Open Access

Das Ziel dieser Studie ist es, die Möglichkeiten und Grenzen von hochauflösenden Klimaprojektionen in orographisch beeinflussten Gebieten an den Beispielen der europäischen Alpen und des Himalajas zu prüfen. Insbesondere wird die Fragestellung untersucht, ob beobachtete regionale Muster in den höher aufgelösten Daten besser wiedergegeben werden als in den antreibenden großskaligen Daten. Dazu werden regionale Klimasimulationen des COSMO-CLM Modells und Daten von zwei statistischen Regionalisierungsmethoden mit ERA40 Reanalysen sowie Daten des globalen Atmosphäre-Ozean Modells ECHAM5/MPIOM für verschiedene Parameter des Klimasystems verglichen. Ein Vergleich mit den Reanalysen anhand täglicher Niederschlagsstatistiken ergibt, dass die COSMO-CLM Niederschlagsdaten auf der 0.5° Skala vergleichbar sind mit ERA40 Niederschlägen und mit statistisch regionalisierten ERA40 Niederschlägen. Eine zusätzliche Fehlerkorrektur der COSMO-CLM Niederschläge liefert gute Ergebnisse. Dabei sind jedoch etwa 500 Regentage notwendig, um eine robuste Fehlerabschätzung zu gewährleisten. Für das südasiatische Gebiet ist eine realistische Wiedergabe des indischen Sommermonsuns (ISM) in den Modellen von hoher Relevanz. Betrachtet man nur die Mittelwerte und zeitlichen Variabilitäten von verschiedenen Indizes des ISM, so liefert das COSMO-CLM keinen Mehrwert im Vergleich zu den antreibenden Daten. Allerdings werden die räumlichen Strukturen von Niederschlag und vertikaler Windscherung, sowie die zeitliche Korrelation der modellierten Indizes gegenüber dem ECHAM5/MPIOM Modell verbessert. Die durchgeführten COSMO-CLM Projektionen für die Jahre 1960 bis 2100 zeigen negative Trends des ISM für die SRES Szenarien A2, A1B und B1. Die negativsten Trends sind dabei im Szenario A2 zu finden, gefolgt von A1B und B1. Fast keine Trends zeigen sich im commitment Szenario. Trotz großen zeitlichen Variabilitäten sind die Abnahmen in Niederschlagsmengen, ausgehender langwelliger Strahlung und Windscherung statistisch signifikant in großen Regionen des Simulationsgebietes. Für Nordwest-Indien weisen die Projektionen teilweise einen Rückgang der Monsunniederschläge von über 70% in 100 Jahren auf. Der Rückgang der Windscherung ist hauptsächlich auf Veränderungen in der oberen Troposphäre bei 200 hPa zurück zu führen. Während in den COSMO-CLM Projektionen alle Indizes des ISM synchrone Negativtrends aufweisen, sind die Trends für den Monsunregen über Indien im globalen ECHAM5/MPIOM Model positiv. Gemäß den Definitionen der verschiedenen Indizes, sind jedoch synchrone Trends wahrscheinlicher und das COSMO-CLM liefert zu den globalen ISM Projektionen ebenfalls einen Mehrwert. Insgesamt zeigen die Ergebnisse dieser Studie, dass das COSMO-CLM wertvolle regionale Zusatzinformationen zu den globalen Modellen in den beiden untersuchten Regionen liefert. Für die Einzugsgebiete der oberen Donau und des oberen Brahmaputra liefern die COSMO-CLM Projektionen einen signifikanten Anstieg der Temperatur für alle Jahreszeiten der Jahre 1960 bis 2100. Die Werte sind generell höher im Brahmaputragebiet, mit den größten Trends in der Region des tibetanischen Plateaus. Im Niederschlag zeigen die saisonalen Anteile ebenfalls klare Trends, beispielsweise eine Zunahme des Frühjahrsniederschlags im Einzugsgebiet der oberen Donau. Die größten Trends werden wiederum in der Region des tibetanischen Plateaus projiziert mit einem Anstieg von bis zu 50% in der Länge der Trockenperioden zwischen Juni und September und einem gleichzeitigen Anstieg von etwa 10% für die maximale Niederschlagsmenge an fünf aufeinander folgenden Tagen. Für die Region Assam in Indien, zeigen die Projektionen zudem eine Zunahme von 25% in der Anzahl der aufeinander folgenden trockenen Tage während der Monsunzeit

Towards the goal to understand the role of land-surface processes over the Indian sub-continent, a series of soil-moisture sensitivity simulations have been performed using a non-hydrostatic regional climate model COSMO-CLM. The experiments were driven by the lateral boundary conditions provided by the ERA-Interim (ECMWF) reanalysis. The simulation results show that the pre-monsoonal soil moisture has a significant influence on the monsoonal precipitation. Both, positive and negative soil-moisture precipitation (S-P) feedback processes are of importance. The negative S-P feedback process is especially influential in the western and the northern parts of India.