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Dieser komplexe Prozess wird verschiedentlich als Modell “Tuning” oder “Kalibrierung” bezeichnet. Obwohl es ein notwendiger Teil der Klimamodellierung ist, ist es kein Prozess, der spezifisch ist. 1922 wurde beispielsweise in einem Papier der Royal Society über theoretische Statistiken die “Parameterschätzung” als einer von drei Modellen identifiziert. Um dieses Problem zu überwinden, haben Wissenschaftler sehr hochauflösende Klimamodelle entwickelt. Diese haben Gitterzellen, die ein paar Kilometer breit sind, anstatt Dutzende von Kilometern. Diese “konvektiven” Modelle können größere konvektive Stürme simulieren, ohne dass eine Parametrierung erforderlich ist. Anhand verschiedener GCMs wurden die Auswirkungen der IPCC-Emissionsszenarien auf globale/lokale Klimazonen ermittelt. Um mögliche zukünftige Veränderungen darzustellen, konzentriert sich SRES (Special Report on Emission Scenario) auf zukünftige Konzentrationen und Emissionen von Treibhausgasen und wendet vier wichtigste sozioökonomische Zukunftstrends an (A1, A2, B1 und B2). Hier haben wir das historische 20C3M-Szenario sowie die projizierten A1-, A1B-, A2- und B2-Datasets für die Downscaling verwendet.

Bei globalen Lösungen werden A1- und B1-Szenarien fokussiert, während für regionale Lösungen A2- und B2-Szenarien verwendet werden. Die Szenarien A1 und A2 prognostizieren einen Anstieg der kumulativen Emissionen zwischen 1990 und 2100, während B1 und B2 einen ausgeglichenen Ausstoß mit der Zeit vorhersagen [26]. Die Details zu verschiedenen GCM-Experimenten unter verschiedenen Szenarien werden im IPCC-Bericht (2001a-2007) beschrieben [5,27]. GCM-simulationsierte Daten für alle Modelle sind im IPCC Data Distribution Center verfügbar. Tabelle 1 zeigt eine Zusammenfassung der in der Studie verwendeten Modelle. Die beiden wichtigen und häufig verwendeten Parameter (z.B. Temperatur und Niederschlag) werden ausgewertet. Mit anderen Worten, die Übernahme der groß angelegten Klimamodellproduktion, wie sie ist, und deren Durchführung durch ein Hochwassermodell könnte einen irreführenden Eindruck von Hochwasserrisiken in diesem bestimmten Tal vermitteln. Mit anderen Worten, wenn ein Modell in Europa nicht genügend Niederschlag produziert, könnte dies aus anderen Gründen als dem Nordatlantik der Fall sein, erklärt Maraun. Das könnte z. B.

daran liegen, dass die modellierten Sturmspuren Regenstürme in die falsche Region senden. Dieser Satz partieller Differentialgleichungen ist jedoch so komplex, dass es keine genaue Lösung für sie gibt (außer in einigen einfachen Fällen). Es bleibt eine der großen mathematischen Herausforderungen (und es gibt einen Preis von einer Million Dollar, der darauf wartet, wer es schafft, zu beweisen, dass es immer eine Lösung gibt). Stattdessen werden diese Gleichungen “numerisch” im Modell gelöst, was bedeutet, dass sie angenähert werden. GCM-Daten abrufen: Simulierte Daten für verschiedene GCMs sind im IPCC [31], Datenverteilungszentrum [32] frei verfügbar, aber nach dem Herunterladen der Daten werden einige Software-Tools (z.B. CDO,PANOPLY) benötigt, um die Daten in ein benutzerlesbares Format zu konvertieren. Der Zweck des Vorgangs “GCM-Daten erhalten” ist es, den Benutzer dabei zu unterstützen, die GCM-simulationssimulierten Daten für den entsprechenden Breiten- und Längengrad im Excel-Format zu erhalten. Um den Vorgang durchzuführen, muss der Benutzer das GCM-Modell, Szenario, Klimavariablen (Niederschlag, Temperatur, maximale Temperatur und Minimale Temperatur), Zeitraum und Breitengrad & Längengrad auswählen.

Doch obwohl Modelle immer komplexer und ausgeklügelter werden, gibt es immer noch Aspekte des Klimasystems, die sie so gut erfassen können, wie es wissenschaftler gerne hätten. “In vielen Meereismodellen ist die Albedo des Meereises ein Parameter, der auf einen bestimmten Wert eingestellt ist.