Max-Planck-Institut für Meteorologie

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ICON - ICOsahedral Nonhydrostatic Global Circulation Model

ICON ist ein gemeinsames Projekt des Max-Planck-Instituts für Meteorologie und des Deutschen Wetterdiensts (DWD) mit dem Ziel, neue gekoppelte Atmosphäre-Ozean-Zirkulationsmodelle zu entwickeln. Diese Modelle nutzen icosahedrische geodätische Gitter und numerische Methoden, die es ermöglichen, glaubwürdige Darstellungen der wesentlichen Erhaltungsgesetze des zugrundeliegenden physikalischen Systems zu erhalten, einschließlich der Konsistenz zwischen Luftmassen- und Tracerflüssen. Dies hilft, numerische Fehler aus dem derzeitigen Modellsystem zu entfernen und wird eine solide Basis für die nächste Erdsystemmodellgeneration des Max-Planck-Instituts für Meteorologie sein.

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HD(CP)2 – High Definition Clouds and Precipitation for advanced Climate Prediction (Wolken und Niederschlag im Klimasystem)

Wolken und Niederschlag spielen eine Hauptrolle in der Beantwortung der Frage, wie sich das Klima durch den Einfluss des Menschen verändern wird. Fehlendes Verständnis der physikalischen Vorgänge und zu wenig Computerkapazität haben bisher dazu geführt, dass die Repräsentierung von Wolken und Niederschlag (WN) einen Großteil der Unsicherheit derzeitiger Klimamodelle und deren Vorhersagen darstellt. Das BMBF Projekt „Wolken und Niederschlag im Klimasystem - HD(CP)2“ ist eine Initiative, dieses Problem durch die Kombination der Fortschritte in den Simulations- und Beobachtungswissenschaften anzugehen.

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MiKlip - Mittelfristige Klimaprognosen

MiKlip ist ein vom BMBF gefördertes Projekt zur dekadischen Klimavorhersage, welches am MPI-M koordiniert wird. Das Projekt umfasst 35 Unterprojekte verteilt auf 22 deutsche For-schungseinrichtungen. Das ultimative Ziel von MiKLip ist, die Grundlagenforschung für dekadische Klimavorhersagen zu unterstützen und ein dekadisches Ensemble-Vorhersagesystem mit dem Erdsystemmodel MPI-ESM des MPI-M und regionalen Klimamodellen zu entwickeln. Die Entwicklung des derzeitigen Vorhersagesystems des globalen Modells ist am MPI-M im FLEXFORDEC-Projekt verankert. Während des ersten Entwicklungsstadiums folgen die dekadischen Vorhersagesimulationen dem CMIP5 Projekt. Diese Simulationen bilden das sog. Basissystem Version 1. In einem nächsten Schritt werden dekadische Vorhersagesimulationen immer weiter mithilfe der Ergebnisse aus den MiKlip-Projekten verbessert.

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Wolken und konvektive Prozesse (HErZ - Hans Ertel Forschungszentrum)

Die Hans Ertel Forschungsgruppe über Wolken und konvektive Prozesse untersucht die Eigenschaften von und die Wechselwirkung zwischen Wolken, Konvektion, Grenzschicht und mikrophysikalischen Prozessen mit dem Ziel, ein besseres Prozessverständnis zu gewinnen und so eine bessere Darstellung konvektiver Wolken in Atmosphärenmodellen zu ermöglichen. Die wissenschaftlichen Fragestellungen schliessen folgende Themen mit ein:
  • Wie wechselwirken Wolken mit ihrer Umgebung einschließlich der Landoberfläche?
  • Was bestimmt die Wolkengrössenverteilung?
  • Wie kann eine Parametrisierung entwicklt werden, die skalenadaptiv ist und die verschiedenen Wechselwirkungen zwischen Grenzschicht, flacher und hochreichender Konvektion konsistent behandelt?
Um diese Fragen zu beantworten, werden Beobachtungen und atmosphärische Modelle von verschiedener Komplexität und horizontaler Auflösung kombiniert. Das Hauptinstrument sind sogenannte Large-Eddy Simulationen mit Auflösungen in der Größenordnung von 100 m. Solche Simulationen erlauben eine explizite Darstellung von Konvektion und liefern detaillierte Information über den Lebenszyklus der Wolken.

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CMIP6

Das ‚Coupled Model Intercomparison Project Phase 6’ (CMIP6) ist ein internationales Unterfangen, vergangene, gegenwärtige und zukünftige Klimaänderungen besser zu verstehen. In Bezug auf die ‚Grand Science Challenges’ des Weltklimaforschungsprogramms (WCRP) will CMIP6 drei weitergefasste Fragen beantworten:

(i) Wie reagiert das Erdsystem auf Antriebe?

(ii) Was sind die Ursprünge und die Konsequenzen von systematischen Modellabweichungen?

(iii) Wie können wir zukünftige Klimaänderungen bei gegebener Klimavariabilität, Vorhersagbarkeit und Unsicherheit in Szenarios abschätzen?

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