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Ergebnisse der VALUE Evaluationsstudiezur Gute von Regionalisierungsmethoden fur die Klimaforschung
Douglas Maraun, Martin Widmann, Jose Gutierrez, Sven Kotlarski, ElkeHertig, Joanna Wibig, Radan Huth, Renate Wilcke und alle Beitragenden
Wegener Center Klima und Globalen Wandel, Universitat Graz
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 1 / 25
Outline
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
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Hintergrund
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
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Hintergrund
Herausforderungen der Klimaforschung
I “Researchers are still struggling to develop tools to accuratelyforecast climate changes for the twenty-first century at the localand regional level.” Nature Editorial, 2010
I “Certainty is what current-generation regional studies cannot yetprovide.” Nature Editorial, 2010
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Hintergrund
Downscaling und Robuste AnpassungManche schutten das Kind mit dem Bade aus
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Hintergrund
Schlusselfragen
I Wie gut simulieren Globalmodelle die Randbedingungen furregionale Klimaprojektionen?
I Wie gut funktioniert Downscaling fur regionale Klimaprojektionen?I Wie hoch ist das Signal-Rausch-Verhaltnis zwischen erwarteten
Trends und naturlichen Klimaschwankungen?
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Maraun et al., Earth’s Future, 2015
VALUE (2011-2015)
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
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VALUE (2011-2015)
Ziel
Das Ziel von VALUE ist die Etablierung einesForschungsnetzes zur systematischen Validierung und
Verbesserung von Downscaling Methoden fur dieKlimaforschung.
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VALUE (2011-2015)
Offenes Netzwerk EU COST Action ES1102Mitgliedstaaten
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VALUE (2011-2015)
VALUE Framework
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VALUE (2011-2015)
Validierungsbaum
Marginal Temporal Spatial Inter-Variable
Phenomena
Indices
Performance Measures
Aspects
Which climatic phenomena arerelevant for my problem?
Which aspects of the model output make up these phenomena?
What indices should be used to quantify these aspects?
How do I measure the performance to simulate these indices?
User Problem
Q1
Q2
Q3
Q4
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Maraun et al., Earth’s Future, 2015
VALUE (2011-2015)
Beispiele fur Indizes und Gutemaßewww.value-cost.eu/reports
RandverteilungenIndex GutemaßMittelwert, Varianz, 98% Perzentil (relativer) Bias
Zeitliche AbhangigkeitIndex GutemaßStatistiken von Perioden Bias
Raumliche AbhangigkeitIndex GutemaßZerfallslangen von Korrelation/Tail Dependence (relativer) Bias
Multivariate AbhangigkeitIndex GutemaßGemeinsame Schwellwertuberschreitungen (relativer) BiasVariable bedingt auf großskalige Zirkulation (relativer) Bias
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VALUE (2011-2015)
Validierungsexperimentewww.value-cost.eu/validation
I Perfect PredictorPradiktoren/Randwerte aus ERA-Interim Reanalyse
I PseudorealitatPradiktanden aus Regionalmodellen (Gegenwart und Zukunft)
I GCM-PradiktorenPradiktoren/Randwerte aus Globalmodellen
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Maraun et al., Earth’s Future, 2015
VALUE (2011-2015)
Referenzdatenwww.value-cost.eu/data
� gegitterte Daten ohne Registrierung
� gegitterte Daten mit Registrierung
� sub-tagliche Daten
� gegitterte Daten nur fur VALUE-Nutzer
Daten
I 85 ECA-D Stationen;
I entsprechende E-OBSGitterboxen;
I hochwertige gegitterte Datenfur ausgewahlte Regionen;
I stundliche Daten fur EmiliaRomagna.
Variablen
I Temperatur, Niederschlag; anausgewahlten Stationen:Wind, Feuchte, Strahlungradiation.
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Ergebnisse
Hintergrund
VALUE (2011-2015)
Ergebnisse
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Ergebnisse
VALUE Portalwww.value-cost.eu/validationportal
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Ergebnisse Temperatur
ErgebnisseTemperatur
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Ergebnisse Temperatur
Temperatur: Standardabweichungblau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
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Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
Ergebnisse Niederschlag
ErgebnisseNiederschlag
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Ergebnisse Niederschlag
Niederschlag: Mittelblau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 20 / 25
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
Ergebnisse Niederschlag
Niederschlagswahrscheinlichkeitblau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 21 / 25
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
Ergebnisse Niederschlag
Niederschlag: Standardabweichungblau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 22 / 25
Gutierrez et al., Int. J. Climatol., in prep.
Ergebnisse Niederschlag
Niederschlag: Trockenperiodenblau: ERA-Interim; rot: Perfect Prog; gelb: MOS; orange: Wettergenerator
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 23 / 25
Hertig et al., Int. J. Climatol., in prep.
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
VALUEI Experimente 2+3
Post-VALUEDeep Uncertainties: bei welchen Großen sind unsereUnsicherheitsbereiche falsch?I Widerspruche zwischen ModellensemblesI Fehler von GlobalmodellenI Sommerextremniederschlage...
⇒ CCCA-Vernetzungsworkshops in Wien und Graz
Kontakt: [email protected]
Douglas Maraun VALUE April 7, 2016 25 / 25
