Ergebnisse der VALUE Evaluationsstudie zur Güte von

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
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Outline
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
Douglas Maraun
VALUE
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Hintergrund
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
Douglas Maraun
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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
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Hintergrund
Downscaling und Robuste Anpassung
Manche schütten das Kind mit dem Bade aus
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VALUE
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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
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VALUE (2011-2015)
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
Douglas Maraun
VALUE
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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
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VALUE (2011-2015)
Offenes Netzwerk EU COST Action ES1102
Mitgliedstaaten
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VALUE (2011-2015)
VALUE Framework
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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
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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
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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
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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
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Ergebnisse
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
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Ergebnisse
VALUE Portal
www.value-cost.eu/validationportal
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Ergebnisse
Temperatur
Ergebnisse
Temperatur
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Ergebnisse
Temperatur
Temperatur: Standardabweichung
blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
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Ergebnisse
Niederschlag
Ergebnisse
Niederschlag
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VALUE
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Ergebnisse
Niederschlag
Niederschlag: Mittel
blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
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Ergebnisse
Niederschlag
Niederschlagswahrscheinlichkeit
blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
Douglas Maraun
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Ergebnisse
Niederschlag
Niederschlag: Standardabweichung
blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
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Ergebnisse
Niederschlag
Niederschlag: Trockenperioden
blau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Hertig et al., Int. J. Climatol., in prep.
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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.
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VALUE
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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
...
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Kontakt: [email protected]
Douglas Maraun
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