Vortrag von Prof. Dr. Eberhard Schaller von der TU Cottbus zur Genauigkeit von Schadstoff- und Klimavorhersagemodellen

1. Genauigkeit
von Schadstoff- und
Klimavorhersagemodellen
Eberhard Schaller
LS Umweltmeteorologie
BTU Cottbus
Vortrag
»Thema«
Gliederung:
1.Klimamodellierung
2.Klimaprojektionen bis 2100
3.Modellierung der Luftqualität

2. Problemstellung
Das Problem:
1.Durch den natürlichen Treibhauseffekt ist die Temperatur
in der Nähe der Erdoberfläche um 32 … 33 Grad erhöht.
2.Durch menschliche Aktivitäten, nämlich durch
Emission von strahlungsaktiven Substanzen,
Landnutzung,
wird der Treibhauseffekt messbar beeinflusst.
2

3. Problemstellung
400
heute
375
88 % Emissionen
ppm(v)
350
12 % Landnutzung
325 Attraktor
CO2 volume mixing ratio
„
Klimaoptimum“
300
Attraktor
„Eiszeit“ 1.9 130.78
275
4.67
12.64 4.67
250
104.1
225
200
40.16
42.44
175
-9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4
Temperature (difference to preindustrial level) K
3

4. Problemstellung
Zeit
Beobachtung, Simulation heute Simulation
51.0
50.5
50.0
49.5
Latitude oN
49.0
48.5
48.0
Hohenpeissenberg
47.5
47.0
8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 11.5 12.0 12.5 13.0 13.5 14.0 unabhängig von den Beobachtungen
Longitude oE
4

5. Klimamodellierung
Klimamodelle
benutzen die Erhaltungsprinzipien der Physik (für Masse,
Impuls und Energie) und haben somit eine exzellente
theoretische Grundlage,
können Erhaltungsprinzipen nur näherungsweise lösen,
können global nur mit einer räumlichen Auflösung von in
naher Zukunft bestenfalls 100 km gerechnet werden, d.h. ein
Wert pro 10.000 km2 pro Klimaelement (Temperatur,
Niederschlag, Luftfeuchte, … ),
können in der Auflösung verfeinert (‚
regionalisiert‘ werden
)
Ødurch ‚ Ausschnittsmodell‘ ,
Ømit Hilfe statistischer Verfahren.
5

6. Klimamodellierung
Eingabeparameter Beobachtungen
extraterrestrische solare Strahlung Zeitreihen (Tagesmittelwerte) an
Land-Wasser-Verteilung Stationen (lokal)
Oberflächeneigenschaften
Anfangswerte
Treibhausgaskonzentrationen
Globales Klimamodell Klimaparameter
(prozessbeschreibend wegen Zeitreihen (Tagesmittelwerte),
Erhaltungsprinzipien für Masse, räumliche Auflösung >100 km2
Impuls und Energie)
Klimaparameter, abgeleitete
regionales Klimamodell
Größen (z.B. Strahlungs-
(prozessbeschreibend wegen
antrieb) Randwerte
Erhaltungsprinzipien für Masse,
Zeitreihen (Tagesmittelwerte), Impuls und Energie)
räumliche Auflösung >10.000 km2
6

7. Ergebnisse: Gegenwartsklima
20
Lindenberg, 1960-2000
Observations
18 CLM - C20-1
CLM - C20-2
16 CLM - C20-3
REMO - C20-1
REMO - C20-2
14
oC
12
Average Temperature
10
8
6
4
2
Lindenberg, 1960-2000, bias corr.
Obse rvations CLM - C20-3
0 CLM - C20-1 REM O - C20-1
CLM - C20-2 REM O - C20-2
-2
JAN FEB M AR APR M AY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC AMON
ANN
7

8. Ergebnisse: Gegenwartsklima
100
70 1000
700
Lindenberg, 1960-2000
Obse rvations
90 CLM - C20-1 900
60 CLM - C20-2 600
CLM - C20-3
80 REM O - C20-1 800
50
70 500
700
Precipitation mm/month
Precipitation mm/year
Precipitation
60 600
40 400
50 500
30 300
40 400
30
20 300
200
20 200
10 100
Linde nberg, 1960-2000, bias corr.
10 Observations CLM - C20-2 REM O - C20-1 100
CLM - C20-1 CLM - C20-3
0 0
JAN FEB M AR APR M AY JUN JUL AUG SEP OCT NOV DEC ANN
8

9. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
10.0
(industrial) C-Emission scenario
9.5 A1B EIA: real world
A2 ORNL: real world
9.0 B1 EIA: Kyoto target
Gt C/yr
B2 ORNL: Kyoto target
8.5
8.0
(industrial) CO2 emissions
7.5
7.0
6.5
6.0
5.5
5.0
4.5
4.0
96
98
00
02
04
06
08
10
12
82
84
86
88
90
92
94
08
19
19
20
20
20
20
20
20
20
19
19
19
19
19
19
19
19
Year 9

10. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
30
Scenario
28 A1B
A2
26 B1
B2
24 RCP-4.5
Gt C/yr
RCP-8.5
22
20
(total) CO2 emissions
18
16
14
12
10
8
6
4
30
40
50
70
80
00
90
00
10
20
60
90
8 0
20
20
20
20
20
21
19
20
20
20
20
20
19
Year 10

11. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
Globaler Strahlungsantrieb
11

12. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
CH4 Strahlungsantrieb, W/qm
2000 2100
3.5
2050
3
N2O 2.5
RCP 4.5
2
1.5
1
0.5 W/m2
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5
CO2
Kyoto
M ontreal
12

13. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
CH4 Strahlungsantrieb, W/qm
2000 2100
2050
0.6
N2O RCP 4.5
0.4
0.2
W/m2
0 0.2 0.4 0.6
CO2
Kyoto
M ontreal
13

14. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
CLM REMO
0,165o x 0,165o, ca. (18 x 18) km2 0,088o x 0,088o, ca. (10 x 10) km2
106 Gitterpunkte 303 Gitterpunkte

15. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
4.5
K Lindenberg, Temperature (2 m), bias corr.
CLM - A1B-1 REMO - A1B-2
Temperature, decadal average, diff. to 1961-90 mean
4.0
CLM - A1B-2 A1B average
REMO - A1B-1 A1B bias
3.5
3.0 ~1 K
2.5
2.0
1.5
1.0
Signal/Rauschen = 1
0.5
0.0
-0.5
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075 2085 2095

16. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
4.5
K Lindenberg, Temperature (2 m), bias corr.
CLM - A1B-1 A1B average
Temperature, decadal average, diff. to 1961-90 mean
4.0 CLM - A1B-2 CLM - B1-1
REMO - A1B-1 CLM - B1-2
3.5
REMO - A1B-2 REMO - B1-1
~1 K
3.0
2.5
2.0
1.5
~1 K
1.0
0.5
0.0
2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100
2005 2015 2025 2035 2045 2055 2065 2075 2085 2095

17. Ergebnisse: Klimaprojektion bis 2100
Klimaprojektionen für Brandenburg
IPCC-SRES- Winter (DJF) Sommer (JJA) Jahr
Emissionsprojektion 2036 - 2065 2036 - 2065 2036 - 2065
A2 / A1B 1,8 … 3,2 K (5) 1,7 … 1,9 K (5) 1,6 … 2,3 K (5)
B1 1,3 … 1,6 K (3) 1,0 … 1,3 K (3) 1,0 … 1,4 K (3)
2071 - 2100 2071 - 2100 2071 - 2100
A2 / A1B 3,7 … 4,3 K (5) 2,9 … 3,3 K (5) 3,0 … 3,4 K (5)
B1 2,6 … 2,7 K (3) 1,9 … 2,2 K (3) 2,0 … 2,4 K (3)
IPCC-SRES- Winter (DJF) Sommer (JJA) Jahr
Emissionsprojektion 2036 - 2065 2036 - 2065 2036 - 2065
A2 / A1B 2 … 8 % (4) -13 … -8 % (4) -2 … 3 % (4)
B1 -4 … 3 % (3) -5 … 1 % (3) -1 … 3 % (3)
2071 - 2100 2071 - 2100 2071 - 2100
A2 / A1B 13 … 17 % (4) -21 … -14 % (4) -2 … 3 % (4)
B1 8 … 11 % (3) -16 … -9 % (3) 1 … 3 % (3)
17

18. Schadstoffmodellierung
Luftqualitäts (Schadstoff-)modelle
benötigen ein Wettervorhersage-/Klimamodell, um die
zeitliche Entwicklung der Klimaparameter zu simulieren,
verwenden zusätzlich das Prinzip der Massenerhaltung für
jeden betrachteten Schadstoff,
benötigen Emissionskataster für jeden Schadstoff,
benötigen Reaktionsmechanismus für chemisch reaktive
Schadstoffe,
enthalten ‚ eine Näherungslösung der Erhaltungssätze,
nur‘
können global über längere Zeiträume nur mit einer räumlichen Auf-
lösung von bestenfalls 100 km gerechnet werden, d.h. ein Wert pro
10.000 km 2 pro Klimaelement (Temperatur, Niederschlag, … ),
können (entweder durch ein ‚ Ausschnittsmodell‘ oder mit Hilfe statis-
tischer Verfahren) in der Auflösung verfeinert (‚
regionalisiert‘ werden.
)
18

19. Schadstoffmodellierung
Ozonkonzentration
über Europa
10.09.1999, 12 Z
19

20. Schadstoffmodellierung
Ozonkonzentration
über Europa
20.09.1999, 12 Z
20

21. Schadstoffmodellierung
Sie sehen Ozonkonzentration
- den Tagesgang des Ozons über Europa
- die Abhängigkeit von der Wetterlage 01.08. –31.08.1999
- Transporte im Zusammenhang mit Hochs und
Tiefs Zeitintervall: 3 Std.,
d.h. 8 Bilder pro
Tag
21

22. Zusammenfassung
Zusammenfassung
1.Durch die Kombination von globalen und regionalen Klima-
modellen sind Klimaprojektionen bis 2100 mit guter räumlicher
Auflösung (gegenwärtig minimal 10 km) möglich
2.Zwei Ursachen für die Unsicherheit von Klimaprojektionen:
Abschätzung des zukünftigen Verhalten der Menschen in
Bezug auf die Emission von Treibhausgasen
Unzulänglichkeiten bei den Klimamodellen
3. Unsicherheiten betragen bei einem noch kleinen Ensemble für
die dekadischen Mittel der Temperatur ± 0,6 K, für den
Nieder-schlag einige Prozent.
4. Der aus den anthropogenen Aktivitäten resultierende
Strahlungs-antrieb von CO2 ist der dominierende direkte
Effekt bei der Ver-änderung des Klimas.
22

23. Zusammenfassung, Fortsetzung
Zusammenfassung
5.Luftqualitätsmodelle kombinieren ein Wettervorhersage-/Klima-
modell mit einem Reaktionsschema für die in der Atmosphäre
ablaufenden chemischen Reaktionen; sie benötigen zusätzlich
(mehrere) Emissionskataster
23

24. 24

25. Ergebnisse: Klimaprojektion(en) bis 2100
aus: Summary for policy makers, IPCC (2007)