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https://doi.org/10.48548/pubdata-544
| Resource type | Dissertation |
| Title(s) | Improvements, Uncertainties and Scale Dependencies of High Resolution Climate Simulations |
| Alternative title(s) | Vorteile, Unsicherheiten und Skalenabhängigkeiten von hochaufgelösten Klimasimulationen |
| DOI | 10.48548/pubdata-544 |
| Handle | 20.500.14123/579 |
| Creator | Eggert, Bastian  1062571657 |
| Referee | Jacob, Daniela  0000-0002-5249-4044 1062574567Groß, Günther 115357540XFröhle, Peter 1140854437 |
| Advisor | Jacob, Daniela 0000-0002-5249-4044 1062574567 |
| Abstract | The overall aim of this thesis is to develop empirical probabilistic frameworks that help to quantify the impacts of temporal and spatial scale dependencies and model uncertainties of climate projections regarding precipitation-dependent parameters. The thesis is structured in four articles. Article one is the first study that analyzed climate projections from the spatially highly resolved regional climate model (RCM) ensemble EURO-CORDEX. Additionally, the significance and the robustness of the projected changes are analyzed, and improvements related to the higher horizontal resolution of the new data set are discussed. A major finding is, that RCM simulations provide higher daily precipitation intensities, which are missing in the global climate model (GCM) simulations, and that they show a significantly different climate change of daily precipitation intensities with a smoother shift from low towards high intensities. The second article elaborates on impacts of temporal and spatial aggregation on extreme precipitation intensities. By combining radar data with cloud observations, the different temporal and spatial scaling behavior of stratiform and convective type precipitation events can be analyzed for the first time. The separation between convective and stratiform type events also allows to quantify the contribution of convective events to the extremes. Further, it is shown that temporal averaging has similar effects on the precipitation distribution as spatial averaging. Associated pairs of temporal and spatial resolutions that show comparable intensity distributions are identified. Using precipitation data from radar observations, a gauge station network and a spatially highly resolved regional climate model, the third paper optimizes the process that finds associated temporal and spatial scales (see second article). This information is used to develop a method that adjusts point measurements to the temporal and spatial scale of a previously defined model grid. The study shows that this procedure can be used to improve bias-adjustment methods in areas with a low gauge station density. It is known that the EURO-CORDEX ensemble overestimates precipitation and shows a common cold bias in the Alpine region. The fourth article evaluates how these biases are changing the temperature distribution and the temperature dependency of precipitation-frequencies. These biases are a source of uncertainty that is not captured by the robustness tests performed in the first article. A probabilistic-decomposition-framework is developed to quantify the impact of these biases on precipitation-frequency changes and to investigate causes for the ensemble spread. Das übergeordnete Ziel dieser Dissertation ist es, empirisch probabilistische Verfahren zu entwickeln, die helfen, die Auswirkungen zeitlicher und räumlicher Abhängigkeiten sowie Modellunsicherheiten von Klimaprojektionen bezüglich niederschlagsabhängiger Parameter zu quantifizieren. Die Arbeit ist in vier Artikel gegliedert. Artikel eins analysiert Klimaprojektionen aus dem räumlich hochaufgelösten regionalen Klimamodell (RCM) Ensemble EURO-CORDEX. Zusätzlich werden die Signifikanz und die Robustheit der prognostizierten Änderungen analysiert und Verbesserungen in Bezug auf die höhere horizontale Auflösung des neuen Datensatzes diskutiert. Eine wichtige Erkenntnis ist, dass RCM-Simulationen höhere tägliche Niederschlagsintensitäten liefern, die in den Simulationen der globalen Klimamodelle (GCM) fehlen, und dass sie signifikante Unterschiede in den Projektionen der täglichen Niederschlagsintensitäten zeigen. Der zweite Artikel geht auf die Auswirkungen zeitlicher und räumlicher Aggregation auf die Intensität von extremen Niederschlagsereignissen ein. Durch die Kombination von Radardaten mit Wolkenbeobachtungen kann das zeitliche und räumliche Skalierungsverhalten von stratiformen und konvektiven Niederschlagsereignissen analysiert werden. Die Trennung zwischen konvektiven und stratiformen Ereignissen ermöglicht es auch, den Beitrag konvektiver Ereignisse zu den Extremen zu quantifizieren. Weiterhin wird gezeigt, dass die zeitliche Mittelung ähnliche Auswirkungen auf die Niederschlagsverteilung hat wie die räumliche Mittelung. Zusammengehörende Paare von zeitlichen und räumlichen Auflösungen, die vergleichbare Intensitätsverteilungen aufweisen, werden identifiziert. Mit Niederschlagsdaten aus Radarbeobachtungen, einem Messstationsnetzwerk und einem räumlich hochaufgelösten regionalen Klimamodell optimiert das dritte Papier den Prozess, der Zuordnung von zeitlichen und räumlichen Skalen (siehe zweiter Artikel). Aus dieser Information wird ein Verfahren entwickelt, das Punktmessungen an die zeitliche und räumliche Skala eines zuvor definierten Modellgitters anpasst. Die Studie zeigt, dass dieses Verfahren zur Verbesserung der Bias-Anpassungsmethoden in Gebieten mit einer geringen Stationsdichte eingesetzt werden kann. Es ist bekannt, dass das Ensemble EURO-CORDEX im Alpenraum den Niederschlag überschätzt und im Langzeitmittel zu niedrige Temperaturen simuliert. Der vierte Artikel untersucht, wie diese Abweichungen die Temperaturverteilung und die Temperaturabhängigkeit von Niederschlagsfrequenzen verändern. Diese Abweichungen sind eine Quelle für Unsicherheiten, die nicht durch die Robustheitstests im ersten Artikel erfasst werden. Ein probabilistisches Zerlegungsverfahren wird entwickelt, um die Auswirkungen dieser Abweichungen auf die Niederschlagsfrequenzveränderungen zu quantifizieren und die Ursachen für die Ausbreitung des Ensembles zu untersuchen. |
| Language | English |
| Keywords | Precipitation; Climate Simulation; Klimamodell; Niederschlag; Klimasimulation |
| Date of defense | 2018-08-23 |
| Year of publication in PubData | 2019 |
| Publishing type | First publication |
| Date issued | 2019-02-20 |
| Creation context | Research |
| Granting Institution | Leuphana Universität Lüneburg |
| Published by | Medien- und Informationszentrum, Leuphana Universität Lüneburg |
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