Statistische Methoden in der Regionalen Klimamodellierung
Basierend auf dem beobachteten (gemessenen) Wettergeschehen in der bodennahen und freien Atmosphäre (bis 500hPa) werden empirisch-statistische Zusammenhänge entwickelt und analysiert. Hierbei gibt es eine Vielzahl von Strategien, Ansätze und Methoden. Für die Konstruktion eines zukünftigen Klimas ist es sinnvoll, Zeitreihen zu erzeugen – beispielsweise mit Wettergeneratoren – die im Sinne eines „was wäre wenn“, die vom Klimawandel modifizierten regionalen Parameter der bodennahen Atmosphäre liefern. Unter der Annahme, dass diese Zusammenhänge in Zukunft gültig bleiben, können künstliche (synthetische) Zeitreihen mit einem durch Klimaprojektionen vorgegebenen Klimasignal z.B. einem Trend der Temperatur erstellt werden.
In den folgenden zwei Abschnitten werden zwei Methoden (STARS und WETTREG) vorgestellt, deren Ergebnisdatensätze in Deutschland verbreitet von den Betreibern von Impaktmodellen genutzt werden. Beide Methoden verwenden konditionierte bzw. regelgesteuerte, lernende Wettergeneratoren. Wettergeneratoren nutzen beobachtete Wetterepisoden und fügen diese unter steuernden Bedingungen neu zusammen. Beide Methoden nutzen im Wettergenerator unterschiedlichen Definitionen dessen, was in den synthetisierten Zeitreihen zu reproduzieren ist. Durch die Verwendung unterschiedlicher Methoden wird eine größere Bandbreite möglicher zukünftiger Klimaszenarien abgedeckt.
Generell zeichnen sich statistische Methoden durch Biasfreiheit der erzeugten Zeitreihen für den Entwicklungszeitraum und einer – abhängig von der Stationsdichte oder der Dichte an verfügbaren Gitterpunkten – hohen räumlichen Auflösung aus. Durch den relativ geringen Rechenaufwand kann eine Vielzahl von Realisierungen erzeugt werden, die sich in ihrem Verlauf unterscheiden und mit denen sich auch die Variabilität der statistischen Methode abschätzen lässt. Bedingt durch eine Reihe begrenzender Faktoren sinkt die Zuverlässigkeit der Modellergebnisse mit wachsendem Zeithorizont.
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STARS
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Das Modell STARS (STatistical Analog Re-sampling Scheme) wurde zur Abschätzung zukünftiger klimatischer Entwicklungen im regionalen Skalenbereich entwickelt. Es ist ein statistisch basiertes Szenarienmodell, das generalisierte Informationen entweder aus globalen Zirkulationsmodellen oder aus eigenständigen Vorgaben mit Beobachtungsdaten über eine Reihe gekoppelter, statistischer Verfahren verknüpft. mehr
WETTREG
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Bei der statistischen Regionalisierungsmethode WETTREG (WETTerlagen-basierte REGionalisierung) geht es um den Zusammenhang von großräumiger, von einem GCM oder RCM vorgegebenen Zirkulation (Antrieb) und dem lokalem Klima an „Stationen“, die sowohl aus einem Messnetz stammen, als auch aus einem hoch aufgelösten Gitterpunktdatensatz bestehen können.
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