Ergebnisse der VALUE Evaluationsstudie zur Güte von Regionalisierungsmethoden für die Klimaforschung Douglas Maraun, Martin Widmann, Jose Gutierrez, Sven Kotlarski, Elke Hertig, Joanna Wibig, Radan Huth, Renate Wilcke und alle Beitragenden Wegener Center Klima und Globalen Wandel, Universität Graz Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 1 / 25 Outline Hintergrund VALUE (2011-2015) Ergebnisse Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 2 / 25 Hintergrund Hintergrund VALUE (2011-2015) Ergebnisse Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 3 / 25 Hintergrund Herausforderungen der Klimaforschung I “Researchers are still struggling to develop tools to accurately forecast climate changes for the twenty-first century at the local and regional level.” Nature Editorial, 2010 I “Certainty is what current-generation regional studies cannot yet provide.” Nature Editorial, 2010 Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 4 / 25 Hintergrund Downscaling und Robuste Anpassung Manche schütten das Kind mit dem Bade aus Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 5 / 25 Hintergrund Schlüsselfragen I Wie gut simulieren Globalmodelle die Randbedingungen für regionale Klimaprojektionen? I Wie gut funktioniert Downscaling für regionale Klimaprojektionen? I Wie hoch ist das Signal-Rausch-Verhältnis zwischen erwarteten Trends und natürlichen Klimaschwankungen? Maraun et al., Earth’s Future, 2015 Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 6 / 25 VALUE (2011-2015) Hintergrund VALUE (2011-2015) Ergebnisse Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 7 / 25 VALUE (2011-2015) Ziel Das Ziel von VALUE ist die Etablierung eines Forschungsnetzes zur systematischen Validierung und Verbesserung von Downscaling Methoden für die Klimaforschung. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 8 / 25 VALUE (2011-2015) Offenes Netzwerk EU COST Action ES1102 Mitgliedstaaten Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 9 / 25 VALUE (2011-2015) VALUE Framework Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 10 / 25 VALUE (2011-2015) Validierungsbaum User Problem Q1 Which climatic phenomena are relevant for my problem? Phenomena Q2 Marginal Which aspects of the model output make up these phenomena? Temporal Spatial Inter-Variable Aspects Q3 What indices should be used to quantify these aspects? Indices Q4 How do I measure the performance to simulate these indices? Performance Measures Maraun et al., Earth’s Future, 2015 Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 11 / 25 VALUE (2011-2015) Beispiele für Indizes und Gütemaße www.value-cost.eu/reports Randverteilungen Index Mittelwert, Varianz, 98% Perzentil Gütemaß (relativer) Bias Zeitliche Abhängigkeit Index Statistiken von Perioden Gütemaß Bias Räumliche Abhängigkeit Index Zerfallslängen von Korrelation/Tail Dependence Gütemaß (relativer) Bias Multivariate Abhängigkeit Index Gemeinsame Schwellwertüberschreitungen Variable bedingt auf großskalige Zirkulation Douglas Maraun VALUE Gütemaß (relativer) Bias (relativer) Bias April 7, 2016 12 / 25 VALUE (2011-2015) Validierungsexperimente www.value-cost.eu/validation I Perfect Predictor Prädiktoren/Randwerte aus ERA-Interim Reanalyse I Pseudorealität Prädiktanden aus Regionalmodellen (Gegenwart und Zukunft) I GCM-Prädiktoren Prädiktoren/Randwerte aus Globalmodellen Maraun et al., Earth’s Future, 2015 Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 13 / 25 VALUE (2011-2015) Referenzdaten www.value-cost.eu/data Daten I 85 ECA-D Stationen; I entsprechende E-OBS Gitterboxen; I hochwertige gegitterte Daten für ausgewählte Regionen; I stündliche Daten für Emilia Romagna. Variablen gegitterte Daten ohne Registrierung gegitterte Daten mit Registrierung sub-tägliche Daten I Temperatur, Niederschlag; an ausgewählten Stationen: Wind, Feuchte, Strahlung radiation. gegitterte Daten nur für VALUE-Nutzer Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 14 / 25 Ergebnisse Hintergrund VALUE (2011-2015) Ergebnisse Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 15 / 25 Ergebnisse VALUE Portal www.value-cost.eu/validationportal Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 16 / 25 Ergebnisse Temperatur Ergebnisse Temperatur Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 17 / 25 Ergebnisse Temperatur Temperatur: Standardabweichung blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 18 / 25 Ergebnisse Niederschlag Ergebnisse Niederschlag Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 19 / 25 Ergebnisse Niederschlag Niederschlag: Mittel blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 20 / 25 Ergebnisse Niederschlag Niederschlagswahrscheinlichkeit blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 21 / 25 Ergebnisse Niederschlag Niederschlag: Standardabweichung blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 22 / 25 Ergebnisse Niederschlag Niederschlag: Trockenperioden blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator Hertig et al., Int. J. Climatol., in prep. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 23 / 25 Ergebnisse Niederschlag Special Issue in Int. J. Climatol. I Introduction, Maraun et al. I User needs, Roessler et al. I Observational uncertainty, Kotlarski et al. I Sensitivity of gridded data to station density, Herreira et al. I Overall validation, Gutierrez et al. I Temporal validation, Huth et al. I Spatial validation, Widmann et al. I Extreme events, Hertig et al. I Multi-variate validation, Wilcke et al. I Process-based validation, Maraun et al. I Grid/station-scale comparison, Wibig et al. I Sub-daily downscaling, Wibig et al. Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 24 / 25 Ergebnisse Niederschlag Blick in die Zukunft VALUE I Experimente 2+3 Post-VALUE Deep Uncertainties: bei welchen Größen sind unsere Unsicherheitsbereiche falsch? I Widersprüche zwischen Modellensembles I Fehler von Globalmodellen I Sommerextremniederschläge ... ⇒ CCCA-Vernetzungsworkshops in Wien und Graz Kontakt: [email protected] Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 25 / 25
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