. Die haben ja jetzt schon Probleme (vor allem durch ihren ungehemmten Verbrauch). Mal schauen, wie die sich mit Russland vertragen, das ja gar nicht sooo traurig darüber ist, dass der Arktis uns wegschmilzt.

  2. #2 CCS
    01/05/2011

    Ich habe da mal eine allgemeine Frage: Eine Theorie/ein Modell ist ja dann schonmal nicht schlecht, wenn man damit nachbilden kann, was beobachtet wurde. Aber die zweite und eigentlich noch wichtigere Frage ist doch, ob dieses Modell auch Voraussagen treffen kann, wie du ja auch geschrieben hast. Wie sehr wird das gemacht?
    Und kann man zum Beispiel statt dessen ein Modell aus der Hälfte der Daten vorheriger Beobachtungen entwickeln, und wenn es dann die andere Hälfte der Daten hinreichend prognostiziert, kann man es als zutreffend ansehen?
    Ich hoffe es ist einigermaßen klar geworden, was ich sagen will.

  3. #3 Jörg
    01/05/2011

    Und kann man zum Beispiel statt dessen ein Modell aus der Hälfte der Daten vorheriger Beobachtungen entwickeln, und wenn es dann die andere Hälfte der Daten hinreichend prognostiziert, kann man es als zutreffend ansehen?

    Das ist ziemlich genau was gemacht wird, man nimmt z.B. eine historische Serie von 50 Jahren und kalibriert die Parameter eines Modells mit den ersten 15-20 Jahren. Dann treibt man das kalibrierte Modell mit den Randbedingungen der verbleibenden Jahre an und kann aus dem Vergleich mit den echten Werten das Modell validieren.

  4. #4 CCS
    01/05/2011

    Ah, fein! Sonst würde ich mir die Validierungszeit eines Klimamodells auch etwas zu langwierig vorstellen… Danke für die Antwort!

  5. #5 Anhaltiner
    01/06/2011

    Wenn russische Atomanlagen dich noch öfter in Waldbrandgebieten wiederfinden, kommen sie vielleicht doch noch auf die Idee alte Moore wieder zu vernässen. War ja schon mal diskutiert worden, vielleicht kauft Europa ja die CO2-Zertifikate.